Migliori Progetti AI Su Blockchain (2024-2025)

Ci sono diverse altre blockchain e progetti che si concentrano su AI (intelligenza artificiale) e RWA (Real-World Assets) che utilizzano NVIDIA, Intel, AMD e in generale GPU/CPU per l’accelerazione di calcoli intensivi. Queste tecnologie sono fondamentali per il training e l'inferenza di modelli di AI e vengono ampiamente utilizzate su piattaforme decentralizzate che gestiscono applicazioni AI o integrano asset del mondo reale.

BITTENSOR

Bittensor è una rete decentralizzata che combina AI e blockchain per incentivare lo sviluppo e il contributo di modelli di questo tipo. L'obiettivo principale di Bittensor è creare un ecosistema in cui i contributori di modelli AI possano collaborare, condividere risorse e competenze, ricevendo ricompense per il loro lavoro sotto forma di criptovaluta ($TAO). Bittensor utilizza un meccanismo chiamato Yuma Consensus, che valuta la qualità dei modelli di AI forniti dai partecipanti. Invece di usare la tradizionale Proof Of Work o Proof Of Stake, POI valuta l'efficacia di un modello di AI nel risolvere specifici problemi, ricompensando chi fornisce contributi corretti. L'ecosistema è formato da massimo 52 sottoreti (subnet) autonome tipo le parachains di Polkadot, governate dal Proof Of Intelligence con owner della subnet, validatori e miners (se vengono create più di 52 subnet c'è un meccanismo che manda in lista d'attesa le nuove subnet pronte a sostituire quelle non meritevoli. Per approfondire sulle subnet: TAOstats). Il miner svolge il lavoro, invece il validatore controlla che sia ben eseguito. Ogni subnet può svolgere funzioni diversi: condivisione di CPU, di GPU, cloud computing, previsioni di eventi mediante algoritmi, etc Il network incentiva mediante alta inflazione del suo token, tuttavia le emissioni si dimezzano ogni 4 anni (come halving di Bitcoin). La domanda per $TAO dipende dall'adozione delle subnet.

RENDER NETWORK

Render Network è una blockchain che consente il rendering distribuito di immagini e grafica 3D utilizzando la potenza di GPU sparse su una rete decentralizzata. Mentre il focus principale di Render Network è sulla grafica, le sue GPU, spesso NVIDIA, possono essere utilizzate anche per eseguire calcoli complessi, inclusi quelli legati all'intelligenza artificiale. La piattaforma oltre che da artisti e designer, è molto utilizzata anche da sviluppatori di modelli AI che necessitano di GPU per il training e l'inferenza di reti neurali.

ARTIFICIAL SUPERINTELLIGENCE ALLIANCE

Questo token chiamato $FET riunisce i tre progetti citati sotto: Fetch AI, SingularityNET ed Ocean Protocol.

FETCH AI

Fetch.ai utilizza agenti autonomi basati sull'AI per eseguire attività come l'ottimizzazione delle reti di trasporto, la gestione delle risorse e altre applicazioni economiche decentralizzate. I modelli AI di Fetch.ai richiedono elevate capacità di calcolo, che possono essere accelerati con GPU NVIDIA, soprattutto per il training degli algoritmi di apprendimento automatico che alimentano questi agenti autonomi.

SINGULARITYNET

SingularityNET è una piattaforma decentralizzata che permette a sviluppatori di creare, condividere e monetizzare algoritmi di intelligenza artificiale. Attraverso questa rete, gli algoritmi AI vengono eseguiti utilizzando risorse computazionali distribuite.

Le GPU sono utilizzate per applicazioni come il riconoscimento di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre funzioni complesse.

OCEAN PROTOCOL

Su Ocean Protocol le GPU NVIDIA vengono utilizzate per eseguire modelli di AI sui dataset condivisi attraverso la piattaforma.

In particolare, i data providers possono utilizzare la potenza delle GPU per eseguire algoritmi di machine learning sui dati monetizzati, mentre i data consumers possono richiedere l'accesso a potenza di calcolo su GPU per analizzare grandi volumi di dati.

INTERNET COMPUTER PROTOCOL

Internet Computer mira a decentralizzare l'infrastruttura di internet, consentendo a siti web, dApp, smart contract e sistemi di dati complessi di essere eseguiti in modo nativo sulla blockchain.

ICP mira a fornire un'infrastruttura decentralizzata per applicazioni che includono anche l' intelligenza artificiale. Grazie alla sua capacità di eseguire calcoli complessi su larga scala e alla sua ambizione di sostituire il cloud centralizzato, può essere usato come piattaforma per sviluppare e far funzionare applicazioni AI in modo decentralizzato.

AKASH NETWORK

Akash Network è una piattaforma decentralizzata di cloud computing, conosciuta come il "cloud decentralizzato per il Web3". L'obiettivo di Akash è offrire una soluzione alternativa ai provider di cloud centralizzati come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure, rendendo il calcolo cloud accessibile a una comunità decentralizzata e P2P. Akash permette agli utenti di affittare risorse di calcolo non utilizzate dai data center o da infrastrutture private, creando una rete globale di fornitori di potenza di calcolo. Questo modello decentralizzato riduce i costi, aumenta l'efficienza, sicurezza e riduce la dipendenza dai grandi provider centralizzati.

Per approfondire: Akash Network, Cloud Computing ed Utilizzi Reali (AI)

AIOZ NETWORK

Aioz Network è una piattaforma blockchain che si concentra sulla distribuzione decentralizzata di contenuti multimediali, storage, DePIN, utilizzando una rete di nodi P2P per ridurre i costi e migliorare l'efficienza. L'AI viene usata per ottimizzare la distribuzione dei contenuti, migliorare l'efficienza dello streaming e fornire consigli personalizzati agli utenti. La distribuzione decentralizzata dei media e il calcolo possono beneficiare di modelli di intelligenza artificiale, per esempio nel miglioramento della qualità del video o nella gestione dinamica delle risorse di rete.

ARKHAM INTELLIGENCE

Arkham è una piattaforma che fornisce strumenti di analisi on chain, utilizzando tecniche avanzate per tracciare e monitorare indirizzi e attività sulla blockchain.

Arkham è strettamente connesso all'AI, in quanto utilizza tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per analizzare grandi quantità di dati. Questi strumenti sono utili per identificare pattern, tracciamenti di fondi e altre attività sospette, rendendo l'AI una componente cruciale per il suo funzionamento.

CORTEX

Cortex si propone di integrare modelli di intelligenza artificiale all'interno di smart contract. Sulla piattaforma, gli sviluppatori possono costruire e implementare modelli AI che vengono eseguiti direttamente sulla blockchain. I miner della rete Cortex utilizzano GPU per eseguire modelli di deep learning e fornire potenza di calcolo ai contratti intelligenti che richiedono l’elaborazione di dati AI.

NUMER.AI

Numer.ai, conosciuta storicamente come Numeraire, è una piattaforma decentralizzata di hedge fund che utilizza modelli di machine learning per prevedere i mercati finanziari. Gli sviluppatori di modelli possono utilizzare GPU per eseguire analisi su grandi dataset e ottimizzare le loro previsioni. Questo progetto fa un uso intensivo di AI e machine learning, sfruttando GPU per eseguire modelli complessi.

GOLEM NETWORK

Golem è una rete decentralizzata che consente di affittare potenza computazionale da parte di utenti e sviluppatori. Le GPU NVIDIA sono essenziali per i task di rendering e machine learning che possono essere eseguiti sulla rete Golem.

Golem permette fornisce l' accesso a GPU potenti per task come il training di modelli neurali su larga scala.

H2O AI

H2O.ai è una piattaforma di AI che offre strumenti di machine learning automatizzato e si integra con blockchain come Ocean Protocol per facilitare il training di modelli AI in modo decentralizzato. Le GPU NVIDIA sono ampiamente utilizzate per l'accelerazione del training di modelli su dataset distribuiti.

THE GRAPH

The Graph non è strettamente connesso all'AI perchè è un protocollo di indicizzazione e interrogazione di dati per reti blockchain, progettato per rendere accessibili informazioni complesse. Viene spesso descritto come il "motore di ricerca delle blockchain" poiché consente alle applicazioni decentralizzate di effettuare query e ricerche.

La sua capacità di gestire grandi quantità di dati strutturati lo rende uno strumento importante per applicazioni AI che richiedono accesso a dati decentralizzati. L'intelligenza artificiale spesso richiede grossi dati di un certo tipo e The Graph viene usato come infrastruttura per fornirli in tempo reale.