En tant qu'entreprise technologique qui combine profondément la technologie de la blockchain et de l'intelligence artificielle, Fetch.AI vise à construire une économie intelligente décentralisée et à atteindre des objectifs distribués en combinant les technologies de l'intelligence artificielle, de la blockchain et de l'Internet des objets. L'objectif de la société est de fournir aux entreprises et aux consommateurs une toute nouvelle façon d'interagir économiquement, permettant des transactions plus efficaces, sécurisées et plus intelligentes.
Grâce à l'architecture hautement intelligente et ouverte de la blockchain AI+, Fetch.AI dispose d'un large éventail de scénarios d'application, notamment la logistique, la chaîne d'approvisionnement, la finance, l'énergie, les soins médicaux et d'autres domaines. L'architecture technique de Fetch.AI comprend principalement deux parties : la chaîne principale Fetch.AI et l'agent intelligent Fetch.AI. La chaîne principale Fetch.AI est un registre distribué basé sur la technologie blockchain, qui est utilisé pour enregistrer les transactions et les contrats intelligents, et assurer la sécurité et la fiabilité des transactions. L'agent intelligent Fetch.AI est un contrat intelligent avec des capacités d'intelligence artificielle qui peut effectuer des tâches de manière autonome, coordonner des ressources et interagir avec d'autres agents intelligents pour réaliser des interactions économiques automatisées, intelligentes et décentralisées.
Cet article ne fait pas trop d'énoncés sur la chaîne principale, nous nous concentrerons sur le démantèlement des mécanismes d'architecture d'agent autonome (AEA) et d'apprentissage de groupe (Colearn) pour montrer comment l'IA participe au fonctionnement du système de blockchain et au processus d'application des données entre .
Laissez les nœuds du réseau se gérer eux-mêmes : architecture d'agent économique autonome (AEA)
Sur le réseau Fetch.ai, les personnes ou entreprises disposant de données sont représentées par leurs agents, qui contactent les agents des personnes ou entreprises à la recherche de données. L'agence fonctionne sur le cadre économique ouvert (OEF). Cela agit comme un mécanisme de recherche et de découverte où les agents représentant les sources de données peuvent annoncer les données auxquelles ils ont accès. De même, les particuliers ou les entreprises à la recherche de données peuvent utiliser OEF pour rechercher des agents ayant accès aux données en question.
L'architecture AEA de Fetch.AI est une architecture d'agents intelligents distribués, qui est utilisée pour construire un réseau d'agents intelligents autonome et collaboratif. AEA signifie Autonomous Economic Agent, ** son idée principale est de combiner l'intelligence artificielle et la technologie blockchain pour construire une économie intelligente décentralisée et réaliser une interaction économique intelligente, autonome et décentralisée. **
Les composants de base de l'architecture AEA comprennent principalement les quatre modules suivants :
**Agent AEA (Agent): **Agent AEA est un agent intelligent autonome et programmable avec la capacité de prise de décision autonome, de collaboration autonome et d'apprentissage autonome. C'est le composant central d'AEA et représente une entité indépendante avec la capacité prendre des décisions et agir en toute indépendance. Chaque agent AEA a sa propre adresse de portefeuille, son identité et son contrat intelligent, et peut interagir et coopérer avec d'autres agents.
**Communication AEA (Connexion) : **La communication AEA est un protocole de communication point à point basé sur la technologie blockchain, qui est utilisé pour réaliser la transmission d'informations et l'interaction entre les agents. La communication AEA peut assurer la sécurité et la fiabilité de l'interaction. L'AEA de Fetch.AI prend en charge plusieurs méthodes de connexion, y compris les connexions WebSocket et HTTP.
**AEA skill (Skill): **AEA skill est un module enfichable utilisé pour étendre les fonctions et les capacités des agents AEA. Chaque compétence consiste en un contrat intelligent et un package Python pour la mise en œuvre de fonctions spécifiques de l'agent, telles que le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, la prise de décision, etc. Les compétences peuvent contenir plusieurs protocoles et modèles afin que les agents puissent comprendre et répondre aux demandes d'autres agents.
**Protocole AEA (Protocole) : **Le protocole AEA est un mécanisme de collaboration pour la collaboration et l'interaction entre les agents. Le protocole AEA définit le format des messages, le déroulement du protocole et les règles d'interaction entre les agents, de manière à réaliser le travail coopératif entre les agents. Les protocoles sont les règles et les lignes directrices pour la communication entre les agents. Les protocoles définissent la manière dont les agents doivent échanger des informations, répondre aux demandes et gérer les erreurs. L'AEA de Fetch.AI prend en charge plusieurs protocoles, y compris le propre langage de communication d'agent (ACL) de Fetch.AI et le protocole HTTP.
Imaginez qu'une entreprise recherche des données pour former un modèle prédictif. Lorsqu'un agent d'une entreprise se connecte à un agent représentant une source de données, il lui demande des informations sur les conditions commerciales. Un agent travaillant pour le compte du fournisseur de données proposera alors les conditions auxquelles il est prêt à vendre les données. Un agent vendant l'accès aux données peut rechercher le prix le plus élevé possible, tandis qu'un agent achetant l'accès aux données veut payer le prix le plus bas possible. Mais l'agence qui vend les données sait que si elle facture trop cher, elle ratera l'affaire. En effet, les mandataires à la recherche de données n'accepteront pas les conditions et tenteront à la place d'acheter des données auprès d'une autre source sur le Web. Si l'agent d'achat trouve les conditions acceptables, il paiera à l'agent de vente le prix convenu via une transaction sur le registre Fetch.ai. Après avoir reçu le paiement, l'agent vendant les données enverra les données cryptées via le réseau Fetch.ai.
Outre la configuration initiale, l'ensemble du processus est entièrement automatisé et exécuté par des agents Fetch.ai. Cela signifie que les employés de l'entreprise peuvent travailler sans interruption, tandis que les modèles prédictifs peuvent accumuler des données anonymisées pertinentes. En ayant accès aux données, les entreprises qui achètent des informations sont en mesure de former plus efficacement leurs modèles, qui peuvent ensuite être utilisés pour faire des prédictions plus précises. De telles prévisions peuvent être utilisées dans n'importe quelle industrie.
Le cœur de la création de nœuds intelligents : module de compétences AEA et mécanisme d'apprentissage en groupe (Colearn)
Parmi les quatre modules ci-dessus, le plus important est le module de compétences AEA, qui est le module clé pour rendre les nœuds intelligents. AEA skill est un module enfichable utilisé pour réaliser la fonction d'apprentissage autonome de groupe des agents. Chaque compétence d'apprentissage comprend un contrat intelligent et un package Python pour la mise en œuvre de différents types de tâches d'apprentissage, telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, etc. Lorsqu'un agent a besoin d'apprendre, il peut choisir les compétences d'apprentissage qui lui conviennent et enregistrer les résultats d'apprentissage dans son propre état. Les agents peuvent ajuster de manière autonome les comportements et les stratégies en fonction des résultats d'apprentissage, permettant des interactions économiques plus intelligentes, plus efficaces et plus durables.
Le principe d'apprentissage collectif de Fetch.AI comprend les étapes suivantes :
Partage de données : Différents agents collectent leurs propres données et les téléchargent dans une base de données partagée du réseau blockchain. Ces données peuvent être des données de capteur, des données de texte, des données d'image, etc. Tous les agents participant à l'apprentissage collectif peuvent accéder aux données de la base de données partagée et utiliser ces données pour la formation.
Formation du modèle : L'agent utilise les données de la base de données partagée pour la formation du modèle. Les modèles peuvent être des modèles d'apprentissage automatique, des modèles d'apprentissage en profondeur ou d'autres types d'algorithmes. Les agents peuvent être formés à l'aide de différents modèles afin d'apprendre différentes tâches ou problèmes.
Sélection du modèle : Une fois la formation du modèle terminée, l'agent télécharge son modèle sur le réseau blockchain. Tous les agents participant à l'apprentissage collectif peuvent accéder à ces modèles et choisir celui qui leur convient en fonction de leurs besoins. Le processus de sélection peut être basé sur des facteurs tels que les performances de l'agent, les exigences des tâches et les contraintes de ressources.
Intégration du modèle : Une fois qu'un modèle est sélectionné, un agent peut l'intégrer avec ses propres compétences pour mieux accomplir ses propres tâches. Les compétences peuvent être des modules qui gèrent des types de tâches spécifiques, tels que le trading de crypto-monnaie, la gestion logistique, etc. Les agents peuvent utiliser plusieurs compétences et modèles pour le traitement des tâches.
Mécanisme de récompense : Dans le processus d'apprentissage collectif, les agents peuvent obtenir des récompenses en apportant leurs propres données et modèles. Les récompenses peuvent être attribuées en fonction de facteurs tels que les performances de l'agent, sa contribution et l'efficacité de l'utilisation des ressources. Les mécanismes de récompense peuvent encourager les agents à participer activement à l'apprentissage collectif et à améliorer les performances globales du système.
** Supposons qu'il y ait deux agents A et B qui doivent coopérer pour accomplir une tâche, comme le transport de marchandises. **L'agent A est responsable de la fourniture des marchandises et l'agent B est responsable de la fourniture du service de transport. Dans l'interaction initiale, l'agent A et l'agent B peuvent adopter une stratégie comportementale aléatoire pour accomplir la tâche, comme choisir au hasard un itinéraire de transport ou un mode de transport.
Au fur et à mesure que l'interaction progresse, l'agent A et l'agent B peuvent apprendre les données de l'historique des interactions en apprenant des compétences et ajuster les stratégies de comportement de manière autonome en fonction des résultats d'apprentissage. Par exemple, l'agent A peut apprendre des informations telles que l'offre de biens et les coûts de transport grâce à des compétences d'apprentissage, afin de choisir indépendamment la stratégie de coopération optimale en fonction de la demande actuelle de biens et des prix du marché. L'agent B peut également apprendre des informations telles que l'efficacité et le coût des itinéraires de transport et des méthodes de transport grâce à des compétences d'apprentissage, afin de choisir indépendamment la stratégie de transport optimale en fonction des conditions de circulation actuelles et des prix de l'énergie.
Au fur et à mesure que l'interaction se poursuit et que les résultats d'apprentissage sont continuellement mis à jour, l'agent A et l'agent B peuvent progressivement optimiser leurs propres stratégies de comportement pour parvenir à des interactions économiques plus efficaces, plus intelligentes et plus durables. Ce processus d'auto-apprentissage peut être continuellement itéré et optimisé pour obtenir de meilleurs avantages économiques et une meilleure valeur sociale.
Il convient de noter que la fonction d'auto-apprentissage nécessite que l'agent dispose d'une puissance de calcul et de ressources de données suffisantes pour obtenir un bon effet d'apprentissage. Par conséquent, dans les applications pratiques, il est nécessaire de sélectionner les compétences d'apprentissage appropriées et l'allocation des ressources en fonction de la situation réelle et des besoins de l'agent, afin d'obtenir le meilleur effet d'apprentissage.
L'agent économique autonome (AEA) central de Fetch.ai atteint les objectifs d'intelligence, d'autonomie et de décentralisation en termes d'interaction économique. Son avantage réside dans l'intégration profonde de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, et la réalisation de la conception d'agents économiques autonomes.Ces agents AEA peuvent apprendre de manière indépendante, prendre des décisions et interagir librement dans un environnement décentralisé, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficacité de l'interaction économique. Le degré d'intelligence. De plus, le mécanisme Collearn de Fetch.AI encourage les agents à participer activement et à améliorer les performances de l'ensemble du système en partageant des données et des modèles.
Cependant, Fetch.AI présente également quelques défis. Premièrement, sa fonction d'auto-apprentissage nécessite une puissance de calcul et des ressources de données élevées, ce qui peut limiter son application dans des environnements à ressources limitées. Deuxièmement, l'architecture technique et les fonctions de Fetch.AI sont relativement complexes, nécessitant des seuils techniques et des coûts d'apprentissage plus élevés, ce qui peut avoir un impact sur sa large application.
Résumé
Pour l'avenir, les perspectives de Fetch.AI sont toujours prometteuses. À mesure que la technologie continue de se développer, elle peut introduire davantage de technologies d'IA et de blockchain pour améliorer les performances et l'efficacité et répondre à davantage de scénarios et de besoins d'application. Dans le même temps, comme la protection de la vie privée et la sécurité des données sont de plus en plus appréciées, les fonctionnalités de décentralisation et de sécurité de Fetch.AI peuvent recevoir plus d'attention et d'application. Malgré quelques défis, l'innovation et le potentiel de Fetch.AI dans le domaine de l'IA et de la blockchain méritent toujours notre attention et notre exploration.
les références:
[1] Documentation du développeur Fetch.AI
[2] Mélanie Mitchell : IA 3.0
[3] Alexey Potapov : fonctionnalités atomiques de base requises
Avis de non-responsabilité : cet article est uniquement destiné à des fins de recherche et ne constitue en aucun cas un conseil ou une recommandation en matière d'investissement. Le mécanisme de projet introduit dans cet article ne représente que l'opinion personnelle de l'auteur, et n'a aucun intérêt pour l'auteur de cet article ou de cette plateforme. Les investissements dans la blockchain et la monnaie numérique sont soumis à diverses incertitudes telles qu'un risque de marché extrêmement élevé, un risque politique et un risque technique. Le prix des jetons sur le marché secondaire fluctue violemment. Les investisseurs doivent prendre des décisions prudentes et supporter indépendamment les risques d'investissement. L'auteur de cet article ou de cette plateforme n'est pas responsable des pertes causées par les investisseurs utilisant les informations fournies dans cet article.
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Interprétation de Fetch.AI : infrastructure ouverte intelligente basée sur Cosmos
En tant qu'entreprise technologique qui combine profondément la technologie de la blockchain et de l'intelligence artificielle, Fetch.AI vise à construire une économie intelligente décentralisée et à atteindre des objectifs distribués en combinant les technologies de l'intelligence artificielle, de la blockchain et de l'Internet des objets. L'objectif de la société est de fournir aux entreprises et aux consommateurs une toute nouvelle façon d'interagir économiquement, permettant des transactions plus efficaces, sécurisées et plus intelligentes.
Grâce à l'architecture hautement intelligente et ouverte de la blockchain AI+, Fetch.AI dispose d'un large éventail de scénarios d'application, notamment la logistique, la chaîne d'approvisionnement, la finance, l'énergie, les soins médicaux et d'autres domaines. L'architecture technique de Fetch.AI comprend principalement deux parties : la chaîne principale Fetch.AI et l'agent intelligent Fetch.AI. La chaîne principale Fetch.AI est un registre distribué basé sur la technologie blockchain, qui est utilisé pour enregistrer les transactions et les contrats intelligents, et assurer la sécurité et la fiabilité des transactions. L'agent intelligent Fetch.AI est un contrat intelligent avec des capacités d'intelligence artificielle qui peut effectuer des tâches de manière autonome, coordonner des ressources et interagir avec d'autres agents intelligents pour réaliser des interactions économiques automatisées, intelligentes et décentralisées.
Cet article ne fait pas trop d'énoncés sur la chaîne principale, nous nous concentrerons sur le démantèlement des mécanismes d'architecture d'agent autonome (AEA) et d'apprentissage de groupe (Colearn) pour montrer comment l'IA participe au fonctionnement du système de blockchain et au processus d'application des données entre .
Laissez les nœuds du réseau se gérer eux-mêmes : architecture d'agent économique autonome (AEA)
Sur le réseau Fetch.ai, les personnes ou entreprises disposant de données sont représentées par leurs agents, qui contactent les agents des personnes ou entreprises à la recherche de données. L'agence fonctionne sur le cadre économique ouvert (OEF). Cela agit comme un mécanisme de recherche et de découverte où les agents représentant les sources de données peuvent annoncer les données auxquelles ils ont accès. De même, les particuliers ou les entreprises à la recherche de données peuvent utiliser OEF pour rechercher des agents ayant accès aux données en question.
L'architecture AEA de Fetch.AI est une architecture d'agents intelligents distribués, qui est utilisée pour construire un réseau d'agents intelligents autonome et collaboratif. AEA signifie Autonomous Economic Agent, ** son idée principale est de combiner l'intelligence artificielle et la technologie blockchain pour construire une économie intelligente décentralisée et réaliser une interaction économique intelligente, autonome et décentralisée. **
Les composants de base de l'architecture AEA comprennent principalement les quatre modules suivants :
Imaginez qu'une entreprise recherche des données pour former un modèle prédictif. Lorsqu'un agent d'une entreprise se connecte à un agent représentant une source de données, il lui demande des informations sur les conditions commerciales. Un agent travaillant pour le compte du fournisseur de données proposera alors les conditions auxquelles il est prêt à vendre les données. Un agent vendant l'accès aux données peut rechercher le prix le plus élevé possible, tandis qu'un agent achetant l'accès aux données veut payer le prix le plus bas possible. Mais l'agence qui vend les données sait que si elle facture trop cher, elle ratera l'affaire. En effet, les mandataires à la recherche de données n'accepteront pas les conditions et tenteront à la place d'acheter des données auprès d'une autre source sur le Web. Si l'agent d'achat trouve les conditions acceptables, il paiera à l'agent de vente le prix convenu via une transaction sur le registre Fetch.ai. Après avoir reçu le paiement, l'agent vendant les données enverra les données cryptées via le réseau Fetch.ai.
Outre la configuration initiale, l'ensemble du processus est entièrement automatisé et exécuté par des agents Fetch.ai. Cela signifie que les employés de l'entreprise peuvent travailler sans interruption, tandis que les modèles prédictifs peuvent accumuler des données anonymisées pertinentes. En ayant accès aux données, les entreprises qui achètent des informations sont en mesure de former plus efficacement leurs modèles, qui peuvent ensuite être utilisés pour faire des prédictions plus précises. De telles prévisions peuvent être utilisées dans n'importe quelle industrie.
Le cœur de la création de nœuds intelligents : module de compétences AEA et mécanisme d'apprentissage en groupe (Colearn)
Parmi les quatre modules ci-dessus, le plus important est le module de compétences AEA, qui est le module clé pour rendre les nœuds intelligents. AEA skill est un module enfichable utilisé pour réaliser la fonction d'apprentissage autonome de groupe des agents. Chaque compétence d'apprentissage comprend un contrat intelligent et un package Python pour la mise en œuvre de différents types de tâches d'apprentissage, telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, etc. Lorsqu'un agent a besoin d'apprendre, il peut choisir les compétences d'apprentissage qui lui conviennent et enregistrer les résultats d'apprentissage dans son propre état. Les agents peuvent ajuster de manière autonome les comportements et les stratégies en fonction des résultats d'apprentissage, permettant des interactions économiques plus intelligentes, plus efficaces et plus durables.
Le principe d'apprentissage collectif de Fetch.AI comprend les étapes suivantes :
** Supposons qu'il y ait deux agents A et B qui doivent coopérer pour accomplir une tâche, comme le transport de marchandises. **L'agent A est responsable de la fourniture des marchandises et l'agent B est responsable de la fourniture du service de transport. Dans l'interaction initiale, l'agent A et l'agent B peuvent adopter une stratégie comportementale aléatoire pour accomplir la tâche, comme choisir au hasard un itinéraire de transport ou un mode de transport.
Au fur et à mesure que l'interaction progresse, l'agent A et l'agent B peuvent apprendre les données de l'historique des interactions en apprenant des compétences et ajuster les stratégies de comportement de manière autonome en fonction des résultats d'apprentissage. Par exemple, l'agent A peut apprendre des informations telles que l'offre de biens et les coûts de transport grâce à des compétences d'apprentissage, afin de choisir indépendamment la stratégie de coopération optimale en fonction de la demande actuelle de biens et des prix du marché. L'agent B peut également apprendre des informations telles que l'efficacité et le coût des itinéraires de transport et des méthodes de transport grâce à des compétences d'apprentissage, afin de choisir indépendamment la stratégie de transport optimale en fonction des conditions de circulation actuelles et des prix de l'énergie.
Au fur et à mesure que l'interaction se poursuit et que les résultats d'apprentissage sont continuellement mis à jour, l'agent A et l'agent B peuvent progressivement optimiser leurs propres stratégies de comportement pour parvenir à des interactions économiques plus efficaces, plus intelligentes et plus durables. Ce processus d'auto-apprentissage peut être continuellement itéré et optimisé pour obtenir de meilleurs avantages économiques et une meilleure valeur sociale.
Il convient de noter que la fonction d'auto-apprentissage nécessite que l'agent dispose d'une puissance de calcul et de ressources de données suffisantes pour obtenir un bon effet d'apprentissage. Par conséquent, dans les applications pratiques, il est nécessaire de sélectionner les compétences d'apprentissage appropriées et l'allocation des ressources en fonction de la situation réelle et des besoins de l'agent, afin d'obtenir le meilleur effet d'apprentissage.
L'agent économique autonome (AEA) central de Fetch.ai atteint les objectifs d'intelligence, d'autonomie et de décentralisation en termes d'interaction économique. Son avantage réside dans l'intégration profonde de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, et la réalisation de la conception d'agents économiques autonomes.Ces agents AEA peuvent apprendre de manière indépendante, prendre des décisions et interagir librement dans un environnement décentralisé, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficacité de l'interaction économique. Le degré d'intelligence. De plus, le mécanisme Collearn de Fetch.AI encourage les agents à participer activement et à améliorer les performances de l'ensemble du système en partageant des données et des modèles.
Cependant, Fetch.AI présente également quelques défis. Premièrement, sa fonction d'auto-apprentissage nécessite une puissance de calcul et des ressources de données élevées, ce qui peut limiter son application dans des environnements à ressources limitées. Deuxièmement, l'architecture technique et les fonctions de Fetch.AI sont relativement complexes, nécessitant des seuils techniques et des coûts d'apprentissage plus élevés, ce qui peut avoir un impact sur sa large application.
Résumé
Pour l'avenir, les perspectives de Fetch.AI sont toujours prometteuses. À mesure que la technologie continue de se développer, elle peut introduire davantage de technologies d'IA et de blockchain pour améliorer les performances et l'efficacité et répondre à davantage de scénarios et de besoins d'application. Dans le même temps, comme la protection de la vie privée et la sécurité des données sont de plus en plus appréciées, les fonctionnalités de décentralisation et de sécurité de Fetch.AI peuvent recevoir plus d'attention et d'application. Malgré quelques défis, l'innovation et le potentiel de Fetch.AI dans le domaine de l'IA et de la blockchain méritent toujours notre attention et notre exploration.
les références:
[1] Documentation du développeur Fetch.AI
[2] Mélanie Mitchell : IA 3.0
[3] Alexey Potapov : fonctionnalités atomiques de base requises
Avis de non-responsabilité : cet article est uniquement destiné à des fins de recherche et ne constitue en aucun cas un conseil ou une recommandation en matière d'investissement. Le mécanisme de projet introduit dans cet article ne représente que l'opinion personnelle de l'auteur, et n'a aucun intérêt pour l'auteur de cet article ou de cette plateforme. Les investissements dans la blockchain et la monnaie numérique sont soumis à diverses incertitudes telles qu'un risque de marché extrêmement élevé, un risque politique et un risque technique. Le prix des jetons sur le marché secondaire fluctue violemment. Les investisseurs doivent prendre des décisions prudentes et supporter indépendamment les risques d'investissement. L'auteur de cet article ou de cette plateforme n'est pas responsable des pertes causées par les investisseurs utilisant les informations fournies dans cet article.