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AI による Web5 の変革に関する 3 つの実例

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概要

AI、ブロックチェーン、または Web 3.0? それともこれらすべてですか?

新しいテクノロジーが AI & Web3は、デジタル社会を変える可能性を秘めています。 人工知能(AI) データを与えることによって訓練された機械によって示される人間のような知性です。 それどころか、Web3 (に基づく ブロックチェーン)は現在へのアップグレードです Web2、ユーザーは分散ネットワークとアクセスを介して接続する資格があります

ブロックチェーン
出典:YouTube

しかし、これら 3 つの組み合わせが可能だとしたらどうでしょうか。 AI/ML の予測能力と Web3 の分散型の性質を考えると、それらの統合により、まったく新しい可能性の領域が開かれる可能性があります。 したがって、d-Apps およびサービスは、AI を使用して WebXNUMX をかつてないほどインテリジェントにすることを目指しています。

この ae では、以下の使用を強調するいくつかの有用な実際の例を見てください。 AI / ML Web3の世界。

学習目標

  1. AI が b3 と統合されるさまざまなユース ケースを調べる
  2. AI が Web3 で使用されている正確な手順を学びます (すべてのユースケースについて)
  3. AIを実装してWeb3サービスを開発する方法を理解する

この記事は、の一部として公開されました データサイエンスブログソン.

目次

  1. Chainalysis - AI とブロックチェーンを使用したより強力な分析
  2. Augur- 正確なイベント予測のための AI
  3. Ocean Protocol - AI を使用したブロックチェーン上のデータ交換
  4. MyCryptoHeroes - ブロックチェーンと AI を使ってゲームを楽しく
  5. Medibloc - Web3 x AI のおかげでより良いヘルスケア
  6. まとめ

Chainalysis - AI とブロックチェーンを使用したより強力な分析

web3

ソース -Chainalysis

Chainalysis は 2014 年に設立され、ニューヨーク市に本社を置くブロック チャームです。 このプラットフォームは、仮想通貨取引所、法執行機関、金融機関などの多くの組織で使用され、ブロックチェーンでの不正行為や違法行為を検出して防止しています。

同社は、不正または違法な活動に関連する既知のアドレスとトランザクションの独自のデータベースを持っており、これを使用してブロックチェーン上の疑わしい活動を特定しています。 Chainalysis はいくつかの主要企業と提携しており、さまざまな投資家から資金提供を受けています。

Chainalysis が AI を使用する方法は次のとおりです。 

  1. Chainalysis は、さまざまなブロックチェーン ネットワークからデータを収集します。 ビットコイン と Ethereum を統合し、集中型データベースに保存します。
  2. プラットフォームの AI システムはデータを処理して、不正行為や違法行為を示す可能性のあるパターンや傾向を特定します。 たとえば、AI は、異常に大規模なトランザクションを識別したり、既知の不正なアドレスに関連付けられたりする可能性があります。
  3. AI システムは、データの分析に基づいて、疑わしいと見なされるトランザクションに対してアラートを生成します。 組織はこれらのアラートを使用して、トランザクションをさらに調査し、適切なアクションを実行できます。
  4. 疑わしいアクティビティを検出するだけでなく、AI システムを使用して、ブロックチェーン テクノロジの全体的な使用と採用を理解するのに役立つ傾向とパターンを特定することもできます。

Augur- 正確なイベント予測のための AI

ソース – DataFlair

Augur は、イーサリアム ブロックチェーン上に構築された分散型予測市場プラットフォームです。 ユーザーは、スポーツの試合や選挙などのイベントの結果を予測するための市場を作成し、それらのイベントの結果で取引することができます。 Augur は 2014 年に設立され、2018 年にイーサリアムのメインネットでローンチされました。

プラットフォームでの予測の精度を向上させるために、Augur は AI を使用して、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿、履歴データなどのさまざまなソースからのデータを分析します。 AI システムはこのデータを処理して、予測されたイベントの結果に影響を与える可能性のある傾向とパターンを特定します。 プラットフォームのユーザーは、この分析を使用して取引を通知し、イベントの結果についてより多くの情報に基づいた予測を行うことができます。 このプラットフォームはまた、正確な予測を行うユーザーに報酬を与え、予測精度を向上させるために AI の使用をさらに促進します。

Augur が AI を使用する方法は次のとおりです。

  1. ユーザーが Augur で市場を作成するとき、予測したいイベント、考えられる結果、および市場の終了日を指定します。
  2. その後、Augur の AI システムは、イベントに関連する可能性のあるさまざまなソースからデータを収集し始めます。 これには、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿、履歴データ、およびその他の関連情報が含まれます。
  3. AI システムはこのデータを処理して、イベントの結果に影響を与える可能性のある傾向とパターンを特定します。 たとえば、イベントがスポーツ ゲームの場合、AI はチームのパフォーマンス、怪我、およびゲームに影響を与える可能性のあるその他の要因に関するデータを分析する可能性があります。
  4. プラットフォームのユーザーは、この分析を使用して取引を通知し、イベントの結果についてより多くの情報に基づいた予測を行うことができます。
  5. イベントが発生し、結果が判明すると、プラットフォームは結果を検証し、取引を決済します。 正確な予測を行ったユーザーには、プラットフォームのネイティブ暗号通貨である REP が与えられます。

Ocean Protocol: AI を使用したブロックチェーン上のデータ交換

Ocean Protocol は、2017 年に Bruce Pon と Trent McConaghy によって設立されました。 同社はシンガポールに拠点を置き、データのプライバシーを保護しながらデータ共有と収益化を可能にする分散型データ交換プラットフォームの構築に注力しています。 AI とデータ交換に関する作業に加えて、同社は分散型自律組織 (DAO) やその他の Web 3.0 テクノロジの開発にも携わっています。 デロイト、アクセンチュア、シンガポール政府など、いくつかの主要な企業や組織と提携しています。

Ocean Protocol は、AI モデリングに関連する重要な問題の 3 つを解決しています。 AI はデータに大きく依存しているため、データが多ければ多いほど良いことはご存知のとおりです。 私たちは公開データにアクセスできますが、私有または XNUMX の場合は同じではありません。rd パーティーデータ。

Ocean Protocol が AI を使用する方法は次のとおりです。

  1. サプライ チェーンに関与する企業や組織は、Ocean Protocol プラットフォームでデータを共有します。 このデータには、サプライ チェーンの生産、在庫、物流、およびその他の側面に関する情報を含めることができます。
  2. Ocean Protocol の AI システムは、データを処理して、サプライ チェーン管理の改善に役立つ可能性のあるパターンと傾向を特定します。 たとえば、AI はサプライ チェーンのボトルネックを特定したり、製品の需要を予測したりできます。
  3. AI システムは、データ分析に基づいて洞察と推奨事項を生成します。 これらの洞察は、企業や組織が運用を最適化し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために使用できます。
  4. AI システムを使用して、サプライ チェーンの問題の特定と解決、物流ルートの最適化など、特定のタスクを自動化することもできます。
  5. このプラットフォームは、Ocean Token (OCEAN) と呼ばれるネイティブの暗号通貨を使用して、データ共有を促進し、プラットフォーム上のデータ サービスへのアクセスを可能にします。

MyCryptoHeroes - ブロックチェーンと AI を使ってゲームを楽しく

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My Crypto Heroes – イーサリアム ブロックチェーン上に構築された日本の RPG バトル (出典 – My Crypto Heroes (MCH, マイクリ) | マイクリ日本発クリプトゲーム!)

MyCryptoHeroes は、分散型のブロックチェーン ベースのゲーム プラットフォームであり、プレイヤーはユニークなデジタル ヒーローを集め、トレーニングし、戦うことができます。 このプラットフォームは、イーサリアム ブロックチェーン上に構築され、非代替トークン (NFT) を使用して各ヒーローを表します。 つまり、各ヒーローは、他の資産と XNUMX 対 XNUMX で交換することのできない固有の分割不可能な資産です。

プラットフォームのネイティブ cryptocurrency、GUM、ヒーロー、アイテム、およびその他のゲーム内アセットを購入します。 GUM は仮想通貨取引所で売買することができ、ゲーム内での取引を容易にするために使用されます。 AI を使用してパーソナライズされた推奨事項を提供し、タスクを自動化することに加えて、このプラットフォームにはソーシャルな側面もあり、プレイヤーはヒーローを交換したり、ゲーム内で互いにやり取りしたりできます。

MyCryptoHeroes が AI を使用する方法は次のとおりです。

  1. このプラットフォームは、AI を使用して、使用するキャラクター、使用する戦略、全体的なパフォーマンスなど、プレーヤーのゲーム内アクションに関するデータを分析します。
  2. この分析に基づいて、AI システムは、各プレイヤーの固有の状況に合わせて調整された、ゲーム内アクションのパーソナライズされた推奨事項を生成します。 たとえば、AI は、プレーヤーの過去のパフォーマンスやゲームの現在の状態に基づいて、特定のキャラクターや戦略を推奨する場合があります。
  3. AI システムは、リソースの管理や戦略的意思決定など、ゲーム内の特定のタスクを自動化するためにも使用できます。 これにより、ゲームのプレイに必要な時間と労力を削減し、プレイヤーがより高度なタスクに集中できるようになります。
  4. パーソナライズされた推奨事項の提供とタスクの自動化に加えて、AI システムはゲームの全体的なバランスと公平性を改善するためにも使用できます。 たとえば、AI は、ゲームの仕組みの不均衡や悪用を特定して対処する場合があります。

Medibloc - Web3 と AI のおかげでより良いヘルスケア

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ソース–モラリスアカデミー

Medibloc は、安全で透過的なデータ共有を可能にすることで、患者に力を与え、ヘルスケアの効率と有効性を向上させることを目的とした分散型ヘルスケア プラットフォームです。 このプラットフォームは Ethereum ブロックチェーン上に構築され、スマート コントラクトを使用してデータ共有と医療サービスへのアクセスを促進します。

MED と呼ばれるネイティブの暗号通貨があり、プラットフォーム上での取引を容易にし、データやサービスを提供するユーザーに報酬を与えます。 AI を使用してパーソナライズされた治療の推奨事項を提供し、タスクを自動化することに加えて、Medibloc には社会的側面もあり、患者同士がつながり、経験や情報を共有できます。

Medibloc が AI を使用する方法は次のとおりです。

  1. 患者と医療提供者は Medibloc を使用して、電子健康記録、検査結果、治療履歴などの医療データを保存および共有できます。 このデータは分散型ネットワークに保存され、安全でプライベートです。
  2. Medibloc の AI システムは、データを処理して、患者の健康に関連する可能性のあるパターンと傾向を特定します。 たとえば、AI は特定の状態の危険因子を特定したり、深刻になる前に状態の初期の兆候を検出したりします。
  3. AI システムは、データ分析に基づいて、患者向け​​にパーソナライズされた治療の推奨事項を生成します。 これらの推奨事項は、各患者の特定のニーズに合わせて調整されており、医療提供者と共有して治療の決定を知らせることができます。
  4. AI システムを使用して、患者に薬を飲むように促したり、医療提供者との予約をスケジュールしたりするなど、特定のタスクを自動化することもできます。

まとめ

Web3 は計り知れない可能性への扉であり、AI との融合は文字通り次のように機能します。 ケーキの上の桜. AI と Web3 テクノロジは、さまざまな分野のさまざまなアプリケーションを改善するためにますます併用されています。

  • Web3 での AI の使用は、Augur などの分散予測市場で見られ、さまざまなソースからのデータを分析することで、より正確な予測を行うのに役立ちます。
  • さらに、Ocean Protocol や Medibloc などのプラットフォームは、AI を利用してパーソナライズされたソリューションを提供し、特定のサプライ チェーン管理やヘルスケア タスクを自動化します。
  • ゲームでは、My Crypto Heroes は AI を使用してパーソナライズされた推奨事項を提供し、ゲーム内の特定のタスクを自動化します。
  • Chainalysis は AI を利用してブロックチェーン トランザクションを分析し、疑わしいアクティビティを特定します。
  • これらの例は、Web3 アプリケーションの機能を強化する AI の可能性を示しており、将来的に Web3 で AI の使用例が増えることが期待できます。

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この記事に示されているメディアは Analytics Vidhya が所有するものではなく、著者の裁量で使用されています。

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