نظام Grass: الحل اللامركزي لمعالجة البيانات وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يواجه مجال الذكاء الاصطناعي تحديًا حقيقيًا في الحصول على بيانات نظيفة وموثوقة على نطاق واسع. يأتي مشروع Grass كحل فريد يجمع بين تقنيات البلوكتشين والتطبيقات الذكية لتوفير نظام لامركزي يجمع ويعالج البيانات العامة من الإنترنت بكفاءة عالية، وذلك من خلال شبكة موزعة من العقد تستفيد من عرض النطاق الترددي غير المستخدم في الاتصالات المنزلية العادية.

كيف يحقق Grass ثورة في معالجة البيانات وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

يعتمد Grass على بنية مبتكرة تجمع بين حلول الطبقة الثانية للتوسع (Data Rollup) على شبكة Solana ونظام لامركزي لجمع البيانات. يوفر هذا النهج المتكامل معالجة سريعة للبيانات وتنفيذ معاملات فائقة السرعة بفضل قدرة Solana على معالجة ملايين العمليات في الثانية الواحدة. تعمل الشبكة على تنظيف البيانات المجمعة وإزالة الأخطاء والتكرارات منها، ثم تحويلها إلى مجموعات بيانات منظمة قابلة للاستخدام في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

يعكس هذا النموذج فهمًا عميقًا للمتطلبات المتنامية في قطاع الذكاء الاصطناعي، حيث أصبح الحصول على كميات ضخمة من البيانات المنظفة والموثوقة من أكثر التحديات الملحة أمام المطورين والباحثين.

البنية التحتية المتقدمة لشبكة Grass: كيفية عمل النظام المتكامل

يعتمد Grass على عدة مكونات أساسية تعمل بتناغم لإنشاء نظام معالجة بيانات قابل للتوسع:

المدققون (Validators): يقومون بالتحقق من صحة البيانات المجمعة باستخدام تقنية zk-SNARK (البراهين الرياضية الآمنة)، مما يضمن موثوقية البيانات قبل تخزينها على البلوكتشين.

عقد التوجيه (Router Nodes): تدير تدفق البيانات بين جاميعي البيانات والمدققين، وتحافظ على أمان الشبكة وكفاءة اتصالاتها.

عقد جمع البيانات (Grass Nodes): تقوم بجمع المعلومات العامة من صفحات الويب باستخدام عرض النطاق الترددي الإضافي للاتصالات المنزلية، ثم تشفيرها وإرسالها للمعالجة.

معالجات البيانات (ZK Processors): تسجل براهين صحة البيانات على البلوكتشين دون تخزين البيانات الفعلية نفسها، مما ينشئ سجلاً دائمًا وغير قابل للتعديل.

دفاتر تخزين البيانات الموزعة (Grass Data Ledger): تحفظ البيانات وترتبطها بإثباتات التحقق، مما يسمح بتتبع تاريخي شامل للبيانات.

نماذج التحليل المحلي (Edge Embedding Models): تحول البيانات المجمعة إلى صيغ رياضية منظمة تناسب تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

النموذج الاقتصادي المبتكر: استدامة Grass والحفاظ على قيمة GRASS

صمم فريق Grass عملة GRASS الرمزية لتحقيق عدة أهداف اقتصادية أساسية تضمن استمرارية واستدامة الشبكة بأكملها.

تُستخدم عملة GRASS في تنفيذ المعاملات بين جاميعي البيانات والمدققين، وكذلك في آليات الإيداع الثابت والحوكمة اللامركزية. يحصل موفرو البيانات على مكافآت من عملات GRASS مقابل مساهمتهم في جمع البيانات والتحقق من صحتها، مما يشجع المشاركة الفعلية في الشبكة.

تعتمد الشبكة أيضًا على آليات السك والحرق لإدارة العرض والطلب على العملة، مما يضمن الحفاظ على القيمة بما يتناسب مع مستويات نشاط الشبكة. يتمتع حاملو GRASS برحقوق التصويت على القرارات الحوكمية، مما يضمن أن تطور الشبكة يتم بشكل تشاركي.

رحلة التطوير والدعم المؤسسي للمشروع

أسس فريق Wynd Labs مشروع Grass برؤية واضحة: بناء حل لامركزي يبسط عمليات جمع البيانات اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي. حصل المشروع على دعم مالي بقيمة 3.5 مليون دولار في جولته الأولى، كانت أكبر المساهمات من شركات الاستثمار الرائدة مثل Polychain Capital و Tribe Capital.

تابع المشروع جمع التمويل من عدة جهات استثمارية منها Bitscale و Big Brain و Typhon V و Mosaik، وجاء ذلك بدعم أولي من شركة No Limit Holdings. يعكس هذا الدعم الواسع من المستثمرين المحترفين الثقة في إمكانيات Grass وأهمية مشكلتها.

برنامج توزيع المكافآت والتوسع المستقبلي

استقطب Grass الآلاف من المستخدمين من خلال برنامج توزيع مكافآت مجاني يعتمد على تجميع النقاط. يمكن للمشاركين كسب نقاط Grass بتنزيل التطبيق ودعوة مستخدمين جدد، مع حصول على مكافآت إضافية من الإحالات غير المباشرة من المستويات الثانية والثالثة.

يعمل البرنامج وفق نظام فترات زمنية تسمى Epochs، حيث يتم توزيع مخصصات من عملات GRASS على المشاركين بناءً على النقاط المكتسبة خلال كل فترة. يتلقى المستخدمون تقارير شهرية توضح مستوى مشاركتهم وتقدمهم.

الخاتمة: الأهمية المستقبلية لنظام Grass

يمثل Grass نقطة تلاقٍ حقيقية بين عالمي البلوكتشين والذكاء الاصطناعي، حيث يوفر حلاً عمليًا وقابلاً للتوسع لإحدى أبرز المشاكل في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال نموذجها الاقتصادي المبتكر والدعم المؤسسي القوي وبرنامج التحفيز الفعال، تمتلك Grass جميع المقومات لإحداث تأثير جوهري في الصناعة.

يؤشر الاهتمام المتزايد من المستثمرين والمطورين على أن نموذج Grass قد يصبح أساسًا للعديد من المشاريع المستقبلية في مجال جمع البيانات اللامركزي لأغراض الذكاء الاصطناعي.