Revisão da Fetch.AI: Economia de máquina autônoma baseada em IA

Fetch.ai (FET) é um projeto de inteligência artificial baseado em blockchain que está atualmente nos estágios de conclusão de uma venda coletiva da ICO.

Mais especificamente, a Fetch está tentando automatizar vários mercados diferentes que atualmente operam apenas com um imenso trabalho manual. Eles também despertaram grande interesse ultimamente, pois são apenas o segundo projeto a concluir seu aumento de ICO no Binance Exchange Launchpad.

No entanto, o hype é justificado e você deve considerá-lo?

Nesta revisão do Fetch (FET), daremos tudo o que você precisa saber sobre o projeto, dando uma olhada mais profunda em sua tecnologia, membros da equipe e roteiro. Também analisaremos o potencial de adoção de longo prazo de tokens FET.

O que é Fetch.ai?

Fetch.AI tem uma visão de um mundo no qual a atividade econômica pode ocorrer sem a intervenção da atividade humana. Eles estão construindo uma rede descentralizada composta por vários agentes autônomos que podem representar a si próprios, outros indivíduos, ou dispositivos e serviços.

O que é Fetch.ai

Visão geral do ecossistema Fetch.ai

Esses agentes aprendem e evoluem por meio de algoritmos de inteligência artificial e são capazes de trabalhar independentemente ou com outros agentes para fornecer soluções para problemas complexos.

É um sistema sem permissão, e a equipe Fetch.AI planeja habilitar a rede de autoaprendizagem para completar milhões de transações por segundo, o que permitirá o uso global e uma miríade de casos de uso.

Fetch Technology

A tecnologia Fetch.AI é composta de três partes principais: Agentes Econômicos Autônomos (AEA), Estrutura Econômica Aberta (OEF) e Fetch Smart Ledgers. Tudo isso é sustentado pelo modelo de consenso de Prova de Trabalho Útil e o aprendizado de máquina de inteligência artificial empregado pelo blockchain Fetch.

Agentes econômicos autônomos foram criados como cidadãos digitais. Eles estão totalmente habilitados para agir em nome de indivíduos, organizações e dispositivos. AEAs foram emparelhados com fontes de dados e sistemas de hardware, o que lhes permite navegar no ecossistema Fetch e extrair valor de sua natureza preditiva e funções de descoberta de dados.

Isso permite que os AEAs usem dados detalhados e modelos de previsão para chegar à melhor solução para problemas do mundo real. Eles também podem aprender com os erros que cometem, o que melhora seu desempenho com o tempo.

O Open Economic Framework é uma simulação adaptativa que funciona para fornecer aos AEAs conexões máximas e capacidade de interação. O OEF armazena informações e usa inteligência artificial para otimizar o uso dessas informações para a previsão e para apoiar os AEAs. Os AEAs podem coletar informações da OEF e os operadores de nós receberão recompensas simbólicas por fornecerem informações e serviços confiáveis ​​e consistentes.

Tecnologia Fetch.ai

Camadas-chave por trás da tecnologia Fetch.ai. Fonte: Papel branco

Fetch Smart Ledgers são uma estrutura de rede exclusiva que combina o blockchain com elementos de tecnologia de gráfico acíclico dirigido (DAG). Fetch reúne transações em um esquema de fragmentação e as processa em cadeias. Ao contrário das transações tradicionais de fragmentação, o Fetch pode ser atribuído a várias linhas de transação ao mesmo tempo.

A capacidade de transação do sistema Fetch aumenta com o tempo por meio da bifurcação da corrente. Quando ocorre uma bifurcação, cada pista antiga é referenciada por duas novas pistas, e as primeiras transações dessas novas pistas se referem à última transação na pista antiga. Isso permite que o blockchain Fetch rastreie a origem de suas novas cadeias.

O modelo Fetch Consensus

Os Fetch Smart Ledgers são os monitores do sistema que suportam, avaliam e rastreiam as interações entre AEAs. Para fazer isso, Fetch usa o exclusivo Prova de trabalho útil (uPoW) protocolo de consenso.

A equipe da Fetch acredita que esse mecanismo de consenso tem vários benefícios em relação ao mecanismo tradicional de PoW. No PoW tradicional, os nós devem baixar cada bloco e adicioná-los à cadeia sequencialmente. Isso consome muito tempo e muita energia. Os sistemas PoW também podem levar à centralização da mineradora.

O sistema DAG irá considerar qualquer transação válida assim que for confirmada por dois nós, deixando os recursos computacionais livres para treinar a IA. Em nós uPoW com menos poder ainda pode ganhar recompensas, validando transações de baixo valor. Este é um sistema mais eficiente, com boa escalabilidade e incentiva os nós a serem mais espalhados.

Aprendizado de máquina e inteligência artificial

Fetch inclui aprendizado de máquina e inteligência artificial em todas as três camadas de seu protocolo. Eles são usados ​​para fornecer informações de confiança em quatro camadas diferentes:

  • Confiança em quão normal é qualquer transação
  • Confie nas informações recebidas de outros nós da rede
  • Confie nas partes envolvidas com base em sua história
  • Mercado em evolução e inteligência de dados

Métodos de aprendizado profundo são usados ​​para implementar cada uma das camadas acima. Fetch usa mineração de processos, memória de curto prazo longa e redes neurais recorrentes. O uso desses métodos de aprendizagem profunda de processamento de linguagem natural permite que o Fetch preveja a autenticidade futura avaliando o comportamento passado dos AEAs no sistema.

A equipe Fetch.AI

A equipe Fetch.AI é liderada pelos três cofundadores e seus quatro chefes de divisão adicionais. Humayun Sheikh lidera como CEO da Fetch.ai e tem uma longa história com inteligência artificial, tendo sido um dos primeiros investidores na empresa de IA, DeepMind, que mais tarde foi adquirida pelo Google. Sua experiência anterior como empreendedor inclui a startup de inteligência artificial itzMe e a empresa de drones uVue.

Membros da equipe Fetch.ai

Alguns membros da equipe Fetch.ai

O CTO da Fetch.AI é Toby Simpson, que chega à empresa com mais de uma década de experiência na função de CTO em outras empresas de tecnologia. Ele também esteve envolvido na DeepMind, servindo lá como Chefe de Design de Software.

O terceiro cofundador e diretor de ciência da Fetch.AI é Thomas Hain. Ele possui um PhD pela Universidade de Cambridge e é especialista em Aprendizado de Máquina. Além de sua função na Fetch.AI, ele também exerce a função de professor na Sheffield University.

Além dos cofundadores, a equipe de liderança também é composta por Jonathan Ward (Chefe de Pesquisa), Troels F. Rønnow (Chefe de Engenharia de Software), Maria Minaricova (Chefe de Desenvolvimento de Negócios) e Arthur Meadows (Chefe de Relações com Investidores) . O resto da equipe Fetch.AI consiste em 10 desenvolvedores, 11 pesquisadores e 5 funcionários administrativos.

A comunidade Fetch.AI

A equipe Fetch está mais focada nos aspectos técnicos do projeto e está permitindo que sua comunidade cresça organicamente. Isso resultou em uma comunidade de apoiadores menor, mas mais apaixonada. Com a próxima venda de tokens em Binance, espera-se que as comunidades sociais ao redor de Fetch possam ter um crescimento explosivo.

De longe, o maior grupo social é o grupo de usuários do Telegram, que agora tem mais de 10.000 usuários. Caso contrário, Fetch vê um envolvimento insignificante em plataformas sociais. Deles Conta do Twitter tem apenas 3.850 seguidores, tanto o Facebook quanto o Medium têm apenas 56 seguidores, embora tenham sido mais ativo no meio recentemente.

O Canal do Youtube tem 477 inscritos com 27 vídeos postados no ano passado. O Reddit, que geralmente é um canal de mídia social muito importante para projetos de blockchain, tem apenas 67 leitores e quase todas as suas atividades ocorreram nos últimos 7 dias, provavelmente devido ao hype em torno do ICO.

Desenvolvimento e Roadmap

Dada a quantidade de escrutínio que os ICOs estão sob agora, é realmente importante que a equipe tenha um roteiro claro com metas e atividades de desenvolvimento.

Um dos melhores lugares para se ter uma ideia de quanto trabalho está sendo feito em um projeto é examinar seus repositórios GitHub. Isso dá uma indicação direta da quantidade de código que está sendo empurrado e, portanto, o trabalho de desenvolvimento.

O Fetch.ai GitHub tem quatro repositórios públicos que são bem esparsos em termos de seus commits recentes. No entanto, de acordo com esta Binance relatório de pesquisa, a quantidade de trabalho que está sendo feito em seus repositórios privados excede em muito isso. Por exemplo, abaixo estão quatro dos repositórios privados mais ativos:

Fetch.ai GitHub Commits

GitHub Commits para Repos privados. Fonte: Binance Research

Na verdade, se você der uma olhada no site deles, verá que eles afirmam ter enviado 100 mil linhas de código C ++. Isso é de fato bastante impressionante para um projeto que está apenas concluindo sua OIC pública. Como comparação, há muitos projetos que concluíram um ICO no ano passado e ainda têm GitHubs esparsos com praticamente nenhuma atividade de código.

Em termos do que podemos esperar do projeto em 2019, eles traçaram seu roteiro em seu site. Abaixo estão alguns dos marcos de desenvolvimento mais importantes por trimestre em 2019:

  • Versão de desenvolvimento (Q1): Os usuários serão convidados para a rede de teste. Haverá também um beta para os aplicativos de participação na rede e carteiras.
  • Consenso, leilões, computação sinérgica (Q2): O foco estará no consenso da cadeia ao lado de uma estrutura econômica aberta melhorada. Eles também esperam incluir leilões de multi-dependência e computação de contabilidade descentralizada aprimorada.
  • Alfa & Versão beta em teste (T3): Até o terceiro trimestre, a equipe espera lançar o Alpha da rede que incluirá todos os recursos. Nesta versão Alpha será usada como uma oportunidade para melhorar o desempenho. Se tudo correr de acordo com o planejado, eles devem lançar o Beta, que incluirá todos os recursos funcionando normalmente. Haverá testes operacionais em grande escala na rede.
  • Lançamento da rede principal (Q4): Assumindo que não houve obstáculos na fase de teste Alfa / Beta, a equipe lançará a rede principal no quarto trimestre. Isso será alimentado pelo token FET nativo.

Este parece um cronograma razoável e não é muito específico. Ele permite que a equipe desenvolva a tecnologia de uma maneira relativamente flexível e os ajuste caso haja alguma alteração que precise ser feita. Se você quiser se manter atualizado com os anúncios de desenvolvimento, você deve monitorar seu blog médio.

Token FET & Crowdsale

O token FET é o meio de troca na rede Fetch, permitindo que os AEAs façam transações entre si, trocando tokens FET por serviços e dados ou outros bens. Isso permite transações máquina a máquina de uma maneira contínua.

O token FET será inicialmente um token ERC-20, mas posteriormente a equipe planeja criar um token nativo. Assim que este token nativo for liberado, os tokens ERC-20 serão trocados a uma taxa de conversão fixa para os tokens nativos e os tokens ERC-20 serão queimados. Com a main-net tendo um lançamento planejado para o 4º trimestre de 2019, os tokens nativos serão lançados ao mesmo tempo, embora este pareça um prazo agressivo.

A oferta inicial de moedas do FET está planejada para 25 de fevereiro de 2019 às 14:00 UTC e será o segundo ICO a ocorrer na Binance Plataforma Launchpad. A primeira foi a oferta inicial de moedas BitTorrent (BTT), que se esgotou em apenas 15 minutos e fez com que o token BTT mantivesse seu valor muito bem, apesar do mercado em baixa nos mercados de criptomoedas.

Economia de venda de token FET

Economia de venda de token de FET. Fonte: Binance Launchpad

Durante o ICO, os investidores privados poderão comprar tokens FET usando o token nativo Binance BNB. Espera-se que o lançamento de alto nível do token no Launchpad e a listagem subsequente no Binance forneçam ao token valor imediato. Além disso, Fetch.AI foi mencionado em publicações de notícias conhecidas como Forbes, Tech Crunch, Business Weekly e o Guardião. Essa exposição pode ajudar a impulsionar o preço do token FET após seu lançamento.

O token FET será vendido a um preço de $ 0,0867 por token, com uma compra mínima de $ 20. A equipe Fetch também estabeleceu um limite máximo de compra pessoal de $ 3.000 para garantir que ninguém seja impedido de comprar o token FET se assim o desejar. Esse era um problema com o token BTT, por isso é sensato da equipe Fetch estabelecer um limite máximo de compra.

O token foi criado para ser infinitamente divisível, permitindo facilidade de uso mesmo nas menores microtransações. Isso será extremamente útil para a operação de AEAs e também permitirá que o projeto mantenha o suprimento de moedas baixo, se desejado.

Conclusão

Fetch.AI é um dos projetos de blockchain mais ambiciosos, pois também está tentando integrar inteligência artificial. Há uma grande esperança de sucesso, pois a equipe parece ter as habilidades, conhecimento e experiência no setor para criar algo que possa resolver vários problemas do mundo real em uma variedade de setores, desde a cadeia de suprimentos até energia e muitos mais.

Dito isso, ainda existem riscos muito reais de que o projeto não consiga concretizar sua visão. O desenvolvimento deverá ser um processo longo e caro também. A OIC ajudará a cobrir esses custos, mas seria bom se a Fetch pudesse garantir algumas parcerias corporativas sólidas para ajudar a apoiar os esforços da equipe no futuro.

Uma boa notícia é que o projeto se tornou mais aberto e transparente. No passado, houve detratores que disseram que o projeto era possivelmente uma farsa por causa da falta de informação tornada pública. Isso mudou nos últimos meses, e essa transparência adicionada torna Fetch um projeto muito mais promissor.

Imagem em destaque via Fotolia

Isenção de responsabilidade: Estas são as opiniões do escritor e não devem ser consideradas um conselho de investimento. Os leitores devem fazer suas próprias pesquisas.

Mike Owergreen Administrator
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