Jakarta, Pintu News ā Melalui sebuah postingan pada 26 November kemarin, Artificial Superintelligence (ASI) Alliance telah meluncurkan Cortex, sebuah model kecerdasan buatan terdesentralisasi pertama yang dirancang untuk menangani tantangan spesifik industri.
Inisiatif ini merupakan bagian dari program ASI: Train, yang berfokus pada pengembangan solusi AI berbasis domain untuk sektor seperti robotika, bioteknologi, dan kesehatan.
Menurut pengumumannya, Cortex dirancang sebagai alternatif dari model AI umum, dengan fokus pada presisi, skalabilitas, dan adaptabilitas. Model ini memungkinkan penyelesaian masalah berbasis konteks, sehingga relevan untuk kebutuhan industri seperti robotika, kesehatan, dan riset data.
Baca juga: Injective (INJ) Luncurkan Toolkit AI iAgent, Era Baru Interaksi Blockchain!
Dalam sektor robotika, Cortex dapat memperkuat kemampuan analisis dan adaptasi, sementara di bidang bioteknologi dan kesehatan, model ini mendukung efisiensi penelitian berbasis data serta pengembangan inovasi medis.
Di sisi lain, Cortex memberikan solusi berbasis AI yang lebih relevan untuk menyelesaikan masalah-masalah kompleks di dunia riset data.
Humayun Sheikh, CEO Fetch.ai sekaligus ketua ASI Alliance, menyatakan bahwa Cortex akan mengurangi ketergantungan pada solusi AI terpusat, memungkinkan organisasi untuk āmelatih, memiliki, dan membangun solusi dengan model AI terdesentralisasi.ā
Cortex menggunakan kerangka kerja terdesentralisasi, yang menawarkan kepemilikan langsung kepada pengguna melalui staking token FET dalam struktur mirip DAO. Model ini juga memungkinkan perdagangan di pasar sekunder, menciptakan ekosistem dinamis untuk pengembangan dan adopsi teknologi.
Lebih lanjut, ekosistem ini mendukung pendekatan DeSci (Decentralized Science), yang mempromosikan inovasi dan distribusi nilai yang lebih adil dalam pengembangan AI.
Melalui staking FET, investor dapat berpartisipasi dalam pengembangan dan kesuksesan Cortex. Proses pelatihan model ini akan dimulai pada Desember 2024, dengan periode pelatihan selama 12-14 minggu menggunakan sumber daya GPU.
Baca juga: Ondo Finance Gandeng LayerZero untuk USDY Multi-Chain!
Cortex diproyeksikan menghasilkan pendapatan tahunan lebih dari $10 juta dari pelanggan yang mencakup institusi pendidikan, perusahaan logistik, startup robotika, dan mitra industri lainnya.
ASI Alliance juga berencana memperluas portofolionya ke sektor seperti teknologi kuantum, eksplorasi luar angkasa, dan sains material.
Sheikh menyatakan, āIni adalah masa depan pengembangan AI yang inklusif dan berkelanjutan, dan kami sangat senang komunitas kami berada di garis depan perjalanan ini.ā
Secara keseluruhan, peluncuran Cortex menunjukkan komitmen ASI Alliance untuk menciptakan solusi AI yang relevan, terdesentralisasi, dan berbasis domain.
Dengan potensi pendapatan besar dan manfaat untuk berbagai sektor industri, inisiatif ini bisa menjadi tonggak penting dalam pengembangan teknologi AI yang lebih inklusif.
Itu dia informasi terkini seputarĀ berita cryptoĀ hari ini. Dapatkan berbagai informasi lengkap lainnya seputarĀ akademi cryptoĀ dari level pemula hingga ahli hanya di Pintu Academy dan perkaya pengetahuanmu mengenai dunia crypto danĀ blockchain.
Ikuti kami diĀ Google NewsĀ untuk mendapatkan informasi terkini seputar dunia crypto dan teknologi blockchain. Nikmati pengalamanĀ trading cryptoĀ yang mudah dan aman dengan mengunduhĀ aplikasi kriptoĀ Pintu melalui Google Play Store maupun App Store sekarang juga.
Dapatkan juga pengalaman web trading dengan berbagai tools trading canggih seperti pro charting, beragam jenis tipe order, hingga portfolio tracker hanya di Pintu Pro. KlikĀ Daftar PintuĀ jika kamu belum memiliki akun atau klikĀ Login PintuĀ jika kamu telah terdaftar.
*Disclaimer
Konten ini bertujuan memperkaya informasi pembaca. Pintu mengumpulkan informasi ini dari berbagai sumber relevan dan tidak terpengaruh oleh pihak luar. Selalu lakukan riset mandiri dan gunakan uang dingin sebelum berinvestasi. Segala aktivitasĀ jual beli bitcoinĀ dan investasi aset crypto lainnya menjadi tanggung jawab pembaca.
Referensi: