AI×DePin: ذہین انفراسٹرکچر کا شریک ارتقا

تعارف

ڈی سینٹرلائزڈ فزیکل انفراسٹرکچر نیٹ ورک (DePIN) ایک جدید تصور ہے جو بلاک چین ٹیکنالوجی کو انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) کے ساتھ جوڑتا ہے، اور آہستہ آہستہ انڈسٹری کے اندر اور باہر دونوں طرف سے بڑے پیمانے پر توجہ مبذول کر رہا ہے۔ DePIN ایک ڈی سینٹرلائزڈ فن تعمیر کے ذریعے فزیکل ڈیوائسز کے نظم و نسق اور کنٹرول موڈ کی نئی تعریف کرتا ہے، جو روایتی انفراسٹرکچر کے شعبوں جیسے پاور گرڈز اور ویسٹ مینجمنٹ سسٹمز میں خلل ڈالنے والی تبدیلیوں کو متحرک کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ روایتی بنیادی ڈھانچے کے منصوبے طویل عرصے سے حکومتوں اور بڑے اداروں کے ذریعے مرکزی طور پر کنٹرول کیے جاتے رہے ہیں، اور انہیں اکثر اعلیٰ خدمات کے اخراجات، سروس کے متضاد معیار، اور محدود جدت کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ DePin ایک نیا حل فراہم کرتا ہے جس کا مقصد تقسیم شدہ لیجر اور سمارٹ کنٹریکٹ ٹیکنالوجی کے ذریعے فزیکل ڈیوائسز کا وکندریقرت انتظام اور کنٹرول حاصل کرنا ہے، اس طرح سسٹم کی شفافیت، ساکھ اور سیکورٹی کو بہتر بنانا ہے۔

خصوصیات اور فوائد کو بیان کرتا ہے۔

• وکندریقرت انتظام اور شفافیت: DePIN تقسیم شدہ لیجرز اور بلاکچین ٹیکنالوجی کے سمارٹ معاہدوں کے ذریعے فزیکل ڈیوائسز کا وکندریقرت انتظام حاصل کرتا ہے، جس سے ڈیوائس کے مالکان، صارفین اور متعلقہ اسٹیک ہولڈرز کو متفقہ طریقہ کار کے ذریعے ڈیوائس کی حیثیت اور آپریشن کی تصدیق کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ نہ صرف آلات کی حفاظت اور وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے بلکہ نظام کی آپریشنل شفافیت کو بھی یقینی بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، ورچوئل پاور پلانٹ (VPP) کے شعبے میں، DePIN ساکٹ کے ٹریس ایبلٹی ڈیٹا کو عوامی اور شفاف بنا سکتا ہے، جس سے صارفین ڈیٹا کی پیداوار اور گردش کے عمل کو واضح طور پر سمجھ سکتے ہیں۔

• خطرے کی بازی اور نظام کا تسلسل: مختلف جغرافیائی مقامات اور متعدد شرکاء میں فزیکل ڈیوائسز کی تقسیم سے، DePIN مؤثر طریقے سے سسٹم کے سنٹرلائزیشن کے خطرے کو کم کرتا ہے اور پورے سسٹم پر سنگل پوائنٹ کی ناکامی کے اثرات سے بچتا ہے۔ یہاں تک کہ اگر ایک نوڈ ناکام ہوجاتا ہے، دوسرے نوڈس نظام کے تسلسل اور اعلی دستیابی کو یقینی بناتے ہوئے، کام کرنا اور خدمات فراہم کرنا جاری رکھ سکتے ہیں۔

• اسمارٹ کنٹریکٹ آٹومیشن: DePIN ڈیوائس آپریشنز کو خودکار کرنے کے لیے اسمارٹ کنٹریکٹس کا استعمال کرتا ہے، اس طرح آپریشنل کارکردگی اور درستگی میں بہتری آتی ہے۔ سمارٹ معاہدوں پر عمل درآمد کا عمل بلاکچین پر مکمل طور پر ٹریس کیا جا سکتا ہے، اور آپریشن کے ہر مرحلے کو ریکارڈ کیا جاتا ہے، جس سے کسی کو بھی معاہدے پر عمل درآمد کی تصدیق کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ یہ طریقہ کار نہ صرف معاہدے پر عمل درآمد کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے بلکہ نظام کی شفافیت اور اعتبار کو بھی بڑھاتا ہے۔

DePINs پانچ پرتوں کے فن تعمیر کا تجزیہ

جائزہ

اگرچہ کلاؤڈ ڈیوائسز عام طور پر بہت زیادہ سنٹرلائزڈ ہوتے ہیں، ڈی پی آئی این (ڈی سینٹرلائزڈ فزیکل انفراسٹرکچر نیٹ ورک) ملٹی لیئر ماڈیولر ٹیکنالوجی اسٹیک کے ڈیزائن کے ذریعے سنٹرلائزڈ کلاؤڈ کمپیوٹنگ فنکشنز کو کامیابی کے ساتھ نقل کرتا ہے۔ اس کے فن تعمیر میں ایپلی کیشن لیئر، گورننس لیئر، ڈیٹا لیئر، بلاک چین لیئر اور انفراسٹرکچر لیئر شامل ہیں اور ہر پرت پورے سسٹم میں کلیدی کردار ادا کرتی ہے تاکہ نیٹ ورک کے موثر، محفوظ اور وکندریقرت آپریشن کو یقینی بنایا جا سکے۔ ذیل میں ان پانچ پرتوں کا تفصیل سے تجزیہ کیا جائے گا۔

درخواست کی تہہ

• فنکشن: ایپلیکیشن لیئر DePIN ایکو سسٹم کا وہ حصہ ہے جو براہ راست صارفین کو درپیش ہے اور مختلف مخصوص ایپلی کیشنز اور خدمات فراہم کرنے کے لیے ذمہ دار ہے۔ اس پرت کے ذریعے، بنیادی ٹیکنالوجی اور انفراسٹرکچر کو ایسے فنکشنز میں تبدیل کیا جاتا ہے جنہیں صارف براہ راست استعمال کر سکتے ہیں، جیسے کہ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ایپلی کیشنز، ڈسٹری بیوٹڈ اسٹوریج، ڈی سینٹرلائزڈ فنانس (DeFi) سروسز وغیرہ۔

• اہمیت:

• صارف کا تجربہ: ایپلیکیشن کی پرت اس بات کا تعین کرتی ہے کہ صارف DePIN نیٹ ورک کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں، جو براہ راست صارف کے تجربے اور نیٹ ورک کی مقبولیت کو متاثر کرتا ہے۔

• تنوع اور اختراع: یہ پرت متعدد ایپلی کیشنز کو سپورٹ کرتی ہے، جو ماحولیاتی نظام کے تنوع اور اختراع میں حصہ ڈالتی ہے اور مختلف شعبوں کے ڈویلپرز اور صارفین کو شرکت کے لیے راغب کرتی ہے۔

• قدر کا ادراک: ایپلی کیشن پرت نیٹ ورک کے تکنیکی فوائد کو حقیقی قدر میں تبدیل کرتی ہے، نیٹ ورک کی پائیدار ترقی اور صارفین کے مفادات کے حصول کو فروغ دیتی ہے۔

گورننس کی تہہ

• فنکشن: گورننس پرت آن چین، آف چین، یا ہائبرڈ موڈ میں کام کر سکتی ہے، اور نیٹ ورک کے قوانین بنانے اور نافذ کرنے کے لیے ذمہ دار ہے، بشمول پروٹوکول اپ گریڈ، وسائل کی تقسیم، اور تنازعات کا حل۔ فیصلہ سازی کے عمل میں شفافیت، انصاف پسندی اور جمہوریت کو یقینی بنانے کے لیے عام طور پر وکندریقرت حکمرانی کے طریقہ کار جیسا کہ DAO (وکندریقرت خود مختار تنظیم) کو اپنایا جاتا ہے۔

• اہمیت:

• وکندریقرت فیصلہ سازی: فیصلہ سازی کی طاقت کو غیرمرکزی بنانے سے، گورننس کی پرت سنگل پوائنٹ کنٹرول کے خطرے کو کم کرتی ہے اور نیٹ ورکس کی سنسرشپ مزاحمت اور استحکام کو بہتر بناتی ہے۔

• کمیونٹی کی شرکت: یہ پرت کمیونٹی کے اراکین کی فعال شرکت کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، صارفین کے اپنے تعلق کے احساس کو بڑھاتی ہے، اور نیٹ ورک کی صحت مند ترقی کو فروغ دیتی ہے۔

• لچک اور موافقت: موثر گورننس میکانزم نیٹ ورک کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ بیرونی ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں اور تکنیکی ترقی کا فوری جواب دے، اور مسابقتی رہے۔

ڈیٹا لیئر

• فنکشن: ڈیٹا لیئر نیٹ ورک میں تمام ڈیٹا کے انتظام اور ذخیرہ کرنے کے لیے ذمہ دار ہے، بشمول ٹرانزیکشن ڈیٹا، صارف کی معلومات، اور سمارٹ کنٹریکٹس۔ یہ ڈیٹا کی سالمیت، دستیابی اور رازداری کو یقینی بناتا ہے جبکہ ڈیٹا تک رسائی اور پروسیسنگ کی موثر صلاحیتیں فراہم کرتا ہے۔

• اہمیت:

• ڈیٹا سیکیورٹی: انکرپشن اور ڈی سینٹرلائزڈ اسٹوریج کے ذریعے، ڈیٹا لیئر صارف کے ڈیٹا کو غیر مجاز رسائی اور چھیڑ چھاڑ سے بچاتی ہے۔

• اسکیل ایبلٹی: موثر ڈیٹا مینجمنٹ میکانزم نیٹ ورک کی توسیع کو سپورٹ کرتا ہے، ایک ساتھ ڈیٹا کی بڑی تعداد کو ہینڈل کرتا ہے، اور سسٹم کی کارکردگی اور استحکام کو یقینی بناتا ہے۔

• ڈیٹا کی شفافیت: کھلا اور شفاف ڈیٹا اسٹوریج نیٹ ورک کا اعتماد بڑھاتا ہے اور صارفین کو ڈیٹا کی صداقت کی تصدیق اور آڈٹ کرنے کے قابل بناتا ہے۔

بلاکچین پرت

• فنکشن: بلاکچین پرت ڈی پی آئی این نیٹ ورک کا بنیادی حصہ ہے، جو تمام لین دین اور سمارٹ معاہدوں کو ریکارڈ کرنے کے لیے ذمہ دار ہے تاکہ ڈیٹا کی تبدیلی اور ٹریس ایبلٹی کو یقینی بنایا جا سکے۔ یہ پرت نیٹ ورک کی سلامتی اور مستقل مزاجی کو یقینی بنانے کے لیے وکندریقرت متفقہ میکانزم فراہم کرتی ہے جیسے PoS (Stake کا ثبوت) یا PoW (کام کا ثبوت)۔

• اہمیت:

• وکندریقرت بھروسہ: بلاکچین ٹکنالوجی سنٹرلائزڈ ثالثوں پر انحصار کو ختم کرتی ہے اور تقسیم شدہ لیجرز کے ذریعے اعتماد کا طریقہ کار قائم کرتی ہے۔

• سیکیورٹی: مضبوط انکرپشن اور متفقہ طریقہ کار نیٹ ورک کو حملوں اور دھوکہ دہی سے بچاتا ہے، نظام کی سالمیت کو برقرار رکھتا ہے۔

• سمارٹ کنٹریکٹس: بلاک چین پرت خودکار اور وکندریقرت کاروباری منطق کو سپورٹ کرتی ہے، نیٹ ورک کی فعالیت اور کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔

انفراسٹرکچر کی تہہ

• فنکشن: بنیادی ڈھانچے کی تہہ میں وہ جسمانی اور تکنیکی بنیادی ڈھانچہ شامل ہے جو پورے DePIN نیٹ ورک کے آپریشن کو سپورٹ کرتا ہے، جیسے کہ سرورز، نیٹ ورک کا سامان، ڈیٹا سینٹرز، اور توانائی کی فراہمی۔ یہ تہہ نیٹ ورک کی اعلیٰ دستیابی، استحکام اور کارکردگی کو یقینی بناتی ہے۔

• اہمیت:

• وشوسنییتا: ایک ٹھوس بنیادی ڈھانچہ نیٹ ورک کے مسلسل کام کو یقینی بناتا ہے اور ہارڈ ویئر کی ناکامی یا نیٹ ورک میں رکاوٹ کی وجہ سے سروس کی عدم دستیابی سے بچتا ہے۔

• کارکردگی کی اصلاح: موثر انفراسٹرکچر نیٹ ورک پروسیسنگ کی رفتار اور ردعمل کو بہتر بناتا ہے، صارف کے تجربے کو بہتر بناتا ہے۔

• اسکیل ایبلٹی: لچکدار انفراسٹرکچر ڈیزائن نیٹ ورک کو ضرورت کے مطابق پیمانہ کرنے کی اجازت دیتا ہے، زیادہ صارفین اور زیادہ پیچیدہ ایپلیکیشن منظرناموں کی حمایت کرتا ہے۔

کنکشن کی تہہ

کچھ معاملات میں، لوگ بنیادی ڈھانچے کی پرت اور ایپلیکیشن لیئر کے درمیان کنکشن کی پرت شامل کرتے ہیں، جو سمارٹ ڈیوائسز اور نیٹ ورک کے درمیان مواصلات کو سنبھالنے کے لیے ذمہ دار ہوتی ہے۔ کنکشن لیئر ایک سنٹرلائزڈ کلاؤڈ سروس یا ڈی سینٹرلائزڈ نیٹ ورک ہو سکتا ہے، جو کہ متعدد کمیونیکیشن پروٹوکولز جیسے کہ HTTP(s)، WebSocket، MQTT، CoAP، وغیرہ کو قابل اعتماد ڈیٹا کی ترسیل کو یقینی بنانے کے لیے معاونت کرتا ہے۔

AI کس طرح DePin کو تبدیل کر رہا ہے۔

ذہین انتظام اور آٹومیشن

• آلات کا انتظام اور نگرانی: AI ٹیکنالوجی آلات کے انتظام اور نگرانی کو زیادہ ذہین اور موثر بناتی ہے۔ روایتی فزیکل انفراسٹرکچر میں، سازوسامان کا انتظام اور دیکھ بھال اکثر باقاعدہ معائنہ اور غیر فعال مرمت پر انحصار کرتی ہے، جو نہ صرف مہنگا ہوتا ہے بلکہ آلات کی ناکامی کا بھی خطرہ ہوتا ہے جو وقت پر دریافت نہیں ہوتے ہیں۔ AI متعارف کروا کر، نظام درج ذیل اصلاحات حاصل کر سکتا ہے:

• غلطی کی پیشن گوئی اور روک تھام: مشین لرننگ الگورتھم تاریخی آلات کے آپریشن ڈیٹا اور ریئل ٹائم مانیٹرنگ ڈیٹا کا تجزیہ کرکے ممکنہ آلات کی ناکامیوں کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، سینسر ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، AI پاور گرڈ میں ٹرانسفارمرز یا بجلی پیدا کرنے والے آلات کی ممکنہ ناکامیوں کا پہلے سے پتہ لگا سکتا ہے، پہلے سے دیکھ بھال کا بندوبست کر سکتا ہے، اور بڑے پیمانے پر بجلی کی بندش سے بچ سکتا ہے۔

• ریئل ٹائم مانیٹرنگ اور خودکار الارم: AI نیٹ ورک میں موجود تمام آلات کو ریئل ٹائم 24/7 میں مانیٹر کر سکتا ہے اور جب کسی غیر معمولی چیز کا پتہ چل جاتا ہے تو فوراً الارم جاری کر سکتا ہے۔ اس میں نہ صرف ڈیوائس کی ہارڈ ویئر کی حیثیت، بلکہ اس کی آپریٹنگ کارکردگی بھی شامل ہے، جیسے کہ درجہ حرارت، دباؤ اور کرنٹ جیسے پیرامیٹرز میں غیر معمولی تبدیلیاں۔ مثال کے طور پر، ایک وکندریقرت پانی کی صفائی کے نظام میں، AI حقیقی وقت میں پانی کے معیار کے پیرامیٹرز کی نگرانی کر سکتا ہے اور آلودگی کے معیار سے زیادہ ہونے کے بعد دیکھ بھال کرنے والے اہلکاروں کو فوری طور پر اسے سنبھالنے کے لیے مطلع کر سکتا ہے۔

• ذہین دیکھ بھال اور اصلاح: AI زیادہ دیکھ بھال اور کم دیکھ بھال سے بچنے کے لیے آلات کے استعمال اور آپریٹنگ حیثیت کی بنیاد پر بحالی کے منصوبوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ونڈ ٹربائنز کے آپریٹنگ ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، AI بجلی پیدا کرنے کی کارکردگی اور آلات کی زندگی کو بہتر بنانے کے لیے بحالی کے بہترین سائیکل اور دیکھ بھال کے اقدامات کا تعین کر سکتا ہے۔

• وسائل کی تقسیم اور اصلاح: وسائل کی تقسیم اور اصلاح میں AI کا اطلاق DePin نیٹ ورک کی کارکردگی اور کارکردگی کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے۔ روایتی وسائل کی تقسیم اکثر دستی نظام الاوقات اور جامد قواعد پر انحصار کرتی ہے، جو پیچیدہ اور بدلتے ہوئے حقیقی حالات سے نمٹنا مشکل ہے۔ AI درج ذیل اہداف کو حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کے تجزیہ اور اصلاح کے الگورتھم کے ذریعے وسائل کی تقسیم کی حکمت عملیوں کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتا ہے:

• متحرک لوڈ بیلنسنگ: وکندریقرت کمپیوٹنگ اور اسٹوریج نیٹ ورکس میں، AI متحرک طور پر نوڈ لوڈ اور کارکردگی کے اشارے کی بنیاد پر ٹاسک ایلوکیشن اور ڈیٹا اسٹوریج کے مقامات کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، تقسیم شدہ سٹوریج نیٹ ورک میں، AI بہتر کارکردگی کے ساتھ نوڈس پر زیادہ رسائی کی فریکوئنسی کے ساتھ ڈیٹا کو ذخیرہ کر سکتا ہے، جبکہ ہلکے بوجھ والے نوڈس پر کم رسائی فریکوئنسی کے ساتھ ڈیٹا کو تقسیم کرتا ہے، اس طرح پورے نیٹ ورک کی اسٹوریج کی کارکردگی اور رسائی کی رفتار کو بہتر بناتا ہے۔

• توانائی کی کارکردگی کی اصلاح: AI توانائی کی کھپت کے ڈیٹا اور آلات کے آپریشن موڈ کا تجزیہ کرکے توانائی کی پیداوار اور استعمال کو بہتر بنا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، سمارٹ گرڈز میں، AI جنریٹر سیٹ کے آغاز اور روکنے کی حکمت عملیوں اور صارفین کے بجلی کے استعمال کی عادات اور بجلی کی طلب کے مطابق بجلی کی تقسیم کو بہتر بنا سکتا ہے، اس طرح توانائی کی کھپت اور کاربن کے اخراج کو کم کر سکتا ہے۔

• وسائل کا بہتر استعمال: AI گہری سیکھنے اور اصلاح کے الگورتھم کے ذریعے وسائل کے استعمال کو زیادہ سے زیادہ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک وکندریقرت لاجسٹکس نیٹ ورک میں، AI متحرک طور پر ترسیل کے راستوں اور گاڑیوں کے نظام الاوقات کے منصوبوں کو حقیقی وقت کی ٹریفک کے حالات، گاڑیوں کے مقامات، اور کارگو کی طلب کی بنیاد پر ایڈجسٹ کر سکتا ہے، اس طرح ترسیل کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور لاجسٹکس کے اخراجات کو کم کرتا ہے۔

ڈیٹا تجزیہ اور فیصلے کی حمایت

• ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پروسیسنگ: وکندریقرت فزیکل انفراسٹرکچر نیٹ ورک (DePin) میں، ڈیٹا بنیادی اثاثوں میں سے ایک ہے۔ ڈی پین نیٹ ورک میں مختلف فزیکل ڈیوائسز اور سینسرز مسلسل ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار تیار کریں گے، بشمول سینسر ریڈنگ، ڈیوائس اسٹیٹس کی معلومات، نیٹ ورک ٹریفک ڈیٹا، وغیرہ۔ AI ٹیکنالوجی نے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور پروسیسنگ میں اہم فوائد دکھائے ہیں:

• موثر ڈیٹا اکٹھا کرنا: ڈیٹا اکٹھا کرنے کے روایتی طریقوں کو ڈیٹا کی بازی اور کم ڈیٹا کوالٹی جیسے مسائل کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ AI سمارٹ سینسرز اور ایج کمپیوٹنگ کے ذریعے ڈیوائس پر حقیقی وقت میں اعلیٰ معیار کا ڈیٹا اکٹھا کر سکتا ہے، اور ڈیمانڈ کے مطابق ڈیٹا اکٹھا کرنے کی فریکوئنسی اور دائرہ کار کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔

• ڈیٹا پری پروسیسنگ اور کلیننگ: خام ڈیٹا میں عام طور پر شور، فالتو پن اور گمشدہ اقدار ہوتے ہیں۔ AI ٹیکنالوجی خودکار ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ کے ذریعے ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنا سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، مشین لرننگ الگورتھم کو غیر معمولی ڈیٹا کا پتہ لگانے اور درست کرنے اور گمشدہ اقدار کو بھرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اس طرح بعد کے تجزیے کی درستگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنایا جا سکتا ہے۔

• ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ: ڈی پین نیٹ ورک کو حقیقی وقت میں بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر کارروائی اور تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے تاکہ جسمانی دنیا میں ہونے والی تبدیلیوں کا فوری جواب دیا جا سکے۔ AI ٹیکنالوجی، خاص طور پر سٹریمنگ پروسیسنگ اور تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فریم ورک، ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ کو ممکن بناتی ہے۔

• ذہین فیصلہ سازی اور پیشین گوئی: وکندریقرت فزیکل انفراسٹرکچر نیٹ ورک (DePin) میں، ذہین فیصلہ سازی اور پیشین گوئی AI ایپلی کیشن کے بنیادی شعبوں میں سے ایک ہے۔ گہری سیکھنے، مشین لرننگ اور پیشین گوئی کے ماڈلز کے ذریعے، AI ٹیکنالوجی ذہین فیصلہ سازی اور پیچیدہ نظاموں کی درست پیشین گوئی حاصل کر سکتی ہے، اور نظام کی خود مختاری اور ردعمل کی رفتار کو بہتر بنا سکتی ہے:

• گہری سیکھنے اور پیش گوئی کرنے والے ماڈل: گہری سیکھنے کے ماڈل پیچیدہ غیر خطی تعلقات کو سنبھال سکتے ہیں اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا سے ممکنہ نمونوں کو نکال سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈیپ لرننگ ماڈلز کے ذریعے آلات کے آپریشن ڈیٹا اور سینسر ڈیٹا کا تجزیہ کر کے، سسٹم ناکامی کی ممکنہ علامات کی نشاندہی کر سکتا ہے، پیشگی حفاظتی دیکھ بھال کر سکتا ہے، سامان کا وقت کم کر سکتا ہے، اور پیداواری کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔

• آپٹمائزیشن اور شیڈولنگ الگورتھم: ڈی پین نیٹ ورک میں AI کے ذہین فیصلہ سازی کا ایک اور اہم پہلو آپٹمائزیشن اور شیڈولنگ الگورتھم ہیں۔ وسائل کی تقسیم اور شیڈولنگ اسکیموں کو بہتر بنا کر، AI نظام کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے اور آپریٹنگ اخراجات کو کم کر سکتا ہے۔

سیکورٹی

• ریئل ٹائم مانیٹرنگ اور بے ضابطگی کا پتہ لگانا: وکندریقرت فزیکل انفراسٹرکچر نیٹ ورکس (DePin) میں، سیکورٹی ایک اہم عنصر ہے۔ AI ٹیکنالوجی ریئل ٹائم مانیٹرنگ اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے ذریعے مختلف ممکنہ حفاظتی خطرات کا بروقت پتہ لگا سکتی ہے اور ان کا جواب دے سکتی ہے۔ خاص طور پر، AI نظام غیر معمولی سرگرمیوں کی نشاندہی کرنے کے لیے نیٹ ورک ٹریفک، ڈیوائس کی حیثیت، اور صارف کے رویے کا حقیقی وقت میں تجزیہ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک وکندریقرت مواصلاتی نیٹ ورک میں، AI ڈیٹا پیکٹ کے بہاؤ کی نگرانی کر سکتا ہے اور غیر معمولی ٹریفک اور بدنیتی پر مبنی حملے کے رویوں کا پتہ لگا سکتا ہے۔ مشین لرننگ اور پیٹرن ریکگنیشن ٹیکنالوجی کے ذریعے، نظام حملوں کے مزید پھیلاؤ کو روکنے کے لیے متاثرہ نوڈس کو تیزی سے شناخت اور الگ کر سکتا ہے۔

• خودکار خطرے کا جواب: AI نہ صرف خطرات کا پتہ لگا سکتا ہے بلکہ خود بخود جواب بھی دے سکتا ہے۔ روایتی سیکیورٹی سسٹم اکثر انسانی مداخلت پر انحصار کرتے ہیں، جب کہ AI سے چلنے والے سیکیورٹی سسٹم خطرے کا پتہ لگنے کے فوراً بعد کارروائی کرسکتے ہیں، جس سے ردعمل کا وقت کم ہوجاتا ہے۔ مثال کے طور پر، وکندریقرت توانائی کے نیٹ ورک میں، اگر AI کسی نوڈ پر غیر معمولی سرگرمی کا پتہ لگاتا ہے، تو یہ خود بخود نوڈ سے کنکشن منقطع کر سکتا ہے اور نیٹ ورک کے مستحکم آپریشن کو یقینی بنانے کے لیے بیک اپ سسٹم شروع کر سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، AI مسلسل سیکھنے اور اصلاح کے ذریعے خطرے کا پتہ لگانے اور ردعمل کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔

• پیشن گوئی کی دیکھ بھال اور تحفظ: ڈیٹا کے تجزیہ اور پیشین گوئی کے ماڈلز کے ذریعے، AI ممکنہ حفاظتی خطرات اور آلات کی ناکامی کی پیش گوئی کر سکتا ہے اور حفاظتی اقدامات پیشگی کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ذہین نقل و حمل کے نظام میں، AI ٹریفک کے بہاؤ اور حادثات کے اعداد و شمار کا تجزیہ کر سکتا ہے، ٹریفک حادثات کے ممکنہ زیادہ واقعات والے علاقوں کی پیش گوئی کر سکتا ہے، ہنگامی اقدامات کو پیشگی تعینات کر سکتا ہے، اور حادثات کے امکان کو کم کر سکتا ہے۔ اسی طرح، تقسیم شدہ سٹوریج نیٹ ورکس میں، AI سٹوریج نوڈس کی ناکامی کے خطرے کی پیش گوئی کر سکتا ہے اور ڈیٹا کی حفاظت اور دستیابی کو یقینی بنانے کے لیے پیشگی دیکھ بھال کر سکتا ہے۔

DePin کس طرح AI کو تبدیل کر رہا ہے۔

AI میں DePin کے فوائد

• وسائل کا اشتراک اور اصلاح: DePin مختلف اداروں کو کمپیوٹنگ کے وسائل، ذخیرہ کرنے کے وسائل، اور ڈیٹا کے وسائل کا اشتراک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ خاص طور پر ان منظرناموں کے لیے اہم ہے جہاں AI کی تربیت اور استدلال کو کمپیوٹنگ کے وسائل اور ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کی ضرورت ہوتی ہے۔ وکندریقرت وسائل کے اشتراک کا طریقہ کار AI سسٹمز کے آپریٹنگ اخراجات کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے اور وسائل کے استعمال کو بہتر بنا سکتا ہے۔

• ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی: روایتی سنٹرلائزڈ AI سسٹمز میں، ڈیٹا کو اکثر مرکزی سرور پر اسٹور کیا جاتا ہے، جس سے ڈیٹا لیکیج اور رازداری کے مسائل پیدا ہو سکتے ہیں۔ DePin تقسیم شدہ اسٹوریج اور انکرپشن ٹیکنالوجی کے ذریعے ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری کو یقینی بناتا ہے۔ ڈیٹا ہولڈر ڈیٹا کی ملکیت کو برقرار رکھتے ہوئے تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کے لیے AI ماڈلز کے ساتھ ڈیٹا کا اشتراک کر سکتے ہیں۔

• بہتر اعتبار اور دستیابی: ایک وکندریقرت نیٹ ورک ڈھانچہ کے ذریعے، DePin AI سسٹمز کی وشوسنییتا اور دستیابی کو بہتر بناتا ہے۔ یہاں تک کہ اگر کوئی نوڈ ناکام ہوجاتا ہے، تو نظام کام کرنا جاری رکھ سکتا ہے۔ وکندریقرت بنیادی ڈھانچہ سنگل پوائنٹ کی ناکامی کے خطرے کو کم کرتا ہے اور نظام کی لچک اور استحکام کو بہتر بناتا ہے۔

• شفاف ترغیباتی طریقہ کار: DePin میں ٹوکن اکنامکس وسائل فراہم کرنے والوں اور صارفین کے درمیان لین دین کے لیے ایک شفاف اور منصفانہ ترغیبی طریقہ کار فراہم کرتا ہے۔ شرکاء کمپیوٹنگ وسائل، سٹوریج کے وسائل یا ڈیٹا کا حصہ ڈال کر، ایک نیک دائرہ بنا کر ٹوکن انعامات حاصل کر سکتے ہیں۔

AI میں DePin کے ممکنہ اطلاق کے منظرنامے۔

• تقسیم شدہ AI ٹریننگ: AI ماڈل ٹریننگ کے لیے بہت سارے کمپیوٹنگ وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ DePin کے ذریعے، مختلف کمپیوٹنگ نوڈس مل کر ایک تقسیم شدہ تربیتی نیٹ ورک تشکیل دے سکتے ہیں، جس سے تربیت کو نمایاں طور پر تیز کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک وکندریقرت GPU نیٹ ورک گہری سیکھنے کے ماڈلز کے لیے تربیتی معاونت فراہم کر سکتا ہے۔

• ایج کمپیوٹنگ: انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز کی مقبولیت کے ساتھ، ایج کمپیوٹنگ AI کی ترقی کے لیے ایک اہم سمت بن گئی ہے۔ DePin کمپیوٹنگ کی کارکردگی اور رسپانس کی رفتار کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کے ذرائع کے قریب والے آلات پر کمپیوٹنگ کے کاموں کو تقسیم کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، سمارٹ ہوم ڈیوائسز مقامی AI استدلال حاصل کرنے اور صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے DePin کا استعمال کر سکتی ہیں۔

• ڈیٹا بازار: AI ماڈلز کی کارکردگی اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار پر منحصر ہے۔ DePin ایک وکندریقرت ڈیٹا مارکیٹ قائم کر سکتا ہے، ڈیٹا فراہم کرنے والوں اور صارفین کو رازداری کی حفاظت کرتے ہوئے ڈیٹا کی تجارت کرنے کے قابل بناتا ہے۔ سمارٹ معاہدوں کے ذریعے، ڈیٹا کی لین دین کا عمل شفاف اور قابل اعتبار ہے، جو ڈیٹا کی صداقت اور سالمیت کو یقینی بناتا ہے۔

• وکندریقرت AI سروس پلیٹ فارم: DePin وکندریقرت AI سروس پلیٹ فارمز کو سپورٹ کرنے کے لیے بنیادی ڈھانچے کے طور پر کام کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک विकेंद्रीकृत AI امیج ریکگنیشن سروس پلیٹ فارم، صارفین تصاویر اپ لوڈ کر سکتے ہیں، پلیٹ فارم تقسیم شدہ کمپیوٹنگ نوڈس کے ذریعے ان پر کارروائی کرتا ہے اور نتائج واپس کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم نہ صرف سروس کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے بلکہ ڈویلپرز کو ٹوکن میکانزم کے ذریعے الگورتھم کو مسلسل بہتر بنانے کی ترغیب دیتا ہے۔

AI + DePin پروجیکٹ

اس سیکشن میں، ہم کئی AI سے متعلقہ DePin پروجیکٹس کو تلاش کریں گے، جن میں وکندریقرت فائل اسٹوریج اور رسائی پلیٹ فارم Filecoin، وکندریقرت GPU کمپیوٹنگ پاور رینٹل پلیٹ فارم Io.net، اور وکندریقرت AI ماڈل کی تعیناتی اور رسائی پلیٹ فارم Bittensor پر توجہ دی جائے گی۔ یہ تینوں ڈیٹا اسٹوریج تک رسائی، کمپیوٹنگ پاور سپورٹ ٹریننگ، اور AI کے میدان میں ماڈل کی تعیناتی میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

فائل کوائن

Filecoin ایک وکندریقرت اسٹوریج نیٹ ورک ہے جو بلاک چین ٹیکنالوجی اور کرپٹو کرنسی اقتصادی ماڈلز کے ذریعے دنیا بھر میں تقسیم شدہ ڈیٹا اسٹوریج کو قابل بناتا ہے۔ پروٹوکول لیبز کے ذریعہ تیار کردہ، فائل کوائن کا مقصد ایک کھلی اور عوامی اسٹوریج مارکیٹ بنانا ہے جہاں صارفین Filecoin ٹوکن (FIL) ادا کرکے نیٹ ورک میں اسٹوریج کی جگہ خرید سکتے ہیں یا اسٹوریج سروسز فراہم کرکے FIL حاصل کرسکتے ہیں۔

فنکشن

• وکندریقرت ذخیرہ: Filecoin روایتی کلاؤڈ سٹوریج کی مرکزی خرابیوں جیسے سنگل پوائنٹ کی ناکامی اور ڈیٹا سنسرشپ کے خطرات سے گریز کرتے ہوئے، ڈی سینٹرلائزڈ طریقے سے ڈیٹا کو اسٹور کرتا ہے۔

• مارکیٹ سے چلنے والی: فائل کوائنز سٹوریج مارکیٹ کا تعین طلب اور رسد سے ہوتا ہے۔ سٹوریج کی قیمتیں اور سروس کے معیار کو آزاد مارکیٹ میکانزم کے ذریعے متحرک طور پر ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ صارفین اپنی ضروریات کی بنیاد پر اسٹوریج کا بہترین حل منتخب کر سکتے ہیں۔

• قابل تصدیق سٹوریج: Filecoin اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ذخیرہ کرنے والے کے پاس پروف-آف-اسپیس ٹائم (PoSt) اور پروف-آف-ریپلیکشن (PoRep) جیسے میکانزم کے ذریعے محفوظ کیا جاتا ہے۔

• ترغیبی طریقہ کار: کان کنی اور لین دین کے انعامی میکانزم کے ذریعے، Filecoin نیٹ ورک کے شرکاء کو اسٹوریج اور بازیافت کی خدمات فراہم کرنے کی ترغیب دیتا ہے، اس طرح نیٹ ورک کی اسٹوریج کی گنجائش اور دستیابی میں اضافہ ہوتا ہے۔

• اسکیل ایبلٹی: فائل کوائن نیٹ ورک مستقبل میں بڑے پیمانے پر ڈیٹا کی ترقی کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے تکنیکی ذرائع جیسے شارڈنگ متعارف کروا کر بڑے پیمانے پر ڈیٹا اسٹوریج اور تیز رسائی کی حمایت کرتا ہے۔

درد کے نکات حل ہو گئے۔

• ڈیٹا ذخیرہ کرنے کے زیادہ اخراجات: Filecoins ڈی سینٹرلائزڈ سٹوریج مارکیٹ کے ذریعے، صارفین زیادہ لچکدار طریقے سے سٹوریج فراہم کرنے والوں کا انتخاب کر سکتے ہیں اور ڈیٹا اسٹوریج کے اخراجات کو کم کر سکتے ہیں۔

• ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری کے مسائل: ڈی سینٹرلائزڈ اسٹوریج اور انکرپشن ٹیکنالوجی ڈیٹا کی پرائیویسی اور سیکیورٹی کو یقینی بناتی ہے، جس سے سینٹرلائزڈ اسٹوریج کی وجہ سے ڈیٹا کے رساو کے خطرے کو کم کیا جاتا ہے۔

• ڈیٹا سٹوریج کی وشوسنییتا: Filecoin کے ذریعہ فراہم کردہ اسپیس ٹائم پروف اور ریپلیکشن پروف میکانزم سٹوریج کے عمل کے دوران ڈیٹا کی سالمیت اور تصدیق کو یقینی بناتے ہیں، ڈیٹا اسٹوریج کی وشوسنییتا کو بہتر بناتے ہیں۔

• روایتی اسٹوریج پلیٹ فارمز میں اعتماد کے مسائل: فائل کوائن بلاکچین ٹیکنالوجی کے ذریعے اسٹوریج کی شفافیت حاصل کرتا ہے، فریق ثالث کے اداروں کی اجارہ داری اور ڈیٹا کی ہیرا پھیری کو ختم کرتا ہے، اور صارفین کے اسٹوریج سروسز پر اعتماد کو بڑھاتا ہے۔

ٹارگٹ یوزرز

• سٹوریج فراہم کرنے والے: صارفین کی سٹوریج کی درخواستوں کا جواب دیں اور پلیٹ فارم تک ڈسک کی خالی جگہ تک رسائی فراہم کر کے ٹوکن حاصل کریں۔ سٹوریج فراہم کرنے والوں کو ٹوکن داؤ پر لگانے کی ضرورت ہے۔ اگر وہ سٹوریج کے درست ثبوت فراہم کرنے میں ناکام رہتے ہیں، تو انہیں سزا دی جائے گی اور ان کے کچھ اسٹیک ٹوکن سے محروم ہو جائیں گے۔

• فائل ریٹریور: جب کسی صارف کو کسی فائل تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے، تو وہ فائل لوکیشن کو بازیافت کرکے ٹوکن حاصل کرسکتے ہیں۔ فائل بازیافت کرنے والوں کو ٹوکن داؤ پر لگانے کی ضرورت نہیں ہے۔

• ڈیٹا سٹورر: مارکیٹ میکانزم کے ذریعے، وہ قیمت جمع کروائیں جو وہ ادا کرنا چاہتے ہیں، اور سٹورر کے ساتھ میچ کرنے کے بعد، سٹورر کو ڈیٹا بھیجیں۔ دونوں فریق لین دین کے آرڈر پر دستخط کرتے ہیں اور اسے بلاکچین میں جمع کراتے ہیں۔

• ڈیٹا صارف: صارف ایک منفرد فائل شناخت کنندہ جمع کرتا ہے اور قیمت ادا کرتا ہے، اور فائل بازیافت کرنے والا فائل کی اسٹوریج لوکیشن تلاش کرے گا، اسٹوریج کی درخواست کا جواب دے گا اور ڈیٹا فراہم کرے گا۔

ٹوکن معاشی نظام

• FIL ٹوکنز کی گردش: FIL فائل کوائن نیٹ ورک میں مقامی کریپٹو کرنسی ہے، جو ذخیرہ کرنے، کان کنوں کو انعام دینے، اور نیٹ ورک میں لین دین کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ FIL ٹوکنز کی گردش Filecoin نیٹ ورک کے نارمل آپریشن کو برقرار رکھتی ہے۔

• ذخیرہ کرنے والے کان کنوں اور بازیافت کان کنوں کے لیے انعامات: ذخیرہ فراہم کرنے والے اسٹوریج کی جگہ اور ڈیٹا کی بازیافت کی خدمات فراہم کرکے FIL ٹوکن حاصل کرتے ہیں۔ کان کنوں کے انعامات ان کی فراہم کردہ اسٹوریج کی جگہ، ڈیٹا تک رسائی کی فریکوئنسی، اور نیٹ ورک کے اتفاق رائے میں ان کے تعاون سے متعلق ہیں۔

• نیٹ ورک فیس: صارفین کو اسٹوریج اور بازیافت کی خدمات خریدنے کے لیے FIL ٹوکن ادا کرنے کی ضرورت ہے۔ فیس کا تعین سٹوریج مارکیٹ کی طلب اور رسد سے کیا جاتا ہے۔ صارفین آزادانہ طور پر مارکیٹ میں مناسب سروس فراہم کرنے والوں کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

• ٹوکن کا اجراء اور افراط زر: فائل کوائن کی کل سپلائی 2 بلین ہے، اور نئے FIL ٹوکن آہستہ آہستہ کان کنی کے انعامات کے ذریعے جاری کیے جاتے ہیں۔ جیسے جیسے کان کنوں کی تعداد میں اضافہ ہوگا، نیٹ ورک کی افراط زر کی شرح بتدریج کم ہوگی۔

Io.net

Io.net ایک تقسیم شدہ GPU کمپیوٹنگ پلیٹ فارم ہے جو موجودہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ وسائل کو تبدیل کرنے کے بجائے، مارکیٹ میں کمپیوٹنگ پاور شیڈولنگ اور عارضی ضمیمہ فراہم کرنے کے لیے بیکار کمپیوٹنگ پاور کو اکٹھا اور کلسٹر کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم فراہم کنندگان کو کام کی تقسیم اور پروسیسنگ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے آسان ڈوکر ہدایات کے ذریعے کرائے پر لینے کے لیے صارفین کے لیے معاون ہارڈویئر تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ تقسیم شدہ کمپیوٹنگ پاور شیئرنگ کے ماڈل کے ذریعے، Io.net سروس کے اخراجات کو نمایاں طور پر کم کرتے ہوئے کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز کے قریب اثرات فراہم کرنے کی امید رکھتا ہے۔

فنکشن

• آسان تعیناتی: سپلائی کرنے والے آسانی سے ڈوکر ہدایات کے ذریعے ہارڈ ویئر کو تعینات کر سکتے ہیں، اور صارف مطلوبہ کمپیوٹنگ پاور حاصل کرنے کے لیے پلیٹ فارم کے ذریعے آسانی سے ہارڈویئر کلسٹر کرایہ پر لے سکتے ہیں۔

• کلسٹرڈ کمپیوٹنگ پاور: بیکار کمپیوٹنگ پاور کو کلسٹر کرنے سے، پلیٹ فارم مارکیٹ کمپیوٹنگ پاور کے ایک ڈسپیچر اور عارضی اضافی کے طور پر کام کرتا ہے، اس طرح کمپیوٹنگ وسائل کے مجموعی استعمال کو بہتر بناتا ہے۔

• محفوظ ٹرانسمیشن اور آن چین اسٹوریج: پلیٹ فارم صارف کے ڈیٹا کی حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے اینڈ ٹو اینڈ انکرپشن ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، لاگز کے شفاف اور مستقل اسٹوریج کو حاصل کرنے کے لیے ٹاسک پر عمل درآمد کی معلومات کو زنجیر پر محفوظ کیا جائے گا۔

• نوڈ کی صحت کی نگرانی: پلیٹ فارم ہر نوڈ کی صحت کی حالت کو ریکارڈ کرتا ہے اور اس کا انکشاف کرتا ہے، بشمول آف لائن وقت، نیٹ ورک کی رفتار، اور ٹاسک پر عمل درآمد کی حیثیت، نظام کے استحکام اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے۔

درد کے نکات حل ہو گئے۔

• کمپیوٹنگ کی ناکافی طاقت: بڑے ماڈلز کے اضافے کی وجہ سے، تربیت کے لیے درکار GPU کمپیوٹنگ پاور کی مارکیٹ کی طلب میں ڈرامائی طور پر اضافہ ہوا ہے۔ Io.net اس کمپیوٹنگ پاور گیپ کو عوام سے غیر فعال GPU وسائل کو یکجا کر کے پر کرتا ہے۔

• رازداری اور تعمیل: AWS اور Google Cloud جیسے بڑے کلاؤڈ پلیٹ فارم سروس فراہم کرنے والے صارفین کے لیے KYC کے سخت تقاضے رکھتے ہیں، جبکہ Io.net وکندریقرت کے ذریعے تعمیل کے مسائل سے گریز کرتا ہے، جس سے صارفین وسائل کو زیادہ لچکدار طریقے سے استعمال کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

• زیادہ قیمت: کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز کی سروس کی قیمتیں نسبتاً زیادہ ہیں، لیکن Io.net تقسیم شدہ کمپیوٹنگ پاور شیئرنگ کے ذریعے لاگت کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے، جبکہ کلسٹرنگ ٹیکنالوجی کے ذریعے کلاؤڈ پلیٹ فارمز کے قریب سروس کا معیار حاصل کرتا ہے۔

ٹارگٹ یوزرز

• کمپیوٹنگ پاور فراہم کرنے والے: غیر فعال GPUs کو پلیٹ فارم سے جوڑیں تاکہ دوسروں کو استعمال کیا جا سکے۔ فراہم کردہ سامان کی کارکردگی اور استحکام کی بنیاد پر، آپ ٹوکن انعامات حاصل کر سکتے ہیں۔

• کمپیوٹنگ پاور استعمال کرنے والے: ٹاسک جمع کرانے یا بڑے ماڈل ٹریننگ کے لیے ٹوکن استعمال کر کے GPUs یا GPU کلسٹرز کرائے پر لیں۔

• پلیجرز: پلیٹ فارم کے طویل مدتی مستحکم آپریشن میں معاونت کے لیے پلیجز پلیٹ فارم ٹوکن کو گروی رکھتے ہیں اور آلات کی لیزنگ سے گروی کی آمدنی حاصل کرتے ہیں، جس سے بہترین آلات کی درجہ بندی کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔

ٹوکن اکنامک سسٹم

• ٹوکن کا استعمال: پلیٹ فارم کے اندر تمام لین دین سمارٹ معاہدوں میں ٹرانزیکشن رگڑ کو کم کرنے کے لیے مقامی ٹوکن $IO کا استعمال کرتے ہیں۔ صارفین اور سپلائرز USDC یا $IO سے ادائیگی کر سکتے ہیں، لیکن USDC استعمال کرنے کے لیے 2% سروس فیس درکار ہے۔

• کل ٹوکن سپلائی: $IO کی زیادہ سے زیادہ سپلائی 800 ملین ہے، 500 ملین لانچ کے وقت جاری کیے جائیں گے، اور بقیہ 300 ملین سپلائی کرنے والوں اور اسٹیکرز کو انعام دینے کے لیے استعمال کیے جائیں گے۔ ٹوکن 20 سالوں میں بتدریج جاری کیے جائیں گے، پہلے سال میں کل کے 8% سے شروع ہوں گے اور ہر ماہ 1.02% کی کمی ہوگی۔

• ٹوکن برننگ: پلیٹ فارم کی آمدنی کا ایک حصہ $IO کو واپس خریدنے اور جلانے کے لیے استعمال کیا جائے گا، جس کی لاگت 0.25% دو طرفہ ریزرویشن فیس اور USDC کا استعمال کرتے ہوئے ادائیگیوں کے لیے 2% سروس فیس سے آتی ہے۔

• ٹوکن کی تقسیم: ٹوکن بیج کے سرمایہ کاروں، سیریز A کے سرمایہ کاروں، ٹیم، ایکو سسٹم اور کمیونٹی، اور سپلائر کے انعامات میں تقسیم کیے جائیں گے۔

بٹنسر (TAO)

Bittensor ایک وکندریقرت پیر ٹو پیر AI ماڈل مارکیٹ ہے جس کا مقصد مختلف ذہین نظاموں کو ایک دوسرے کا جائزہ لینے اور انعام دینے کی اجازت دے کر AI ماڈلز کی پیداوار اور گردش کو فروغ دینا ہے۔ ایک تقسیم شدہ فن تعمیر کے ذریعے، Bittensor نے ایک ایسی مارکیٹ بنائی ہے جو مسلسل نئے ماڈل تیار کر سکتی ہے اور شراکت داروں کو ان کی معلومات کی قدر کے بدلے انعام دے سکتی ہے۔ پلیٹ فارم محققین اور ڈویلپرز کو آمدنی حاصل کرنے کے لیے AI ماڈلز کو تعینات کرنے کے لیے ایک پلیٹ فارم مہیا کرتا ہے، جبکہ صارف پلیٹ فارم کے ذریعے مختلف AI ماڈلز اور فنکشنز استعمال کر سکتے ہیں۔

فنکشن

• تقسیم شدہ مارکیٹ پلیس: بٹنسر نے ایک وکندریقرت AI ماڈل بنایا ہے۔ بازارانجینئرز اور چھوٹے AI سسٹمز کو اپنے کام کو براہ راست منیٹائز کرنے کی اجازت دیتے ہوئے، AI پر بڑی کمپنیوں کی اجارہ داری کو توڑ کر۔

• معیاری کاری اور ماڈیولریٹی: نیٹ ورک متعدد طریقوں (جیسے متن، تصاویر اور آواز) کو سپورٹ کرتا ہے، جس سے مختلف AI ماڈلز کو بات چیت اور علم کا اشتراک کرنے کی اجازت ملتی ہے، اور اسے مزید پیچیدہ ملٹی موڈل سسٹمز تک بڑھایا جا سکتا ہے۔

• سسٹم کی درجہ بندی: ہر نوڈ کی درجہ بندی نیٹ ورک میں اس کی شراکت کے مطابق کی جاتی ہے۔ شراکت کی پیمائش کے معیار میں کام پر نوڈ کی کارکردگی، دوسرے نوڈس کے ذریعہ اس کے آؤٹ پٹ کی تشخیص، اور اعتماد جو اس نے نیٹ ورک میں حاصل کیا ہے۔ اعلی درجہ بندی والے نوڈس زیادہ نیٹ ورک وزن اور انعامات حاصل کریں گے، جو نوڈس کو وکندریقرت مارکیٹ میں اعلیٰ معیار کی خدمات فراہم کرنا جاری رکھنے کی ترغیب دیتے ہیں۔ درجہ بندی کا یہ طریقہ کار نہ صرف نظام کی درستگی کو یقینی بناتا ہے بلکہ مجموعی کمپیوٹنگ کی کارکردگی اور نیٹ ورک کے ماڈل کے معیار کو بھی بہتر بناتا ہے۔

درد کے نکات حل ہو گئے۔

• ذہین پیداوار کی مرکزیت: موجودہ AI ماحولیاتی نظام چند بڑی کمپنیوں میں مرکوز ہے، جس سے آزاد ڈویلپرز کے لیے رقم کمانا مشکل ہو جاتا ہے۔ Bittensor آزاد ڈویلپرز اور چھوٹے AI سسٹمز کو پیئر ٹو پیئر ڈی سینٹرلائزڈ مارکیٹ کے ذریعے براہ راست منافع کے مواقع فراہم کرتا ہے۔

• کمپیوٹنگ وسائل کا کم استعمال: روایتی AI ماڈل ٹریننگ ایک کام پر انحصار کرتی ہے اور متنوع ذہین نظاموں کو مکمل طور پر استعمال نہیں کر سکتی۔ بٹنسر مختلف قسم کے ذہین نظاموں کو ایک دوسرے کے ساتھ تعاون کرنے اور کمپیوٹنگ وسائل کے استعمال کی کارکردگی کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

ٹارگٹ یوزرز

• نوڈ آپریٹرز: کمپیوٹنگ پاور اور ماڈلز کو بٹنسر نیٹ ورک سے جوڑیں، اور ٹاسک پروسیسنگ اور ماڈل ٹریننگ میں حصہ لے کر ٹوکن انعامات حاصل کریں۔ نوڈ آپریٹرز آزاد ڈویلپرز، چھوٹی AI کمپنیاں، یا انفرادی محققین بھی ہو سکتے ہیں، جو اعلیٰ معیار کے کمپیوٹنگ وسائل اور ماڈل فراہم کر کے نیٹ ورک میں اپنی درجہ بندی اور آمدنی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

• AI ماڈل کے صارفین: جن صارفین کو AI کمپیوٹنگ وسائل اور ماڈل سروسز کی ضرورت ہوتی ہے وہ Bittensor نیٹ ورک میں کمپیوٹنگ پاور اور ذہین ماڈلز کو ٹوکن ادا کر کے کرایہ پر لیتے ہیں۔ صارف انٹرپرائزز، سائنسی تحقیقی ادارے یا انفرادی ڈویلپرز ہو سکتے ہیں جو مخصوص کاموں کو مکمل کرنے کے لیے نیٹ ورک میں اعلیٰ معیار کے ماڈلز استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ ڈیٹا کا تجزیہ، ماڈل استدلال وغیرہ۔

• اسٹیکرز: بٹنسر ٹوکن رکھنے والے صارفین اسٹیکنگ کے ذریعے نیٹ ورک کے طویل مدتی مستحکم آپریشن کی حمایت کرتے ہیں اور اسٹیکنگ انعامات وصول کرتے ہیں۔ اسٹیکرز نہ صرف نیٹ ورک کی افراط زر سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں، بلکہ وہ نوڈس کی درجہ بندی کو بھی بہتر بنا سکتے ہیں جنہیں وہ سٹیکنگ کے ذریعے سپورٹ کرتے ہیں، اس طرح وہ نیٹ ورک کی مجموعی کمپیوٹنگ کارکردگی اور آمدنی کی تقسیم کو بالواسطہ طور پر متاثر کرتے ہیں۔

ٹوکن اکنامک سسٹم

• ٹوکن کا استعمال: Bittensor نیٹ ورک کے اندر تمام لین دین اور مراعات مقامی ٹوکنز کے ذریعے کی جاتی ہیں، جس سے لین دین کے عمل میں رگڑ کم ہوتی ہے۔ صارفین کمپیوٹنگ کے وسائل اور ماڈل سروسز کی ادائیگی کے لیے ٹوکن استعمال کر سکتے ہیں، اور نوڈ آپریٹرز خدمات فراہم کر کے ٹوکن حاصل کرتے ہیں۔

• ٹوکن جنریشن: ہر 12 سیکنڈ میں ایک بلاک تیار ہوتا ہے، جو 1 TAO ٹوکن تیار کرتا ہے، جو سب نیٹ کی کارکردگی اور اس میں موجود نوڈس کی کارکردگی کی بنیاد پر تقسیم کیا جاتا ہے۔ ٹوکنز کی تقسیم کا تناسب یہ ہے: 18% سب نیٹ کے مالک کو مختص کیا جاتا ہے، اور سب نیٹ کان کنوں اور توثیق کرنے والوں میں سے ہر ایک کو 41% ملتا ہے۔ ٹوکن کی زیادہ سے زیادہ فراہمی 21 ملین ہے۔

DePin کے چیلنجز اور نتائج

ایک ابھرتے ہوئے نیٹ ورک فن تعمیر کے طور پر، DePIN بلاک چین ٹیکنالوجی کو ملا کر فزیکل انفراسٹرکچر کے وکندریقرت انتظام کو محسوس کرتا ہے۔ یہ اختراع نہ صرف ڈیٹا پرائیویسی، سروس میں رکاوٹ اور روایتی انفراسٹرکچر کو درپیش اعلی توسیعی لاگت کے مسائل کو حل کرتی ہے بلکہ ٹوکن انسینٹیو میکانزم اور خود تنظیمی ماڈل کے ذریعے نیٹ ورک کے شرکاء کو زیادہ کنٹرول اور شرکت فراہم کرتی ہے۔ اگرچہ DePIN نے بڑی صلاحیت کا مظاہرہ کیا ہے، پھر بھی اسے کچھ چیلنجز کا سامنا ہے۔

• اسکیل ایبلٹی: DePIN کی اسکیل ایبلٹی کا مسئلہ بلاکچین ٹیکنالوجی کی وکندریقرت نوعیت پر انحصار سے پیدا ہوتا ہے۔ جیسے جیسے صارفین کی تعداد اور نیٹ ورک کے سائز میں اضافہ ہوگا، بلاکچین نیٹ ورک پر لین دین کا حجم بھی بڑھے گا۔ خاص طور پر، DePIN ایپلی کیشنز اور طبعی دنیا کے درمیان رابطے کے لیے معلومات کی ترسیل کے اعلیٰ تقاضے درکار ہوتے ہیں۔ اس سے لین دین کی تصدیق کے طویل وقت اور لین دین کی فیس میں اضافہ ہوگا، جس کے نتیجے میں نیٹ ورک کی مجموعی کارکردگی اور صارف کا تجربہ متاثر ہوتا ہے۔

• انٹرآپریبلٹی: DePIN ایکو سسٹم متعدد بلاکچینز پر بنایا گیا ہے، جس کے لیے DePIN ایپلی کیشنز کو یکساں یا متفاوت ریاست کی منتقلی کی حمایت کرنے اور دوسرے بلاکچین نیٹ ورکس کے ساتھ ہموار انٹرآپریبلٹی حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، موجودہ انٹرآپریبلٹی سلوشنز عام طور پر مخصوص بلاکچین ایکو سسٹم تک محدود ہوتے ہیں یا اس کے ساتھ کراس چین کے زیادہ اخراجات ہوتے ہیں، جس سے DePIN کی ضروریات کو پوری طرح پورا کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

• ریگولیٹری تعمیل: ویب 3.0 ایکو سسٹم کے حصے کے طور پر، DePIN کو متعدد ریگولیٹری چیلنجز کا سامنا ہے۔ اس کی وکندریقرت اور گمنام نوعیت ریگولیٹرز کے لیے فنڈز کے بہاؤ کی نگرانی کرنا مشکل بناتی ہے، جس کی وجہ سے غیر قانونی فنڈ ریزنگ، اہرام اسکیموں اور منی لانڈرنگ میں اضافہ ہو سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، ٹیکس کی نگرانی کے معاملے میں، اکاؤنٹس کی بے نامی کی وجہ سے، حکومت کے لیے ٹیکس کے لیے درکار ثبوت جمع کرنا مشکل ہے، جو موجودہ ٹیکس نظام کے لیے ایک چیلنج ہے۔

مستقبل میں، DePIN کی ترقی کا انحصار ان اہم مسائل کے حل پر ہوگا، اور توقع کی جاتی ہے کہ وہ وسیع پیمانے پر درخواست کے منظرناموں میں اہم کردار ادا کرے گا اور فزیکل انفراسٹرکچر کے آپریشن موڈ کو نئی شکل دے گا۔

یہ مضمون انٹرنیٹ سے لیا گیا ہے: AI×DePin: ذہین انفراسٹرکچر کا شریک ارتقاء

متعلقہ: حال ہی میں توجہ دینے کے قابل 7 NFT منصوبوں پر ایک نظر

اصل مصنف: Cookie Ephemera Erin Redwing (@realizingerin)، Bitcoin پوڈ کاسٹ Hell Money کے میزبان، کیسی Rodarmor کے شریک میزبان، Ordinals پروٹوکول کے بانی، کو مذاق میں Ordinals Mommy بھی کہا جاتا ہے۔ Ephemera Erin Redwings کی نئی سیریز ہے۔ آرٹسٹک امیج پریزنٹیشن کے نقطہ نظر سے، یہ ایک متحرک، انٹرایکٹو 3D ٹائم ریکارڈنگ کا آلہ ہے۔ Ephemera Bitcoin کو بالکل نئے نقطہ نظر سے دیکھتا ہے - ایک غیر مرکزی گھڑی۔ اس نسل کی نئی کرنسی کو ٹائم کیپنگ کے طریقہ کار کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے (بِٹ کوائن بلاکچین کے ذریعے ریکارڈ شدہ مکمل لاگ، تصور کریں کہ ہزاروں یا دسیوں ہزار سال بعد زمین پر آنے والی ایک اجنبی تہذیب نے بٹ کوائن کا مکمل نوڈ کھود لیا ہے؟) اور اسے ڈی جوپل کیا گیا ہے۔ سنٹرلائزڈ گریگورین کیلنڈر ٹائم کیپنگ کے طریقہ کار سے، اسے فطرت کے وکندریقرت ٹائم کیپنگ طریقہ کے ساتھ ملا کر -…