У світі, який все більше контролюється даними та формується Штучним Інтелектом (ШІ), забезпечення надійності, прозорості та походження інформації стало критичним викликом. При зростанні потужності систем ШІ та їх інтеграції в процеси прийняття рішень ризики, пов'язані з недостовірною інформацією, непрозорими алгоритмами та централізованою контролем, раптово зростають. Встановлення систем, які можуть підтверджувати автентичність даних, зберігати права власності та забезпечувати відкриту участь, є важливим для справедливого та безпечного цифрового майбутнього. Одним з проектів, який вирішує ці виклики, шляхом об'єднання інфраструктури Web3 з готовими до використання фреймворками ШІ, є децентралізований протокол графа знань, відомий як OriginTrail.

Що таке OriginTrail (TRAC)?

У період з 2013 по 2016 рік основа для OriginTrail була закладена за допомогою пілотних проектів ланцюжка поставок по всій Європі. Ці ранні прототипи були зосереджені на органічній яловичині, молочних продуктах, птиці та овочах, інтегруючись із системами планування ресурсів підприємства (ERP), такими як Microsoft Navision і SAP. До 2017 року OriginTrail почав пов'язувати користувачів з Ethereum і заснував проектний офіс у Шанхаї. На початку 2018 року команда на чолі з Жигою Древом, Томажем Леваком і Браніміром Ракичем запустила первинну пропозицію монет, зібравши 22,5 мільйона доларів менш ніж за 20 хвилин. Цей швидкий успіх призвів до розробки децентралізованого графа знань OriginTrail (DKG), інфраструктури, прийнятої такими підприємствами, як BSI, SBB і WFH. У період з 2018 по 2022 рік OriginTrail запустила свою інклюзивну основну мережу, запровадила рівні з нульовим розголошенням, а також удосконалила свої моделі стимулювання та механізми ставок за допомогою кількох версій випусків. Trace Labs, основна компанія-розробник, що базується в Гонконзі, виграла нагороду Walmart Food Safety Innovation Spark Award за цей період. У 2022 році було випущено другий технічний документ, у якому докладно описано токенізацію реальних активів і роль DKG. Наприкінці 2023 року на етапі Тюрінга було представлено DKG V6 і ChatDKG, орієнтований на штучний інтелект, усунувши прогалину в довірі до генеративного ШІ. До 2024 року OriginTrail запустила свій блокчейн NeuroWeb, щоб підтримати розширення графа знань у ланцюжках EVM. Станом на квітень 2025 року триває фаза Меткалфа, зосереджена навколо DKG V8 та децентралізованої перевірки штучного інтелекту. Натхненна Бобом Меткалфом, ця фаза наголошує на генерації з розширеним отриманням даних (dRAG) та висновуванні знань. Завдяки більш ніж десятирічному розвитку OriginTrail продовжує розширювати межі надійної інфраструктури даних, підтримуючи такі сектори, як ланцюжки поставок, охорона здоров'я та штучний інтелект.

OriginTrail був створений для побудови перевіреної Інтернету для штучного інтелекту, заснованого на нейтральності, інклюзивності та зручності, що дозволяє надійну інфраструктуру даних для децентралізованого штучного інтелекту та систем Web3.

Як працює OriginTrail? Децентралізований граф знань та NeuroWeb

OriginTrail працює за допомогою складної інфраструктури даних, відомої як Децентралізований Графік Знань (DKG), системи, спеціально розробленої для забезпечення перевірки, власності та доступності цифрових знань в децентралізованому середовищі. У цифрову епоху, насичену недостовірною інформацією, можливість перевірки та володіння знаннями стає все важливішою, особливо для систем штучного інтелекту (AI), які покладаються на точні, актуальні вхідні дані. DKG призначено для вирішення цих викликів, перетворюючи дані в готові до використання AI, підтверджувані цифрові активи, доступні через децентралізовану мережу вузлів.

Джерело: білий папір origintrail

Оригінальний DKG OriginTrail - це відкрита мережа, структурована на три взаємопов'язані рівні, які утворюють нейро-символічний стек штучного інтелекту. Рівень довіри забезпечує цілісність даних за допомогою технології блокчейн. Рівень бази знань застосовує символьний штучний інтелект для ефективної структуризації та розуміння знань. Нарешті, рівень перевірки штучного інтелекту використовує нейромережеві моделі для автоматизації та пристосованості. Разом вони забезпечують міцну систему для організації, вилучення та перевірки інформації.

Однією з найбільш передових функцій OriginTrail DKG є його реалізація децентралізованого покоління з покращенням доступу (dRAG). На основі концепції Покращення з Доступу (RAG), dRAG покращує генеративні системи штучного інтелекту, інтегруючи символьний штучний інтелект через децентралізований граф знань. Це дозволяє системам отримувати відповідні, підтверджені знання перед створенням відповідей, тим самим покращуючи точність та актуальність вихідних даних штучного інтелекту. dRAG особливо цінний, оскільки він поєднує універсальність нейронних мереж з точністю та контекстуальним мисленням символьного штучного інтелекту.

Джерело: origintrail.io

У межах DKG, активи знань служать основною одиницею інформації. Це багатоформатні власні контейнери знань, що є унікально ідентифікованими за допомогою Уніфікованих Локаторів Активів (УЛА). Власність управляється через NFT, що дозволяє забезпечити безпечний контроль та монетизацію даних. Відкритість вбудована в їхню структуру, використовуючи принципи зв'язаних даних та дозволяючи здійснювати зв'язки по всій мережі Інтернет. Перевірка забезпечується за допомогою криптографічних доказів на основі дерева Меркла, записаних в ланцюжок, що робить кожний актив перевірним та стійким до втручання.

Системи штучного інтелекту та агенти можуть отримувати доступ до цих активів знань з точністю за допомогою символьних та нейронних методів запитів. Чи то живлять чат-боти, автономні агенти, чи великі мовні моделі, DKG надає прозору та відстежувану основу для штучного інтелекту. Кожен актив можна запитати, перевірити та інтегрувати, утворюючи мережу взаємодіючих та надійних джерел даних, які підтримують довірені застосунки штучного інтелекту.

У кінцевому підсумку, OriginTrail DKG переозначає корисність даних в епоху Web3 та штучного інтелекту, перетворюючи знання в децентралізований, власницький та перевіренний актив. Він утворює основу перевіряємого Інтернету для штучного інтелекту, забезпечуючи можливість як людям, так і машинам отримувати точну та надійну інформацію в реальному часі, з гарантіями походження, власності та цілісності.

NeuroWeb

В основі еволюції інфраструктури OriginTrail лежить NeuroWeb, спеціально створений блокчейн рівня 1, призначений для покращення децентралізованої економіки знань за рахунок тісної інтеграції з графами знань та штучним інтелектом. NeuroWeb працює як багатоланцюговий інноваційний центр, узгоджений з принципами нейтральності, інклюзивності та зручності використання. Створений на основі фреймворку Substrate і захищений Polkadot, він підтримує сумісність з EVM, що робить його сумісним з Ethereum та іншими мережами віртуальних машин Ethereum (EVM). Завдяки цим інтеграціям NeuroWeb сприяє плавному розширенню децентралізованого графа знань OriginTrail (DKG) в екосистемах.

Джерело: origintrail.io

NeuroWeb керується спільнотою OriginTrail та живиться токеном NEURO. Цей місцевий службовий токен лежить в основі основних економічних та управлінських функцій платформи, включаючи стимулювання учасників мережі, стейкінг та добування знань. DKG V6 був розгорнутий на NeuroWeb, що є важливим кроком у напрямку побудови перевірної штучної інтелектуальної системи шляхом створення масштабованих, децентралізованих даних на блокчейн екосистемах. За допомогою DKG V6 можуть бути розроблені та підтримані взаємопов'язані Активи знань на різних мережах, включаючи паралельні ланцюжки Polkadot та ланцюжки, сумісні з EVM.

Однією з визначальних інновацій NeuroWeb є її підтримка децентралізованого посиленого покликання (dRAG), фреймворк, який підвищує генеративні моделі штучного інтелекту з надійним зовнішнім знанням. Зі зростанням обсягу доступних знань в DKG dRAG стає ефективнішим. Для стимулювання цього зростання NeuroWeb дозволяє видобуток знань - це стимульований механізм, що дозволяє фізичним особам або організаціям створювати, підтверджувати та поширювати активи знань в межах конкретних «паранетів».

Паранети - це тематичні або доменно-специфічні сегменти DKG, які можуть бути автономно створені та керовані. Оператори цих паранетів можуть запропонувати структури винагород через децентралізоване управління, визначаючи, як розподіляються емісії токенів NEURO. Винагороди можуть стимулювати завдання, такі як валідація онтології, надання послуг штучного інтелекту або кураторство даних. Ці динамічні механізми управління забезпечують те, що NeuroWeb залишається пристосованим, сприяючи як широким, так і нішевим даним просторам відповідно до зростаючих потреб спільноти.

Незаперечно, інцентивна система NeuroWeb підтримує як ручний, так і автономний вид видобутку знань. На ранніх етапах учасники збирають та структурують знання вручну. Коли дані всередині паранету стають дорослими - анотовані та відповідні стандартам онтології - системи штучного інтелекту можуть використовувати дедуктивне та індуктивне мислення для автономного створення нових знань. Дедуктивне мислення слідує логічним правилам для отримання висновків з наявних знань, тоді як індуктивне мислення, підтримуване інструментами, такими як Графічні Нейронні Мережі (GNN), визначає патерни для зроблення ймовірних висновків та прогнозів.

Злиття DKG, NeuroWeb та AI через рамки dRAG вводить нову еру автономного створення знань. Активи знань стають динамічно взаємопов'язаними, постійно перевіряються за допомогою криптографічних доказів та все більше збагачуються за допомогою виведення штучного інтелекту. Ця симбіоз підвищує цілісність, актуальність та корисність систем штучного інтелекту, вирівнюючи їх зі значеннями Web3 щодо прозорості, контролю користувачів та децентралізації.

Використання OriginTrail

OriginTrail використовує свій Децентралізований Граф Знань (DKG), щоб вирішувати реальні проблеми в різних секторах. Забезпечуючи перевірену, надійну обмін даними, OriginTrail дозволяє організаціям будувати безпечніші, ефективніші та прозорі системи в критичних галузях.

1. Безпечний Інтернет у епоху штучного інтелекту: OriginTrail розглядає ростущі обурення навколо deepfakes, порушень інтелектуальної власності та недозволеного контенту, такого як CSAM, шляхом введення довіреної інфраструктури даних. З розвитком штучного інтелекту зростають його ризики, особливо з масовим виробництвом dezinformatsii та шкідливих медіа. OriginTrail підтримує перевірений Інтернет, забезпечуючи прозорість, власність та довіру. Сприяючи децентралізованому, стійкому до цензури та інтероперабельному екосистемі для цифрового контенту, він надає можливості етичного інноваційного розвитку та захисту як окремих осіб, так і установ у все більш штучно інтелектом орієнтованому онлайн-ландшафті.
2. Децентралізована наука та чесність досліджень: OriginTrail відкриває дорогу децентралізованій науці (DeSci), щоб вирішувати проблеми, такі як дезінформація, вплив публікацій та хижацтво у видавництві. Шляхом перетворення даних в перевірені, взаємопов'язані активи знань дослідники можуть мати доступ до точної, відслідковуваної інформації з чіткою проценденцією. Проекти, такі як SciGraph, використовують DKG для з'єднання даних та активує генерацію гіпотез на основі ШШШ, підтримуючи більш прозоре та співпрацююче дослідницьке середовище. Це дозволяє науковій спільноті будувати довіру, покращувати відтворюваність та розблоковувати швидші, більш авторитетні досягнення в галузях, таких як кліматична наука та охорона здоров'я.
3. Прозорі Ланцюги поставок: Глобальні ланцюги поставок часто є непрозорими, що викликає стурбованість щодо сталості, прав людини та безпеки продукції. DKG компанії OriginTrail забезпечує безпеку, збереження конфіденційності та обмін перевіреними даними між мережами, сприяючи відстеженню та співпраці. Він вже використовується в рамках великих ініціатив, таких як Мережа аудиту відповідності постачальників (SCAN), до складу якої входять компанії, такі як Walmart та Costco. За допомогою активів знань OriginTrail підтримує стандарти ESG, зменшує дублювання аудитів та забезпечує відповідність законодавству, тим самим сприяючи розвитку етичних, сталість та ефективних торгових екосистем.
4. Розумна інфраструктура та будівництво: У будівництві OriginTrail вирішує проблему відсутності достовірних даних про будівлі, що перешкоджає сталому розвитку та безпеці. Його децентралізована графова система забезпечує перевірені записи про проекти, матеріали та відповідність. Технологія OriginTrail, що використовується в проекті BuildChain, інтегрується з цифровим журналом будівель ЄС, дозволяючи всім зацікавленим сторонам — архітекторам, підрядникам, власникам — отримувати доступ до захищених від несанкціонованого доступу даних будівлі в режимі реального часу. Це підвищує ефективність, підвищує готовність до стихійних лих і закладає основу для більш розумної, екологічної та підзвітної інфраструктури.

Основні функції OriginTrail

Автономні Паранети

Paranets — це незалежні підмережі в межах децентралізованого графа знань (DKG), створені та керовані окремими особами, організаціями або DAO. Кожен паранет включає свій власний підібраний набір активів знань, сервісів штучного інтелекту та структур винагород для заохочення дописувачів. Ці активи можуть бути зосереджені на конкретних темах, таких як навчальні дані LLM, соціальні мережі, Industry 4.0 або звіти публічних компаній. Paranets використовують dRAG (Decentralized Retrieval-Augmented Generation) для агрегації точної інформації з публічних і приватних джерел по всьому DKG. Їх характеристики, включаючи правила онтології, формати даних і стимули зростання, визначаються операторами паранету. Кожен паранет працює на підтримуваному блокчейні, що забезпечує глобальну сумісність у межах DKG. Модульний і інклюзивний характер паранетів дає можливість будь-кому вносити надійні знання, дозволяючи системам штучного інтелекту масштабуватися в інтелекті та конкретності. Ця структура підживлює децентралізовану краудсорсингову модель для генерації даних та оптимізації штучного інтелекту в різних галузях і доменах.

Джерело: білий папір origintrail

Нейро-символьна гармонія

OriginTrail сприяє унікальній синергії між символьними та нейронними системами штучного інтелекту, поєднуючи графи знань, засновані на фактах, із генеративними можливостями великих мовних моделей. Ця гібридна модель, відома як нейросимволічний штучний інтелект, дозволяє системам міркувати та творити, використовуючи структуровані, перевірені дані для підтримки творчих і творчих результатів. Символьний рівень (на базі DKG) забезпечує цілісність, відстежуваність і право власності на дані, забезпечуючи надійну фактичну основу. Тим часом нейронний рівень (наприклад, LLM) додає динамічну, мультимодальну творчість у тексті, зображенні та аудіо. Ця архітектура дозволяє користувачам вибирати бажані моделі штучного інтелекту та інтегрувати їх із надійними джерелами даних. Незалежно від того, чи розробляють вони помічників зі штучним інтелектом, чи створюють передові конвеєри машинного навчання, розробники отримують вигоду від балансу OriginTrail між структурою та інноваціями. Система пропонує компонування та контроль без шкоди для адаптивної потужності нейронних мереж, забезпечуючи масштабований, прозорий штучний інтелект, який є не тільки інтелектуальним, але й підзвітним та інклюзивним.

Джерело: origintrail.io

ChatDKG

ChatDKG — це зручна для розробників платформа, яка перетворює ваші дані на придатні для використання, перевірені активи знань, що дозволяє розробляти надійні програми на основі штучного інтелекту. Ці ресурси створюються на децентралізованому графі знань OriginTrail (DKG), забезпечуючи походження даних і надаючи творцям повний контроль над видимістю та використанням. Після того, як активи будуть запущені, розробники можуть розгорнути агентів штучного інтелекту з передбачуваною поведінкою, посиленою інтеграцією з провідними моделями штучного інтелекту, включаючи OpenAI, Microsoft Copilot, Llama Index і Hugging Face. ChatDKG також дозволяє користувачам запускати нові парамережі, створюючи нішеві центри знань, які можуть отримувати мережеві стимули. Щоб сприяти зростанню екосистеми, ChatDKG включає механізми запиту заохочення для кожного нового, відповідного активу знань. Це не тільки підвищує якість та кількість активів, але й підтримує економіку надійних даних та надійних агентів. Незалежно від того, чи створюєте ви пошукову систему, інструмент аналітики чи чат-бота зі штучним інтелектом, ChatDKG оптимізує процес, пропонуючи міст між вашими даними та інтелектуальними, автономними системами.

Джерело: chatdkg.ai

AI Агенти в дії

ChatDKG від OriginTrail дозволяє використовувати реальні програми штучного інтелекту в різних галузях за допомогою інтелектуальних агентів, які працюють на основі перевірених знань. Одним із прикладів є PolkaBot.ai, освітній інструмент на основі штучного інтелекту, адаптований до екосистеми Polkadot. Він використовує ресурси знань, куровані спільнотою, щоб надавати надійну інформацію та навчальні ресурси. У харчовому секторі Perutnina Ptuj використовує децентралізований штучний інтелект для підвищення довіри споживачів, перевіряючи справжність продукту в кожній точці контакту. Аналогічним чином, ChatDKG забезпечує роботу розумних агентів у будівельному секторі Європи, допомагаючи будівельникам надавати надійні дані та відповідати вимогам. В аерокосмічній галузі OriginTrail стоїть за ініціативою, що фінансується ЄС, просуваючи Паспорт цифрових продуктів, допомагаючи галузям покращити відстеження та реагування на непередбачені події. Ці варіанти використання демонструють різноманітний потенціал ChatDKG, починаючи від підвищення залученості користувачів і закінчуючи забезпеченням безпеки даних і полегшенням масштабованих регуляторних рішень. Кожен агент штучного інтелекту прив'язаний до перевірених даних у DKG, що забезпечує надійність, можливість контролю та автономність, що в кінцевому підсумку переосмислює майбутнє співпраці людини та машини в критично важливих галузях.

Джерело: chatdkg.ai

Основний вузол

Ядро вузла є основою DKG, яка забезпечує мережу та заробляє TRAC винагороди від глобальної діяльності з даними. Шляхом стейкінгу не менше ніж 50 000 TRAC оператори допомагають зберігати стійкість, безпеку та надійність мережі. Ядра вузлів господарюють публічні активи знань та беруть участь у розподілі винагород на основі загального використання DKG. Вони можуть збільшити прибуток за рахунок делегованого стейкінгу, де інші власники TRAC вносять внесок у стейк вузла. Необхідно відзначити, що ядро вузла включає всі функції кінцевого вузла, надаючи ті ж інструменти для побудови перевіреного штучного інтелекту, додаючи критичну інфраструктурну підтримку для зростаючої знанївої економіки.

Джерело: origintrail.io

Крайовий вузол

Edge Node - це зручний для користувачів шлюз до Децентралізованого графу знань (DKG) OriginTrail, який дозволяє розробникам створювати перевірені, довірені AI-додатки. За допомогою спрощеного інтерфейсу або API користувачі можуть завантажувати різноманітні формати даних - такі як PDF, документи Word або веб-контент - та перетворювати їх у семантично багаті активи знань. Edge Nodes дають повний контроль над конфіденційністю даних, дозволяючи селективне спільне використання в DKG. З вбудованою підтримкою для децентралізованого покращеного покоління (dRAG) користувачі можуть взаємодіяти знанням безпосередньо або через AI-асистента. Гнучкі опції інтеграції з AI дозволяють розгортання локальних моделей або підключення до зовнішніх сервісів, забезпечуючи баланс між конфіденційністю та масштабованістю.

Джерело: origintrail.io

Що таке монета TRAC?

TRAC - це власний токен, який приводить в рух децентралізований графік знань та екосистему OriginTrail. Загальна кількість становить 500 мільйонів одиниць, більшість з яких (499,4 мільйона) вже знаходиться в обігу (квітень 2025 року).

При розширенні OriginTrail для вирішення проблем дезінформації, децентралізованого штучного інтелекту та інфраструктури Web3 TRAC відіграє центральну роль у стимулюванні, захисті та забезпеченні операцій по всій мережі. Кожного разу, коли на DKG створюється Конфіденційний Актив, він витрачає ресурси мережі. TRAC використовується для оплати цієї послуги, діючи як внесок за доступ до публікації та оновлення активів у системі. Хоча TRAC не використовується як газ безпосередньо на всіх ланцюгах, оскільки це залежить від блокчейну (наприклад, ETH на Ethereum або NEURO на NeuroWeb), він все ще є основним платіжним та стимулюючим активом по всій інфраструктурі OriginTrail.

Вузли DKG конкурують за надання видавничих послуг та отримання гонорарів TRAC. Їхній успіх залежить від якості обслуговування, обсягу стейкінгу TRAC і конфігурацій, пов'язаних із паранетом. Оскільки стейкінг TRAC визначає, які вузли можуть брати участь і заробляти, делегування TRAC стало важливою функцією мережі. Будь-який власник TRAC може делегувати токени основному вузлу та отримувати пропорційну винагороду. Ця делегована система стейкінгу зміцнює безпеку та стійкість DKG, гарантуючи, що вузли належним чином заохочуються та штрафуються, якщо вони поводяться неналежним чином. Стейкінг TRAC ефективно забезпечує надійність мережі та економічну узгодженість між учасниками.

Запущений як токен ERC-20 на Ethereum у 2018 році, корисність TRAC відтоді значно розширилася. Окрім використання для ставки на вузол і операцій зі знаннями про активи, він служить як засіб передачі вартості в екосистемі OriginTrail. Розподіл токенів структурований наступним чином: 50% було виділено на передпродаж та краудфейл, 20% на майбутній розвиток, 18% на засновників та учасників Pre-ICO, 5% на команду та радників, 5% на пул ліквідності та 2% на винагороди. Цей розподіл підтримує довгостроковий зріст, мережеві стимули та децентралізовану участь в екосистемі.

Джерело: medium.com/origintrail

Чи є TRAC хорошою інвестицією?

TRAC користується великою корисністю в екосистемі OriginTrail, виступаючи економічним двигуном для Децентралізованого Графа Знань (DKG), який вирішує актуальні проблеми, такі як прозорість штучного інтелекту та дезінформація. Його делегована модель стейкінгу та інтеграція з підприємствами реального світу додають вірогідності. Однак проект стикається з викликом у прийнятті поза нішевими секторами. Технічна складність та залежність від довгострокової конвергенції Web3 та штучного інтелекту можуть обмежити популярність у найближчому майбутньому. Ринкова волатильність та обмежена усвідомленість в широких масах також становлять ризики для загального успіху TRAC та можливого зростання його вартості.

Як володіти TRAC?

Щоб володіти TRAC, ви можете скористатися послугами централізованої криптовалютної біржі. Почніть зстворення облікового запису Gate.io, і підтвердіть його та фінансуйте. Потім ви готові перейти до кроків купівлі TRAC.

Новини про OriginTrail

Як повідомлено на офіційному блозі OriginTrail, екосистема представила свою дорожню карту на 2025 рік, висвітлюючи запуск Impact Base: Gaia та важливе розгортання DKG V8. Це оновлення прискорює колективний нейро-символічний штучний інтелект з масштабованими інструментами, такими як Edge Nodes, приватні репозиторії знань та автономне виведення висновків. Дорожня карта також вводить 60M TRAC Collective Programmatic Treasury (CPT) для винагородження учасників екосистеми. З вдосконаленнями в області конфіденційності, інтеграції штучного інтелекту та підтвердження видобутку знань, OriginTrail продовжує розвиватися як базовий рівень для надійного, децентралізованого інтернету, працюючого на штучному інтелекті.

Прийміть заходи з TRAC

ПеревіритиЦіна TRAC сьогодні, та почніть торгувати своїми улюбленими валютними парами.

• TRAC/USDT