Grass:ソラナに基づく分散化データ収集ネットワークはAIトレーニングに力を与えます

2025-08-06 04:29:00

Grassネットワーク:ソラナに基づく分散化データ収集プラットフォーム

Grassは、ソラナチェーン上に展開された分散化ネットワークスクレイピングプラットフォームであり、余剰インターネット帯域を利用してAIトレーニングにデータサポートを提供することを目的としています。このプロジェクトは、AI、Depin、およびソラナ技術を組み合わせ、AIのデータレイヤーとして位置付けられています。

Grassはブラウザ拡張アプリを通じてネットワーククローリングを実現し、個人の未使用のインターネット帯域幅を利用し、Grassポイントでユーザーに報酬を提供しています。現在、このネットワークには200万人以上のユーザーがノードを運営しており、AIモデルのために大量のデータをクローリングしています。

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技術アーキテクチャ

Grassはソラナ上に特化した主権データRollupネットワークを構築し、データソースから処理、検証、データセットの構築に至るすべての取引を処理します。このネットワークは主に以下のいくつかの部分で構成されています:

バリデーター: ルーターのWeb取引を受信、検証およびバッチ処理し、チェーン上のセッションデータを検証するためのZK証明を生成します。
ルーター: Grassノードとバリデーターを接続し、ネットワークのトレーサビリティを維持し、帯域幅を中継します。
Grassノード: ユーザーの未使用帯域幅を利用してトラフィックを中継し、公共Webデータを取得します。
ZKプロセッサ: Webリクエストセッションデータのバッチ処理有効性証明を行い、L1ブロックチェーンに提出します。
Grassデータ台帳:取得したデータを保存し、対応するチェーン上の証明にリンクします。
エッジ埋め込みモデル:非構造化WebデータをAIモデルの要件に合った構造化データに変換します。

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技術的な特徴

GrassネットワークはクライアントとWebサーバーの間に位置し、クライアントのWebリクエストはバリデーターを介して送信され、最終的にGrassノードによってルーティングされます。サーバーの応答データはクリーンアップおよび処理された後、AIモデルのトレーニングに使用されます。

Grassデータ台帳は永続的なストレージとして、各データセットの完全な系譜を記録します。ZKプロセッサはデータセットの出所を記録するのを助け、セッションキー、URL、IPアドレス、タイムスタンプなどのメタデータ情報を含みます。

ZKプロセッサの使用により、大規模なWebリクエストデータをL1のキャパシティを超えることなく、チェーン上で効率的に決済できます。また、データがどのノードを通じてルーティングされたかを記録し、貢献度に応じてノードに報酬を与えることができます。

ノードの運用とセキュリティメカニズム

Grassノードの運営は無料であり、ノードオペレーターはその評判スコアと地理的ニーズに応じてネットワークトラフィックの報酬を得ることができます。ノードは主にWebリクエストトラフィックを転送し、暗号化されたサーバーの応答をルーターに返します。

ノードの評判スコアは、完全性、一貫性、タイムリーさ、可用性などの側面を含みます。安全性に関して、GrassはユーザーのIPを通じてのみトラフィックをルーティングし、個人データにはアクセスしません。また、ネットワークは帯域幅の暗号化を採用し、AppEsteemと提携して24時間のセキュリティ監視を行っています。