En un mundo cada vez más impulsado por datos y moldeado por la Inteligencia Artificial (IA), garantizar la confiabilidad, transparencia y procedencia de la información se ha convertido en un desafío crítico. A medida que los sistemas de IA se vuelven más poderosos e integrados en los procesos de toma de decisiones, los riesgos asociados con la desinformación, los algoritmos opacos y el control centralizado aumentan drásticamente. Establecer sistemas que puedan verificar la autenticidad de los datos, preservar los derechos de propiedad y permitir la participación abierta es esencial para un futuro digital justo y seguro. Un proyecto que aborda estos desafíos al fusionar la infraestructura Web3 con marcos listos para la IA es el protocolo descentralizado de gráficos de conocimiento conocido como OriginTrail.

¿Qué es OriginTrail (TRAC)?

Entre 2013 y 2016, se sentaron las bases de OriginTrail a través de pruebas piloto de la cadena de suministro en toda Europa. Estos primeros prototipos se centraron en la carne de vacuno, los productos lácteos, las aves de corral y las verduras orgánicas, integrándose con sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) como Microsoft Navision y SAP. En 2017, OriginTrail comenzó a vincular a los usuarios con Ethereum y estableció una oficina de proyectos en Shanghái. A principios de 2018, el equipo dirigido por Žiga Drev, Tomaž Levak y Branimir Rakić lanzó una oferta inicial de monedas, recaudando 22,5 millones de dólares en menos de 20 minutos. Este rápido éxito llevó al desarrollo del Gráfico de Conocimiento Descentralizado (DKG) de OriginTrail, una infraestructura adoptada por empresas como BSI, SBB y WFH. Entre 2018 y 2022, OriginTrail lanzó su red principal sin permisos, introdujo capas de conocimiento cero y refinó sus modelos de incentivos y mecanismos de licitación a través de múltiples versiones versionadas. Trace Labs, la principal empresa de desarrollo con sede en Hong Kong, ganó el premio Walmart Food Safety Innovation Spark Award durante este período. En 2022, se publicó el segundo documento técnico, que detalla aún más la tokenización de los activos del mundo real y el papel de la DKG. A finales de 2023, la fase de Turing introdujo DKG V6 y ChatDKG alineado con IA, abordando la brecha de confianza en la IA generativa. Para 2024, OriginTrail lanzó su cadena de bloques NeuroWeb para respaldar la expansión del gráfico de conocimiento a través de las cadenas EVM. A partir de abril de 2025, la fase Metcalfe está en curso, centrada en DKG V8 y la verificabilidad de la IA descentralizada. Inspirada en Bob Metcalfe, esta fase hace hincapié en la Generación Aumentada de Recuperación (dRAG) y la inferencia del conocimiento. Con más de una década de desarrollo, OriginTrail continúa ampliando los límites de la infraestructura de datos confiables, apoyando sectores como las cadenas de suministro, la atención médica y la inteligencia artificial.

OriginTrail se creó para construir una Internet verificable para la IA, basada en neutralidad, inclusión y usabilidad, lo que permite una infraestructura de datos confiable para sistemas descentralizados de IA y Web3.

¿Cómo funciona OriginTrail? Gráfico de conocimiento descentralizado y NeuroWeb

OriginTrail opera a través de una sofisticada infraestructura de datos conocida como el Grafo de Conocimiento Descentralizado (DKG), un sistema construido a medida para brindar verificabilidad, propiedad y accesibilidad al conocimiento digital en un entorno descentralizado. En una era digital saturada de desinformación, la capacidad de verificar y poseer conocimiento es cada vez más vital, especialmente para los sistemas de inteligencia artificial (IA) que dependen de entradas de datos precisos y en tiempo real. El DKG está diseñado para abordar estos desafíos convirtiendo los datos en Activos de Conocimiento listos para la IA, verificables y accesibles a través de una red descentralizada de nodos.

Fuente: whitepaper de origintrail

El DKG de OriginTrail es una red de código abierto estructurada en tres capas interconectadas que forman una pila de IA neuro-simbólica. La capa de confianza garantiza la integridad de los datos utilizando tecnología blockchain. La capa de base de conocimientos aplica la IA simbólica para estructurar y razonar sobre el conocimiento de manera efectiva. Por último, la capa de IA verificable emplea modelos de IA neural para la automatización y adaptabilidad. Juntos, proporcionan un sistema robusto para organizar, recuperar y validar información.

Una de las características más avanzadas del OriginTrail DKG es su implementación de Generación Aumentada Descentralizada (dRAG). Basado en el concepto de Generación Aumentada (RAG), dRAG mejora los sistemas de IA generativa al integrar la IA simbólica a través de un gráfico de conocimiento descentralizado. Esto permite a los sistemas obtener conocimiento relevante y verificado antes de generar respuestas, mejorando así la precisión y relevancia de las salidas de IA. dRAG es especialmente valioso porque fusiona las fortalezas de generalización de las redes neuronales con el razonamiento preciso y contextual de la IA simbólica.

Fuente: origintrail.io

Dentro del DKG, los Activos de Conocimiento sirven como la unidad central de información. Estos son contenedores de conocimiento multi-formato y propios, identificables de forma única por Localizadores de Activos Uniformes (UALs). La propiedad se gestiona a través de NFTs, lo que permite un control seguro y la monetización de datos. La capacidad de descubrimiento es inherente en su estructura, utilizando principios de datos vinculados y permitiendo conexiones en todo internet. La verificabilidad se garantiza a través de pruebas criptográficas basadas en árboles de Merkle registradas en cadena, lo que hace que cada activo sea auditable y resistente a manipulaciones.

Los sistemas de inteligencia artificial y agentes pueden acceder a estos Activos de Conocimiento con precisión, utilizando métodos de consulta simbólicos y neuronales. Ya sea alimentando chatbots, agentes autónomos o grandes modelos de lenguaje, el DKG proporciona una base transparente y rastreable para la inteligencia artificial. Cada activo puede ser consultado, verificado e integrado, formando una red de fuentes de datos interoperables y fiables que respaldan aplicaciones de inteligencia artificial confiables.

En última instancia, el DKG de OriginTrail redefine la utilidad de los datos en la era Web3 y de la IA al transformar el conocimiento en una clase de activo descentralizada, propia y verificable. Forma la columna vertebral de un Internet Verificable para la IA, asegurando que tanto los humanos como las máquinas puedan acceder a información precisa y confiable en tiempo real, con garantías de procedencia, propiedad e integridad.

NeuroWeb

En el centro de la evolución de la infraestructura de OriginTrail se encuentra el NeuroWeb, una blockchain de Capa 1 diseñada para mejorar la economía del conocimiento descentralizado a través de una estrecha integración con grafos de conocimiento e inteligencia artificial. NeuroWeb funciona como un centro de innovación multichain, alineado con los principios de neutralidad, inclusión y usabilidad. Construido utilizando el marco Substrate y asegurado por Polkadot, admite la compatibilidad con EVM, lo que lo hace interoperable con Ethereum y otras redes de Máquina Virtual Ethereum (EVM). A través de estas integraciones, NeuroWeb facilita una expansión fluida del Grafo de Conocimiento Descentralizado (DKG) de OriginTrail a través de ecosistemas.

Origen: origintrail.io

El NeuroWeb está gobernado por la comunidad de OriginTrail y alimentado por el token NEURO. Este token de utilidad nativo respalda las funciones económicas y de gobernanza principales de la plataforma, incluida la incentivación de los participantes en la red, el staking y la extracción de conocimiento. El DKG V6 fue implementado en NeuroWeb, marcando un paso crucial hacia la construcción de IA verificable al permitir infraestructuras de datos descentralizadas y escalables en los ecosistemas de blockchain. A través del DKG V6, los Activos de Conocimiento interconectados pueden ser desarrollados y mantenidos en múltiples redes, incluidas las parachains de Polkadot y las cadenas compatibles con EVM.

Una de las innovaciones definitorias de NeuroWeb es su soporte para la generación aumentada de recuperación descentralizada (dRAG), un marco que mejora los modelos de IA generativa con conocimiento externo confiable. A medida que se expande la cantidad de conocimiento disponible en el DKG, dRAG se vuelve más efectivo. Para impulsar este crecimiento, NeuroWeb permite la minería de conocimiento, un mecanismo incentivado que permite a las personas u organizaciones crear, validar y compartir activos de conocimiento dentro de "paranets" específicos.

Paranets son segmentos temáticos o específicos de dominio de la DKG que pueden ser creados y gestionados de forma autónoma. Los operadores de estos paranets pueden proponer estructuras de recompensa a través de gobernanza descentralizada, definiendo cómo se distribuyen las emisiones de tokens NEURO. Las recompensas pueden incentivar tareas como validación de ontologías, provisión de servicios de IA o curación de datos. Estos mecanismos de gobernanza dinámica garantizan que NeuroWeb siga siendo adaptable, fomentando espacios de datos tanto amplios como de nicho según las necesidades cambiantes de la comunidad.

Es crucial que el sistema de incentivos de NeuroWeb apoye la minería de conocimientos tanto manual como autónoma. En las primeras etapas, los participantes recopilan y estructuran conocimientos manualmente. A medida que los datos dentro de una paranet maduran, están anotados y cumplen con estándares ontológicos, los sistemas de IA pueden emplear el razonamiento deductivo e inductivo para generar nuevos conocimientos de forma autónoma. El razonamiento deductivo sigue reglas lógicas para derivar ideas a partir de conocimientos existentes, mientras que el razonamiento inductivo, potenciado por herramientas como las Redes Neuronales de Grafos (GNN), identifica patrones para hacer inferencias y predicciones probabilísticas.

La convergencia del DKG, NeuroWeb y la IA a través del marco dRAG introduce una nueva era de creación autónoma de conocimiento. Los activos de conocimiento se vuelven dinámicamente interconectados, continuamente verificados a través de pruebas criptográficas y enriquecidos cada vez más a través de la inferencia de IA. Esta simbiosis mejora la integridad, relevancia y utilidad de los sistemas de IA, alineándolos con los valores de transparencia, control del usuario y descentralización de Web3.

Casos de uso de OriginTrail

OriginTrail aprovecha su Grafo de Conocimiento Descentralizado (DKG) para abordar desafíos del mundo real en múltiples sectores. Al permitir el intercambio de datos verificables y confiables, OriginTrail capacita a las organizaciones para construir sistemas más seguros, eficientes y transparentes en industrias críticas.

1. Internet más seguro en la era de la IA: OriginTrail está abordando las crecientes preocupaciones en torno a deepfakes, violaciones de la propiedad intelectual y contenido ilícito como CSAM al introducir una infraestructura de datos confiable. A medida que la IA evoluciona, también lo hacen sus riesgos, especialmente con la producción masiva de desinformación y medios dañinos. OriginTrail apoya un internet verificable al permitir transparencia, propiedad y confianza. Al fomentar un ecosistema descentralizado, resistente a la censura e interoperable para contenido digital, potencia la innovación ética y protege tanto a individuos como a instituciones en un paisaje en línea cada vez más impulsado por la IA.
2. Integridad de la Ciencia y la Investigación Descentralizada: OriginTrail está liderando la ciencia descentralizada (DeSci) para abordar problemas como la desinformación, el sesgo en las publicaciones y la publicación predadora. Al transformar los datos en Activos de Conocimiento verificables e interconectados, los investigadores pueden acceder a información precisa y rastreable con una procedencia clara. Proyectos como SciGraph utilizan el DKG para conectar datos y habilitar la generación de hipótesis impulsada por IA, apoyando un entorno de investigación más transparente y colaborativo. Esto permite a la comunidad científica construir confianza, mejorar la reproducibilidad y desbloquear avances más rápidos y creíbles en campos como la ciencia climática y la atención médica.
3. Cadenas de suministro transparentes: Las cadenas de suministro globales a menudo son opacas, lo que plantea preocupaciones sobre la sostenibilidad, los derechos humanos y la seguridad de los productos. El DKG de OriginTrail permite compartir de forma segura y preservando la privacidad datos verificados a través de redes, promoviendo la trazabilidad y la colaboración. Ya está en uso por importantes iniciativas, como la Red de Auditoría de Cumplimiento de Proveedores (SCAN), con miembros que incluyen a Walmart y Costco. A través de los Activos de Conocimiento, OriginTrail apoya los estándares ESG, reduce la duplicación de auditorías y garantiza el cumplimiento normativo, fomentando así ecosistemas comerciales éticos, sostenibles y eficientes.
4. Infraestructura Inteligente y Construcción: En la construcción, OriginTrail aborda la falta de datos de construcción confiables, lo que obstaculiza la sostenibilidad y la seguridad. Su sistema de gráficos descentralizado garantiza registros verificables para proyectos, materiales y cumplimiento. Utilizado en el proyecto BuildChain, la tecnología de OriginTrail se integra con el Libro de Registro de Construcción Digital de la UE, lo que permite a todos los involucrados, arquitectos, contratistas, propietarios, acceder a datos de construcción en tiempo real y a prueba de manipulaciones. Esto mejora la eficiencia, aumenta la preparación para desastres y sienta las bases para una infraestructura más inteligente, más verde y más responsable.

Características principales de OriginTrail

Redes Paraguas Autónomas

Los Paranets son subredes operadas de forma independiente dentro del Gráfico de Conocimiento Descentralizado (DKG), creadas y gestionadas por individuos, organizaciones o DAOs. Cada paranet incluye su propio conjunto seleccionado de Activos de Conocimiento, servicios de IA y estructuras de recompensa para incentivar a los colaboradores. Estos activos pueden centrarse en temas específicos, como datos de entrenamiento LLM, redes sociales, Industria 4.0 o informes de empresas públicas. Los Paranets utilizan dRAG (Generación con Recuperación Descentralizada) para recopilar información precisa de fuentes públicas y privadas en todo el DKG. Sus características, incluidas las reglas de ontología, los formatos de datos y los incentivos de crecimiento, son definidas por los operadores de los Paranets. Cada paranet se ejecuta en una cadena de bloques compatible, lo que permite la interoperabilidad global dentro del DKG. La naturaleza modular y sin permisos de los Paranets capacita a cualquier persona para contribuir con conocimientos de confianza, lo que permite que los sistemas de IA escalen en inteligencia y especificidad. Esta estructura alimenta un modelo descentralizado y colaborativo para la generación de datos y la optimización de la IA en diversas industrias y ámbitos.

Fuente: libro blanco de origintrail

Armonía Neuro-Simbólica

OriginTrail fomenta una sinergia única entre sistemas de IA simbólicos y neuronales, combinando grafos de conocimiento basados en hechos con las capacidades generativas de grandes modelos de lenguaje. Este modelo híbrido, conocido como IA neuro-simbólica, permite a los sistemas razonar y crear, utilizando datos estructurados y verificables para respaldar resultados imaginativos y creativos. La capa simbólica (potenciada por el DKG) garantiza la integridad, trazabilidad y propiedad de los datos, proporcionando una base fáctica sólida. Mientras tanto, la capa neuronal (como LLMs) agrega creatividad dinámica y multimodal a través de texto, imagen y audio. Esta arquitectura permite a los usuarios seleccionar sus modelos de IA preferidos e integrarlos con fuentes de datos fiables. Ya sea diseñando asistentes de IA o construyendo tuberías avanzadas de aprendizaje automático, los desarrolladores se benefician del equilibrio de OriginTrail entre estructura e innovación. El sistema ofrece composabilidad y control sin comprometer el poder adaptativo de las redes neuronales, lo que permite una IA escalable, transparente y no solo inteligente, sino también responsable e inclusiva.

Fuente: origintrail.io

ChatDKG

ChatDKG es una plataforma amigable para los constructores que transforma sus datos en Activos de Conocimiento utilizables y verificables, lo que permite el desarrollo de aplicaciones confiables impulsadas por IA. Estos activos se crean en el Grafo de Conocimiento Descentralizado (DKG) de OriginTrail, asegurando la procedencia de los datos y brindando a los creadores un control total sobre la visibilidad y el uso. Una vez que los activos están en funcionamiento, los desarrolladores pueden implementar agentes de IA con un comportamiento predecible, mejorado por integraciones con los principales modelos de IA, incluidos OpenAI, Microsoft Copilot, Llama Index y Hugging Face. ChatDKG también permite a los usuarios lanzar nuevas parnets, estableciendo hubs de conocimiento de nicho que pueden recibir incentivos de la red. Para fomentar el crecimiento del ecosistema, ChatDKG incluye mecanismos para solicitar incentivos por cada Nuevo Activo de Conocimiento relevante agregado. Esto no solo aumenta la calidad y la cantidad de activos, sino que también sostiene una economía de datos confiables y agentes confiables. Ya sea que esté construyendo un motor de búsqueda, una herramienta de análisis o un chatbot de IA, ChatDKG simplifica el proceso, ofreciendo un puente entre sus datos y sistemas inteligentes y autónomos.

Fuente: chatdkg.ai

Agentes de IA en Acción

ChatDKG de OriginTrail permite aplicaciones de IA del mundo real en diversas industrias a través de agentes inteligentes que operan con conocimientos verificados. Un ejemplo es PolkaBot.ai, una herramienta educativa impulsada por IA adaptada al ecosistema de Polkadot. Utiliza Activos de Conocimiento curados por la comunidad para ofrecer ideas confiables y recursos de aprendizaje. En el sector alimentario, Perutnina Ptuj utiliza IA descentralizada para mejorar la confianza del consumidor al verificar la autenticidad del producto en cada punto de contacto. De manera similar, ChatDKG potencia agentes inteligentes en el sector de la construcción de Europa, asistiendo a los constructores con datos confiables y cumplimiento. En el sector aeroespacial, OriginTrail está detrás de una iniciativa financiada por la UE que avanza en el Pasaporte de Producto Digital, ayudando a las industrias a mejorar la trazabilidad y la capacidad de respuesta a eventos imprevistos. Estos casos de uso demuestran el potencial diverso de ChatDKG, que va desde mejorar la participación del usuario hasta garantizar la seguridad de los datos y facilitar soluciones regulatorias escalables. Cada agente de IA está vinculado a datos verificables en el DKG, garantizando confiabilidad, auditabilidad y autonomía, redefiniendo en última instancia el futuro de la colaboración entre humanos y máquinas en industrias críticas.

Origen: chatdkg.ai

Nodo Principal

El nodo central es la columna vertebral del DKG, asegurando la red y ganando recompensas TRAC de la actividad de datos globales. Al apostar un mínimo de 50,000 TRAC, los operadores ayudan a mantener la resiliencia, seguridad y confiabilidad de la red. Los nodos centrales alojan Activos de Conocimiento públicos y participan en la distribución de recompensas basadas en el uso global del DKG. Pueden aumentar aún más las ganancias a través de la participación delegada, donde otros tenedores de TRAC contribuyen a la participación del nodo. Es importante destacar que el nodo central incluye todas las características del nodo periférico, proporcionando las mismas herramientas para construir IA verificable, al mismo tiempo que agrega soporte de infraestructura crítica para la creciente economía del conocimiento.

Fuente: origintrail.io

Nodo de borde

El nodo Edge es una puerta de enlace fácil de usar al Gráfico de Conocimiento Descentralizado (DKG) de OriginTrail, que permite a los desarrolladores construir aplicaciones de IA verificables y confiables. A través de una interfaz simplificada o API, los usuarios pueden cargar diversos formatos de datos, como PDF, documentos de Word o contenido web, y convertirlos en Activos de Conocimiento semánticamente ricos. Los nodos Edge ofrecen un control total sobre la privacidad de los datos, permitiendo compartir selectivamente en el DKG. Con soporte incorporado para Generación Aumentada de Recuperación Descentralizada (dRAG), los usuarios pueden interactuar con el conocimiento directamente o a través de un asistente de IA. Las opciones flexibles de integración de IA permiten el despliegue de modelos locales o conexiones de servicios externos, logrando un equilibrio entre la privacidad y la escalabilidad.

Origen: origintrail.io

¿Qué es la moneda TRAC?

TRAC es el token nativo que impulsa el Gráfico de Conocimiento Descentralizado de OriginTrail y su ecosistema. Su suministro total cuenta con 500 millones de unidades, la mayoría de las cuales (499.4 millones) ya están en circulación (abril de 2025).

A medida que OriginTrail se expande para abordar los desafíos de la desinformación, la inteligencia artificial descentralizada y la infraestructura Web3, TRAC desempeña un papel central en incentivar, asegurar y habilitar operaciones en toda la red. Cada vez que se crea un Activo de Conocimiento en el DKG, consume recursos de la red. TRAC se utiliza para pagar este servicio, actuando como la tarifa de acceso para publicar y actualizar activos dentro del sistema. Aunque TRAC no se utiliza directamente como gas en todas las cadenas, ya que eso depende de la cadena de bloques (por ejemplo, ETH en Ethereum o NEURO en NeuroWeb), sigue siendo un activo de pago e incentivo fundamental en toda la infraestructura de OriginTrail.

Los nodos dentro del DKG compiten para proporcionar servicios de publicación y ganar tarifas TRAC. Su éxito depende de la calidad del servicio, la cantidad de TRAC apostado y las configuraciones relacionadas con el parámetro. Debido a que el apostado de TRAC determina qué nodos pueden participar y ganar, la delegación de TRAC ha surgido como una función esencial de la red. Cualquier titular de TRAC puede delegar tokens a un Nodo Principal y ganar recompensas proporcionales. Este sistema de apostado delegado fortalece la seguridad y la resistencia del DKG al asegurar que los nodos estén adecuadamente incentivados y penalizados si se comportan mal. El apostado de TRAC asegura efectivamente la fiabilidad de la red y la alineación económica entre los participantes.

Lanzado como un token ERC-20 en Ethereum en 2018, la utilidad de TRAC ha crecido significativamente desde entonces. Además de utilizarse para el staking de nodos y las operaciones de Knowledge Asset, sirve como un medio de transferencia de valor dentro del ecosistema de OriginTrail. La distribución de tokens está estructurada de la siguiente manera: el 50% se asignó a la preventa y la venta masiva, el 20% al desarrollo futuro, el 18% a los fundadores y contribuyentes previos a la ICO, el 5% al equipo y asesores, el 5% al pool de liquidez y el 2% a las recompensas. Esta asignación respalda el crecimiento a largo plazo, los incentivos de red y la participación descentralizada en el ecosistema.

Fuente: medium.com/origintrail

¿Es TRAC una Buena Inversión?

TRAC se beneficia de una gran utilidad dentro del ecosistema OriginTrail, sirviendo como el motor económico para el Grafo de Conocimiento Descentralizado (DKG), que aborda problemas urgentes como la transparencia y la desinformación en la IA. Su modelo de participación delegada y su integración con empresas del mundo real añaden credibilidad. Sin embargo, el proyecto enfrenta el desafío de la adopción más allá de los sectores de nicho. Su complejidad técnica y su dependencia de la convergencia a largo plazo de Web3 y la IA pueden limitar la tracción a corto plazo. La volatilidad del mercado y la limitada conciencia general también representan riesgos para el éxito más amplio de TRAC y su potencial apreciación de valor.

¿Cómo poseer TRAC?

Para poseer TRAC, puedes utilizar los servicios de un intercambio de criptomonedas centralizado. Comienza por creando una cuenta de Gate.io, y consígalo verificado y financiado. Entonces estará listo para seguir los pasos para comprar TRAC.

Noticias sobre OriginTrail

Según lo informado en el blog oficial de OriginTrail, el ecosistema presentó su hoja de ruta para 2025, poniendo en primer plano el lanzamiento de Impact Base: Gaia y la implementación del hito DKG V8. Esta actualización acelera la inteligencia artificial neuro-simbólica colectiva con herramientas escalables como Nodos Edge, repositorios de conocimiento privado e inferencia autónoma. La hoja de ruta también presenta el Programa de Tesorería Programática Colectiva (CPT) de 60 millones de TRAC para recompensar a los contribuyentes del ecosistema. Con avances en privacidad, integración de IA y minería de conocimiento verificable, OriginTrail continúa evolucionando como la capa fundamental para un internet confiable, descentralizado y alimentado por IA.

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