A Aliança de Superinteligência Artificial apresenta a DevNet para aplicações de blockchain nativas de IA

Fonte: Amarelo Título Original: A Aliança de Superinteligência Artificial apresenta DevNet para aplicações de blockchain nativas de IA

Link Original:

Introdução

A Aliança de Superinteligência Artificial lançou a DevNet pública de ASI:Chain, oferecendo acesso antecipado a desenvolvedores a uma infraestrutura blockDAG de Camada 1 projetada especificamente para a coordenação de agentes autónomos e aplicações de inteligência artificial geral descentralizada.

SingularityNET Foundation e os seus parceiros Fetch.ai e CUDOS apresentaram tanto o ASI:Chain DevNet como o Hyperon AGI Framework Alpha 1. O momento aponta para um ponto de viragem crítico em que os agentes autónomos estão a passar de projetos de investigação para sistemas em produção em operações empresariais.

Dr. Ben Goertzel, CEO da SingularityNET e da ASI Alliance, apresentou o lançamento como uma resposta às limitações fundamentais das plataformas blockchain existentes. A arquitetura da ASI:Chain oferece uma abordagem inovadora para resolver o trilema da blockchain.

A rede alcança escalabilidade através de uma arquitetura fragmentada (sharded) com diferentes mecanismos de consenso otimizados para fins específicos: os shards de alta frequência para trading utilizam um mecanismo, enquanto as redes malhadas para regiões com conectividade à internet pouco fiável empregam outro.

Inovações Técnicas Chave

ASI:Chain se distingue por três inovações técnicas chave que abordam restrições que surgiram na infraestrutura de IA: gargalos de computação, vulnerabilidades de segurança resultantes de uma excessiva centralização e preocupações sobre a soberania dos dados.

A plataforma combina a arquitetura blockDAG com MeTTa, uma linguagem de programação desenvolvida ao longo de anos pela SingularityNET como parte do framework Hyperon AGI. MeTTa permite que os desenvolvedores implementem padrões de raciocínio complexos e lógica “agentic” diretamente on‑chain, graças ao seu enfoque em computações declarativas e funcionais sobre grafos de conhecimento.

Os contratos inteligentes na MeTTa são amplamente compilados em Rholang, uma linguagem pioneira na blockchain RChain e otimizada matematicamente para o processamento concorrente e sistemas distribuídos. A base de Rholang no cálculo rho fornece o primeiro modelo de computação concorrente com reflexão, garantindo que os agentes autónomos possam executar ações coordenadas em escala.

A compilação também produz operações de grafos em grande escala que são executadas sobre MORK, o Kernel de Redução Óptima de MeTTa. MORK funciona como um motor de processamento de hipergrafos de última geração e uma máquina virtual especializada, multithread e baseada em zipper, proporcionando o que os desenvolvedores descrevem como uma das tecnologias de base de dados em memória (in‑RAM) mais eficientes disponíveis atualmente.

Acesso ao DevNet

A fase DevNet oferece acesso antecipado a desenvolvedores para coletar feedback do mundo real antes de passar para testnet. Em vez de depender de simulações, os desenvolvedores podem implantar aplicações em um ambiente ao vivo, validar o modelo de consenso blockDAG, realizar testes de estresse da infraestrutura sob cargas reais e fornecer comentários críticos para aperfeiçoar o ecossistema.

Por que é Importante

O lançamento responde a uma crescente desalineação entre a adoção empresarial de agentes autónomos e a infraestrutura blockchain disponível. A Gartner prevê que em um prazo de 36 meses o software empresarial que incorpore IA agentic ascenderá a 33 por cento, em comparação com menos de 1 por cento em 2024. A maioria das grandes empresas já implementou soluções baseadas em agentes para fluxos de trabalho de produção em finanças, cadeia de suprimentos e operações.

As blockchains tradicionais foram projetadas para transferências de tokens e contratos inteligentes básicos, e carecem de suporte nativo para a orquestração de agentes de alto desempenho e padrões de raciocínio dinâmico. Também carecem da infraestrutura modular necessária para serviços de IA descentralizados em grande escala.

A arquitetura fragmentada de ASI:Chain permite mecanismos de consenso personalizáveis e camadas de execução modulares adaptadas a diferentes cargas de trabalho de IA. A plataforma oferece aos desenvolvedores documentação completa, acesso a repositórios no GitHub, um explorador de blocos para a visibilidade das transações e um faucet que distribui tokens de teste ASI.

A aliança posicionou-se como a maior entidade independente e de código aberto em pesquisa e desenvolvimento de IA descentralizada. A pilha técnica tem como objetivo acelerar o avanço em direção a uma AGI descentralizada e, em última instância, em direção à Superinteligência Artificial.

Reflexões Finais

O lançamento do DevNet ocorre em um momento em que o desenvolvimento de IA centralizada enfrenta crescentes preocupações sobre a concentração do poder computacional e da autoridade na tomada de decisões. A abordagem descentralizada da ASI:Chain oferece uma infraestrutura alternativa na qual sistemas de IA independentes podem cooperar de forma segura e aberta.

O Dr. Goertzel destacou que o framework está orientado para a inteligência aberta e para agentes autónomos, mais do que para simples chatbots ou ferramentas de software. O Hyperon AGI Framework fornece um espaço para que desenvolvedores e pesquisadores experimentem e colaborem na construção da próxima geração de sistemas inteligentes, utilizando uma variedade de abordagens: redes neuronais profundas, mas também sistemas lógicos, aprendizado evolutivo e qualquer outra coisa que a sua imaginação conceba.

As ferramentas de configuração de nós validadores e de shards estão disponíveis para aqueles que desejam participar como operadores de rede. A aliança planeja testes comunitários mais amplos à medida que ASI:Chain avança para um acesso público mais amplo, com iterações rápidas de Hyperon baseadas no feedback dos desenvolvedores que impulsionarão o roteiro.

Os fundamentos técnicos baseiam-se em décadas de pesquisa em cálculos de processos móveis, design de arquiteturas cognitivas e programação de sistemas distribuídos, que agora entram numa fase crítica de testes com implementações de desenvolvedores em ambientes reais.