El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están transformando el mundo de manera sin precedentes. Las aplicaciones de aprendizaje automático están en todas partes, desde coches autónomos hasta asistentes inteligentes, desde diagnósticos médicos hasta entretenimiento. Sin embargo, a pesar de los avances rápidos e innovaciones en este campo, aún existen muchos desafíos y limitaciones que obstaculizan el pleno potencial del aprendizaje automático.

Uno de los principales desafíos es la naturaleza centralizada y compartimentada de las plataformas y sistemas de aprendizaje automático. La mayoría de los modelos y datos de aprendizaje automático están controlados por unas pocas grandes corporaciones e instituciones, lo que genera problemas como la privacidad de los datos, la seguridad, el sesgo y el acceso. Además, la mayoría de los modelos de aprendizaje automático se entrenan de forma aislada, sin beneficiarse de la inteligencia colectiva y la diversidad de otros modelos y fuentes de datos.

Bittensor es un protocolo peer-to-peer que tiene como objetivo crear una red global, descentralizada e incentivada de aprendizaje automático. Bittensor permite que los modelos de aprendizaje automático se entrenen de forma colaborativa y sean recompensados según el valor informativo que ofrecen al colectivo. Bittensor también proporciona acceso abierto y participación para cualquier persona que desee unirse a la red y contribuir con sus modelos y datos de aprendizaje automático.

¿Qué es Bittensor?

Bittensor es un protocolo peer-to-peer para subredes descentralizadas centradas en el aprendizaje automático. Una subred es un grupo de nodos que ofrecen servicios especializados de aprendizaje automático a la red, como texto, imagen, audio, video, etc. Por ejemplo, una subred de texto puede proporcionar servicios de procesamiento del lenguaje natural, como traducción, resumen, análisis de sentimientos, etc.

La visión de Bittensor es crear una red global, descentralizada e incentivada de aprendizaje automático donde cualquiera puede unirse y contribuir con sus modelos y datos de aprendizaje automático, y ser recompensado según el valor informativo que ofrecen al colectivo. Bittensor tiene como objetivo superar las limitaciones y desafíos de las plataformas y sistemas actuales de aprendizaje automático, como la centralización, los silos, la privacidad, la seguridad, el sesgo y el acceso.

¿Cómo funciona Bitensor?

Bittensor es una red descentralizada que revoluciona la forma en que se crean, comparten e incentivan los modelos de aprendizaje automático. Opera de igual a igual, formando un ecosistema global donde los modelos de IA colaboran para formar una red neuronal. Esta sección analiza los mecanismos que hacen que Bittensor funcione de manera efectiva.

Consenso de Yuma

En el corazón de la operación de Bittensor se encuentra el Consenso de Yuma. Este mecanismo de consenso está diseñado para permitir a los propietarios de subredes escribir sus propios mecanismos de incentivos, lo que permite a los validadores de subredes expresar sus preferencias subjetivas sobre lo que la red debería aprender. El Consenso de Yuma funciona recompensando a los validadores de subredes con dividendos por producir evaluaciones de valor de minero que se alinean con las evaluaciones subjetivas producidas por otros validadores de subredes, ponderadas por la participación. Esto asegura que ningún grupo tenga un control completo sobre lo que se aprende y mantiene una gobernanza descentralizada en toda la red.

Mezcla de Expertos (MoE)

Otro mecanismo clave es el modelo de Mezcla de Expertos (MoE). En este modelo, Bittensor utiliza múltiples redes neuronales, cada una especializándose en un aspecto diferente de los datos. Estos modelos expertos colaboran cuando se introduce nuevos datos, combinando su conocimiento especializado para generar una predicción colectiva. Este enfoque permite a Bittensor abordar problemas complejos de manera más efectiva de lo que podría hacerlo cualquier modelo individual.

Mecanismos de Incentivos

Bittensor también cuenta con una estructura de mecanismo de incentivos única. Cada subred dentro de Bittensor tiene su propio mecanismo de incentivos, que impulsa el comportamiento de los mineros de subred y rige el consenso entre los validadores de subred. Estos mecanismos son análogos a las funciones de pérdida en el aprendizaje automático, dirigiendo el comportamiento de los mineros de subred hacia resultados deseables e incentivando la mejora continua y resultados de alta calidad.

Prueba de Inteligencia

La Prueba de Inteligencia es un mecanismo de consenso único utilizado por Bittensor. Recompensa a los nodos dentro de la red por contribuir con valiosos modelos de aprendizaje automático y salidas. A diferencia de los mecanismos tradicionales de Prueba de Trabajo (PoW) o Prueba de Participación (PoS) que se basan en el poder computacional o la participación financiera, la Prueba de Inteligencia prioriza las contribuciones intelectuales de los nodos. Esto alinea el sistema de recompensas de la red con su misión principal de avanzar en la inteligencia de máquinas.

Los nodos en la red de Bittensor deben registrarse y participar en el proceso de consenso. Lo hacen resolviendo un desafío de prueba de trabajo (POW) o pagando una tarifa. Una vez registrados, forman parte de una subred y contribuyen a la inteligencia colectiva de la red. Los validadores luego evalúan el valor de los modelos de aprendizaje automático y las salidas proporcionadas por estos nodos, garantizando la calidad y la integridad de los activos intelectuales de la red.

Este mecanismo es central para la visión de Bittensor de un mercado descentralizado de aprendizaje automático, donde la inteligencia es la moneda principal y la innovación se incentiva continuamente. Representa un cambio significativo de los mecanismos tradicionales de consenso de blockchain, centrándose en el avance de las tecnologías de IA y aprendizaje automático.

Subredes

Las subredes son los bloques de construcción de Bittensor, funcionando como mercados descentralizados de productos básicos bajo un sistema de tokens unificado. Cada subred tiene un dominio o tema específico y consta de nodos registrados y modelos de aprendizaje automático asociados. Los validadores dentro de estas subredes desempeñan un papel crucial en mantener la integridad y calidad de los datos y modelos intercambiados dentro de la red.

Juntos, estos mecanismos aseguran que Bittensor siga siendo una plataforma descentralizada, colaborativa e innovadora para el desarrollo de modelos de IA y aprendizaje automático. Al incentivar la participación y aprovechar la inteligencia colectiva de su red, Bittensor se sitúa en la vanguardia de la tecnología de aprendizaje automático descentralizado.

Componentes de Bittensor

Bittensor es una red descentralizada que conecta modelos de aprendizaje automático en lugar de computadoras o servidores. Estos modelos, llamados neuronas, ofrecen servicios especializados de aprendizaje automático a la red, como texto, imagen, audio, video, etc. Las neuronas se organizan en grupos llamados subredes, que definen el mecanismo de incentivos y el dominio de tareas para cada subred.

Bittensor utiliza cuatro componentes principales: la cadena de bloques, las neuronas, las sinapsis y el metagrafo para habilitar el protocolo de aprendizaje automático descentralizado. Veamos cada uno de estos componentes y cómo funcionan juntos.

La Cadena de Bloques

La cadena de bloques de Bittensor se basa en el marco de trabajo Substrate, que permite la interoperabilidad y escalabilidad. La cadena de bloques registra las transacciones e interacciones entre los nodos en la red, así como las reglas de gobernanza y consenso. La cadena de bloques también permite la creación y distribución del token $TAO, que es la moneda nativa de Bittensor.

Los Neuronas

Las neuronas son los nodos en la red que ejecutan modelos de aprendizaje automático y ofrecen servicios de aprendizaje automático a la red. Cada neurona tiene una identidad única y una clave pública, que están registradas en la cadena de bloques. Cada neurona también tiene un archivo de configuración que especifica el tipo de modelo de aprendizaje automático, los formatos de entrada y salida, el número de puerto y otros parámetros.

Las Sinapsis

Las sinapsis son las conexiones entre las neuronas que permiten el intercambio de información y la colaboración. Cada sinapsis tiene un peso que representa la fuerza y calidad de la conexión. Los pesos son determinados por el metagrafo, que es la inteligencia colectiva de la red. Las sinapsis también tienen un costo y una recompensa, que están denominados en tokens $TAO. El costo es la cantidad de $TAO que una neurona paga a otra neurona por usar su servicio de aprendizaje automático. La recompensa es la cantidad de $TAO que una neurona recibe de otra neurona por proporcionar su servicio de aprendizaje automático.

La Metagrafía

El metagrafo representa la topología y dinámica de la red, así como la calidad y la reputación de las neuronas. El metagrafo es un grafo dirigido, donde los nodos son las neuronas y las aristas son las sinapsis. El metagrafo se actualiza periódicamente mediante un mecanismo de consenso, que considera las transacciones, interacciones y retroalimentación entre las neuronas. El metagrafo determina los pesos de las sinapsis, que afectan el costo y la recompensa de las sinapsis, así como la clasificación y visibilidad de las neuronas. El metagrafo también permite la gobernanza de la red, ya que las neuronas pueden votar sobre propuestas y cambios utilizando sus tokens TAO.

La Carta de Delegado de Bittensor

El Bittensor Delegate Charter es un documento fundamental que describe los principios rectores y compromisos de las entidades e individuos que participan en la red Bittensor. Es una declaración de la Fundación Opentensor y otros firmantes que comparten la visión de un paisaje de IA descentralizado. Aquí están los principios fundamentales del estatuto:

• Contrapunto al Control Centralizado: La carta enfatiza los peligros del control centralizado sobre la IA, abogando por la distribución de poder para prevenir el abuso y el sesgo. Asegura que la gobernanza de la IA debería estar en manos de muchos, no de unos pocos.
• Consenso de preferencia descentralizada: Los firmantes se comprometen a oponerse al mal uso de la IA y promover su aplicación ética. Se comprometen a descentralizar el control sobre las preferencias de la IA, aprovechando la sabiduría humana colectiva para navegar las complejas preguntas planteadas por la tecnología de IA.
• Propiedad abierta: La carta apoya la acumulación de propiedad abierta y sin permisos para los contribuyentes a la red de Bittensor. Este principio garantiza que la mayor cantidad de personas posible puedan acceder, influir y tener una participación en el desarrollo de la inteligencia artificial.
• Desarrollo de código abierto: la carta considera el desarrollo de código abierto como un imperativo moral, permitiendo a las personas controlar su propio destino en el futuro de la IA.

El Bittensor Delegate Charter no es solo un conjunto de ideales, sino un compromiso con un futuro de IA descentralizado, abierto y equitativo, donde el poder está distribuido y el potencial de la IA se aprovecha para el bien común.

Cómo Bittensor habilita modelos de aprendizaje automático

Bittensor permite que los modelos de aprendizaje automático se capaciten de forma colaborativa y sean recompensados según el valor informativo que ofrecen al colectivo. Esto se logra mediante el siguiente proceso:

• Un consumidor que desea acceder a un servicio de aprendizaje automático envía una consulta a la red, junto con un pago en tokens TAO.
• La red dirige la consulta a la subred apropiada en función del tipo y formato de la consulta.
• La subred selecciona las mejores neuronas para responder a la consulta en función de su reputación y disponibilidad.
• Las neuronas seleccionadas procesan la consulta y devuelven sus respuestas, junto con una prueba de trabajo.
• El consumidor recibe las respuestas y elige la mejor basándose en sus preferencias y criterios.
• El consumidor paga al neurona que proporciona la mejor respuesta y opcionalmente da retroalimentación a la red.
• La red actualiza la metagrafía en función de las transacciones, interacciones y comentarios, y distribuye las recompensas y penalizaciones a las neuronas correspondientes.

Tipos de tareas de aprendizaje automático y aplicaciones que se pueden realizar en Bittensor

Bittensor puede soportar una amplia gama de tareas y aplicaciones de aprendizaje automático, como generación de texto o imágenes, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, etc. Algunos ejemplos de los tipos de servicios de aprendizaje automático que se pueden realizar en Bittensor son:

• Texto de aviso: Un consumidor puede enviar un aviso de texto, como una oración o un párrafo, y recibir una completación de texto, como una historia o un ensayo, de la red.
• Descripción de la imagen: Un consumidor puede enviar una imagen y recibir una leyenda que describe el contenido de la imagen desde la red.
• Reconocimiento de voz: Un consumidor puede enviar un clip de audio y recibir una transcripción que convierte el discurso en texto, desde la red.
• Reconocimiento facial: Un consumidor puede enviar una imagen facial y recibir un nombre o una etiqueta que identifica a la persona en la imagen, desde la red.

Estos son solo algunos ejemplos de tareas y aplicaciones de aprendizaje automático que se pueden realizar en Bittensor. Las posibilidades son infinitas, ya que se pueden crear y agregar nuevas subredes y modelos a la red, ampliando el alcance y la diversidad de los servicios de aprendizaje automático disponibles.

¿Cómo funcionan las subredes?

Fuente: Documento del desarrollador de Bittensor

Las subredes son el núcleo del ecosistema de Bittensor. Las subredes son grupos de neuronas que ofrecen servicios especializados de aprendizaje automático a la red, como texto, imagen, audio, video, etc. Las subredes también definen el mecanismo de incentivos y el dominio de tareas para cada grupo. Las subredes permiten la creación de varios mercados descentralizados de productos básicos, o competencias, que se encuentran bajo un sistema de tokens unificado.

El Rol y la Función de Subredes

Las subredes juegan un papel crucial en la red Bittensor, ya que proporcionan las siguientes funciones:

• Las subredes permiten la división del trabajo y la especialización entre las neuronas. Cada subred se centra en un tipo específico de servicio de aprendizaje automático, como la generación de texto, la descripción de imágenes, el reconocimiento de voz, el reconocimiento facial, etc. Esto permite que las neuronas optimicen sus modelos y recursos para su dominio elegido, y ofrezcan servicios de alta calidad y eficientes a la red.
• Las subredes permiten la creación de mecanismos de incentivos personalizados para cada grupo de neuronas. Cada subred puede diseñar e implementar su propio sistema de recompensas y penalizaciones, basado en sus criterios y objetivos. Esto permite que la subred alinee los incentivos de las neuronas con los resultados deseados de la subred, y fomente la colaboración e innovación entre las neuronas.
• Las subredes facilitan la gobernanza y el consenso de la red. Cada subred tiene sus validadores, que son responsables de actualizar el metagrafo y asegurar la red. Los validadores son elegidos por los miembros de la subred, que apuestan sus tokens TAO para votar por sus candidatos preferidos. Los validadores también participan en la gobernanza de la red, proponiendo y votando cambios y actualizaciones que afectan a la red.

El Proceso de Creación y Unión de Subredes

Para crear o unirse a una subred, necesitarás tener una neurona, que es tu nodo en la red. También necesitarás tener algunos tokens de TAO, que son la moneda de la red. Puedes seguir estos pasos para crear o unirte a una subred:

• Para crear una subred, debe registrar una subred en la cadena de bloques de Bittensor pagando una tarifa en tokens de TAO. La tarifa dependerá de la demanda y oferta de subredes en la red. Puede utilizar el btcli crear subredcomando para crear una subred y especificar los parámetros y detalles de su subred, como el nombre, la descripción, el tipo, el puerto, etc. También deberá proporcionar un nombre de monedero y una contraseña, que se utilizarán para generar sus claves pública y privada de su subred. Recibirá un netuid, que es un identificador único para su subred en la red.
• Para unirte a una subred, deberás conectarte con los validadores de la subred, que son los nodos que mantienen y actualizan el metagrafo de la subred. Puedes usar el btcli unirse a la subredcomando para unirse a una subred y especificar el netuid de la subred a la que desea unirse. También deberá proporcionar un nombre de monedero y una contraseña, que se utilizarán para generar sus claves públicas y privadas de su subred. Recibirá un mensaje de confirmación que indica que se ha unido correctamente a la subred.

Los Tipos e Interacciones de Subredes

Existen diferentes tipos de subredes en la red de Bittensor, dependiendo del tipo y formato del servicio de aprendizaje automático que ofrecen. Algunos de los tipos comunes de subredes son:

• Subredes de texto: Estas subredes proporcionan servicios de procesamiento de lenguaje natural, como la generación de texto, resumen de texto, traducción de texto, análisis de sentimientos de texto, etc. Estas subredes aceptan y devuelven texto en formato de entrada y salida.
• Subredes de imágenes: Estas subredes proporcionan servicios de visión por computadora, como subtitulado de imágenes, clasificación de imágenes, segmentación de imágenes, generación de imágenes, etc. Estas subredes aceptan y devuelven imágenes como formatos de entrada y salida.
• Subredes de audio: estas subredes proporcionan servicios de procesamiento de voz y sonido, como reconocimiento de voz, síntesis de voz, traducción de voz, generación de sonido, etc. Estas subredes aceptan y devuelven clips de audio como formatos de entrada y salida.
• Subredes de video: Estas subredes proporcionan servicios de procesamiento de video y movimiento, como subtitulado de video, clasificación de video, segmentación de video, generación de video, etc. Estas subredes aceptan y devuelven videos en formato de entrada y salida.

Estos subredes pueden interactuar entre sí y con la red solicitando y proporcionando servicios de aprendizaje automático, y intercambiando información y tokens $TAO. Por ejemplo, una subred de texto puede solicitar un servicio de descripción de imágenes de una subred de imágenes enviando una imagen y pagando algunos tokens $TAO. La subred de imágenes puede devolver una leyenda para la imagen, y recibir algunos tokens $TAO como recompensa. La subred de texto puede luego usar la leyenda para su servicio, como resumen de texto o traducción.

El Token $TAO

El token $TAO es la criptomoneda nativa de la red Bittensor. Sirve varias funciones clave y propósitos dentro del ecosistema:

• Incentivización: El token $TAO se utiliza para incentivar a varios participantes en la red Bittensor. Los mineros que contribuyen con sus recursos informáticos para realizar tareas de aprendizaje automático son recompensados con $TAO por sus contribuciones. Este mecanismo de recompensa fomenta la provisión de potencia computacional a la red, lo cual es esencial para los procesos de aprendizaje automático descentralizado.
• Staking: Para participar en la red como minero y ganar recompensas, los participantes deben apostar un token $TAO. El staking sirve como una forma de garantía o "compromiso" que ayuda a garantizar que los mineros estén motivados para actuar en el mejor interés de la red. También ayuda a asegurar la red al hacer que sea costoso para cualquier participante actuar maliciosamente.
• Gobernanza: $TAO se puede utilizar en la gobernanza de la red Bittensor. Los titulares de tokens pueden proponer cambios, votar en actualizaciones de protocolo o participar en otros procesos de toma de decisiones que afecten a la red. Esto se alinea con el ethos descentralizado de la tecnología blockchain, donde el control se distribuye entre los interesados en lugar de centralizarse en una única autoridad.

La tokenómica del token $TAO está diseñada para reflejar el valor y la calidad de la red, así como para incentivar la colaboración y la innovación entre los nodos. La tokenómica del token $TAO se basa en los siguientes principios y mecanismos:

• Suministro: La cantidad máxima de tokens de TAO que existirá está limitada a 21 millones, reflejando el límite de suministro de Bitcoin para fomentar la rareza y controlar la inflación. Actualmente, alrededor de 6.39 millones de tokens de TAO están en circulación. Los tokens de TAO se generan a través de la minería, al igual que Bitcoin, con un nuevo bloque creado aproximadamente cada 12 segundos. Cada bloque recompensa con 1 token de TAO a los mineros y validadores. Según la tasa actual de creación, se añaden aproximadamente 7,200 nuevos tokens de TAO al suministro circulante diariamente, y estos se distribuyen equitativamente entre mineros y validadores. La tasa de emisión se reduce a la mitad una vez que se ha minado el 50% del suministro total. Esta 'reducción a la mitad' ocurre cada cuatro años, dado el tiempo de bloque de 12 segundos. Este proceso de reducción a la mitad continuará en cada hito del 50% subsiguiente del suministro restante hasta que se hayan circulado los 21 millones completos de tokens de TAO.
• Emisión: La emisión de tokens TAO se realiza a través de las recompensas de red, que se distribuyen a los mineros que proporcionan servicios de aprendizaje automático a la red. Las recompensas de red se calculan en función del valor informativo de los servicios, que se determina por el metagrafo. Las recompensas de red también se ajustan por un factor de dificultad basado en la actividad de la red y el total de tokens apostados. La tasa de emisión de tokens TAO está diseñada para seguir una curva logarítmica, lo que significa que la emisión disminuirá con el tiempo a medida que la red madura y la demanda aumenta.
• Quema: La quema de tokens TAO se realiza a través de las tarifas de red, que son pagadas por los consumidores que acceden a los servicios de aprendizaje automático de la red. Las tarifas de red se calculan en función del costo de los servicios, que es determinado por la metagrafía. Las tarifas de red también se ajustan por un factor de demanda, que se basa en la actividad de la red y en el total de tokens en circulación. La tasa de quema de tokens TAO está diseñada para seguir una curva exponencial, lo que significa que la quema aumentará con el tiempo a medida que la red crece y la oferta disminuye.

Fundadores de Bittensor

Los fundadores de Bittensor son individuos talentosos que se han unido para desarrollar y avanzar en el proyecto Bittensor, que tiene como objetivo revolucionar el campo del aprendizaje automático e inteligencia artificial. Cada fundador aporta su experiencia única y experiencia en campos relevantes, contribuyendo al éxito del proyecto. Los fundadores son:

• Jacob Steeves: Jacob es el CEO y cofundador de Bittensor. Tiene experiencia en investigación de aprendizaje automático y fundó Bittensor para descentralizar la IA. Anteriormente ha trabajado para marcas como Google y Knowm.
• Ala Shaabana: Ala es el cofundador de Bittensor. Tiene un doctorado en aprendizaje automático. Antes de construir Bittensor, trabajó como profesor asistente en la Universidad de Toronto, Canadá.

¿Es Bittensor $TAO una Buena Inversión?

Bittensor $TAO es una criptomoneda que alimenta la red de Bittensor, un protocolo descentralizado de aprendizaje automático. $TAO se utiliza para recompensar a los nodos que proporcionan servicios de aprendizaje automático a la red, para asegurar la red y permitir la gobernanza. $TAO tiene un suministro limitado de 21 millones de tokens, y la oferta y demanda de la red determina su precio.

$TAO también tiene mucho potencial y valor, ya que está respaldado por un proyecto revolucionario e innovador. Bittensor tiene como objetivo crear una red global, descentralizada e incentivada de aprendizaje automático para transformar el aprendizaje automático e inteligencia artificial. Bittensor ya ha mostrado resultados y logros prometedores, como el lanzamiento de su mainnet, atrayendo atención e interés, y recibiendo apoyo y financiamiento. Bittensor también ha establecido algunos objetivos y planes ambiciosos para el futuro, como expandir y diversificar su red, mejorar y optimizar su red, y hacer crecer y comprometer a su comunidad.

Por lo tanto, $TAO es una buena inversión para aquellos que creen en la visión y la misión de Bittensor, y están dispuestos a asumir el riesgo y mantener el token a largo plazo. Como siempre, los inversores deben hacer su propia investigación y diligencia debida antes de invertir en cualquier criptomoneda, e invertir solo lo que puedan permitirse perder.

¿Cómo comprar $TAO en Gate.io

Para comprar tokens $TAO en Gate.io, sigue estos pasos:

• Visita el Sitio web de Gate.io y crea una cuenta con tu correo electrónico y contraseña.
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