Vaikka hajautettu tietojenkäsittely on edelleen rikottu lupaus, @theblessnetwork rakentaa infrastruktuuria sen toteuttamiseksi. Tässä on joitain todellisia käyttötapauksia, jotka Bless mahdollistaa. Koneoppiminen ja tekoälyn käsittely Bless demokratisoi tekoälyä luomalla hajautetun tekoälyekosysteemin, joka tekee koneoppimisesta helpompaa kaikille. Kun mallien sirpalointi otetaan käyttöön useissa laitteissa, malleja voidaan palvella ja hienosäätää hajautetuissa solmuissa. Tämä vähentää kustannuksia ja parantaa koulutusaikoja massiivisen rinnakkaiskäytön ansiosta. Verkon federoitujen oppimisominaisuuksien avulla yritykset voivat osallistua mallikoulutukseen pitäen tietonsa paikallisina. Terveydenhuoltoyritykset voisivat kouluttaa tekoälyä potilastietojen perusteella ilman, että se koskaan poistuu sairaalasta. Vain gradienttipäivitykset jaetaan koko verkossa, mikä korjaa yhden merkittävimmistä esteistä tekoälyn käyttöönotolle säännellyillä toimialoilla. Pelaamisen latenssi Yksi verkkopelejä vaivannut ongelma on latenssi. Pelaajat kokevat hyvin erilaista laadukasta pelaamista maantieteellisen sijaintinsa perusteella. Bless ratkaisee tämän hierarkkisella tilasynkronoinnilla. Alueellisia pelitiloja ylläpidetään paikallisesti reagoivaa pelaamista varten, ja ne synkronoidaan alueiden välillä maailmanlaajuisen yhtenäisyyden ylläpitämiseksi. Kun pelifysiikan laskelmat voidaan tehdä lähellä pelaajia kaukaisten datakeskusten sijaan, pelaajat hyötyvät responsiivisesta pelaamisesta, joka tuntuu johdonmukaiselta sijainnista riippumatta. Kumppanuuksia Bless työskentelee @SpaceandTimeDB:n kanssa integroidakseen ZK-varmat ominaisuudet verkkoonsa. Blessin kautta käytetyt tekoälyagentit voivat käyttää kryptografisesti todennettavissa olevia syötteitä, kuten sääennusteita, verkon sijaintiennusteita ja energian hintoja. Tämä arkkitehtuuri toimii hyvin sähköautojen latausverkostoissa. Agentit voivat analysoida reaaliaikaista verkon kapasiteettia, sähkön hintoja ja käyttäjien kysyntämalleja estääkseen verkon ylikuormituksen ja minimoidakseen käyttäjille aiheutuvat kustannukset. Bless on myös tehnyt yhteistyötä @monad:n kanssa mahdollistaakseen autonomisten tekoälykauppaagenttien käyttöönoton, jotka toimivat kokonaan käyttäjien laitteilla ja ovat vuorovaikutuksessa ketjussa. Monad tarjoaa suuren suorituskyvyn ja pienen viiveen, ja Bless täydentää sitä tarjoamalla laskentakerroksen paikalliselle, matalan viiveen agentin päättelylle. Nämä agentit pystyivät analysoimaan markkinamalleja reaaliajassa ja alentamaan HFT:n markkinoille pääsyn estettä. Tämän avulla kuka tahansa voi ottaa käyttöön kehittyneitä kauppaagentteja omilla laitteillaan.

@theblessnetwork Bless muuttaa teorian käytännöksi. Jos tiimi pystyy toteuttamaan visionsa, se voi merkitä todellista muutosta kohti hajautettua Internet-infrastruktuuria. Voit lukea koko konsultointiraportin ILMAISEKSI täältä.