< L’histoire prend un nouvel élan> Une nouvelle figure a rejoint @StoryProtocol remodèle l’industrie du contenu grâce à la tokenisation de la propriété intellectuelle. Il s’agit de Sandeep Chincharly, professeur à l’UT Austin et expert en IA, en robotique et en systèmes distribués. Sandeep Chin Charlie est un ancien chercheur de la NASA qui a étudié l’IA générative et la robotique cloud à Stanford et est actuellement professeur à UT Austin, où il s’occupe de la conduite autonome et des modèles d’apprentissage automatique distribués. Au cours de ses recherches, il a installé une caméra embarquée directement sur le véhicule pour collecter des données réelles, et a analysé des scènes rares appelées « longues traînes ». Nous avons étiqueté ces données, formé des modèles d’IA légers directement sur du matériel TPU pour l’apprentissage profond et apprécié l’importance de la qualité et de la rareté des données. Puis il a dit qu’il s’était posé une question. « Pour que l’IA fonctionne correctement dans la réalité, elle a besoin de données de haute qualité, et pas seulement de modèles. Et pour collecter volontairement ces données, une structure d’incitation efficace est nécessaire. Et j’ai trouvé la réponse dans Story. @StoryProtocol définit les données comme de la propriété intellectuelle, et pas seulement des ressources, et construit un système de récompense sur la chaîne. Collecte de données rares→ étiquetage→ synthèse → enregistrement on-chain → distribution des redevances Suivez de manière transparente tout ce qui se trouve sur la chaîne. Le professeur Sandeep l’explique comme suit : « J’enregistre une rare scène de conduite que j’ai prise avec une dashcam sur Story, et mon ami l’étiquette. Lorsque l’IA crée des données synthétiques sur la base de celles-ci, une propriété intellectuelle liée est générée en cours de route et les redevances sont automatiquement distribuées à tous les contributeurs. En tant que directeur de l’IA chez Story, le professeur Sandeep Chinchaly dirigera la stratégie globale d’IA, l’infrastructure de données d’apprentissage sur la chaîne et la conception d’un système de récompense des données décentralisé. Et il définit la valeur des données comme suit. « Les données sont la nouvelle propriété intellectuelle. »