IoTeX和Scaleout达成战略合作,共同研发和支持可信“端到端”机器学习,用区块链技术推出首个由社区拥有的机器学习模型,将物理数据通过机器学习转变成链上资产。
机器学习是从数据中挖掘和提取价值,如果数据是“新黄金”,那么机器学习就是炼金的过程。随着全球数字化进程的加速,我们用来训练机器学习模型的数据也需要更高的标准,这些机器学习模型有朝一日将控制或影响我们的车辆、城市以及生活。由于机构对“端到端”过程的集中控制,价值100亿美元的机器学习产业并未充分发挥其潜力。但是,区块链作为一个值得信赖的编配器、安全硬件和可验证的数据生成器,将为机器学习行业带来新的活力和民主化的动力!
IoTeX很高兴能与全球领先的瑞典人工智能企业Scaleout合作,用区块链技术推出首个由社区拥有的机器学习模型,将物理数据通过机器学习转变成链上资产。合作的第一步,Scaleout将开发首个由贡献者共同拥有的机器学习模型协议,该协议使用“Pebble原石”可信硬件的可验证物理数据训练模型,允许任何人将其可信硬件产生的数据贡献给机器学习模型,以此来挖矿并获得通证奖励。
虎符质押借贷新增HOO为质押资产:据官方消息,10月13日,虎符国际平台将在虎符借贷产品中新增HOO作为质押资产,用户持有 HOO可作为质押借贷保证金,质押率为55%,目前虎符质押借贷业务已支持16种可借出资产。[2021/10/13 20:25:56]
更长期的目标,Scaleout将把去中心化的机器学习解决方案带入IoTeX生态,包括机器学习协作网络,基于智能合约的模型治理以及链上机器学习预测。未来可实现贡献者拥有的维基地图,气温空气质量指数等。
专访Scaleout联合创始人&CEODanielZakrisson
Scaleout是一个由10多位数据科学家、机器学习工程师、大学教授和创业者组成的团队,创建了机器学习模型,在大规模构建集体智能的同时,保护数据的隐私和安全。目前,Scaleout团队共发表了100多篇关于人工智能、机器学习的期刊论文,并与瑞典航空公司、EUROCONTROL和SITA等企业展开合作。
Rlink将于今日21时正式上线虎符智能链HSC并进入首轮合约调用奖励通缩:据官方消息,Rlink将于今日21时正式上线HSC运行,同时进入首轮合约调用奖励通缩。目前Rlnik用户已突破10万,交易笔数突破40万。Rlink通过与全网Dapp和KOL进行深度合作, 所有项目都可以通过调取RLink智能合约,确定点对点邀请关系,使用者绑定邀请关系即可获得Rlink代币奖励以及合作DAPP收益奖励。
虎符智能链HSC是一条去中心化高效节能公链,坚持“技术过硬+玩法创新+生态可持续”之路,和开发者一起构建开放共享共荣的公链2.0生态。[2021/9/17 23:32:48]
IoTeX对Scaleout联合创始人兼CEODanielZakrisson进行了深度访谈,探讨机器学习的未来发展前景,区块链如何激发人工智能、机器学习的潜力,以及即将由IoTeX社区拥有的机器学习模型。
虎符发布三周年NFT:据虎符交易所公告,虎符交易所决定在HSC链上发行三周年纪念NFT,用户可通过虎符交易所App首页菜单领取。此次NFT限量发行,链上可查,永不增发,每位交易所用户仅能领取一枚。[2021/6/24 0:03:48]
专访视频:https://v.qq.com/x/page/f3232rxv4gn.html
让社区拥有自己的机器学习模型!
Scaleout将为IoTeX带来第一个由数据贡献者拥有的机器学习模型,所有的社区成员都可以参与进来,共同促进这一历史性的发展。接下来,大家可以通过“Pebble原石”追踪器挖掘数据,获得通证奖励并有机会成为首批拥有协同机器学习模型的社区成员。“Pebble原石”追踪器在CrowdSupply上的众筹预售活动已超额完成目标,预售超过300台,了解详情可以点击:
https://www.crowdsupply.com/iotex/pebble-tracker
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IoTeX和Scaleout的长期合作伙伴关系
IoTeX与Scaleout达成了长期、不断深化的合作关系,将通过以下几个不同的工作阶段实现。第一阶段是开发一种解决方案,使用“Pebble原石”可信硬件生成的可验证物理数据训练机器学习模型,进而为链上和链下的终端用户提供基于智能合约的模型治理以及链上机器学习预测。这也意味着,首个协同机器学习网络将正式在区块链上诞生,机器学习模型可以由为模型创建和训练做出贡献的人共同拥有。协同机器学习有潜力改变当前关于数据控制/生成的范式,打破由机构垄断机器学习模型的状况,转而由所有参与模型创建和训练的人共同拥有。
由Scaleout&IoTeX共同研发的去中心化机器学习框架
IoTeX和Scaleout合作的长期目标是将机器学习能力(如协议、工具、API)引入IoTeX网络,从而带来完全可信的端到端机器学习机会。想象一下,我们可以通过为众包的谷歌地图、全球温度+空气质量指数、个性化个人隐私搜索引擎做出贡献,然后拥有这些项目的一部分所有权!之后,双方的合作方向如下:
机器学习网络和治理
我们将致力于实现人与设备之间的协作,为训练机器学习模型提供可信数据。这也需要相应的基础设施和工具来访问数据并训练机器学习模型,以及智能合约来控制这些协作模型。我们之后会推出案例和样板代码,方便大家启动自己的研发和实验,敬请期待!
用来构建、训练和服务机器学习模型的链下基础设施
通常情况下,机器学习的计算成本很高,需要使用大量的计算、存储和网络资源。在链上无法满足这一需求,因此,我们将在链上和链下的机器学习资源之间建立桥梁。
将模型集成到生产系统中
机器学习模型只有在你能用上的时候才有用,我们会研发访问链上和链下机器学习模型的解决方案。
关于Scaleout
Scaleout是一个由数据科学家、机器学习工程师、软件工程师、大学教授和创业者组成的团队。在瑞典顶尖的乌普萨拉大学从事人工智能、云雾计算、科学计算等学术研究。目前,Scaleout团队在人工智能、机器学习、科学计算和系统生物学领域发表了100多篇同行评审的期刊论文。
Scaleout是协同机器学习的先驱,他们克服了数据共享的难题,从大规模分布式数据构建集体智能,同时保护数据的隐私和安全。Scaleout平台支持协同机器学习、数据伙伴关系以及联合机器学习项目。Scaleout致力于创建商业机器学习联盟,数据所有者可以一起建立强大的机器学习模型。
目前,Scaleout已经与一些全球知名的企业和组织展开合作,包括阿斯利康、萨博国防系统、瑞典国家航天局、欧特克、Raysearch实验室、通用电气医疗保健、瑞典国家计算基础设施(SNIC)等。
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