Grass мережа: створення Децентралізація AI Рівень даних

Grass є децентралізованою платформою для збору даних, розгорнутою на ланцюзі Solana, яка поєднує технології AI, Depin та Solana. Її позиціонування — Рівень даних AI, що має на меті допомогти компаніям та організаціям навчати моделі AI, використовуючи невикористану пропускну здатність Інтернету. Grass реалізує збір даних через розширення браузера, що дозволяє користувачам ділитися невикористаними ресурсами пропускної здатності та отримувати Grass Points як винагороду. На даний момент у цій мережі вже понад 2 мільйони користувачів, які запускають вузли, що збирають велику кількість даних для моделей AI.

Технічна архітектура

Grass побудував мережу Rollup суверенних даних на Solana, яка може обробляти весь процес від джерела даних до обробки, верифікації та створення наборів даних. Ця мережа в основному складається з наступних компонентів:

1. Валідаційний (Validator): отримання, перевірка та обробка веб-транзакцій маршрутизатора, генерація ZK-доказів для перевірки даних сеансу в ланцюгу.

2. Роутер (Router): підключає Grass вузли та валідатори, ретранслює пропускну здатність і звітує про мережеві показники.

3. Grass вузол (Node ): Використання неактивної пропускної здатності користувача для збору публічних веб-даних, оператори вузлів отримують винагороду відповідно до обсягу релейних даних.

4. ZK процесор: доказ ефективності обробки сесійних даних веб-запитів у пакетному режимі, подається до L1 блокчейну.

5. Grass Рівень даних: зберігання зібраних даних, пов'язування даних з ланцюгом для підтвердження.

6. Модель краєвого вбудовування: перетворення неструктурованих веб-даних у структуровані дані, що відповідають вимогам AI-моделей.

Технічні характеристики

Мережа Grass розташована між клієнтом і веб-сервером, обробляючи маршрутизацію веб-запитів та отримання даних. Її основні технічні характеристики включають:

1. Grass Рівень даних як постійне сховище, записує метадані та родовід набору даних.

2. ZK-процесор записує джерела набору даних, генерує докази та масово подає їх до L1, вирішуючи проблему високої пропускної здатності.

3. Метадані записують джерело даних набору та маршрутизатор вузлів, реалізуючи механізм винагороди вузлів за внесок.

4. Механізм стимулювання заохочує користувачів з популярних регіонів приєднуватися, розширюючи масштаб мережі та обсяг зберігання даних.

Робота вузлів та механізм безпеки

Grass-узли працюють безкоштовно, в основному для передачі веб-запитів та повернення зашифрованих відповідей. Оператори вузлів отримують винагороди за ретрансляцію трафіку, трафік розподіляється за репутаційним рейтингом та географічним попитом. Репутаційний рейтинг вузлів включає такі аспекти, як цілісність, послідовність, своєчасність та доступність.

У сфері механізмів безпеки Grass лише маршрутизує інтернет-трафік, не отримуючи доступу до особистих даних користувачів. Мережа використовує шифрування пропускної здатності для захисту користувачів та співпрацює з AppEsteem для цілодобового моніторингу безпеки.

Функції токена Grass

Власники токенів Grass можуть брати участь у мережі наступними способами:

1. Транзакції та викуп: підтримка мережевого збору транзакцій, купівлі наборів даних тощо.

2. Стейкінг та винагороди: Стейкінг у маршрутизатор для сприяння мережевому трафіку, отримання винагород.

3. Управління мережею: участь у пропозиціях та голосуванні, сприяння розвитку мережі.

Наразі річна ставка доходу від стейкінгу Grass становить близько 45%, близько 33% токенів беруть участь у стейкінгу, загальна кількість перевищує 26 мільйонів.

Стейкінг маршрутизатора

Користувачі можуть ставити Grass в Router для отримання прибутку, різні Router мають різну комісію. Наразі обсяг стейкінгу в DBunker становить близько 1,43 мільйона, мінімальний термін стейкінгу - 7 днів, комісія - 10%. Користувачі можуть ставити Grass для отримання прибутку, підключивши гаманець.

Підсумок

Grass прагне створити справедливий та відкритий Децентралізація Рівень даних, вирішуючи етичні та якісні проблеми витягування даних з Інтернету. Його унікальна технологічна архітектура та механізми стимулювання забезпечують AI-компаніям та протоколам первинні джерела децентралізованих даних, що має хороші перспективи розвитку в перетині web3 та AI.