Nebula AI 致力于构建去中心化的人工智能计算基础链（智云链），通过将GPU矿机转化成人工智能计算服务来减少传统工作量证明的能源耗费。NBAI代币用于购买计算能力，例如：开发者测试；DAI应用的使用；DAI训练服务购买等等。
项目目标
为了改善?前中?化云计算的现状，我们利?区块链技术的去中?化特性将??智能机器在全球范围内进?计算能?的租?和分配。区块链加密技术有效规避了内部泄密问题的存在，?分布式的 AI 计算单元的维护则交给了????的??智能计算单元的拥有者，极?地减少了维护的?作量。这个总?标，可以拆分成以下?个??标：
1. 共享 AI 计算平台
共享 AI 计算设备平台将解决 AI 设备的拥有者和使?者之间的不平衡的需求状况。AI 计算设备的拥有者?法 100% 得发挥其计算潜?从?导致了部分计算资源的闲置。与此同时，?量需要??智能的计算能?的?户又?法得到经济?效的AI 计算资源。通过区块链技术完成的点到点?付以及区块链记账技术可以让共享AI 算?以最便捷的?式完成?付和共享。
Doodles OG用户将获得Doodles 2 beta pass:1月31日消息，NFT 项目 Doodles 联合创始人 Evan Keast（Tulip）在官方Discord社群表示，Doodles放弃ETH的说法是完全错误的，Doodles的OG用户能够通过可穿戴设备访问多个生态系统（第一个是Flow网络），并将获得Doodles 2的beta pass。此外，Doodles今年还将推出大约3个左右的新产品。
此前消息，Doodles表示将在Flow区块链上发布Doodles 2（Doodles 仍在以太坊区块链）。Doodles 2将允许任何人制作基础涂鸦并选择肤色和头发颜色等通用特征。并可以使用具有不同稀有等级的可穿戴设备对Doodles 2进行定制，NFT 将是动态的，图像将以全身或 PFP的形式提供。[2023/1/31 11:37:59]
2. AI 物理计算单元
音乐人Steve Aoki成为DraftKings交易市场品牌大使，将发行NFT Pass:9月10日消息，纳斯达克上市的数字体育娱乐和游戏公司DraftKings宣布，知名音乐人、两届格莱美提名的DJ和制片人Steve Aoki成为DraftKings Marketplace的官方品牌大使。
Steve Aoki将支持DraftKings的Web3工作，重点是Reignmakers系列，这是一个基于NFT的奇幻体育系列，玩家将能够构建一系列NFT玩家卡，并用这些卡片起草用于奇幻体育风格的游戏的阵容。（blockster.com）[2022/9/10 13:21:17]
?量的 GPU 计算矿机可以转换成 AI 计算单元，从?从单纯的哈希计算转换成更有意义的 AI 任务计算。由于 AI 计算的特殊性，需要预装指定的系统并且定期更新客户端，包括记账系统，才能更好的发挥硬件的性能以及分享 AI 计算能?。
俄罗斯实业家Oleg Deripaska抨击俄罗斯央行无视比特币:俄罗斯实业家、Basic Element创始人Oleg Deripaska周四在他的官方Telegram频道上抨击俄罗斯央行向加密货币行业施压，以避免卷入比特币等加密货币。他说：“即使是贫穷的萨尔瓦多，也意识到数字货币的必要性，并采取了一条简单的道路，承认比特币作为一种支付手段。”Oleg Deripaska还批评了央行对加密行业发展的不明确回应，尤其是该行关于数字卢布的声明。他认为，央行应该提供一种“真正的金融工具，使其在对外贸易结算方面能够独立”。（Cointelegraph）[2021/6/18 23:48:00]
3. 去中?化 AI 应用
去中?化 AI 应?（Decentralized AI Application）接?系统时需要对应的接?让 DAI App 程序员以便捷的?式进?开发调?以使?平台中强?的计算能?。主要包含?付 API，计算能?估算 API，?作量预估 API 等等，从?加快 AI 应?的开发速度。
4. 集成 IPFS 分布式存储
去中?化应?需要使??件存储系统来存储数据，?个选项就是 IPFS 的存储系统来替代传统的中?化云存储或者本地?件存储，从?实现更好的分布式存储。
IPFS 星际?件系统（InterPlanetary File System，缩写 IPFS）是?个旨在创建持久且分布式存储和共享?件的?络传输协议。它是?种内容可寻址的对等超媒体分发协议。在 IPFS ?络中的节点将构成?个分布式?件系统。未来的 IPFS?部分会使?跨链技术调?，关于跨链技术，请见跨链服务调?。
5. AI ?程师培养中心
Nebula AI 将建?系统的??智能培养中心，提供??智能实践领域的基础知识，?程师们通过系统学习，项?实操，逐步在产品设计中建?和训??智能模型。我们致?于传播??智能?业最新应?和知识、培养输送优秀??智能?才。以填补?才缺?、充分发挥??智能在商业中的?量为使命。
使用价值
系统的代币?于购买计算能?，当训练数据?较?的时候，消耗的代币?较少，当训练数据?的时候消耗的代币相应增多。?付的费?与训练成本和当前代币的价值有关。为每个 1080Ti 的显卡计算?分钟产?的计算能?，也就是 7514 GFLOP/s× 60。
用户使用场景
1. 量化交易
量化交易从很早开始就运?机器进?辅助?作，分析师通过各种量化模型，设计?些指标，观察数据分布，将机器当做?个运算器来使?。直到近些年机器学习的崛起，数据可以快速海量地进?分析、拟合和预测，从?更加精确预?未来?融产品的?情?向，然?这些模型的计算需要?量的??智能计算能?。如果采?传统的?式，每个交易部门都需要??建??套数据中?。?共享计算能?可以省去昂贵的维护费?。让?融交易公司更加专注于预测本?。
2. 人工智能学习者计划
?校?前开始逐渐开设??智能课程，这种趋势在未来?年将会更加流?，学?学习的时候?般会选择在本机运??任务，在学校机房运?耗时的任务。然?这些碎?化的任务，完全可以?区块链算?云解决。低成本的 AI 计算服务?常适合学?完成各种运算练习，快速修改??的模型。
3. 生物医学人工智能
肿瘤的早期筛查意义重?，但由于早期癌症病变区域?，传统?法难以判断良恶性，给临床诊断造成了困难，医?往往需要通过活检的?式进?检测，不仅增加了医疗成本，也给病?带来巨?痛苦。?将??智能运?于医学影像识别和多学科协作诊断，可以有效突破这?难点，提?医?诊断能?、帮助快速决策，促进医疗服务向个体化、精准化转变。
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上线时间：2018-05-02
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