Presentamos GraphGrail Ai – la primera plataforma de inteligencia artificial para la cadena de bloques creada con la tecnología de comprensión del lenguaje natural en el entorno de las DApps (aplicaciones descentralizadas).¿En qué consiste?Nuestro objetivo: la creación de una IA potente (Inteligencia Artificial Fuerte) que estará abierta a todos y será controlada y entrenada por desarrolladores de todo el mundo. El concepto es similar al de OpenAI de Elon Musk, salvo por el significado.
Estamos desarrollando una plataforma para analizar grandes extensiones de datos, solucionar el problema de la extracción del conocimiento (IR – information retrieval) y clasificación semántica compleja basada en el aprendizaje de máquinas, redes neuronales y tecnologías de aprendizaje profundo. Nuestras prioridades son el sector bancario, la biotecnología y la medicina, la seguridad y el refuerzo de la seguridad. El elemento clave de la plataforma es un constructor universal para clasificaciones complejas de texto, es decir, un diseñador de IA.
Ofrecemos:Un entorno DappsTanto si eres un científico de datos o un empresario, puedes crear tus propias aplicaciones lingüísticas, venderlas y ganar dinero.
Inteligencia ArtificialCon la plataforma de IA de GraphGrail, que utiliza Google Tensorflow entre otras herramientas, puedes crear y enseñar redes neuronales para clasificaciones complejas.
Contratos inteligentesLa IA de GraphGrail es el "cerebro" de los contratos inteligentes - un servicio en la misma cadena de bloques que utiliza webAPIs, bases de datos y el análisis para automatizar la ejecución de contratos.
Problemas fundamentales que resolvemosTesla aprende de las cámaras y los GPS. En lenguaje natural todos los datos solo pueden ser clasificados por personas
No existen suficientes conjuntos de datos
¿Cuál es el principal problema en la ciencia de datos y la minería de textos? No existen suficientes conjuntos de datos del tamaño de 10 000 000 de bits (de cientos a millones de muestras de datos) para implementar las redes neuronales en muchas indústrias, incluyendo la banca, telecomunicaciones, medios de comunicación y agencias gubernamentales. Incluso si las empresas tienen dichos conjuntos de datos, usar el aprendizaje automático para recopilar, limpiar y elaborar conjuntos de entrenamiento y testeo es extremadamente complicado y supone una gran dedicación de tiempo incluso para científicos de datos expertos. Dicho procedimiento puede llevar de entre 5 a 10 meses para un conjunto normal de datos e incluso si utilizamos las redes neuronales y el aprendizaje profundo como marcos de referencia para simplificar la tarea, la solución no es duradera - se debe repetir cada paso una y otra vez para mantener los modelos lingüísticos al día. Esa es la razón por la cual las empresas necesitan realmente GraphGrail AI.
Los contratos inteligentes no son tan "inteligentes" como podrían serlo
Riesgos de los contratos inteligentesPor su naturaleza, los contratos inteligentes son capaces de llevar a cabo cálculos algorítmicos y almacenar y recuperar datos. Los Oracles se ocupan de esto vigilando la cadena de bloques (Ethereum, EOS, Bitshares) para eventos y respondiendo a ellos publicando los resultados de la consulta en el contrato. De esta forma, los contratos pueden interactuar con el mundo fuera de la cadena de bloques. Esto introduce evidentes problemas de confianza. Otro problema complejo consiste en demostrar que las condiciones de los contratos inteligentes se ejecutan en el mundo real. Los contratos inteligentes pueden comprobar fácilmente la cantidad de fondos de una cuenta bancaria, pero las condiciones del mundo real como los cambios de las condiciones meteorológicas, los eventos de compraventa de las empresas, las decisiones políticas o legales, los detalles del contrato y circunstancias excepcionales son mucho más complejas. Aquí es donde toma partido GraphGrail AI.
CÓMO FUNCIONASolución de análisis de datos full-stack
GraphGrail AI es una solución todo en uno de ciclo completo. Ofrece todas las tareas necesarias de preparación de datos, incluyendo el análisis de textos, la limpieza, nuestro diseñador de IA para crear modelos lingüísticos, utilidades de testeo, aprendizaje automático y ajuste de redes neuronales, así como una plataforma de aplicaciones descentralizada para ganar dinero con la plataforma. No necesitarás de ningún otro servicio.
Ejemplo: contratos inteligentes
Con GraphGrail AI, se pueden reducir los riesgos de implementar los contratos inteligentes en las empresas. Nuestra tecnología ofrece stack adecuado, incluyendo un predictor de datos, una ventana de confianza a los datos del mundo real, incluyendo las redes sociales (Steemit, Golos.io, etc.), Wikipedia, y recursos de notícias. El contrato inteligente puede comprobar las condiciones de forma automática, detectar cambios en las condiciones meteorológicas, circunstancias excepcionales o riesgos políticos, añadiendo una optimización a la indústria de contratos inteligentes.
DETALLES DE LA PREVENTALee sobre las normas en nuestro blog en SteemitPara participar simplemente envía ETH a la dirección Ethereum desde una billetera compatible con el protocolo erc20 (como myetherwallet, parity, metamask, mist).
**NO ENVÍES DESDE UN EXCHANGE**
Fecha de inicio de la preventa: 20 de julio, 6 a.m. UTC.
Fin de la preventa: cuando se llegue a los 10 000 $ o el 25 de julio, 6 a.m. UTC. (5 días)
Precio de 1 GGL: 0.014 $ (- 30% de 0.02) - para los primeros participantes.
Cap para cerrar la preventa: 10 000 $.
Cap en Ethereum: 55.
El precio de Ethereum se fija a diario en el level de btc-e.com exchange price in USD.
Los inversores recibirán los token GAI a partir del 21 de julio, 6 a.m. UTC.
Billetera Ethereum para los fondos:
0x00FaA4833f31e9dae3eAa738121Fa2d72831d550Antes de invertir, consulta la cantidad invertida hasta el momento:
Ethereum
https://etherscan.io/address/0x00FaA4833f31e9dae3eAa738121Fa2d72831d550La próxima ronda es en septiembre de 2017: el precio de 1 GAI es de 0.02 $ (+30%). Con contrato inteligente.
Ronda ICO (octubre-noviembre de 2017): el precio de 1 GAI es de 0.1 $ (+80%)Equipo
