Fetch.AI
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Fetch.AI

Fetch.ai combina blockchain e inteligencia artificial para establecer una red de agentes económicos autónomos. Estos pueden realizar diversas tareas para sus usuarios, al tiempo que reducen el monopolio de adquisición de datos de los grandes actores del mercado.

¿Qué es Fetch.AI?

Lanzado en febrero de 2019 como otro proyecto más en Binance Launchpad, Fetch.AI es un ejemplo de la convergencia tecnológica en los albores de la cuarta revolución industrial. El proyecto surgió como una fusión de dos tecnologías que a menudo se mencionan al mismo tiempo en la actualidad: la tecnología artificial (IA) y la cadena de bloques. La idea nació del deseo de descentralizar los sistemas basados ​​en IA que ahora se adoptan cada vez más en forma de asistentes digitales, como el Home Hub de Google. El equipo de Fetch.AI cree en la visión de que la prestación de diversos servicios asistidos no tiene por qué implicar el suministro gratuito de datos centrados en el usuario a las empresas cada vez más ávidas de información que quieren monopolizar este proceso.

Capitalización Volumen 24h Suministro circulante Suministro máximo
$1,934,227,734 $10611019024 1152997575.00000000 FET 1152997575.00000000 FET

La historia de Fetch comienza con el establecimiento de la startup con sede en el Reino Unido que surgió a principios de 2017 después de que las empresas Itzme AI y uVue decidieron unir fuerzas. El proyecto fue recogido por la plataforma Binance Launchpad que ayudó a organizar la venta de tokens, recaudando US$ 6 millones en un lapso de unos 10 segundos. El token FET nativo de la plataforma es su token de utilidad que se emitió en Ethereum para este propósito.

¿Qué está tratando de lograr Fetch.AI?

Fetch.AI se promueve como el componente básico de los futuros mercados de datos digitales descentralizados. Basado en este concepto, la mayoría de las tareas de la vida real que pesan sobre los usuarios de Fetch.AI serán realizadas por los llamados agentes de software autónomos impulsados ​​por tecnología de inteligencia artificial. Además, se supone que los agentes agilizan la utilización de los datos generados por el usuario.

  • Fetch.AI tiene como objetivo reemplazar los sistemas centralizados encargados de encargarse de tareas que van desde la entrega de datos hasta la prestación de servicios cotidianos como la reserva de habitaciones de hotel. Los desarrolladores de Fetch ven que un sistema descentralizado abierto como el suyo está mejor posicionado para la cooperación en la economía emergente basada en máquinas. Sus “agentes” basados ​​en software actúan como entidades digitales capaces de realizar transacciones autónomas y representarse a sí mismos, sus dispositivos, servicios que realizan o usuarios individuales. A pesar de no estar expuestos previamente a diversos desafíos, los agentes digitales podrán utilizar la IA para participar en los procesos de toma de decisiones tanto para ellos mismos como en nombre de los usuarios de Fetch.AI. Estos usuarios serán reclutados entre las personas, empresas y organismos gubernamentales, mientras que la gama de tareas que pueden realizar los agentes es prácticamente ilimitada, desde comprobar la disponibilidad de billetes de avión hasta desarrollar modelos meteorológicos o la optimización de la cadena de suministro.
  • Fetch.AI quiere establecer un Marco Económico Abierto (OEF) como un ecosistema en el que los agentes y los datos digitales interactúan mientras brindan el mejor rendimiento a un costo menor. La utilización adecuada de los datos generados por el usuario es una de las tareas prioritarias en el modelo de economía digital de Fetch. Su marco económico abierto debería permitir que los datos creados por Internet de las cosas (IoT) dispositivos una mercancía que puede venderse basándose en el hecho de que sus agentes residirán en cada uno de estos dispositivos. Por ejemplo, un agente de Fetch puede detectar las condiciones climáticas al estar conectado al limpiaparabrisas del vehículo y enviar esa información al ecosistema digital con el objetivo de facilitar la entrega de servicios apropiados relevantes para esa información. Los agentes autónomos de Fetch se vuelven así valiosos para aquellos que necesitan sus datos, sin ser necesariamente conscientes de ellos. A medida que los agentes se convierten en representantes de diversos datos, dispositivos y servicios, se convierten en herramientas útiles para una gran cantidad de analistas de datos y expertos del mercado que esperan mejorar la prestación de diversos servicios.
  • Fetch.AI y su token FET reducen la necesidad de que intermediarios humanos o c
  • orporativos controlen el acceso al centro de conocimiento creado por la esfera de datos digital. Con la ayuda del aprendizaje automático, tecnología que vincula el libro mayor con los agentes en el campo, los datos que antes se consideraban sin valor económico ahora pueden convertirse en la base de las industrias emergentes. Liberados de la intromisión de los intermediarios, tanto los datos como los dispositivos que existen en la plataforma Fetch.AI ahora pueden “venderse” por sí mismos de forma independiente, con la tecnología de Fetch Tokens (FET). Estos tokens funcionan como una moneda digital para las operaciones transaccionales y de comunicación que tienen lugar en ellos. Los agentes y nodos que deseen realizar tareas relacionadas con las operaciones de la red (como la seguridad) podrán utilizar tokens FET como fuentes de depósitos reembolsables.

¿Cómo funciona la arquitectura de Fetch.AI?

La creación de valor basado en datos y asegurarse de que se envía a las direcciones correctas llevó al equipo de Fetch.AI a desarrollar una arquitectura en capas para su plataforma. Esto ha dado lugar a la creación de tres capas, estrechamente entrelazadas con los objetivos generales de la plataforma:

  • La primera capa está formada por agentes económicos autónomos (AEA). Existen en el entorno en el que circula la información relacionada con la confianza y la reputación para reducir al mínimo el riesgo de realizar transacciones.
  • La segunda capa es el Marco Económico Abierto (OEF). Está respaldado por el libro mayor subyacente, que alberga la moneda digital FET de la plataforma y un sistema de transacciones descentralizado.
  • La tercera capa es el libro de contabilidad inteligente Fetch, que maneja la reputación, la confianza y la inteligencia para garantizar la integridad del sistema. Es clave para la propuesta de valor de Fetch, ya que maneja la inteligencia de mercado a la que los agentes necesitan acceder de la manera más eficiente. Abarca la aplicación del aprendizaje automático para descubrir qué mercados interactúan con otros y de qué manera.

¿Cómo espera Fetch.AI lograr escalabilidad?

El libro mayor inteligente de Fetch se escala para admitir millones teóricos de transacciones por segundo y es capaz de reestructurarse para conectar la OEF con los agentes de Fetch. La escalabilidad se logra combinando las cadenas de transacciones con algunas características del gráfico acíclico dirigido (DAG) .

Fetch.AI también implementa los elementos del proceso de fragmentación en forma de su enfoque de “línea de recursos”. Si bien se parece superficialmente al proceso de fragmentación clásico que se encuentra en algunas soluciones basadas en blockchain, la plataforma Fetch admite la asignación simultánea de una transacción a varios carriles de recursos diferentes. Luego, los carriles se optimizan para su uso con la ayuda del módulo de preevaluación que identifica cuáles de ellos están relacionados con una transacción en particular. Finalmente, las transacciones se agrupan mediante el hash del identificador de recursos, siendo la capacidad del sistema proporcional al número de carriles disponibles.

Distribución de AEA en la plataforma Fetch.AI

Los agentes autónomos de Fetch utilizan su plataforma nativa para ponerse en contacto con aquellos que pueden necesitar los datos que recopilan. Esto significa que la entrega de datos y la prestación de servicios requieren algún filtrado entre los agentes, al menos en el sentido geográfico, ya que la información sobre la meteorología y el tráfico, por ejemplo, son relevantes solo para los usuarios de las zonas afectadas. Así, los agentes se dividen en función de varios criterios:

  • Ubicaciones geográficas. Todos los AEA existen en un lugar espacial específico, sin embargo, se pueden implementar libremente en cualquier otra ubicación en función de los nodos con los que están vinculados, sin costo adicional. La red Fetch.AI no limitará ni los agentes ni los nodos a un área en particular.
  • La consideración más importante puede ser la ubicación económica de un agente, es decir, la proximidad de los mercados relevantes para sus datos. Los agentes de clasificación basados ​​en estos criterios pueden ser ventajosos para utilizarlos en su máxima capacidad.
  • La red Fetch también tomará nota de la distribución de la infraestructura en el área cubierta por los agentes, como aeropuertos, estaciones de ferrocarril, etc.
  • A pesar del filtrado espacial, todos los agentes deben presentar un identificador único que se deriva de sus billeteras. Se supone que esto les permitirá recibir y enviar tokens de Fetch. Además, todos los agentes deben mantener la lista de nodos con los que están relacionados.

Tipos de AAE

Independientemente de los criterios geográficos o de mercado para la distribución de los agentes autónomos de Fetch.AI, los casos de uso previstos para ellos permiten a los desarrolladores asignarles roles específicos para respaldar el ecosistema de datos digitales:

  • Habitantes. Estos agentes están vinculados con el hardware que está operativo en el mundo real. Esto puede incluir dispositivos como cámaras, sensores o teléfonos, con el mismo nivel de soporte proporcionado para plataformas como vehículos o drones. Los agentes pueden actuar como un sustituto de los operadores humanos de estos dispositivos, como cuando dan instrucciones a los vehículos autónomos sin tener un control directo sobre ellos.
  • Interfaces. Estos agentes actúan como interfaces basadas en API entre las partes de la economía estándar y el mundo digital. Se pueden vincular con los sensores o los datos para realizar tareas económicas mundanas, como la reserva de boletos.
  • Los agentes de software existen solo en la esfera digital y tratan de encontrar las mejores formas de satisfacer las necesidades de sus usuarios.
  • Los agentes de ventas de datos digitales se adjuntan a las fuentes de datos en los mercados de datos y tratan de extraer valor de los datos correspondientes.
  • Los agentes representativos son sustitutos de los usuarios individuales y actúan como sus “mayordomos digitales” (según el documento técnico de Fetch ) en el ecosistema de Fetch.

¿Qué es una prueba de trabajo útil (UPOW)?

El mecanismo de consenso empleado por Fetch.AI se denomina Prueba de trabajo útil (UPoW). Con él, se crean nuevos bloques de manera similar a lo que se encuentra con los protocolos habituales de Prueba de participación , mientras que el orden de las transacciones se establece en función del trabajo que se realiza entre la generación de dos bloques.

Los problemas informáticos específicos se resuelven por dificultad y se empaquetan en paquetes de prueba de trabajo, lo que permite que incluso los nodos menos potentes obtengan sus recompensas en bloque. Los problemas más exigentes, como los relacionados con la inteligencia artificial o la programación, serán abordados por la plataforma basada en la informática distribuida dispuesta de esta manera.

Equipo de disponibilidad y recuperación de tokens FET

El equipo de Fetch.AI tiene su sede en Cambridge, Reino Unido, y está dirigido por sus tres cofundadores: Humayun Sheikh (CEO), Toby Simpson (CTO) y Thomas Hain (CSO).

A junio de 2019, la capitalización de mercado del token FET se valoró en US$ 19 millones. La cantidad de tokens que se generarán tiene un límite de 1.100 millones de FET, de los cuales 81 millones están en circulación en este momento.

Los tokens están disponibles para el trading en los exchanges de criptomonedas como Binance y KuCoin .