什么是 Mindsync (MAI)

引言

当今的人工智能 (AI) 市场正在迅速增长。 使用计算机视觉（CV）、深度学习（DL）、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等人工智能技术，可以在不同行业带来巨大的竞争优势。

19.1 年全球认知和人工智能系统支出将达到 2018 亿美元，比 54.2 年增长 2017%。根据 IDC 的数据，52 年人工智能支出将增长到 2021 亿美元，复合年增长率（CAGR）将在 46-2016 年预测期内达到 2021%。 但全球人工智能市场正经历着与任何成长中的市场一样令人头疼的问题。

当前困境

1. 人员不足。 对应用 AI 专家、数据科学家、机器学习和深度学习开发人员的需求每天都在增长。 今天，这些专家是稀有且昂贵的。 但尽管如此，业务的高度竞争性要求高技能人员在最短的时间内找到有效的解决方案。 这些资源的稀缺性和成本对于使用或尝试使用人工智能技术的组织来说是一个大问题。

2. 算力成本高。 数据科学和机器学习任务通常是资源密集型任务，可以使用大量 CPU 和/或 GPU 有效解决。 使用谷歌云、亚马逊AWS、微软Azure等云服务可以解决这个问题，尽管价格高得离谱。

3. 尽管人工智能产业发展迅速，但在寻求适用于解决实际业务问题的现成人工智能解决方案以及其他领域，它们的整合和适应仍然是一个复杂的问题。

4. 安全问题。 缺乏自动化的数据完整性和版本控制。 这些验证提供了可复制性，对于具有高安全要求的应用机器学习算法至关重要。

解决方案

建立人工智能、机器学习和数据科学专家社区，解决客户任务，开发机器学习模型，分享经验，提升能力。

在社区的一些参与者之间开发加密矿场和交换计算能力。 与云计算相比，这显着降低了三倍的计算成本。

为现成的 AI 解决方案（ML 模型和数据集）创建市场。 将生产就绪的解决方案放在市场上的企业就绪容器中。

区块链的部署可确保安全性和数据完整性。 ML 模型哈希、数据、解决方案质量评估、解决方案评级和平台参与者元数据的持久性都保存在嵌入式区块链中。 它允许验证对象及其依赖关系，这对于开发可复制和安全的解决方案至关重要。

信息

售前： 15 年 2018 月 15 日 – 2019 年 XNUMX 月 XNUMX 日
公开销售： 01 年 2019 月 31 日 – 2021 年 XNUMX 月 XNUMX 日
代币供应： 150,000,000月XNUMX日
待售代币总数： 75,000,000月XNUMX日
软帽： 4,200,000万美金
硬帽： 10,500,000万美金
上调： 4,900,000万美金

法律

区块链平台： Ethereum
国家限制： 古巴、伊朗、黎巴嫩、俄罗斯联邦、乌克兰、爱沙尼亚、叙利亚、利比亚、苏丹、索马里和朝鲜
注册国家： United Kingdom
注册年份： 2018