Protocole du quadrant - Un plan directeur pour la cartographie des données décentralisées

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Les grandes entreprises technologiques se sont activement réorientées vers l'intelligence artificielle et l'apprentissage machine : Google est maintenant AI d'abord, Uber a ML en cours d'exécution dans ses veines et les laboratoires internes de recherche AI continuent de surgir.

Ils consacrent des ressources et de l'attention à convaincre le monde que la révolution de l'intelligence artificielle est en train d'arriver. Ils vantent l'apprentissage en profondeur, en particulier, comme la percée à l'origine de cette transformation et de la motorisation de nouvelles voitures auto-propulsées, d'assistants virtuels et plus encore.

Mais dans quelle situation spécifique allons-nous utiliser le ML ou l'AI dans la vie quotidienne, vous pouvez vous poser la question. Mais la vraie question est de savoir quelles sont les applications que vous utilisez dans votre vie quotidienne et qui contiennent des algorithmes d'apprentissage machine ou d'IA. Parce que le ML et l'AI font déjà partie de notre vie quotidienne. La seule chose, c'est qu'il fallait les travailler davantage, pour qu'ils puissent être plus utiles.

Aujourd'hui, une IA et des programmes contenus dans ML peuvent

Reconnaître les objets dans les images

Naviguer sur une carte du métro londonien

Traduire d'une langue à l'autre

Parler

Reconnaître les émotions dans la parole.

Conduire

Piloter un drone

Découvrir de nouveaux usages pour les médicaments existants

La liste peut s'allonger. Je voulais juste choisir les plus intéressants, mais si j'écris ici ceux que je connais ou que j'aime utiliser, il se peut que vous ne lisiez jamais ce post à cause de la situation qu'il ne se termine jamais. Mais le fait est que ce que AI et ML peuvent faire aujourd'hui n'est que le début du tunnel. Il y a des tonnes d'applications pour lesquelles nous pouvons demander l'aide de ML et AI.

Eh bien, vous pouvez avoir l'idée que pourquoi Facebook, Google, Amazon genre d'énormes entreprises travaillent sur l'intelligence artificielle et ML avec presque toute la puissance. De toute évidence, le blanchiment d'argent et l'intelligence artificielle façonneront notre avenir. Mais vous remarquerez peut-être qu'il n'y a que quelques entreprises qui travaillent sur des projets de blanchiment d'argent et d'intelligence artificielle.

Donc, en dehors de la longue liste que l'on peut faire aujourd'hui avec l'IA, et malgré ce battage autour de l'état de l'art, l'état de la pratique est moins futuriste.

Nous avons aussi besoin de petits joueurs sur le terrain. Manque de données et difficulté d'accès des petits joueurs à prendre du recul. Et lorsqu'ils trouvent les données nécessaires, le fait de ne pas être organisés les oblige à dépenser plus d'argent pour l'organiser. Leurs forces nouvellement formées ne leur permettent pas de payer les données ou de les organiser. C'est pourquoi l'industrie manque d'une nouvelle perspective. Comme dans toutes les situations, alors que les petits joueurs repèrent mieux les problèmes quotidiens, les grands joueurs se concentrent sur des problèmes plus importants. Ce qui nous oblige à attendre qu'ils voient ces gros joueurs pour voir les problèmes quotidiens.

Pour fournir l'information nécessaire aux petits acteurs, les initiatives basées sur la chaîne de blocs doivent définir des stratégies appropriées et précises pour démocratiser les données.

C'est là que le Protocole du quadrant vient en aide.

Qu'est-ce que le Protocole du quadrant

Comme dans leur description, Quadrant est un protocole basé sur une chaîne de blocs qui permet l'accès, la création et la distribution de produits et services de données avec l'authenticité et la provenance au cœur. L'économie des données est similaire à l'espace ; non cartographiée et chaotique. Le quadrant sert de plan directeur qui fournit un système organisé pour l'utilisation de données décentralisées.

Actuellement, l'économie des données est désorganisée et peu connue. Le quadrant promet un système bien organisé qui facilitera l'utilisation de données décentralisées. Les créateurs du Protocole du quadrant croient que les données doivent être exactes et originales afin d'améliorer son économie. L'entreprise prétend disposer d'un outil simple mais efficace qui prouve l'intégrité des données. Pour permettre l'échange de services comme DaaS et Al entre les organisations, l'entreprise fournit l'infrastructure. Il facilite la vente de données par les fournisseurs de données sur la base de contrats. En même temps, il permet aux acheteurs de l'acheter et leur fournit également la facilité supplémentaire de tracer l'exactitude des données. Ici, la procédure de vérification de l'estampillage des données est très pratique.

Quadrant s'envisage de créer un avenir prometteur pour la qualité, la transparence et l'authenticité des données reçues par les entreprises d'intelligence artificielle, les aidant à créer des idées et des services qui ont des effets de grande portée.

C'est pourquoi nous pouvons l'appeler un plan directeur pour la cartographie des données décentralisées.

Caractéristiques du protocole quadrant

Estampage des données
Ils estampillent pour l'authenticité, ce qui permet aux acheteurs de données de retracer et d'avoir la preuve de qui a créé les données.

Création d'une constellation
Ils sont des pionniers audacieux, ce qui leur permet de créer les premiers Data Smart Contracts et sont déployés pour créer de nouveaux produits de données.

Données et services enrichis
Ils permettent aux esprits les plus brillants de travailler à la création de Mega Constellations - de nouveaux produits et services en plus du Quadrant.

Analyse de rentabilisation
Les cartes en quadrants présentent des sources de données disparates de sorte que de nouveaux produits de données innovateurs peuvent être créés pour aider les entreprises à répondre à leurs besoins en matière de données. Cela devrait être rendu possible grâce à la participation des parties prenantes suivantes :

Des données pour soulager les points sensibles dans les villes, selon le PDG du quadrant

Singapour se positionne comme le premier centre de données d'Asie, avec une contribution annuelle d'un milliard de dollars à l'économie du pays provenant uniquement de la grande industrie des données.

Notre PDG Mike Davie a été invité par The Edge Singapore, un journal économique de premier plan, à commenter le projet Smart Nation de Singapour.

"Lorsque vous commencez à recueillir des données, vous avez une idée de la façon dont la ville fonctionne et vous enlevez une partie des points faibles des citoyens. Ensuite, vous pouvez penser à la façon de les aborder ", a déclaré Mike lors de l'entrevue.

Basé ici à Singapour, Quadrant Protocol s'est engagé à travailler avec le gouvernement au cours des prochaines années, notamment dans le cadre d'un partenariat historique avec l'Infocomm Media Development Authority pour construire une plate-forme de source de données pour les entreprises.

Qu'il s'agisse d'améliorer la collecte des ordures ou l'exploitation des feux de circulation, Quadrant aide les villes à développer des solutions de données visant à améliorer le niveau de vie en se concentrant sur des domaines tels que l'identité de l'emplacement et l'IdO.

"Toute initiative en matière de données doit être acceptée par les citoyens, qui doivent comprendre les résultats qui peuvent en découler. Il doit s'agir de la façon dont les données peuvent améliorer ma vie. C'est ce qui manque à l'heure actuelle." Mike a dit à l'EDGE.

Quadrant Protocol, un plan directeur pour les données cartographiques, est enthousiaste à l'idée d'utiliser ce partenariat avec le gouvernement pour concevoir des cadres et des produits afin d'aider à transformer Singapour en une "nation intelligente".

Team

Advisors

KayceeMae

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