Компания DeepBrain Chain рассказывает о своем бизнесе и новых разработках. Почему так важно следить за качеством своего продукта. Как грамотно составить команду проекта из проверенных и успешных профессионалов. Что стоит за успехом стартапа на стыке технологии AI и блокчейна? Об этом рассказывают создатели платформы в своей статье.
18 мая 2018 года DeepBrain Chain объявляет предзаказ для майнеров AI (DBC AIM) на официальном сайте и на WeChat HTML5 страничке. По состоянию на 1 июня более 1000 человек получили DBC AIM, включая более двухсот 128GPU AIM-кластеров, и залог в сумме более чем $100 млн.
Почему DBC AIM пользуется таким огромным успехом среди инвесторов? На эти три вопроса мы подготовили ответы.
Решение болезненных вопросов компаний AI
С 2012 года расчеты, производимые AI-компаниями (фирмы, которые разрабатывают и используют искусственный интеллект. — Прим. ред.), выросли более чем в 300 тыс. раз. Стоимость оборудования стала помехой для AI-компаний и особенно для AI-стартапов. Большинство современных чипов углубленного обучения представляют собой либо Google TPU, либо Nvidia GPU. Пока Google TPU в основном используется для облачного расчетного центра, Nvidia GPU занимает львиную долю рынка.
В отличие от игровых чипов, чипы углубленного обучения являются очень дорогими, их стоимость определяется шестизначными цифрами. Даже учитывая облачные сервисы, расчеты очень и очень многим просто не по карману.
Тестовая сеть DeepBrain Chain запущена в июне. Техническая команда закончила создание первой итерационной структуры и начала ее тестирование. Ими также было завершено конструирование тренировочной мониторинговой системы AI и начато создание второй итерационной структуры.
Запуск DBC AIM был очень важен в миссии DeepBrain Chain. Цель миссии — построение глобального децентрализованного облачного AI. В качестве вычислительных узлов в экосистеме DeepBrain Chain DBC AIM обеспечит гораздо более дешевые и удобные расчеты для AI-компаний.
Команда проекта тщательно следит за качеством DBC AIM
В апреле этого года доктор Доньян Ванг, лучший эксперт по искусственному интеллекту в Силиконовой долине, вошел в команду DeepBrain Chain в качестве главы отдела по изучению искусственного интеллекта и исполнительного вице-президента исследовательского центра Силиконовой долины.
Доктор Вонг имеет почти 20-летний опыт в разработках искусственного интеллекта, которые проводились в Силиконовой долине, и возглавлял многие топ-команды из Fortune 500 (Cisco, Netapp, Midea и Samsung). За один год и девять месяцев доктор Вонг создал с нуля исследовательский центр Midea в Силиконовой долине и построил разнородную AI-платформу углубленного изучения Midea Brain. После того как он начал заниматься DeepBrain Chain, многие эксперты пошли по его стопам.
Джейсон Пай, директор отдела продакт-менеджмента DeepBrain, имеет 15-летний опыт работы с оборудованием и управлением продукцией в Supermicro, IBM и Ford Motor. Он представил обучающую линейку продукции AI для Supermicro для повышения пропускной способности и производительности связи между устройствами. Также, сотрудничая с Nvidia, он впервые вывел на рынок технологию Nvlink, которая оптимизирует процесс углубленного обучения путем повышения увеличения пропускной способности одноранговой сети в пять раз по сравнению с аналогами PCIe 3.0.
Брейн Ксю, главный исследователь данных, имеет навыки и опыт в решении сложных практических задач. За плечами у Брейна большой опыт работы в области программного обеспечения с более чем 48 продуктами (AI, ML, data analytics и др.) и принятия блестящих решений. Будучи техническим менеджером, с 1998 года он создал 20 программ (их стоимость оценивается от $5 до $50 млн) для таких больших потребителей, как Boeing, DARPA и др., и разработал 25 коммерческих продуктов (Intel и др.) с 2005 года. Он является автором более 38 технических документов и патентов США и 76 технических презентаций.
Ян Хуанг, эксперт в области AI, компьютерного зрения, машинного обучения и углубленного обучения. До прихода в DeepBrain Chain он работал в IBM в качестве инженера по программному обеспечению Web-Replay, делая акцент на обработке видео/изображения и исследований в разработке AI, известен своими публикациями и патентами как человек, для которого приоритетным в коллективе является индивидуальность. Он является ведущим специалистом в области компьютерного зрения в Йельском университете и доктором в области обработки изображений в Вашингтонском университете.
Хайсон Гу, старший директор DeepBrain Chain в области приложений AI для компьютерного зрения и робототехники. До прихода в DeepBrain Chain доктор Гу был менеджером отдела и старшим менеджером в Konica-Minolta и Midea, руководил командами AI при создании DL PF для аналитики изображений, видео и документов; начал создавать систему диагностики рака, основанную на AI, которая признана одной из главных национальных стратегических технологий 2020 Японии; разработал AI-технологии визуального контроля электронного оборудования, автомобильной, пищевой промышленности и производства бытовой техники.
В рамках проекта было проведено несколько этапов обсуждений параметров AIM в целях обеспечения качества. Всегда следовал стандартам отрасли и никогда не бросал громких слов на ветер.
Компания создает инновационную продукцию, которая интересна инвесторам
В блокчейне очень важен майнинг. По сравнению с инвестированием вторичного рынка майнинг является менее рискованным и приносит больше стабильного дохода. Именно поэтому он более предпочтителен. Как бы там ни было, большая часть сегодняшнего майнинга, вроде Bitcoin или Ethereum, представляет собой PoW, то есть механизм, который критикуют за потерю ресурсов.
Без сомнения, майнинг обеспечивает майнерам неплохой доход. При PoW-майнинге огромная доля расчетной мощности просто теряется. Совместив майнинг с тренингами AI, DeepBrain Chain объединяет глобально разбросанные вычислительные мощности, чтобы помочь компаниям AI завершить их тренировочные задания. Иными словами, таким образом майнинг превращается в углубленное обучение AI, машинное обучение и расчеты, обеспечивая майнерам аналогичный, а чаще всего и более высокий доход. К тому же, присоединившись к DeepBrain Chain MainNet, участники в пределах экосистемы получают возможность заработать большую сумму DBC, в то время как те, у кого есть дополнительные вычислительные мощности, могут заработать еще больше, полностью используя свои простаивающие ресурсы. За счет объединения децентрализованных вычислительных мощностей AI экосистема DeepBrain Chain позволяет компаниям AI приобретать вычислительные ресурсы по гораздо более низкой цене. И по мере увеличения числа узлов майнинга образуется прибыльный цикл, в котором выигрывает каждый участник.
О DeepBrain Chain
DeepBrain Chain — первая в мире вычислительная AI-платформа, работающая на blockchain. DeepBrain Chain использует технологию блокчейн, чтобы помочь AI-компаниям сэкономить до 70% затрат на вычислительную мощность, сохраняя конфиденциальность данных при обучении AI.
фото: Stockcnap, Startup image, Getty image