M3 DAO s'associe à Matrix Labs pour faire progresser l'infrastructure blockchain pilotée par l'IA sur BNB Chain

M3 DAO a annoncé un partenariat avec Matrix Labs (MatrixOnBNB en chaîne) pour construire une infrastructure blockchain alimentée par l'IA pour les applications Web3 de demain. Alors que la frontière entre l'IA et la blockchain disparaît, le partenariat espère concevoir, construire et faire évoluer l'infrastructure décentralisée de nouvelle génération pour l'avenir de Web3. M3 DAO et Matrix Labs visent à combiner le traitement en temps réel des couches de données avec l'automatisation décentralisée pour remodeler l'intelligence en chaîne / l'interface d'exécution haute performance.

Concevoir une fondation plus intelligente pour Web3

Les contrats intelligents statiques traditionnels ont du mal à gérer la congestion imprévisible du réseau et l'état d'exécution variable en raison des demandes computationnelles plus élevées des réseaux décentralisés. Matrix Labs s'attaque à ce problème hérité en construisant une infrastructure qui combine l'intelligence en chaîne en temps réel avec l'optimisation automatisée du réseau.

La plateforme construira un réseau utilisant l'apprentissage automatique pour prévoir l'activité des transactions, gérer efficacement la bande passante et réduire les délais de traitement en combinant tous les composants en un écosystème collaboratif. L'objectif est d'établir un écosystème d'applications décentralisées (dApp) capable d'atteindre une efficacité computationnelle maximale tout en comblant le fossé entre la vitesse brute et l'intelligence modulaire.

Exécution haute performance rencontre intelligence en chaîne

Les domaines de collaboration plus larges incluent l'intelligence en temps réel, l'auto-optimisation des ressources et l'exécution rapide des transactions. Dans Matrix Labs, un kit de développement logiciel dédié (SDK), supporté par TypeScript, est utilisé pour fusionner la logique complexe des contrats et la livraison des transactions.

De plus, les dépôts open-source de l'organisation GitHub MatrixOnBNB montrent que l'infrastructure est construite en utilisant des rollups efficaces et des types de nœuds spécialisés basés sur EVM. Ces systèmes aident à équilibrer les charges de prédiction et surveillent activement le trafic réseau en temps réel. En conséquence, l'optimisation automatisée des frais de gaz améliorera la performance opérationnelle globale du réseau et l'efficacité du transfert de données. Cela contribuera à réduire les délais causés par une utilisation excessive du réseau pour les opérations et les utilisateurs.

Renforcer l'écosystème Multi-Chain et BNB Chain

Les réseaux automatisés et auto-cicatrisants changent le paysage industriel actuel. Une évolution cyclique d’un partenariat établi entre les deux entreprises avec des méthodes alternatives pour fournir des capacités similaires. Les tendances récentes dans les plateformes décentralisées montrent une attention accrue à la résilience des réseaux. Il existe une corrélation claire avec le lancement des Actions Intelligentes pilotées par l'IA par Nexchain, qui ont transformé la vérification manuelle de la blockchain en réseaux autonomes, auto-optimisants.

M3 DAO et Matrix Labs construisent une infrastructure basée sur l'IA sur la chaîne BNB pour soutenir de lourdes charges d'entreprise, des interactions DeFi avancées et le traitement distribué des données. L'objectif principal est de créer un environnement où les pipelines de données, les modèles d'IA et le traitement central interagissent de manière fluide en créant un écosystème Web3 plus intelligent.

Conclusion

L'objectif de ce partenariat est de passer d'une métrique de débit brut à une exécution plus intelligente des projets blockchain en utilisant une intelligence en temps réel intégrée dans l'infrastructure décentralisée. Alors que l'utilisation des applications décentralisées (dApps) croît parallèlement à l'adoption institutionnelle de Web3, une infrastructure évolutive devient de plus en plus essentielle. L'utilisation de systèmes modulaires alimentés par l'apprentissage automatique jouera un rôle clé dans la sécurisation, la mise à l'échelle et la maintenance de l'écosystème décentralisé.