$PI Огляд оновлень головної сторінки:

1. Контекст і цілі проекту

- Pi-нод використовувався для захисту блокчейн-реєстру, але сам реєстр є енергоефективним, і обчислювальні ресурси багатьох нод не були повністю задіяні.
- Мета проекту — інтегрувати ці вільні обчислювальні потужності для підтримки децентралізованих обчислювальних завдань сторонніх (наприклад, тренування AI), а оператори нод отримують криптовалюту у нагороду.
- Основні проблеми, які вирішуються:
- Обмеження централізованих обчислень: наприклад, обмеження дата-центрів, концентрація енергії, глобальні вузькі місця.
- Вибуховий попит на обчислювальні ресурси для AI: економіка AI потребує неймовірних обчислювальних потужностей, а децентралізована мережа може об’єднати невикористані ресурси.

2. Переваги Pi-мережі

- Сам Pi є децентралізованою мережею з понад 421 000 нод (більше 1 мільйона CPU), що забезпечує основу для розподілених обчислень.
- Мільйони користувачів із KYC-атестацією можуть брати участь, підтримуючи тренування AI та отримуючи винагороду, а також надаючи унікальні особисті ресурси.

3. Випадок дослідження OpenMind

- OpenMind — проект, що розробляє операційну систему AI та відкритий протокол, потребує значної обчислювальної потужності для тренування моделей.
- Щоб перевірити можливість розподілених обчислень Pi, OpenMind створив контейнер, яким діляться з добровільними операторами Pi-нод, що запускаються на їхніх машинах.
- За допомогою контейнера надсилаються завдання на розпізнавання зображень, використовуючи обчислювальні ресурси Pi-нод для виявлення об’єктів на зображеннях (автомобілі, пішоходи, велосипеди тощо).

4. Результати тестування (перевірка концепції)

- У тесті взяли участь 7 добровільних операторів Pi-нод, і успішно запущено повний децентралізований конвеєр.
- Завдання були правильно надіслані та виконані, результати аналізу повернулися за 4 секунди, точність виявлення об’єктів була високою, що підтверджує надійність розподіленого поширення та шляху повернення результатів.
- Доведено, що Pi-нод може виконувати сторонні обчислювальні завдання, не пов’язані з блокчейном, і повертати корисні результати.

5. Перспективи на майбутнє

- Децентралізоване тренування AI залишається дослідницькою областю, потрібно більше досліджень щодо переходу від централізованих до децентралізованих систем.
- Інструменти Pi-нод закладають основу для майбутнього блокчейну та AI, дозволяючи особам брати участь у AI-індустрії та отримувати справедливий розподіл.