Web3'te Yapay Zeka'nın Uygulamaları: Veri Katmanı Zorlukları ve Çözümler

Web3 ekosistemi, AI uygulamalarında büyük fırsatlar ve zorluklarla karşı karşıya. Bu makale, Web3 ortamında AI temsilcisinin veri ihtiyaçlarını, karşılaştığı mevcut zorlukları ve AI hazır veri katmanını oluşturmanın temel unsurlarını derinlemesine incelemektedir.

AI temsilcisinin veri ihtiyaçları ve Web3 mevcut durumu

AI temsilcisinin çalışma akışı özetle: gözlemleme, karar verme, hareket etme, öğrenme. Bu döngü taze, güvenilir ve izin gerektirmeyen verilere bağımlıdır. Ancak, Web3 ekosistemi verileri farklı heterojen zincirlerde, düğüm yığınlarında, indeksleyicilerde ve off-chain oracle makinelerinde dağınıktır ve her biri kendine özgü gecikme, kesinlik, anlamsal ve hata modellerine sahiptir. Bu durum, AI temsilcisinin ihtiyaç duyduğu yüksek kaliteli verilere ulaşmasını zorlaştırmaktadır.

Web3’te AI geliştiricilerinin karşılaştığı zorluklar

1. Heterojenlik: Her zincirin kendine özgü RPC davranışları, günlükleri, olay modelleri vb. vardır, temel sorgular genellikle özelleştirilmiş indeksleyiciler gerektirir.

2. Veri tazeliği ve maliyet dengesi: Düşük maliyetli veriler genellikle yavaş güncellenir, yüksek hızlı veriler ise pahalıdır.

3. Anlamsal çözümleme: Orijinal günlükleri, likidite havuzları, pozisyonlar, kar/zarar gibi anlamlı varlıklara dönüştürmek sürekli ETL ve yeniden hesaplama gerektirir.

4. Yük altında güvenilirlik: Ağ tıkanıklığı ve oracle gecikmeleri, bağımsız temsilcilerin başa çıkması zor olan uç riskleri doğurabilir.

İşletilebilir verilerin tanımı ve Web3’ün eksiklikleri

İşletilebilir veri, AI temsilcisinin sınırlı zaman bütçesi içinde karar verip uygulayabileceği veridir. Spesifik gereksinimler şunları içerir:

• Zincirler arası standartlaştırılmış anlamsal yapı
• Tazelik ve kesinlik
• Doğrulanabilirlik
• Veri yakınlığı hesaplaması
• Akış işleme ve zaman geri alma yeteneği

Mevcut Web3 teknolojik yığını, kısmi fonksiyonlar sağlar ( örneğin alt grafikler, RPC, analiz API’leri ), ancak kapsamlı, zincirler arası, düşük gecikmeli bir veri altyapısı eksiktir.

AI hazır veri katmanının temel özellikleri

1. Çok zincir veri alımı ve standardizasyon: Birleşik standart model, net birimler ve ondalık basamaklar.

2. Akış işleme ve anlık görüntüler: Kafka benzeri olay akışları ve OLAP anlık görüntüleri, zaman geri alma ve veri ilişkilendirmeyi destekler.

3. İzlenebilir kopyalar: Kesinlikli alt grafik kopyaları, sürümlü dönüşümler ve bütünlük kontrolleri.

4. Akış içi hesaplamalar: Dalgalanma oranı, likidite derinliği, yönlendirme simülasyonu gibi hesaplama fonksiyonları yerleşiktir.

5. Kesinlik ve tazelik API’leri: Her okuma, tazelik, onay sayısı ve kesinlik seviyesi döner.

6. Niyet kancaları: Niyet yürütme sistemine birinci seviyede bağlanır, simülasyon ve doğrulama destekler.

7. Güvenlik denetimi: Hız sınırlama, devreye alma, tekrar oynatma günlükleri ve işlem sonrası kanıtlar.

AI × Web3 geleceği

Uygun veri katmanı inşa etmek yeni olasılıkları açar:

• Bağımsız piyasa yapıcı fiyatlandırması, veri tazeliği ve kesinliği dikkate alır
• Yönetişim destekli temsilci: Teklifleri analiz eder, sonuçları simüle eder ve kriptografik kanıtlar sağlar
• Zincirler arası portföy stratejileri: Niyet yürütme sistemine dayalı otomatik yönetim
• Veri pazarı: Zincir üzerinde ödeme ve kullanım kanıtı ile veri setleri ve çıkarım hizmetleri

Sonuç

AI temsilcisini bir sonraki nesil kullanıcı arayüzü olarak gören ekipler için mimari seçimi ürünün başarısını belirleyecektir. RPC çağrılarını ve zamanlı ETL’yi sürekli geliştiren ekipler, çok zincirli, gerçek zamanlı ve rekabetçi piyasa ihtiyaçlarına uyum sağlayamayacaktır. Ancak, AI hazır veri katmanı - standardizasyon, kopyalama, hesaplama, kesinlik algısı ve niyet yürütme sistemine bağlanan ekipler, yüksek verimlilikle gözlemleyen, karar veren, hareket eden ve öğrenen üretim seviyesinde temsilciler dağıtabilir.

AI temsilcilerine hak ettikleri veri altyapısını sağlayın. Piyasa beklemeyecek, ve onlar ise sabırsızlıkla açlık çekiyor.