نموذج جديد للذكاء في العالم الحقيقي هنا. ، @BeaconProtocol ، وتقوم @DIMO_Network ببناء أول نموذج لكفاءة استهلاك الوقود مدرب من قبل المجتمع باستخدام بيانات المركبات في العالم الحقيقي. إنه مخصص ويحافظ على الخصوصية ومدعوم من الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

2 / يبدأ هذا ببرامج تشغيل @DIMO_Network. من خلال الاشتراك ، يشاركون بيانات سياراتهم - مثل سلوك القيادة والتشخيص - مع @BeaconProtocol ، وهي طبقة تنسيق بيانات مصممة خصيصا لربط الذكاء الاصطناعي بمصادر عالية القيمة. ثم تستوعب FLock هذه البيانات بشكل خاص وآمن ، وتهيئها لساحة الذكاء الاصطناعي: ساحة تدريب عالمية لامركزية على الذكاء الاصطناعي.

3 / المهمة: بناء نظام تدريب في الوقت الفعلي يساعد السائقين ومديري الأساطيل على تحسين الكفاءة وإطالة عمر السيارة. النتيجة: نموذج كفاءة استهلاك الوقود يعمل مثل المدرب في الوقت الفعلي.

4 / يحلل النموذج سلوك القيادة وتشخيص المركبات وعوامل أخرى لعرض رؤى قابلة للتنفيذ: • الكشف عن القيادة العدوانية • الإبلاغ عن أوجه القصور الميكانيكية • اقتراح أنماط قيادة جديدة

5 / ما يجعل هذا النموذج مختلفا هو التخصيص على نطاق واسع. إنه يؤسس أساسا فريدا للأداء لكل سائق ، ثم يقارنه بمعايير أوسع عبر شبكة DIMO ، مما يفتح ردود فعل مستهدفة وموفرة للتكاليف.

6 / "لقد أحرقت 4 دولارات أكثر من المعتاد اليوم بسبب الكبح الشديد." "مزيج الوقود الخاص بك أصبح غنيا ، حان الوقت للضبط." "أنت تنفق 20٪ أكثر من سائق F-150 العادي." البيانات تتحول إلى إرشاد. يتحول التوجيه إلى قرارات أفضل.

7 / هذا ما يبدو عليه الذكاء الاصطناعي اللامركزي في العالم الحقيقي: • ملكية البيانات الشفافة • التعاون العالمي المفتوح • تأثير ملموس على المستخدمين العاديين مقدمة لك من قبل ، DIMO ، وبروتوكول 🤝 Beacon