Model baru untuk intelijen dunia nyata ada di sini. , @BeaconProtocol, dan @DIMO_Network sedang membangun model efisiensi bahan bakar pertama yang dilatih komunitas menggunakan data kendaraan dunia nyata. Ini dipersonalisasi, menjaga privasi, dan didukung oleh AI terdesentralisasi.

2/ Ini dimulai dengan driver @DIMO_Network. Dengan ikut serta, mereka membagikan data kendaraan mereka - seperti perilaku mengemudi dan diagnostik - dengan @BeaconProtocol, lapisan koordinasi data yang dibuat khusus untuk menghubungkan AI ke sumber bernilai tinggi. FLock kemudian menyerap data ini secara pribadi dan aman, mempersiapkannya untuk AI Arena: tempat pelatihan AI global yang terdesentralisasi.

3/ Tugas: membangun sistem pelatihan real-time yang membantu pengemudi dan manajer armada meningkatkan efisiensi dan memperpanjang umur kendaraan. Hasilnya: model efisiensi bahan bakar yang berfungsi seperti pelatih waktu nyata.

4/ Model ini menganalisis perilaku mengemudi, diagnostik kendaraan, dan faktor lain untuk memunculkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti: • Mendeteksi mengemudi agresif • Menandai inefisiensi mekanis • Menyarankan pola mengemudi baru

5/ Apa yang membuat model ini berbeda adalah personalisasi dalam skala besar. Ini menetapkan garis dasar kinerja yang unik untuk setiap pengemudi, kemudian membandingkannya dengan tolok ukur yang lebih luas di seluruh jaringan DIMO, membuka umpan balik yang ditargetkan dan hemat biaya.

6/ "Anda membakar $4 lebih banyak dari biasanya hari ini karena pengereman keras." "Campuran bahan bakar Anda berjalan kaya, saatnya untuk penyetelan." "Anda menghabiskan 20% lebih banyak dari rata-rata pengemudi F-150." Data berubah menjadi panduan. Bimbingan berubah menjadi keputusan yang lebih baik.

7/ Seperti inilah AI terdesentralisasi di dunia nyata: • Kepemilikan data yang transparan • Kolaborasi model terbuka global • Dampak nyata bagi pengguna sehari-hari Dipersembahkan kepada Anda oleh, DIMO, dan Beacon Protocol 🤝