Fetch.ai will zum „Google der autonomen Wirtschaftsagenten“ werden. Frisch von der Rückseite seines erfolgreichen Binance Launchpad Token-Verkaufs hatte Coin Rivet die Gelegenheit für einen exklusiven Besuch in der fetch.ai Zentrale, um mit dem Team über die zukünftigen Ziele des Projekts zu sprechen.
Da das Projekt seine Token-Zuweisung ausverkauft hat und 6 Millionen Dollar in knapp 10 Sekunden gesammelt hat, sieht das Team nun bereit, dieses Kapital für ihren ehrgeizigen Plan zu nutzen, eine native Blockchain mit künstlichen Intelligence-Fähigkeiten zu schaffen, die Benutzern und Unternehmen ermöglichen, die hoch vernetzte Welt um uns herum.
Nicht nur über Blockchain
CTO und Mitbegründer Toby Simpson sagte, dass es sich bei dem Projekt nicht nur um eine Blockchain handelte und besagte: „Wo es interessant wird, ist, wenn Sie anfangen, es mit anderen unterstützenden Technologien wie Multi-Agenten-Systemen, Teilen von KI und Machine Learning zu kombinieren.
„Man fängt an, diese miteinander zu verbinden und man kann damit beginnen, Dinge zu bauen, die vorher einfach nicht möglich waren. So kam Fetch.ai wirklich zustande, aber es sind 10 Jahre her.“
Er beschrieb weiter, wie „die Menschen nicht wirklich Technologie wollen, aber sie wollen Dinge erledigen“ und wie schwierig das manchmal in unserem modernen Leben ist. Er behauptet: „Heutzutage braucht man fünf verschiedene Apps, um herauszufinden, wie man von Cambridge nach London kommt, ohne auf einer zufälligen Plattform zu stehen, die auf einen Zug wartet.“
Simpson glaubt, dass die Fähigkeit, die das Cambridge-basierte Team aufbaut, dazu beitragen kann, ein System aufzubauen, in dem die verschiedenen Entscheidungen und Systeme, die für eine solche Reise erforderlich sind, optimiert und ausgeführt werden können, indem ein Netzwerk von „autonomen Agenten“ Daten sammelt und „Vorhersagen“ erstellt wird, die durch das Fetch.ai Protokoll ermöglicht werden.
Der CTO zeigte dann eine mobile Anwendung, an der das Team gearbeitet hat, die auf die standortbasierten Daten von einem Mobiltelefon zugreifen kann, um die fetch.ai Netzwerkinformationen über den Standort und die Richtung des „Agenten“ bereitzustellen, die verwendet werden könnten, um Dinge wie Verkehr zu bewerten, damit andere Agenten mehr machen können fundierte Entscheidungen.
Beispiele für diese Entscheidungen sind: „Soll ich jetzt gehen, um meine Reise zu starten, oder sollte ich weitere 20 Minuten warten, um weniger Zeit im Straßenverkehr zu verbringen?“
Autonome Wirtschaftsakteure
Toby erklärte weiter: „Wenn wir diese autonomen Agenten - oder autonome Wirtschaftsakteure, wie wir sie nennen - dazu bringen, herumzulaufen und ihnen die Autorität zu geben, Probleme in Ihrem Namen zu lösen, miteinander zu reden und die Reibung zu reduzieren, dann hätten wir etwas wirklich Cooles.“
Humayun Sheikh, CEO des Projekts und früherer Investor im jetzt von Google erworbenen DeepMind, sagte, wir sollten auch „über Dezentralisierung als Multi-Agenten-System nachdenken, denn was Sie im Wesentlichen tun, ist, dass es, wenn Sie eine dezentrale Lösung haben, keine zentrale Governance als solche gibt“.
Er sagte weiter, dass in der Art des Multi-Agenten-Systems, das das Team aufbaut, „Sie haben verschiedene Stakeholder, und all diese Stakeholder kommen irgendwie zu einer Vereinbarung, um etwas zu liefern, das für alle optimal ist.“
Ein praktisches Beispiel war der Einsatz dieser Art von Ansatz, um die logistischen Ströme von Gütern, die von einem Lieferanten an eine endgültige Lieferadresse versendet werden, potenziell zu optimieren.
Humayun sagte, dass viele dieser Netzwerke derzeit ineffizient sind, da Hunderte von Lagern mit Lagerbestand und nicht optimierten Lieferrouten gefüllt sind, die den Verbraucher zwischen 20- 30% der Gesamtkosten der beschafften Waren kosten könnten.
Lösen des „Blockchain-Trilemmas“
Das Blockchain-Design des Teams, um dieses Niveau der Dezentralisierung in ihrer nativen Kette zu erreichen, wird einen Proof-of-Stake (PoS) -Konsensus-Mechanismus verwenden, der sowohl ein dezentralisiertes Zufalls-Beacon als auch eine DAG (Directed Acyclic Graph) enthält.
Jonathan Ward, Forschungsleiter von Fetch.ai, meint, dass diese Lösung Transaktionsfähigkeit „über die bestehenden Systeme hinaus erreichen kann, ohne erhebliche Kompromisse bei der Sicherheit oder Dezentralisierung einzugehen“.
Diese Lösung für das bekannte Trilemma von Kompromissen zwischen Skalierbarkeit, Sicherheit und Dezentralisierung für offene Blockchains wurde vom Team als Durchbruch bezeichnet, wobei Humayun sagte, dass das Hauptbuch „die Bereitstellung von“ Multi-Agent-Systemen "untermauert, bei denen KI-Agenten eine große Anzahl von niedrigem Wert übernehmen Transaktionen ", wie die Verwendung von Handelsdaten von einem Sensor, um Entscheidungen zu treffen.
Alles andere als Instrumente für die Entscheidungsfindung
Der CEO von Fetch.ai sagte weiter, dass seiner Meinung nach „KI und maschinelles Lernen nichts anderes als Werkzeuge für die Entscheidungsfindung sind.“
Der CEO schloss: „Was uns angeht, bauen wir keine KI auf. Wir bauen einen Rahmen auf, in dem Sie diese Vorhersagen einbringen können, um autonome Entscheidungen zu ermöglichen. Wenn Millionen und Milliarden von Agenten herumlaufen, und auch Millionen und Milliarden von Vermögenswerten, die verkauft werden wollen, brauchen Sie in der Mitte das Google der Agenten.“
Bleiben Sie dran für Teil zwei dieses exklusiven Interviews, das bald auf Coin Rivet erscheint.
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