Fetch.ai vuole diventare il' Google degli agenti economici autonomi ". Fresco dal retro della sua vendita di token Binance Launchpad di successo, Coin Rivet ha avuto l'opportunità di una visita esclusiva alla sede principale fetch.AI per parlare con il team sugli obiettivi futuri del progetto.
Con il progetto che ha esaurito la sua allocazione di token e ha raccolto $6 milioni in poco meno di 10 secondi, il team ora sembra pronto a utilizzare quel capitale per il loro ambizioso piano di creazione di una blockchain nativa con capacità di intelligenza artificiale incorporate per consentire agli utenti e alle aziende di navigare meglio il mondo interconnesso intorno a noi.
Non solo sulla blockchain
Il CTO e co-fondatore Toby Simpson ha detto che il progetto non riguardava solo una blockchain, affermando: “Dove diventa interessante è quando inizi a combinarlo con altre tecnologie abilitanti come sistemi multi-agente, parti di AI e apprendimento automatico.
“Si inizia a unirli insieme e si può iniziare a costruire cose che prima non erano semplicemente possibili. È così che è nato fetch.Ai, ma sono passati 10 anni.”
Ha continuato a descrivere come “le persone non vogliono davvero la tecnologia, ma vogliono fare le cose”, e quanto questo a volte sia difficile nella nostra vita moderna. Sostiene: “In questi giorni, hai bisogno di cinque app diverse per capire come arrivare da Cambridge a Londra senza trovarti in piedi su una piattaforma casuale in attesa di un treno”.
Simpson ritiene che la capacità che il team di Cambridge sta costruendo può aiutare a costruire un sistema in cui le varie decisioni e sistemi necessari per fare un tale viaggio possono essere ottimizzati ed eseguiti utilizzando una rete di “agenti autonomi” che raccolgono dati e fanno “previsioni” abilitati dal protocollo fetch.AI.
Il CTO ha poi mostrato un'applicazione mobile che il team ha lavorato su che può accedere ai dati basati sulla posizione da un telefono cellulare per fornire le informazioni di rete fetch.AI sulla posizione e la direzione “dell'agente” che potrebbe essere utilizzato per aiutare a valutare cose come il traffico per consentire ad altri agenti di fare di più decisioni informate.
Esempi di queste decisioni includono: “Devo partire ora per partire per il mio viaggio o devo aspettare altri 20 minuti per passare meno tempo seduto nel traffico?”
Agenti economici autonomi
Toby ha continuato a spiegare: “Se riuscissimo a far correre questi agenti autonomi - o agenti economici autonomi come li chiamiamo - e dare loro l'autorità di essere in grado di risolvere i problemi per conto tuo, parlare tra loro e ridurre tutto l'attrito, allora avremmo qualcosa di veramente interessante”.
Humayun Sheikh, il CEO del progetto e un primo investitore nel DeepMind ora acquisito da Google, ha detto che dovremmo anche “pensare al decentramento come un sistema multi-agente, perché quello che stai facendo è che quando hai una soluzione decentrata, non esiste una governance centrale in quanto tale”.
Ha continuato dicendo che nel tipo di sistema multi-agente il team sta costruendo, “hai vari stakeholder, e tutte queste parti interessate stanno arrivando ad un accordo per fornire qualcosa che è ottimale per tutti.”
Un esempio pratico da lui fornito è stato utilizzare questo tipo di approccio per ottimizzare potenzialmente i flussi logistici delle merci che vengono spedite da un fornitore a un indirizzo di consegna finale.
Humayun ha detto che molte di queste reti sono attualmente inefficienti a causa delle centinaia di magazzini pieni di scorte e rotte di consegna non ottimizzate che potrebbero costare al consumatore tra il 20- 30% del costo totale dei beni acquistati.
Risolvere il' blockchain trilemma "
Il design blockchain del team per raggiungere questo livello di decentramento sulla loro catena nativa utilizzerà un meccanismo di consenso Proof of Song (PoS) che incorpora sia un faro casuale decentrato che anche un DAG (Directed Acyclic Graph).
Il capo della ricerca di Fetch.ai Jonathan Ward ritiene che questa soluzione possa raggiungere capacità transazionali “oltre i sistemi esistenti di oggi senza compromettere in modo significativo la sicurezza o il decentramento”.
Questa soluzione al noto trilemma di compromessi tra scalabilità, sicurezza e decentramento per blockchain aperti è stata definita una svolta dal team, con Humayun che dice che il libro mastro “sostiene la distribuzione di' sistemi multi-agent' in cui gli agenti IA intraprende un gran numero di basso valore “, come utilizzare i dati di trading da un sensore per prendere decisioni.
Nient' altro che strumenti per il processo decisionale
Il CEO di Fetch.AI ha continuato dicendo che a suo parere, “AI e apprendimento automatico non sono altro che strumenti per il processo decisionale”.
Il CEO ha concluso: “Per quanto ci riguarda, non stiamo costruendo un'IA. Stiamo costruendo un quadro in cui è possibile inserire queste previsioni per consentire decisioni autonome. Quando ci sono milioni e miliardi di agenti in giro, e anche milioni e miliardi di beni che vogliono essere venduti, ciò di cui hai bisogno nel mezzo è il Google degli agenti.”
Restate sintonizzati per la seconda parte di questa intervista esclusiva in arrivo su Coin Rivet.
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