<القصة ، تكتسب زخما جديدا> انضم رقم جديد @StoryProtocol يعيد تشكيل صناعة المحتوى من خلال ترميز IP. إنه سانديب تشينشارلي ، أستاذ في جامعة أوستن وخبير في الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأنظمة الموزعة. سانديب تشين تشارلي هو باحث سابق في وكالة ناسا درس الذكاء الاصطناعي التوليدي والروبوتات السحابية في جامعة ستانفورد وهو حاليا أستاذ في جامعة أوستن ، حيث يتعامل مع القيادة الذاتية ونماذج التعلم الآلي الموزعة. في سياق بحثه ، قام بتركيب كاميرا لوحة القيادة مباشرة على السيارة لجمع بيانات واقعية ، وحلل مشاهد نادرة تسمى "ذيول طويلة". قمنا بتسمية هذه البيانات ، وقمنا بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن مباشرة على أجهزة TPU للتعلم العميق ، وقدرنا بشدة أهمية جودة البيانات وندرةها. ثم قال إنه سأل نفسه سؤالا. "لكي يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح في الواقع ، فإنه يحتاج إلى بيانات عالية الجودة ، وليس فقط نماذج. ومن أجل جمع هذه البيانات طوعا ، هناك حاجة إلى هيكل حوافز فعال ". ووجدت الإجابة في القصة. تعرف @StoryProtocol البيانات على أنها IP ، وليس فقط موارد ، وتقوم ببناء نظام مكافآت على السلسلة. جمع البيانات النادرة → وضع العلامات → التوليف → التسجيل على السلسلة → توزيع الإتاوات تتبع كل شيء على السلسلة بشفافية. يشرح البروفيسور سانديب ذلك على النحو التالي: "أسجل مشهدا نادرا للقيادة التقطته باستخدام كاميرا dashcam على Story ، وصديقي يسميه. عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء بيانات تركيبية بناء عليه ، يتم إنشاء عنوان IP مرتبط على طول الطريق ، ويتم توزيع الإتاوات تلقائيا على جميع المساهمين ". بصفته الرئيس التنفيذي لقسم الذكاء الاصطناعي في Story ، سيقود البروفيسور سانديب تشينشالي استراتيجية الذكاء الاصطناعي الشاملة ، والبنية التحتية لبيانات التعلم على السلسلة ، وتصميم نظام مكافآت البيانات اللامركزي. وهو يحدد قيمة البيانات مثل هذه. "البيانات هي الملكية الفكرية الجديدة."