AIOZ 네트워크, 개방형 모델과 과제를 통해 분산형 AI 개발자에게 '역량 강화'

DePIN 기반 생태계 AIOZ AI는 인공지능을 분산화하는 풀스택 인프라를 구축하고 있습니다.

AIOZ AI는 개발자, 연구자, 기술 팀이 협업 환경에서 데이터 세트를 게시, 공유하고 확장할 수 있도록 하여 기여자에게 작업에 대한 더 많은 통제력을 제공함으로써 "기여자에게 힘을 실어주는" 것을 목표로 합니다.

기존의 AI 모델은 방법론에 대한 투명성이 부족한 불투명한 환경에서 만들어지는 반면, AIOZ AI의 분산형 접근 방식은 "더 나은 효율성, 보안 및 접근성"을 갖춘 AI 컴퓨팅을 제공하는 데 중점을 두고 있다고 AIOZ 네트워크 설립자 겸 CEO인 에르만 치푸트라가 디크립트(Decrypt) 말했습니다.

AIOZ AI를 통해 사용자는 데이터 세트를 업로드하고 저장하고 모델을 학습시킬 수 있으며, 다른 사람들이 해당 모델을 어떻게 활용하고 성과를 내는지에 따라 토큰 보상을 받을 수 있습니다.

이는 AIOZ 네트워크의 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)에서 지원되며, 30만 대 이상의 기기가 AI 컴퓨팅, 분산형 스토리지 및 콘텐츠 전송에 여유 컴퓨팅 성능을 제공합니다.

목표는 혁신가들이 일상 생활에 도움이 되는 AI 솔루션을 더 쉽게 배포할 수 있도록 하는 동시에 기여자들이 모델과 데이터 세트와 같은 AI 자산을 더 많이 제어할 수 있도록 하는 것입니다.

AIOZ AI에서는 배경 제거, 배경 교체, 이미지-애니메이션, 비디오-캐니 에지 등의 이미지-이미지 처리 모델을 포함하여 이미 여러 모델을 사용할 수 있습니다.

AIOZ 네트워크에 따르면, 이 외에도 AIOZ AI의 "가볍고 효율적인" 이미지 초고해상도(SR) 모델은 저해상도 입력으로부터 고해상도 이미지를 재구성할 수 있어 디지털 콘텐츠 제작자와 아카이브 복원 프로젝트에 "매우 유익"합니다. AIOZ AI 모델의 향후 잠재적 응용 분야로는 스트리밍 플랫폼을 위한 실시간 비디오 업스케일링, 가용 대역폭에 따른 적응형 이미지 품질 최적화, 그리고 객체 인식 이미지 선명화 및 디테일 복구를 수행할 수 있는 도구 등이 있습니다.

"AIOZ AI를 통해 우리는 사람이 주도하는 AI 경제를 구축하고 있습니다."라고 Tjiputra는 말했습니다. "개발자는 자신의 모델과 데이터세트를 제어하고, 커뮤니티 컴퓨팅에서 이를 실행하며, 자신의 작업이 실제 애플리케이션을 구동할 때 토큰 보상을 받을 수 있는 잠재력을 발휘합니다."

AIOZ AI 챌린지

AIOZ AI 플랫폼의 핵심 기능 중 하나는 AIOZ AI 챌린지 시스템으로, 모든 조직, 연구원 또는 개발자가 생태계 내에서 경연 대회를 개최할 수 있도록 지원합니다. 이러한 경연 대회는 현실 세계의 문제를 네트워크의 분산형 컴퓨팅 계층에서 실행되는 개방형 협업 AI 프로젝트로 전환합니다.

플랫폼에서 이미 진행 중인 과제로는 위치, 면적, 침실 수 등 주요 데이터 포인트를 기반으로 주택의 최종 매매 가격을 정확하게 예측하는 회귀 모델을 구축하는 것이 있습니다. 또 다른 과제로는 영화 리뷰가 부정적일 때와 긍정적일 때를 추론할 수 있는 자연어 처리 모델을 개발하는 것이 있습니다.

AIOZ 네트워크가 주최한 이전 챌린지는 시급한 현실 세계의 문제를 해결한 사용자들에게 보상을 제공했습니다. 바로 얼굴 위조 방지 챌린지였습니다. 참가자들은 진짜 얼굴과 가짜 얼굴을 정확하게 구별할 수 있는 모델을 개발해야 했습니다. 가짜 얼굴은 인쇄된 사진, 3D 마스크, 딥페이크 영상 등을 통해 계정에 접근하려는 사람들입니다. 현재 금융 앱 전반에 걸쳐 인식 도구가 널리 사용되고 있는 상황에서, AIOZ 네트워크는 이 챌린지에 대한 해결책을 "중요"하다고 설명했습니다.

경우에 따라 AIOZ AI 챌린지의 상위 참가자들은 커뮤니티 전체에서 인정을 받으며, 뛰어난 솔루션은 디지털 상품과 잠재적 토큰 보상을 받을 수 있습니다. 각 챌린지에는 신진 개발자들이 기술적인 질문을 하고 아이디어를 공유할 수 있는 토론 섹션이 포함되어 있습니다.

AIOZ 네트워크에 따르면, 이와 같은 이니셔티브는 "모든 것을 지능화하는" 것을 구축하기 위한 협력적 노력의 일환이며, 개발자들이 힘을 합쳐 AI의 경계를 넓혀가고 있습니다.