- データ収集やサービス提供を人工知能が行えるようにするプロジェクト。
- これまで使われなかったデータをローコストで使用し、価値を与える。
- これから拡大するAI時代において人工知能の活用を積極的に行う。
Fetch(フェッチ)の基本情報
Fetchとは自律型ソフトウェアエージェントが 有益な経済活動を実行する分散デジタル世界 です。これはつまり自律型ソフトウェアエージェントがデータの配信、サービスの提供をしたり、その努力に対してfetch tokenが与えられたりするということです。Fetchのデジタル世界は、Open Economic Framework(OEF)(OEFについては下記説明をご覧ください)を介してエージェントに公開されており、高性能で低コストのトランザクションを提供する独自のスマート台帳技術に支えられています。 元帳は、市場の情報と信頼を長期にわたって構築する有用な作業証明を提供し、使用されるにつれてネットワークの価値を高めます。 Fetchは最小限の労力で既存のシステムに対応できるため、古いシステムを活用しながら新しいものを構築できます。既存のデータをFetchに接続し、ボトムアップで自発的に市場を形成します。 このプロジェクトの目的は、これまで人間を介して行われてきたデータ収集やサービスの提供などを人工知能ネットワークを開発、構築することによって人間を介さずに行うことができるようにするというものです。FetchにおけるAKA(自律型エージェント)がこの人工知能にあたり、ステークホルダー(利害関係者)の損益を考慮して自律的に学習、行動するようにプログラムされています。 今日のデータ業界における最大の問題の1つは、個人、会社、インフラなどの様々なデータが使われないままであり、データ自体を売ることができていないということです。なぜ売れないかというと、現在はデータを集め、利用するには人の努力が必要でデータを使用することによる恩恵よりも使用のためのコストが上回ってしまうからです。有用なデータも発見されなかったり、使われないまま消えていくという勿体無い現状があるのです。 データ、ハードウェア、およびサービスの代表として機能するエージェントの能力により、輸送や保険などの高度に接続されたサービスまたは疎接続されたサービスにより適切な配信が可能になります。Fetchは、膨大な数のデジタルデータアナリストと販売代理店を作成し、単独で、または人間または企業と協力して、データ活用によって日常生活で複雑なソリューションを提供するためのコストを削減します。 Fetchの自律エージェントは、データ分析による複雑なソリューションを必要とする人、または知らずに必要とする人に積極的に価値を押し出します。オープンエコノミックフレームワーク(OEF)は、使用するにつれて価値が増大するデジタル世界を提供します。時間とともに、形成される集合的情報は、高速で信頼性の高いトランザクションを可能にする比類のない方法、ソリューションを提供します。 ネットワークの拡張された計算能力により、すべてのエージェントはデータから新しい洞察や理解を得ることができます。台帳からエージェント自体まで、システム全体に統合された機械学習技術により、システム能力の向上を奨励し、展開し、新しい知識を積極的に作成するネットワークです。 Fetchは、ノード構造、OEF、 API、およびエージェント開発ツールキットを提供して、自律型エージェントの展開を容易にします。 さらに、信頼できるデジタルエージェントによって人間の仲介を置き換える機能が存在するため、AEAの構築から新しい産業全体を構築できます。Fetchを使用すると、以前は採算の取れなかったデータとサービスが貴重になります。 1秒間に何万ものトランザクションを実質的に無料でサポートでき、 IoTデバイスの利用率を向上させ、データ市場に命を吹き込みます。 これを実現するために、3つの重要な技術層が開発されています。 例えば、公共交通機関を例に取るのであれば、AEAを利用することによって天気、その他交通状況など、公共交通を利用する人数に関する外的要因を 深層学習アルゴリズムによって分析し、混雑緩和や利益の最大化のための最適なソリューションをデータによって導き出す ことができます。 AEAのユースケースは様々であり、現在価値を見いだせていない細かなデータ利用が飛躍的に価値を帯びるようになります。また、エージェント間の相互作用によってAEAは各プロセスのミスから学習し、より良いソリューションを生み出す糧にすることができます。 その見返りとして、ノードのオペレーターは、一貫性と信頼性のあるサービスの確認としてAEAを提供したことに対するトークン報酬を受け取ります。 従来のシャーディングとは異なり、Fetchシステムでは、トランザクションを複数の異なるトランザクションレーンに同時に割り当てることができます。これはつまり 「複数のチェーンが同時に存在することができる」ということでありこれが従来のブロックチェーンと大きく異なる点 です。時間の経過とともに、システムのトランザクション容量は、チェーンフォークによって拡張できます。 分割時には、古いレーンはそれぞれ2つの新しいレーンによって参照されます。2つのレーンのそれぞれで、最初のトランザクションの「以前のトランザクションのリスト」は両方とも、古いレーンの最後のブロックを参照します。この構造の結果、各ブロックには通常のブロックチェーンに似た証明が含まれています。スマート元帳はFetch.AIシステムのモニターとして機能し、AEA間のアクティビティを追跡、評価、サポートします。 uPoWはAEA間のアクティビティを追跡、評価、サポートするというスマート元帳のプロセスを助けるために働きます。現在のブロックチェーンエコシステムのコンセンサスメカニズムでは、すべてのブロック/トランザクションをダウンロードしてメインチェーンに追加するには、フルノードが必要であり、これは時間とエネルギーの無駄です。DAGシステムの場合、 他の2つのノードによって確認されたトランザクションは既に有効と見なされ ます。 また、PoWにおいては、強力なマイニングプールを形成することで、ネットワークの非中央集権を脅かすことができるという情弱性がありますが、uPoWでは、無駄な問題を解決するのではなく、AIをトレーニングするために計算リソースが使用されます。 計算能力の低い処理ノードは、低価値トランザクションを元帳に登録することで報酬を獲得できます。このような機能により、ノードの拡散、コンピューターリソースの収集、およびシステムのスケーラビリティの向上のためのソリューションが実現します。 公式サイトはこちらから。 プロダクトが現在完成していない状態なので確定的な情報はありませんが、AIを利用したデータ活用はこれからさらにニーズが高まるため、コスト面、競争力面などで認められれば大企業にも利用される可能性があります。情報競争が盛んな時代においてFetchが確固たる地位を築けるかどうか、これからどんなプロダクトが実装されていくかに注目です。 現在、プロダクトは展開されていませんが以下のような将来的ヴィジョンがホワイトペーパーで公開されています。 Fetchは、データを積極的に販売できるようにすることで、データセットの販売を促進します。FetchのAEAテクノロジーは、販売コストを実質的にゼロに抑える低コストのデジタルエージェントを開発するメカニズムを提供します。 これにより、以前はアクセスできなかった値のロックが解除され、データが無数の自律的なデータコンテナに発見されるのを待っている情報の静的な倉庫は、顧客に日和見的かつ直接配信します。ネットワーク要件に対応するために、大量のクローン化されたAEAをまとめて展開できます。 「パッチベイ」テクノロジーは、複数のデータソースをFetchネットワークに接続し、データプロバイダーのプールだけでなく、すべてのAEAがそのデータを利用できるようにします。Fetchはデータセットに投資して、AEAが利用できる有用な情報の初期プールを提供します。 これには、サードパーティの開発者をサポートするだけでなく、商用データプロバイダーや他の情報所有者とのパートナーシップを構築するための作業を継続することも含まれます。 今日のデータは、主体的に目的を持って処理しようとしない限り、意味のある活用を行うことがでいません。アプリケーションは相互に通信せず、1つのアプリケーションまたはアプリケーションスペースに制限され、他のデータソースの知識を組み合わせて、より意味のあるデータをユーザーに提供することができていません。 Fetchでは、データソースをオンデマンドでOEFで利用できる標準エージェントの集団を使用することにより、データのよる便利な組み合わせと表示が可能になります。この情報はデータの変換と組み合わせの多くがFetchネットワーク内提示されます。 Fetchの独自の配置とは、アプリユーザーにローカル情報を提供することで、そのデータに関する予備知識を必要とせずに状況依存データを組み合わせることができます。 駐車場情報、充電ポイント、車椅子アクセス、気象条件、現在のレストランのテーブルの利用可能性、および周囲のレストランのレビュー情報を提示し、時間の経過とともにユーザーの好みについて学習し、新しいものを組み込むことができたサービスの構築が可能となります。 Fetchにより、以前は発見できなかった眠ったデータを販売および利用できます。 Fetchはデータマーケットプレイスを置き換えるものではなく、データマーケットプレイスに接続し、それを活気づけるのです 日本は世界的に見てレベルの高い公共交通機関を持っていますが、世界的に見ると未だにそれぞれの交通機関の協力は足りておらず、利用者は度々困惑する時があります。Fetchは、各交通インフラ会社の協力を促しネットワーク上で使用できるように提示します。 これにより、他の方法では不可能だったトランスポートへの結合アプローチが大幅に強化されます。 エージェントは、価値のあるデータを作成し、それを必要とする人に配信する能力を持ちます。 Fetchはプロバイダーに新しい市場を特定して活用する大きな機会を提供します。 機会の認識と活用のギャップは非常に短くなります。前述のように、車両のフロントガラスと洗濯機のデータを使用して道路網の状態と雨を確認できますが、夏には空中にいる昆虫の量を測るために使用することもできます。 このような相関関係は、時間の経過とともにネットワークのエージェントによって学習されます。エージェントは、ニーズに対応するために自律的に行動することができ、元帳内取引、通貨変換、金融、保険、不動産市場へのアクセス、および生成などの問題を具体的に解決するために働きます。データが発見されるのを待つのではなく自発的、積極的にデータの活用ができるということです。 DeepMindの設立投資を行い、鉄鋼取引に革命を起こし現在は取引や旅行の方法を変えるなどの成績を持つイノベーション起業家。 成功したa-life CreaturesシリーズのプロデューサーおよびDeepMindの初期開発者。 D-Wave Twoのベンチマークとなる科学者および革新者であり、35年の特許出願を共同執筆し、2年以上フルタイムで分散型台帳を構築してきました。 オックスフォード大学の学部長およびコンピューターサイエンス教授。 ACM Autonomous Agents Research Awardの受賞者。 人工知能に関する国際共同会議(IJCAI)の前会長。 「Binance Launchpad」での資金調達で注目を集めたこのプロジェクトはこれからの人工知能社会において需要を伸ばすことができる可能性を持つプロジェクトであると考えられ、期待値は高く設定されております。ただ現在、プロダクトのリリースはなく、データを活用したプロジェクトは大企業がこぞって参入している分野ですのでどのように他と違ったオリジナルな製品を実装できるかこれから注目されます。今年度のメインネット公開も予定しており、情報の開示も透明性が高く楽しみなプロジェクトと言えそうです。
案件名:Fetch(フェッチ)
シンボル:FET
発行上限:1,152,997,575 FET
総発行枚数:311,828,068FET
ブロックチェーンのタイプ:イーサリアム
時価総額ランキング:115位
Fetch(フェッチ)の上場先一覧
Fetch(フェッチ)の公式サイト、SNS一覧
Fetch(フェッチ)とは
Fetch(フェッチ)の特徴
Fetch(フェッチ)の目的
現状の問題
Fetch(フェッチ)のソリューション
https://www.youtube.com/watch?v=s34H-yujHIg他のICOにはない特徴
これは、それらを適用するコストと摩擦が劇的に削減されるためです。データが単体でその価値を構築することができるようになります。Fetchの元帳は、デジタル通貨と、他のプロジェクトよりも効果的にスケーリングできる分散トランザクションシステムを提供します。自律型経済エージェント(AEA)
自律的経済エージェント(AEA)はハードウェアシステムおよびデータソースとペアになってFetchエコシステムに入り、データ検出と予測機能を利用しデータ自体に価値をもたらします。オープン経済フレームワーク(OEF)
OEFは、自己適応型AEAをサポートするシミュレーター環境を作成します。これは、 トランザクションとAEAの検索レコードに基づいて、OEFとAEAの相互作用と接続容量を最大化するためにスペースを再編成すること です。API(アプリケーションインターフェース)を通じて、AEAはOEFのシステムを指揮して情報を収集し、ターゲットと対話します。スマート元帳
Fetch元帳は、トランザクションチェーンの要素と有向非循環グラフ(DAG)の要素を組み合わせた新しい構造です。フェッチ元帳は、元帳のシャーディングスキームとして機能するトランザクションをチェーンに収集します。uPoWというコンセンサスモデル
Fetch(フェッチ)の類似プロジェクト
Cortex
仮想通貨イーサリアム(ETH)ブロックチェーンにおけるdApps・スマートコントラクト実行環境(EVM)の機能をすべて利用できる上、GPUによる高速化が可能な深層学習機能も併用可能という、人工知能(AI)機能としてディープラーニング(深層学習)を利用可能な分散型アプリ(dApps)用プラットフォームを開発しました。人工知能を利用した効率化や差別化という面でfetchと共通点がありますが、データの収集からソリューションを導き出すことを目的にしているFetchとは少しゴールが異なります。Fetch(フェッチ)の対象顧客
Fetch(フェッチ)の商品・サービス
データへのアクセスを促進するデータセット
データ間の相互利用を促しユーザーの利便性向上
データ活用によって日本のインフラをさらに強化する
データの自律的な行動によって様々な問題に対して新しい視点からアプローチが可能となる
トークン配分
会社分:20パーセント
創設者:20パーセント
トークンセール:17.6パーセント
アドバイザー:10パーセント
マイニング報酬:15パーセント
将来発行:17.4パーセントFetch(フェッチ)のロードマップ
2019年第1四半期:開発発表(テストネットワークへのアクセス拡張とベータ版アプリケーションの登場)
2019年第2四半期:コンセンサス、オークション、相乗ネットワークのリリース
2019年第3四半期:アルファ、ベータテストネットワークのリリース
2019年第4四半期:メインネットリリースFetch(フェッチ)の運営メンバー
Humayun Sheikh(CEO, 共同創立者)
Toby Simpson(CTO,共同設立者)
Troels F.Ronnow(ソフトエンジニアリング部門長)
Michael Wooldridge(オックスフォード大学のFetchアドバイザー)
まとめ
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今回はFetch(フェッチ)の実態を徹底調査しレポートしたします!
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