Grassネットワーク:インターネットのインセンティブメカニズムを再構築する

Grassは、Solanaチェーン上に展開された分散型ネットワークスクレイピングプラットフォームであり、AI、Depin、Solana技術を組み合わせています。これの目標は、AIのデータ層となり、ユーザーの未使用のインターネット帯域幅を利用して企業や組織がAIモデルをトレーニングするのを支援することです。

Grassのコア理念は、インターネットのインセンティブ構造を再定義し、ユーザーがネットワークから直接利益を得られるようにすることです。ユーザーは未使用の帯域幅リソースを共有することで、Grassポイントを報酬として獲得できます。現在、このネットワークには200万人以上のユーザーがノードを運営しており、AIモデルのために大量のデータを取得しています。

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技術アーキテクチャ

GrassはSolana上に主権データRollupネットワークを構築し、データ収集から検証、データセットの構築までのプロセス全体を処理できるようにしました。このネットワークは主に以下のいくつかの部分で構成されています:

1. バリデーター(Validator): ルーターのWeb取引を受信、検証、バッチ処理し、オンチェーンセッションデータを検証するためのZK証明を生成します。

2. ルーター(Router): Grassノードとバリデーターを接続し、ネットワークのトレーサビリティを維持し、帯域幅を中継します。

3. Grassノード(ノード): ユーザーの未使用帯域幅を利用して公共のWebデータを取得し、ノードオペレーターは中継データ量に応じて報酬を得ます。

4. ZKプロセッサ: Webリクエストセッションデータのバッチ処理の有効性証明を行い、ブロックチェーンに提出します。

5. Grassデータ台帳: 取得したデータを保存し、データをチェーン上にリンクして証明し、データのトレーサビリティを確保します。

6. エッジ埋め込みモデル: 非構造化WebデータをAIモデルで利用可能な構造化データに変換します。

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技術的な特徴

GrassネットワークはクライアントとWebサーバーの間に位置しています。クライアントのWebリクエストはバリデーターを通じて送信され、最終的にはGrassノードによってルーティングされます。サーバーはリクエストに応答し、データの取得と返却を可能にします。データはクリーンアップおよび処理された後、AIモデルのトレーニングに使用されます。

Grassデータ帳簿はデータの永続的な保存場所であり、データ系譜を記録するためのメタデータが埋め込まれています。各データセットのメタデータはSolanaに保存されていることを証明しています。

ZKプロセッサはデータセットの出所を記録するのに役立ちます。ノードがWebリクエストを送信すると、返される暗号化レスポンスにはデータセットの起源情報が含まれています。これらの情報はAIモデルの正しいトレーニングにとって非常に重要です。ZKプロセッサは、チェーン上の決済データのプライバシーを保護し、バッチ処理を通じて取引処理能力を向上させることもできます。

メタデータはデータの出所を記録するだけでなく、ルーターノードを指示し、ノードが貢献に基づいて報酬を得ることを可能にし、同時にアイデンティティのプライバシーを保護します。このメカニズムは、より多くのユーザーがネットワークに参加することを奨励し、データ収集能力を拡大します。

ノードの運用とセキュリティメカニズム

Grassノードの運用は無料であり、ノードオペレーターは中継のトラフィックに基づいて報酬を得ます。ノードは主にWebリクエストを伝達し、暗号化されたサーバーの応答を返すために使用されます。

ノードの評判スコアは、完全性、一貫性、タイムリー性、および可用性などの側面を含みます。

安全面では、Grassはインターネットトラフィックのみをルーティングし、ユーザーの個人データにはアクセスしません。ネットワークは帯域幅を使用してユーザーを暗号化し、AppEsteemと提携して24時間のセキュリティ監視を行っています。

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グラストークン機能

Grassトークンの保有者は、ネットワーク取引、データセット購入、ステーキングによる報酬獲得、さらにはネットワークガバナンスへの参加ができます。現在、ステーキングの年利回りは約45%、約33%のトークンがステーキングに参加しています。

ルーターのステーキングと収益

ルーターは、分散型ハブとしてネットワークノードを接続し、リクエストを管理します。ユーザーは、Grassをルーターにステーキングして利益を得ることができ、異なるルーターの手数料率は異なります。

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サマリー

Grassは、公正でオープンな分散型データ層の構築に取り組んでおり、現在のインターネットデータ抽出の倫理と品質の問題を解決します。その独自のデータRollupアーキテクチャとメタデータメカニズムはデータの透明性を高め、ノードプロバイダーに公平なインセンティブメカニズムを提供します。Web3とAIの交差領域における重要な参加者として、GrassはAI企業とプロトコルに対してオープンなデータインフラを提供し、広範な発展の見通しを持っています。