Trong những ngày gần đây, ứng dụng ChatGPT đang trở thành cơn sốt và nhắc nhở nhiều người về sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) và ML (Machine Learning – Máy học).
Trên không gian blockchain, nhiều dự án trí tuệ nhân tạo đang dần ra đời, mở ra một lĩnh vực mới đầy tiềm năng. Một trong số các dự án như vậy là Gizatech – nền tảng Machine Learning ra đời vào năm 2022 trên blockchain Starknet.
Bài viết dưới đây của GFI Blockchain sẽ mang đến cho các bạn những thông tin tổng quan nhất về dự án Gizatech.
Gizatech là gì?
Gizatech là một nền tảng Machine Learning được phát triển trên Starknet, tập trung vào việc mở rộng quy mô triển khai và giải quyết các vấn đề mà các mô hình Machine Learning hiện tại đang gặp phải (do sử dụng Web2 cloud).
Gizatech giải quyết vấn đề gì?
Tháo dỡ thế cô lập của các mô hình Machine Learning hiện tại
Các AI ngày nay đang được phát triển trong các môi trường đóng, được phát triển bởi một nhóm các tập đoàn lớn với bộ công cụ riêng và nhằm thực hiện nhiệm vụ chuyên biệt. Do đó, không có phương thức chuẩn nào để kết hợp các mô hình khác nhau và sử dụng chúng cho các mục đích khác.
Gizatech cho phép các lập trình viên Machine Learning đăng các mô hình lên blockchain một cách nhanh chóng với chi phí thấp. Từ đó, người dùng Internet có thể truy cập và sử dụng miễn phí các mô hình này thông qua blockchain.
Khả năng tương tác (Interoperability)
Các nền tảng Machine Learning hiện tại yêu cầu người dùng xuất mô hình thành một gói mã Python (Python code package). Việc xuất file như vậy tạo ra một vấn đề: khi nghiên cứu thử nghiệm mô hình thì lập trình viên thường sử dụng framework PyTorch để tiện cho việc tra cứu, nhưng khi triển khai mô hình thành sản phẩm thì một số công cụ chỉ hỗ trợ framework TensorFlow. Muốn chuyển đổi từ PyTorch thành TensorFlow cần một dạng dữ liệu chuẩn trung gian để chuyển đổi.
Gizatech giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng ONNX (Open Neural Network Exchange – Trao đổi Mạng lưới Thần kinh Mở) – một bộ công cụ chuyển đổi qua lại giữa các framework Machine Learning. Với ONNX, Gizatech có thể triển khai các mô hình Machine Learning được phát triển trên các framework như TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn…
Khả năng mở rộng
Các mô hình Machine Learning trên Web2 cloud gặp nhiều hạn chế, do Web2 cloud khó quản lý các cơ sở hạ tầng và tạo ra một kiến trúc đủ mạnh để xử lý tất cả tải (load) với thời gian phản hồi nhanh và tránh downtime.
Trong khi đó, hoạt động triển khai Machine Learning của Gizatech được xây dựng trên Starknet, nơi việc xử lý tải và thiết lập kiến trúc đã được lo liệu bởi blockchain này. Người dùng có thể tập trung phát triển mô hình, thử lại các giả lập nhanh hơn và triển khai bất kỳ mô hình nào trên Starknet – một blockchain với 0% downtime, khả năng chịu lỗi (fault tolerance) và có thể triển khai chỉ trong vài giây.
Sử dụng hệ thống xác thực ZK proof của Starknet cũng cho phép việc kết nối với các phần cứng chuyên biệt, như GPU và FPGA. Gizatech cũng đang nghiên cứu để sử dụng giải pháp mở rộng L3 của Starknet.
Tính minh bạch
Tính minh bạch là khả năng giám sát một mô hình đang được triển khai.
Khi sử dụng nền tảng Machine Learning phi tập trung và hoàn toàn on-chain của Gizatech để triển khai hệ thống Machine Learning (ML Systems), quá trình giám sát, quản lý tài nguyên và cơ sở hạ tầng sẽ được đơn giản hóa vì đã được quản lý bởi Starknet. Các dữ liệu trong quá trình giám sát cũng sẽ được lưu trữ trên blockchain.
Đội ngũ phát triển
Founder của dự án là Francisco Algaba de la Vieja với 6 năm kinh nghiệm trong ngành robot, dữ liệu và Machine Learning. Trước đây Francisco có 2 năm học Deep Learning tại đại học Stanford, và hiện đang là Machine Learning Ops Tech Lead tại Adidas.
Các trường hợp sử dụng của Gizatech
- Hợp đồng thông minh được hỗ trợ bởi AI: Mọi smart contract trên Starknet có thể đưa các hành vi của Machine Learning vào logic của chúng.
- Tác nhân AI cho gaming: Làm phong phú các game trên Starknet với tác nhân AI – một cách sống động và có thể tương tác với game on-chain.
- Suy luận Machine Learning (ML inferencing) trên Layer 1 Ethereum: Tính toán các suy luận trên Starknet và gửi kết quả về Layer 1. Đưa ra quyết định trên các hợp đồng Layer 1 dựa trên những kết quả suy luận từ mô hình được triển khai.
- Chuyển suy luận sang Web2 thông qua oracle: Triển khai mô hình sẵn có 100% (100% available), không có downtime, chống kiểm duyệt, có thể truy vết và có hiệu suất cao, giúp hỗ trợ các dịch vụ suy luận (inferencing services) trên các giải pháp Web2 thông qua một oracle.
Công nghệ
Gizatech có thể chuyển đổi các mô hình Machine Learning từ bất kỳ framework nào thành smart contract sử dụng ngôn ngữ Cairo.
Sản phẩm
Gizatech sẽ cung cấp một nền tảng end-to-end để triển khai các mô hình Machine Learning một cách dễ dàng nhất có thể, giúp tự động hóa các khía cạnh liên quan trong quá trình triển khai, cũng như cung cấp những công cụ phù hợp để quản lý, giám sát và sử dụng các mô hình on-chain.
Tài chính
Đang cập nhật…
Lộ trình phát triển
Đang cập nhật…
Đối tác hiện tại
Gizatech tuyên bố là nền tảng Machine Learning on-chain được hỗ trợ bởi Starknet, dự án cũng được StarkWare và Starknet theo dõi trên Twitter. Tuy nhiên vì là một dự án mới nên Gizatech vẫn chưa công bố đối tác với đơn vị nào.
Tokenomics
Đang cập nhật…
Đối thủ cạnh tranh
Một số dự án cùng làm về mảng Machine Learning trên blockchain gồm: Fetch.ai, DeepBrain AI, Matrix AI…
Cộng đồng
Kết luận
Các dự án Machine Learning on-chain như Gizatech đang ở trong giai đoạn rất sớm. Nhưng nếu có thể tận dụng tiềm năng của tính toán on-chain và mã nguồn mở, đây sẽ là một lĩnh vực rất tiềm năng trong thập kỷ này.
Sau này, các lập trình viên Machine Learning có thể tự nâng cấp các mô hình có sẵn trên blockchain. Nhiều cuộc thi và bounty sẽ là cơ hội để các kỹ sư AI được cộng tác và cùng nhau cải tiến các mô hình, và nếu có thể tạo ra giá trị trong thực tế thì việc phát triển mô hình Machine Learning mã nguồn mở sẽ là một cơ hội việc làm tốt cho các lập trình viên.
