في معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي، يهتم الناس بقوة الحوسبة—مجموعات GPU، سرعة المعالجة، التحسين. لكن إليك ما يعيق الأمور فعلاً: جودة البيانات وتوفرها. الاختناق ليس في تشغيل النماذج، بل في تدريبها.

تتعامل Perceptron NTWK مع هذا مباشرةً من خلال نهج ذو شقين. أولاً، تستعين بمصادر موثوقة لبيانات التدريب من شبكة موزعة بدلاً من الاعتماد على مجموعات البيانات المركزية. ثانيًا، تعالج كل ذلك من خلال بنية تحتية لامركزية بدلاً من خوادم مخزنة. أنت تصلح سلسلة التوريد وطبقة التنفيذ في نفس الوقت.

مبني على إطار عمل Mindo AI، يزيل هذا الإعداد القيود التقليدية التي تحبس معظم المشاريع في فخ التوسع. عندما تكون خط أنابيب البيانات والبنية التحتية للحوسبة لامركزية، يتغير الحساب فجأة. أنت لا تنتظر حل الاختناقات—بل تصممها بعيدًا.