ほとんどのAIプロジェクトでは、GPUクラスター、処理速度、最適化などの計算能力にこだわります。しかし、実際に足を引っ張っているのは、データの質と入手可能性です。ボトルネックはモデルを動かすものではなく、それを訓練するものです。

Perceptron NTWKは、これに対処するために二つのアプローチを採用しています。まず、中央集権的なデータセットに頼るのではなく、分散型ネットワークから検証済みの訓練データをクラウドソーシングします。次に、それを倉庫に束縛されたサーバーではなく、分散型インフラを通じて処理します。これにより、サプライチェーンと実行層の両方を同時に改善しています。

Mindo AIフレームワーク上に構築されたこの仕組みは、多くのプロジェクトをスケーリングの罠に閉じ込める従来の制約を排除します。データパイプラインと計算インフラの両方が分散化されていると、突然、数学が変わります。ボトルネックが解決されるのを待つのではなく、それらを解消する設計を行うのです。