Na maioria dos projetos de IA, as pessoas obsessivamente se concentram na potência de computação—clusters de GPU, velocidade de processamento, otimização. Mas aqui está o que realmente está atrasando as coisas: a qualidade e disponibilidade dos dados. O gargalo não é o que executa os modelos, é o que os treina.

Perceptron NTWK enfrenta isso de frente com uma abordagem de duas frentes. Primeiro, crowdsourçe dados de treinamento validados de uma rede distribuída, em vez de confiar em conjuntos de dados centralizados. Segundo, processa tudo isso através de uma infraestrutura descentralizada, em vez de servidores presos a armazéns. Você está consertando a cadeia de suprimentos e a camada de execução ao mesmo tempo.

Construído sobre a estrutura Mindo AI, a configuração elimina as restrições tradicionais que prendem a maioria dos projetos na armadilha de escalabilidade. Quando sua pipeline de dados e infraestrutura de computação são ambos descentralizados, de repente as contas mudam. Você não espera que os gargalos se resolvam—você os projeta para fora.