У більшості AI-проектів люди зациклені на обчислювальній потужності — GPU-кластери, швидкість обробки, оптимізація. Але ось що насправді стримує розвиток: якість та доступність даних. Вузьке місце — це не те, що запускає моделі, а те, що їх навчає.

Perceptron NTWK вирішує цю проблему двома способами. По-перше, залучає перевірені навчальні дані через краудсорсинг із розподіленої мережі, а не покладається на централізовані набори даних. По-друге, обробляє все через децентралізовану інфраструктуру замість серверів у сховищах. Ви одночасно виправляєте ланцюг поставок і рівень виконання.

Побудована на основі фреймворку Mindo AI, ця система усуває традиційні обмеження, які затримують більшість проектів у пастці масштабування. Коли ваша дата-пайплайн і обчислювальна інфраструктура обидві децентралізовані, математичні правила раптом змінюються. Ви не чекаєте, поки вузькі місця вирішаться — ви проектуєте їх у минуле.