Pi Network исследует обучение ИИ с помощью более 421 000 узлов в новой концептуальной разработке

• Pi Network имеет более 421 000 узлов, представляющих более 1 миллиона процессоров, которые могут поддерживать добровольные вычислительные задачи ИИ.
• В пилотном проекте OpenMind 7 операторов узлов Pi Network вернули результаты обработки изображений в течение 4 секунд, включая метки, такие как «автобус» и «человек».

Pi Network тестирует новое применение своей глобальной сети узлов через концепцию, связанную с обучением и вычислениями ИИ. Проект сосредоточен на резервной вычислительной мощности более чем 421 000 узлов Pi, которые в совокупности представляют более 1 миллиона процессоров. Эта неиспользуемая мощность может поддерживать внешние рабочие нагрузки ИИ помимо функций блокчейна. Усилия формируют последний шаг Pi Network в области ИИ вокруг распределенных вычислений и платного участия операторов узлов.

Проект является ответом на две более широкие проблемы в секторе ИИ. Одна из них — нагрузка, связанная с централизованными вычислениями, включая ограничения центров обработки данных и концентрированное потребление энергии. Другая — растущий спрос на вычислительную мощность по мере расширения моделей ИИ, агентов и сервисов. Pi также отметила, что ее распределенные сети могут помочь координировать разрозненные и неиспользуемые ресурсы, которые в противном случае оставались бы неактивными.

Дорожная карта ИИ была объявлена как часть обновленной стратегии основной сети Pi Network во время первой годовщины ее открытой сети. Как мы ранее освещали, план поместил искусственный интеллект среди главных приоритетов сети наряду с токенами экосистемы и услугами идентификации.

Pi Network тестирует распределенные задачи распознавания изображений 

Недавняя концепция была завершена с OpenMind, стартапом в области робототехники, поддерживаемым Pi Network Ventures. OpenMind создает операционную систему и протокол с открытым исходным кодом для роботов. Для поддержки этой работы требуется вычислительная мощность для обучения, оценки и выполнения модели. Пилотный проект проверил, может ли распределенная сеть узлов Pi справляться с задачами, связанными с ИИ, за пределами деятельности блокчейна.

Для теста OpenMind создала контейнер, который мог отправлять вычислительные задачи на отдельные компьютеры. Добровольные операторы узлов Pi загрузили контейнер и запустили его на своих собственных машинах. Затем OpenMind отправила задачи распознавания изображений через систему. Компьютеры обрабатывали изображения, используя модель OpenMind, с целью идентифицировать как можно больше отдельных объектов.

Pi сообщила, что конвейер работал от начала до конца. Семь добровольных операторов узлов Pi присоединились к пилотному проекту, и подтверждения задач вернулись от всех семи в течение одной секунды. Результаты обработки были возвращены от нескольких работников в течение четырех секунд. Результаты включали ожидаемые метки объектов, такие как автобус и человек, а также ограничивающие рамки.

Узлы Pi могут принимать внешние вычислительные задания и возвращать действительные результаты стороннему клиенту. Pi добавила, что распределенное обучение ИИ остается на стадии исследования, и в этом секторе все еще требуется больше работы. Тем не менее, тест предлагает ранний пример того, как резервная мощность узлов может быть упакована для компаний ИИ, ищущих альтернативные вычислительные ресурсы.

Недавно CNF отметил, что Pi Network тестировала задачи распознавания изображений ИИ на своих узлах с OpenMind, используя неактивную мощность процессора, в то время как путь обновления основной сети продолжался. Тест показал, как неиспользуемые ресурсы узлов могут поддерживать рабочие нагрузки искусственного интеллекта в сети.

Кроме того, Pi Network начала этап 2 обновлений протокола основной сети после завершения миграции Protocol v19.9. CNF сообщил, что проект теперь нацелен на Protocol v20.2 до Pi Day 2026.

Pi торговалась по 0,2285$, рост 13,77% за 24 часа, с рыночной капитализацией 2,2 миллиарда$ и дневным объемом 65,38 миллиона$.