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FET

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Fetch.ai es una plataforma que tiene como objetivo conectar dispositivos y algoritmos que emplean el Internet de las cosas (IoT) para permitir un aprendizaje colectivo. Fue lanzado en 2017 por un equipo con sede en Cambridge, Reino Unido.

Fetch.ai se basa en un libro mayor de particiones de alto rendimiento y ofrece funciones de contratos inteligentes para implementar soluciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial para la resolución de problemas descentralizada.

Estas herramientas de código abierto están diseñadas para ayudar a los usuarios a crear una infraestructura de ecosistema e implementar modelos comerciales.

Fetch.ai fue fundado por Toby Simpson, Humayun Sheikh y Thomas Hain.

Humayun Sheikh es el actual director ejecutivo de Fetch.ai. También es el CEO y fundador de Mettalex y el fundador de uVue e itzMe.

Toby Simpson es el director de operaciones de Fetch.ai. También fue CTO en Ososim Limited, así como jefe de diseño de software en DeepMind.

Thomas Hain es el director científico de Fetch.ai. Antes de eso, fue cofundador y director de Koemei.

El token de utilidad FET de Fetch.ai fue diseñado para encontrar, crear, implementar y capacitar agentes económicos autónomos y es una parte esencial de los contratos inteligentes y oráculos en la plataforma.

Mediante el uso de FET, los usuarios pueden crear e implementar sus propios agentes en la red. Los desarrolladores, mediante el pago con tokens FET, pueden acceder a servicios públicos basados en machine learning para capacitar a agentes autónomos e implementar la inteligencia colectiva en la red.

Los nodos de validación también se habilitan al apostar tokens FET, lo que facilita la validación de la red y la reputación como resultado.

La estructura tecnológica de Fetch.ai tiene cuatro elementos distintos, que son:

Marco de agentes: proporciona componentes modulares y reutilizables que ayudan a construir sistemas multi agente.

El marco económico abierto: proporciona funciones de búsqueda y descubrimiento a los agentes.

La Metrópolis del Agente: una colección de contratos inteligentes que se ejecutan en una máquina virtual WebAssembly (WASM) para mantener un registro inmutable de los acuerdos entre los agentes.

Fetch.ai Blockchain: combina la criptografía de múltiples partes y la teoría de juegos para proporcionar un consenso seguro y resistente a la censura, así como una sincronización rápida en cadena para respaldar las aplicaciones de los agentes.

Cuando se trata de los componentes principales de la plataforma, existe el aprendiz donde cada participante es el estudiante en el experimento, lo que representa un conjunto de datos privado único y un sistema de aprendizaje automático. También existe el mercado global, que es el resultado de un experimento de aprendizaje colectivo, donde el modelo de machine learning está capacitado colectivamente por los propios aprendices. A continuación, está Fetch.ai Blockchain que admite contratos inteligentes que permiten la coordinación y la gobernanza de forma segura y auditable. Por último, está la capa de datos descentralizada basada en IPFS que permite compartir los pesos de aprendizaje automático entre todos los alumnos involucrados.

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