Fetch.ai कीमत 

FET

Fetch.ai की स्थापना टोबी सिम्पसन, हुमायूँ शेख और थॉमस हैन ने की थी।

हुमायूं शेख Fetch.ai के वर्तमान सीईओ हैं। वह Mettalex के CEO और संस्थापक और uVue और itzMe के संस्थापक भी हैं।

टोबी सिम्पसन Fetch.ai के सीओओ हैं। वह ओसोसिम लिमिटेड में सीटीओ के साथ-साथ डीपमाइंड में सॉफ्टवेयर डिजाइन के प्रमुख भी थे।

थॉमस हैन Fetch.ai के मुख्य विज्ञान अधिकारी हैं। इससे पहले, वह कोमेई के सह-संस्थापक और निदेशक थे।

Fetch.ai की उपयोगिता टोकन FET को स्वायत्त आर्थिक एजेंटों को खोजने, बनाने, तैनात करने और प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था और यह मंच पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट और ओरेक्लेस का एक अनिवार्य हिस्सा है।

FET के उपयोग के माध्यम से, उपयोगकर्ता नेटवर्क पर अपने स्वयं के एजेंट बना और तैनात कर सकते हैं। डेवलपर्स, FET टोकन के साथ भुगतान करके, स्वायत्त एजेंटों को प्रशिक्षित करने और नेटवर्क पर सामूहिक खुफिया तैनात करने के लिए मशीन-लर्निंग-आधारित उपयोगिताओं तक पहुंच सकते हैं।

FET टोकन को दांव पर लगाकर सत्यापन नोड्स को भी सक्षम किया जाता है, जो परिणामस्वरूप नेटवर्क सत्यापन और प्रतिष्ठा की सुविधा प्रदान करता है।

Fetch.ai प्रौद्योगिकी स्टैक में चार अलग-अलग तत्व हैं, जो हैं:

एजेंट फ्रेमवर्क — मॉड्यूलर और पुन: प्रयोज्य घटक प्रदान करता है जो मल्टी-एजेंट सिस्टम के निर्माण में सहायता करते हैं।

ओपन इकोनॉमिक फ्रेमवर्क - एजेंटों को खोज और खोज कार्य प्रदान करता है।

एजेंट मेट्रोपोलिस - एजेंटों के बीच समझौतों के अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड को बनाए रखने के लिए एक WebAssembly (WASM) वर्चुअल मशीन पर चलने वाले स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का एक संग्रह।

Fetch.ai ब्लॉकचैन - एजेंट अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए सुरक्षित, सेंसरशिप-प्रतिरोधी सहमति के साथ-साथ तेजी से चेन-सिंकिंग प्रदान करने के लिए बहु-पक्षीय क्रिप्टोग्राफी और गेम थ्योरी को जोड़ती है।

जब मंच के मुख्य घटकों की बात आती है, तो सीखने वाला होता है जहां प्रत्येक प्रतिभागी प्रयोग में सीखने वाला होता है, जो एक अद्वितीय निजी डेटासेट और मशीन लर्निंग सिस्टम का प्रतिनिधित्व करता है। वैश्विक बाजार भी है, जो सामूहिक शिक्षण प्रयोग का परिणाम है, जहां मशीन सीखने के मॉडल को शिक्षार्थियों द्वारा सामूहिक रूप से प्रशिक्षित किया जाता है। इसके बाद, Fetch.ai ब्लॉकचेन है जो स्मार्ट अनुबंधों का समर्थन करता है जो एक सुरक्षित और श्रव्य तरीके से समन्वय और शासन की अनुमति देता है। अंत में, IPFS पर आधारित डीसेंट्रलाइज़्ड डेटा परत है जो शामिल सभी शिक्षार्थियों के बीच मशीन लर्निंग वेट को साझा करने में सक्षम बनाता है।

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