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FET

Fetch.ai è stata fondata da Toby Simpson, Humayun Sheikh e Thomas Hain.

Humayun Sheikh è l'attuale CEO di Fetch.ai. È anche CEO e fondatore di Mettalex e fondatore di uVue e itzMe.

Toby Simpson è il COO di Fetch.ai. È stato anche CTO presso Ososim Limited, nonché responsabile della progettazione del software presso DeepMind.

Thomas Hain è Chief Science Officer di Fetch.ai. In precedenza, è stato cofondatore e direttore di Koemei.

L'utility token di FET di Fetch.ai è stato progettato per trovare, creare, implementare e formare agenti economici autonomi ed è una parte essenziale degli smart contract e degli ostacoli sulla piattaforma.

Attraverso l'utilizzo di FET, gli utenti possono creare e distribuire i propri agenti sulla rete. Gli sviluppatori, pagando con token FET, possono accedere a utility basate sull'apprendimento automatico per addestrare agenti autonomi e distribuire intelligence collettiva sulla rete.

I nodi di convalida sono abilitati anche tramite lo staking di token FET, il che facilita la convalida e di conseguenza la reputazione della rete.

Lo stack tecnologico di Fetch.ai è composto da quattro elementi distinti:

Agent Framework - fornisce componenti modulari e riutilizzabili che aiutano nella creazione di sistemi multi-agente.

L'Open Economic Framework - fornisce agli agenti funzioni di ricerca e scoperta.

L'Agent Metropolis - una raccolta di smart contract che vengono eseguiti su una macchina virtuale WebAssembly (WASM) per mantenere un record immutabile di accordi gli agenti.

La Blockchain di Fetch.ai— combina la crittografia multi-party e la teoria dei giochi per fornire un consenso sicuro e resistente alla censura, nonché una rapida sincronizzazione a catena per supportare le applicazioni degli agenti.

Quando si tratta dei componenti principali della piattaforma, c'è il learner in cui ogni partecipante è apprendista nell'esperimento, rappresentando un set di dati privato unico e un sistema di apprendimento automatico. C'è anche il mercato globale, che è il risultato di un esperimento di apprendimento collettivo, dove il modello di machine learning viene addestrato collettivamente dagli stessi learner. In seguito, esiste la blockchain Fetch.ai che supporta gli smart contract che consentono il coordinamento e la governance in modo sicuro e verificabile. Infine, esiste il livello dati decentralizzato basato su IPFS che consente la condivisione dei pesi del machine learning tra tutti gli allievi coinvolti.

Se desideri acquistare, vendere o scambiare Fetch.ai (FET), puoi farlo nei seguenti exchange:

• Binance
• BiKi
• BiONE
• BitAsset
• HitBTC

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