顔データミンティングNFT：プライバシー計算とAIの革新的な融合を探る

最近、ある顔NFTミンティングプロジェクトが広く注目を集めています。このプロジェクトでは、ユーザーがモバイルアプリ上で自分の顔を入力し、それをNFTとしてミンティングすることができます。この一見単純な顔データのオンチェーンとNFTの組み合わせプロジェクトは、開始以来20万人以上のユーザーがミンティングに参加し、その人気は侮れません。

しかし、このプロジェクトの本当の目的は単に顔データをミンティングしてNFTを作成することではありません。実際には、顔認識を通じてユーザーが本物の人間であることを確認することを目的としています。この人間と機械の認識はWeb3の分野でも強い需要があり、特にウィッチハントの防止や高リスク操作の保護に関して重要です。

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Web3環境下のAIアプリケーションのプライバシー計算問題を解決するために、ある会社は全同態暗号(FHE)技術に基づいて革新的なAIネットワークを構築しました。このネットワークは階層構造の最適化を通じて、高効率のプライバシー保護計算ソリューションを提供します。

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このAIネットワークのアーキテクチャは、データ所有者、計算ノード、デクリプター、結果受信者の4つの主要な役割を含んでいます。そのコアワークフローは、ユーザー登録、タスク提出から結果検証および配信までのプロセス全体をカバーし、同時にデータのエンドツーエンド暗号化とプライバシー保護を保証します。

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ネットワークノードを奨励および管理するために、本プロジェクトはPoWとPoSの二重メカニズムを採用しています。ユーザーは特定のNFTを購入することで計算ノードになる資格を得ることができ、さまざまな参加方法で利益を得ることができます。

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FHE技術はプライバシー保護において優れた性能を示していますが、その計算効率は依然として課題です。近年、研究者たちはアルゴリズムの最適化やハードウェアのアクセラレーションなどの方法を通じてFHEの性能を向上させていますが、平文計算と比較すると依然として大きな差があります。

総じて、このプロジェクトはその独自のアーキテクチャと比較的効率的なプライバシー計算技術を通じて、Web3とAIの深い統合に新たな可能性を切り開いています。技術の進歩が続く中で、この革新的なモデルがより多くの分野で潜在能力を発揮し、プライバシー計算とAIアプリケーションのさらなる発展を促進することが期待されます。

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