BitTensor è una rete decentralizzata progettata per collegare modelli di apprendimento automatico piuttosto che computer o server. Immagina BitTensor come un “cervello globale” dove ogni “neurone” rappresenta un modello di apprendimento automatico distribuito in tutto il mondo. Questi modelli collaborano per analizzare dati e generare risposte intelligenti.
BitTensor si avvale di un’ architettura blockchain personalizzata, sviluppata per supportare un protocollo di apprendimento automatico decentralizzato.
La blockchain di BitTensor utilizza il framework Substrate, la stessa tecnologia impiegata da Polkadot. Creato da Parity Technologies, Substrate è stato ideato per aiutare gli sviluppatori a realizzare blockchain altamente personalizzate. Queste blockchain possono facilmente connettersi alla rete Polkadot, se i sviluppatori lo desiderano.
Substrate fornisce elementi base o “palettes”, che possono essere adattati per creare una blockchain specifica. Questo permette a BitTensor di avere una blockchain ottimizzata per il suo network di apprendimento automatico decentralizzato.
Nota per gli appassionati: progetti come Ternoa (CAPS) e Aleph Zero (AZERO) sono basati sul framework Substrate di Polkadot. La scelta di questo framework deriva dall’utilizzo del linguaggio di programmazione Rust, che tende a offrire prestazioni migliori rispetto al Go, utilizzato dal framework Tendermint di Cosmos.
Come Funziona BitTensor?
Come Bitcoin, BitTensor opera su una rete decentralizzata, eliminando punti centrali di controllo o di fallimento. Invece di affidarsi a un server centrale, BitTensor distribuisce le attività su un’ampia gamma di dispositivi appartenenti a individui chiamati “minatori”.
Nel network di BitTensor, i minatori contribuiscono con i loro modelli di apprendimento automatico. Questi modelli fungono da strumenti per l’analisi dei dati e la fornitura di informazioni. I minatori vengono ricompensati in TAO, una criptovaluta simile a come i minatori di Bitcoin ricevono bitcoin (BTC) per la validazione delle transazioni.
Consensus Proof of Intelligence:
BitTensor adotta un meccanismo di consenso unico, il Proof of Intelligence, per assicurare che la rete concordi sulla migliore risposta.
Quando viene posta una domanda, diversi modelli dei minatori offrono le loro risposte. La rete utilizza quindi un sistema specifico per selezionare la risposta migliore, basata sul contributo collettivo, che viene poi trasmessa all’utente. Più accurati e utili sono i risultati del modello di apprendimento automatico di un nodo, maggiori sono le probabilità che venga selezionato per aggiungere un nuovo blocco alla catena e ricevere ricompense in token TAO.
BitTensor dispone anche del proprio token di criptovaluta, il TAO, che facilita le transazioni sulla rete. I minatori accumulano questi token mettendo a disposizione le loro risorse informatiche e la loro competenza, mentre gli utenti spendono i token per porre domande o eseguire operazioni sulla rete.
Quali Problemi Vuole Risolvere BitTensor?
L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale (IA) richiede enormi quantità di dati e una notevole potenza di calcolo, generalmente accessibili solo a grandi aziende e istituzioni di ricerca. Questa concentrazione ha portato alla creazione di modelli di IA proprietari e isolati, limitando la collaborazione e rallentando il progresso nell’IA.
I modelli isolati non possono apprendere gli uni dagli altri, e le integrazioni di terze parti richiedono autorizzazioni, limitando funzionalità e valore nell’ecosistema dell’IA.
I principali ostacoli allo sviluppo dell’IA su larga scala sono il goulot d’étranglement del calcolo e le inefficacità nell’innovazione algoritmica.
Il goulot d’étranglement del calcolo nell’IA si riferisce alla necessità di una potenza di calcolo elevata per addestrare efficacemente modelli di IA su larga scala. Con l’aumento della complessità e della richiesta di dati, cresce esponenzialmente anche la richiesta di risorse informatiche. Questo rappresenta una sfida per le aziende di IA che devono investire in hardware costoso o dipendere da fornitori di servizi cloud.
D’altra parte, le inefficacità nell’innovazione algoritmica si riferiscono alle limitazioni nel miglioramento dei modelli di IA esistenti. Quando i ricercatori sviluppano nuovi modelli, spesso partono da zero, perdendo così l’intelligenza o i modelli appresi dai sistemi precedenti. Questa mancanza di trasferimento di conoscenza rallenta il progresso nell’IA e può portare a sforzi duplicati e spreco di risorse.
Similitudini tra BitTensor e Bitcoin
BitTensor e Bitcoin sono reti decentralizzate senza autorità centrale, il che le rende resistenti alla censura e ai fallimenti centralizzati.
In entrambi i sistemi, il processo di “mining” consiste nel contribuire alle risorse della rete in cambio di ricompense in criptovalute. In Bitcoin, i minatori giocano un ruolo chiave nella verifica delle transazioni e nella sicurezza della rete. In BitTensor, invece, i minatori forniscono la loro potenza di calcolo per compiti legati all’apprendimento automatico.
Tokenomics e Utilità del Token BitTensor (TAO)
La quantità totale di token BitTensor (TAO) è fissata a 21 milioni, identica a quella del Bitcoin. Questo limite massimo è pensato per controllare l’inflazione e preservare la rarità e il valore del token nel tempo.
Il protocollo BitTensor ha subito 2 forks (aggiornamenti) prima di raggiungere la sua attuale configurazione.
Nel gennaio 2021, è stata lanciata la prima iterazione della rete principale BitTensor (Kusanagi Network). Kusanagi è stato interrotto nel maggio 2021 per risolvere alcuni problemi di consenso. Nel novembre 2021, Kusanagi è stato forkato e rilanciato con il nuovo nome Nakamoto Network. Poi, il 20 marzo 2023, Nakamoto è stato forkato un’ultima volta per risolvere alcuni problemi di performance nel codice del nucleo della rete – questa ultima iterazione è affettuosamente chiamata “Finney Network”.
Su BitTensor, un nuovo blocco viene creato ogni 12 secondi e 1 nuovo token TAO è generato con la creazione di ogni blocco per premiare i minatori e i validatori. In altre parole, vengono generati 5 TAO ogni minuto, pari a 7200 TAO al giorno e 2628000 TAO all’anno fino al prossimo Halving previsto per agosto o settembre 2025.
Le somiglianze tra Bitcoin e BitTensor non si fermano qui: mentre un blocco Bitcoin è generato circa ogni 10 minuti, ciò significa che ci sono 144 blocchi al giorno. All’inizio, 50 bitcoin venivano generati per ogni nuovo blocco. Moltiplicando 144 per 50, si ottengono anche qui 7200 bitcoin al giorno e 2628000 all’anno fino al prossimo halving. L’emissione monetaria nel tempo di BTC e TAO è la stessa.
La creazione di nuovi token TAO avviene gradualmente attraverso ricompense di mining e di validazione.
È possibile ottenere TAO come ricompense di staking e attraverso iniziative guidate dalla comunità. Questi token sono utilizzati per la governance, lo staking e come mezzo di pagamento per accedere ai servizi e alle applicazioni di intelligenza artificiale sviluppate sulla rete BitTensor TAO.
Minatori e Validatori: Qual è la Differenza?
Minatori: I minatori forniscono servizi di apprendimento automatico ospitando e mettendo a disposizione i loro modelli di apprendimento automatico locali. Quando un’applicazione cliente necessita di una previsione, invia una richiesta alla rete BitTensor, che indirizza questa richiesta a un minatore registrato come fornitore per il servizio richiesto. Il minatore elabora la richiesta utilizzando il suo modello di apprendimento automatico locale e restituisce la previsione al cliente attraverso la rete BitTensor.
Validatori: I validatori svolgono un ruolo cruciale nella rete BitTensor. Validano le risposte e le previsioni fornite dai minatori, garantendo l’integrità e la qualità dei dati e dei modelli scambiati all’interno della rete. Interrogano i minatori e valutano le loro risposte per determinare l’accuratezza e l’affidabilità delle loro previsioni.
I validatori agiscono come intermediari fondamentali e punti di accesso alla rete BitTensor, svolgendo un ruolo vitale nella facilitazione delle interazioni e fornendo un’interfaccia per gli utenti e le applicazioni.
Staking e Delega di Token
Alcune reti permettono la delega per lo staking, in cui i detentori di token che non desiderano partecipare direttamente al mining o alla validazione possono delegare i loro token a un minatore fidato. Il minatore poi mette in gioco questi token a nome del delegante, e tutte le ricompense guadagnate vengono condivise tra il minatore e il delegante, come esemplificato qui con TAOStats.
Per garantire che i minatori in staking agiscano nell’interesse della rete, sono generalmente previste condizioni di “slashing”. Se un minatore agisce contro le regole della rete, come firmando due volte una transazione o rimanendo offline per un lungo periodo, una parte dei suoi token in gioco può essere ritirata come penalità. Se un minatore desidera smettere di partecipare alla rete, può avviare un processo di disimpegno.
Tuttavia, spesso esiste un periodo di attesa durante il quale i token in gioco non possono essere immediatamente spostati, per prevenire cambiamenti improvvisi nella sicurezza e stabilità della rete.
Subnets di BitTensor (Sotto-Reti)
In BitTensor, i subnets sono progettati per segmentare i vari elementi associati all’intelligenza artificiale. Questa struttura permette di adottare un approccio innovativo per stimolare e regolare i progressi nel campo dell’IA.
L’ecosistema BitTensor propone una varietà di sotto-reti individuali, ognuna progettata per svolgere funzioni di IA specifiche. Ecco alcuni esempi notevoli:
- Sotto-Rete Radice (S0): la base della rete BitTensor, incaricata di determinare la distribuzione delle emissioni per blocco in ogni sotto-rete. Supporta l’intera struttura di incentivazione tramite il token $TAO.
- Generazione di Testo (S1): un sotto-rete dedicato agli inviti testuali, permettendo lo sviluppo di modelli di IA simili a ChatGPT, accessibili a un pubblico più ampio.
- Traduzione Automatica (S2): Concentrato sulla traduzione di testi da una lingua all’altra attraverso algoritmi di apprendimento automatico, contribuendo alla comprensione universale all’interno dell’ecosistema.
- Data Scraping (S3): Questo sotto-rete aggrega e consolida dati da varie fonti, migliorando così la precisione e l’analisi dei dati su tutta la rete.
- Generazione di Immagini (S5): Simile a MidJourney, questo sotto-rete trasforma prompt testuali in immagini, rendendo questa tecnologia accessibile al pubblico.
- Archiviazione (S7): Assicura una gestione efficace dei dati all’interno di BitTensor, abbracciando lo stoccaggio dei dati e facilitando l’utilizzo dei dati sui sotto-reti.
Puoi monitorare tutti i Subnets sul sito TAOStats nella sezione Subnets 👇
Applicazioni Ospitate su BitTensor che Puoi Usare
Corsel, un equivalente a ChatGPT: https://app.corcel.io/chat
BITAPAI Image Studio, per generare immagini: https://studio.bitapai.io/generate
Puoi anche monitorare le numerose iniziative della comunità sul sito BitTensor Hub.
Lancio Equo (Fair Launch): Nessun Premining né ICO
Come sono stati creati i primi blocchi? Il 9 gennaio 2021, i primi minatori e validatori del protocollo BitTensor sono stati attivati e la rete è diventata operativa. Al lancio del progetto, è stata l’OpenTensor Foundation a produrre i primi blocchi, ma rapidamente altri nodi si sono aggiunti alla rete.
Nessuna criptovaluta è stata preminata, e nessuna offerta iniziale di monete (ICO) è stata lanciata per vendere token a investitori, privati o pubblici. Nessun capitalista di venture (VC) o persona associata all’OpenTensor Foundation, inclusi gli interni e i consulenti, ha ricevuto token in modo privilegiato. Se un VC desidera acquisire una partecipazione in BitTensor, deve o comprare token sul mercato aperto o imparare a minare o validare transazioni nella rete.
Questa logica, simile a Bitcoin (e più recentemente Kaspa), sembra piacere al mercato, con regole uguali per tutti, per un mercato più equo e senza sorprese.
Il Team dietro BitTensor
BitTensor è stato sviluppato dalla Fondazione Opentensor e dai suoi fondatori, Jacob Robert Steeves e Ala Shaabana, nel 2021.
Jacob Steeves ha iniziato la sua carriera come ricercatore in apprendimento automatico presso Knowm Inc., ricoprendo questa posizione dal 2015 al 2016. In seguito, è passato a Google come ingegnere del software, lavorando dal dicembre 2016 all’aprile 2018.
Ala Shaabana ha iniziato come sviluppatore di software presso firmChannel dal 2008 al 2013. Nel 2016, è diventato stagista MTS – Application Cloud Services presso VMware, poi ingegnere del software (R&D) nel 2017. Nel agosto 2019, Ala è diventato ingegnere del software senior presso Instacart, fino a settembre 2020.
Puoi analizzare i profili di altri membri della OpenTensor Foundation su Linkedin cliccando qui.
Conclusione: Qual è l’Obiettivo di BitTensor?
BitTensor mira a creare un mercato peer-to-peer che incentivi la produzione di intelligenza artificiale (IA). La piattaforma stabilisce una rete collaborativa dove i produttori di conoscenza possono vendere il loro lavoro, e i consumatori possono acquistare queste conoscenze per migliorare i propri modelli di IA. Favorire una “economia cognitiva” è l’obiettivo di BitTensor, per agevolare la condivisione di conoscenze tra i ricercatori e quindi incoraggiare lo sviluppo di modelli di IA più potenti.
L’obiettivo finale è aprire nuove frontiere nel progresso dell’IA aggregando contributi individuali di conoscenza. Man mano che i computer contribuiscono con i loro modelli di IA e la loro formazione alla rete BitTensor, vengono ricompensati con TAO.
Grandi aziende come IBM, Google o Microsoft, ma anche piccole realtà, potrebbero perfettamente pagare in token TAO per utilizzare i vari modelli presenti nella rete BitTensor per i loro progetti.
Poiché la ricerca in IA si accumula ogni anno e i nuovi modelli devono riapprendere ciò che i modelli precedenti hanno già appreso, queste aziende troveranno probabilmente vantaggioso utilizzare il network neurale fornito da BitTensor in aggiunta ai loro propri network di apprendimento automatico.