شبكة أوتونوميس ونيوبلا تضمان الشفافية والموثوقية للبيانات المناخية

تعلن Autonomys عن تحالفها الاستراتيجي مع شبكة Nubila، في خطوة تدمج بين الذكاء الاصطناعي والتخزين اللامركزي. يهدف هذا التعاون إلى إحداث ثورة في طريقة تخزين ووصول والتحقق من بيانات المناخ في العالم الرقمي.
دمج التخزين اللامركزي مع بيانات المناخ
ستقوم Nubila بالدمج مع Auto Drive لتخزين بيانات المناخ الفعلية بشكل دائم وعلى سلسلة الكتل. تعتبر هذه الخطوة غير مسبوقة وتهدف إلى توفير بيانات لا يمكن التلاعب بها، يسهل الوصول إليها، وتتميز بالشفافية الكاملة.
وقد أعلنت Autonomys، وهي منصة رائدة في مجال البنية التحتية اللامركزية للتخزين والبيانات، هذا الخبر عبر حسابها الرسمي. بينما تعتبر شبكة Nubila شبكة مدعومة بتقنية سلسلة الكتل متخصصة في ذكاء بيانات المناخ.
بناء نظام بيئي موثوق لبيانات المناخ
يدمج هذا التعاون بين Nubila و Auto Drive لتعزيز مكانتهما كقادة في مجال ذكاء المناخ. تقوم Autonomys بتخزين البيانات على سلسلة الكتل لتقديم معلومات قيمة عن الطقس والمناخ، مع ضمان عدم إمكانية العبث بها أو فرض رقابة عليها.
من خلال هذه المبادرة، تهدف شبكة Nubila إلى بناء أساس متين للثقة غير القابلة للتغيير. هذا الأساس حاسم لتعزيز الدقة العلمية، وتحليلات المناخ المدعومة بالذكاء الاصطناعي، واستدامة المشروع ككل.
تمكين الذكاء الاصطناعي ببيانات موثوقة
يسعى شراكة Autonomys وشبكة Nubila إلى دمج التخزين اللامركزي مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، ستحصل الجهات مثل الباحثين والمطورين والمنظمات على فرص جديدة للوصول إلى بيانات يمكن الاعتماد عليها والتحقق منها.
يوفر هذا الدمج معلومات جاهزة للاستخدام من قبل الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لتحسين جودة التنبؤات، واتخاذ قرارات أكثر فعالية، وإنشاء نماذج تحليلية أكثر دقة.
الأسئلة الشائعة
س: ما الهدف الرئيسي من شراكة Autonomys و Nubila؟
ج: الهدف هو تحويل طريقة تخزين ووصول والتحقق من بيانات المناخ باستخدام الذكاء الاصطناعي والتخزين اللامركزي على سلسلة الكتل.
س: كيف تستفيد Nubila من Autonomys؟
ج: تستفيد Nubila من تقنية Autonomys لتخزين بيانات المناخ الفعلية بشكل دائم وآمن على سلسلة الكتل، مما يجعلها غير قابلة للتغيير.
س: ما فائدة هذه الشراكة للباحثين والمطورين؟
ج: تمنحهم إمكانية الوصول إلى بيانات مناخ موثوقة يمكن التحقق منها، لاستخدامها في تحليلات الذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات أفضل.














