RICE AI Kurs

RICE

#868

RICE AI ist eine innovative Technologie im Bereich der Kryptowährungen und Blockchain. Es handelt sich um eine Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um den Handel mit Kryptowährungen zu optimieren und automatisieren. Ziel ist es, sowohl Anfängern als auch erfahrenen Nutzern zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und den Handelsprozess effizienter zu gestalten. Die Technologie basiert auf Algorithmen, die Marktdaten analysieren und Trends vorhersagen, um den Nutzern dabei zu helfen, ihre Investitionen zu maximieren. RICE AI macht den Zugang zu komplexen Handelsstrategien einfacher und zugänglicher, indem es die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzt.

RICE AI ist eine Plattform zur Sammlung von Robotik-Daten durch Crowdsourcing. Sie ermöglicht es Teleoperatoren, Roboter aus der Ferne zu steuern und Daten von der Robotersicht, den Gelenkbewegungen und Kraftmessungen zu sammeln. Teleoperatoren können Webcams mit Skeletterkennung, Joysticks, VR-Controller oder Teleoperationsrüstungen verwenden und erhalten Token-Belohnungen basierend auf der Geschicklichkeit des Geräts.

Einzelpersonen oder Unternehmen können Roboter - wie humanoide Roboter, mobile zweihändige Roboter, Vierbeiner oder KI-Spielzeuge - zu bestimmten Datensammelzentren beitragen und dafür Token-Belohnungen erhalten. Höhere Belohnungen werden für Robotertypen angeboten, die stärker nachgefragt sind. Diese Zentren arbeiten in realen Geschäftsumgebungen oder in laborgestützten Umgebungen.

Die gesammelten Daten werden an Forschungslabore und Unternehmen verkauft. RICE AI trainiert mit diesen Daten auch grundlegende Robotik-Modelle und bietet Zugriff auf diese Modelle über ein monatliches Abonnement. Kunden, die mit dem nativen Token der Plattform zahlen, erhalten einen Rabatt. Die Gebühren aus dem Datenverkauf werden genutzt, um Tokens zu vernichten und so die Gesamtmenge zu reduzieren. Der Token dient auch als Steuerungsmechanismus für die Plattform.

Ein KI-Bewertungsmodell beurteilt die Datenqualität der Teleoperatoren, unterstützt von menschlichen Datenbeschriftern, die Beispieldaten basierend auf der Effizienz der Aufgabenerfüllung bewerten. Ein KI-Modell sagt die Ähnlichkeit von Datenergebnissen voraus, und eine auf Clustering basierende Einbettungsdatenbank filtert redundante Daten heraus, um die Qualität zu gewährleisten.