Fetch.ai (FET) Utilitaire de jeton et pile technologique

Le FET de jeton d'utilité de Fetch.ai a été conçu pour trouver, créer, déployer et former des jumeaux numériques et constitue une partie essentielle des contrats et oracles intelligents sur la plate-forme.

The FET utility token from Fetch.ai is used to find, create, deploy, and train digital twins, which are a key component of smart contracts and oracles on the platform.

Le jeton d'utilité FET de fetch.ai est utilisé pour trouver, créer, déployer et former des jumeaux numériques, qui sont un composant clé des contrats et oracles intelligents sur la plate-forme.

With FET, users can build and deploy their own digital twins on the network. Developers can gain access to machine-learning-based utilities to train autonomous digital twins and deploy collective intelligence on the network by paying with FET tokens.

Avec FET, les utilisateurs peuvent créer et déployer leurs propres jumeaux numériques sur le réseau. Les développeurs peuvent accéder aux utilitaires basés sur l'apprentissage automatique pour former des jumeaux numériques autonomes et déployer l'intelligence collective sur le réseau en payant avec des jetons FET.

Staking FET tokens also enables validation nodes, facilitating network validation and reputation.

La mise en œuvre de jetons FET permet également des nœuds de validation, facilitant la validation et la réputation du réseau.

The technology stack of Fetch.ai comprises four distinct elements:

La pile technologique de Fetch.ai comprend quatre éléments distincts:

The Digital Twin Framework provides modular components that aid teams in building marketplaces, skills, and intelligence for digital twins to connect with.

Le cadre jumeau numérique fournit des composants modulaires qui aident les équipes dans la construction de marchés, de compétences et d'intelligence pour que les jumeaux numériques puissent se connecter.

The Open Economic Framework provides search and discovery functions to digital twins.

Le cadre économique ouvert offre des fonctions de recherche et de découverte aux jumeaux numériques.

The Digital Twin Metropolis is a collection of smart contracts that run on a WebAssembly (WASM) virtual machine to maintain an immutable record of agreements between digital twins.

Le Digital Twin Metropolis est une collection de contrats intelligents qui s'exécutent sur une machine virtuelle WebAssembly (WASM) pour maintenir un enregistrement immuable des accords entre les jumeaux numériques.

The Fetch.ai Blockchain combines multi-party cryptography and game theory to provide secure, censorship-resistant consensus and rapid chain-syncing to support digital twin applications.

La blockchain Fetch.ai combine la cryptographie multipartite et la théorie des jeux pour fournir un consensus sécurisé et résistant à la censure et une synchronisation rapide pour soutenir les applications jumelles numériques.

Among the platform's core components are the learner, where each participant is the learner in the experiment, representing a unique private dataset and machine learning system; the global market, which is the output of a collective learning experiment, where the machine learning model is trained collectively by the learners themselves; the Fetch.ai Blockchain, which supports smart contracts that enable coordination and governance in a secure and auditable manner; and the decentralized data layer based on IPFS, which facilitates the sharing of machine learning weights between all the learners involved.

Parmi les composants principaux de la plate-forme figurent l'apprenant, où chaque participant est l'apprenant de l'expérience, représentant un ensemble de données privé et un système d'apprentissage automatique privé; Le marché mondial, qui est la production d'une expérience d'apprentissage collective, où le modèle d'apprentissage automatique est formé collectivement par les apprenants eux-mêmes; la blockchain fetch.ai, qui prend en charge les contrats intelligents qui permettent la coordination et la gouvernance de manière sécurisée et vérifiable; et la couche de données décentralisée basée sur les IPF, ce qui facilite le partage de poids d'apprentissage automatique entre tous les apprenants impliqués.