آشنایی با 10 توکن معروف هوش مصنوعی در سال 2025

Fetch.ai یک پلتفرم هوش مصنوعی است که به‌طور خاص برای بهبود تعاملات در دنیای دیجیتال طراحی شده است. این ارز دیجیتال از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پردازش داده‌ها و اجرای قراردادهای هوشمند استفاده می‌کند.

مزایا:

• استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته AI برای بهینه‌سازی خدمات.
• مقیاس‌پذیری بالا در شبکه بلاکچین.
• قابلیت پردازش داده‌های بزرگ به‌طور موثر.

معایب:

• پیچیدگی‌های فنی در استفاده از شبکه.
• نیاز به آموزش و فهم عمیق برای استفاده کامل از پلتفرم.

2. SingularityNET (AGIX)

SingularityNET پلتفرمی است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را به‌طور غیرمتمرکز ایجاد و به اشتراک بگذارند. این پروژه هدف دارد تا هوش مصنوعی را در سطح جهانی توزیع و دسترس‌پذیر کند.

مزایا:

• تمرکز بر ایجاد شبکه‌ای از مدل‌های AI.
• امکان ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی.
• حمایت از توسعه‌دهندگان مستقل.

معایب:

• هزینه‌های بالا برای توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده.
• رقابت شدید در بازار هوش مصنوعی.

3. Ocean Protocol (OCEAN)

Ocean Protocol یک پلتفرم بلاکچینی است که به‌طور خاص برای اشتراک‌گذاری داده‌ها و استفاده از آن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. این پلتفرم به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به‌طور ایمن به اشتراک بگذارند و از آن‌ها بهره‌برداری کنند.

مزایا:

• تسهیل اشتراک‌گذاری داده‌ها به‌صورت ایمن.
• توانایی استفاده از داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی.
• امکان رشد در بازارهای مختلف.

معایب:

• مشکلات حقوقی و قوانین مرتبط با داده‌ها.
• نیاز به اعتماد بالا در اشتراک‌گذاری داده‌ها.

4. Velas (VLX)

Velas یک پلتفرم بلاکچین است که با ترکیب فناوری بلاکچین و هوش مصنوعی، سرعت تراکنش‌ها و مقیاس‌پذیری را به طور چشمگیری بهبود بخشیده است.

مزایا:

• سرعت بالا در پردازش تراکنش‌ها.
• مقیاس‌پذیری و امنیت بالا.
• پشتیبانی از قراردادهای هوشمند.

معایب:

• چالش‌های امنیتی در فرآیندهای پیچیده.
• وابستگی به فناوری‌های جدید.

5. Cortex (CTXC)

معرفی:
Cortex یکی از پروژه‌های پیشگام در استفاده از هوش مصنوعی در بلاکچین است. این ارز دیجیتال به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را در بلاکچین اجرا کنند.

مزایا:

• یکپارچگی با بلاکچین برای اجرای مدل‌های AI.
• قابلیت پردازش درخواست‌های هوش مصنوعی در شبکه.
• دسترسی به سیستم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز.

معایب:

• نیاز به پردازش‌های سنگین و منابع محاسباتی بالا.
• مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری و سرعت.

6. Numeraire (NMR)

Numeraire یک پروژه پیشرفته است که از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بازار استفاده می‌کند. این ارز دیجیتال به پژوهشگران و داده‌کاوان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌های خود، در بازارهای مالی پیش‌بینی کنند.

مزایا:

• کاربرد گسترده در بازارهای مالی.
• مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی دقیق.
• پاداش‌دهی به داده‌کاوان موفق.

معایب:

• عدم دسترسی به داده‌های دقیق در برخی از بازارها.
• وابستگی به تحلیل‌های پیچیده داده.

بیشتر بخوانید: استورج (Storj) چیست؟

7. Artificial Liquid Intelligence (ALI)

Artificial Liquid Intelligence یک پروژه است که هدف آن ایجاد هوش مصنوعی با توانایی خودآموزی است. این سیستم به‌طور خاص برای استفاده در پروژه‌های بلاکچینی طراحی شده است.

مزایا:

• توانایی خودآموزی و تطبیق با شرایط جدید.
• کاربرد در شبکه‌های بلاکچین.
• بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای افزایش کارایی.

معایب:

• پیچیدگی در توسعه و پیاده‌سازی.
• چالش‌های مقیاس‌پذیری.

8. DeepBrain Chain (DBC)

DeepBrain Chain یک شبکه بلاکچینی است که به‌طور خاص برای پشتیبانی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و بهبود کارایی آن‌ها طراحی شده است.

مزایا:

• مقیاس‌پذیری بالا برای پردازش مدل‌های هوش مصنوعی.
• شبکه غیرمتمرکز برای امنیت بیشتر.
• پشتیبانی از پروژه‌های هوش مصنوعی.

معایب:

• چالش‌های مربوط به مدیریت منابع.
• نیاز به زیرساخت‌های قوی.

9. AI Doctor (AIDOC)

AI Doctor یک پروژه هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی است که از بلاکچین برای ذخیره و پردازش داده‌های پزشکی استفاده می‌کند.

مزایا:

• استفاده از AI برای تحلیل داده‌های پزشکی.
• توانایی پیش‌بینی بیماری‌ها.
• افزایش دقت در تشخیص‌های پزشکی.

معایب:

• نگرانی‌های امنیتی در مورد اطلاعات پزشکی.
• پیچیدگی در پیاده‌سازی در سیستم‌های بهداشتی.

10. The Graph (GRT)

The Graph یک پروتکل غیرمتمرکز است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌های مختلف را در بلاکچین‌ها جستجو کنند. این پلتفرم از هوش مصنوعی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند.

مزایا:

• جستجوی سریع و دقیق داده‌ها.
• استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پردازش اطلاعات.
• یکپارچگی با بلاکچین‌های مختلف.

معایب:

• مشکلات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها.
• نیاز به زیرساخت‌های محاسباتی قدرتمند.

نتیجه‌گیری

در سال 2025، ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی توانسته‌اند نقشی کلیدی در تحول فناوری بلاکچین ایفا کنند. این ارزها نه تنها قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای بهینه‌سازی فرآیندها و ارائه خدمات بهتر دارند، بلکه چالش‌هایی مانند امنیت و مقیاس‌پذیری را نیز به همراه دارند.