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DataVLT

DataVLT와 인공지능(AI)을 통합하여 사물인터넷(IoT) 기기를 위한 탈중앙화 생태계를 구축하는 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 분산 네트워크와 신경 진화 알고리즘을 통해 연결된 기기들의 자율적인 진화와 상호 운용성을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. [1] [2]

개요

DataVLT는 2023년 기준 870억 달러 이상의 가치를 지닌 글로벌 주거용 IoT 기기 시장 내의 과제를 해결하기 위해 설계된 지능형 허브 플랫폼이자 자율 프로토콜 레이어로 개발되고 있습니다. 이 프로젝트는 주요 소비자 요구 사항을 식별하고 데이터 사일로(data silos), 브랜드 간 기기 연결성 부족, 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려 등 IoT 분야의 고질적인 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 자율적 의사결정을 위한 AI와 안전하고 탈중앙화된 연결을 위한 를 결합함으로써, DataVLT는 시장을 표준 홈 인텔리전스에서 "신뢰할 수 있는 지능(trusted intelligence)" 모델로 전환하고자 합니다.

이 플랫폼은 "공간 지능을 위한 인지 엔진"으로 묘사되며, 시스템이 연결된 기기로부터 자율적으로 학습하고 최적화하여 원활한 상호 운용성을 제공하는 더 스마트하고 사용자 중심적인 환경을 조성하는 것을 목적으로 합니다. 아키텍처는 프라이버시 우선으로 설계되었으며 GDPR- 인증을 받은 것으로 알려져 있습니다. [2]

제품

  • 지능형 허브 플랫폼(Intelligent Hub Platform): 와 AI를 통합하여 IoT 기기 네트워크를 관리하는 중앙 시스템입니다. 기기 통신, 데이터 처리 및 자율적 의사결정을 위한 핵심 인프라 역할을 합니다.
  • DID-NFT 시스템: 플랫폼은 ERC-723 표준을 기반으로 한 탈중앙화 식별자(DID) 시스템을 활용합니다. 이러한 DID는 사용자를 위한 "디지털 여권" 역할을 하며, 자신의 신원과 연결된 기기에서 생성된 데이터에 대한 주권적 통제권을 부여합니다. 이 시스템은 데이터 소유권과 프라이버시에 대한 플랫폼의 집중도에 있어 핵심적인 요소입니다.
  • 탈중앙화 인증 연구소(Decentralized Certification Lab): DataVLT는 생태계 내 IoT 기기의 통합 및 성능을 인증하기 위한 최초의 탈중앙화 연구소를 설립했다고 주장합니다. 이 이니셔티브는 다양한 제조업체의 기기가 네트워크에 온보딩되기 전에 보안, 상호 운용성 및 성능에 대한 플랫폼의 표준을 충족하는지 확인하기 위한 것입니다. [2]

특징

자율 지능

시스템의 지능은 적응형 신경 진화 알고리즘에 의해 구동되며, 이는 플랫폼의 AI가 자기 진화할 수 있도록 하기 위함입니다. 즉, 네트워크가 시간이 지남에 따라 새로운 데이터와 기기 상호 작용으로부터 학습하여 직접적인 인간의 개입 없이 의사 결정 및 운영 효율성을 지속적으로 개선할 수 있음을 의미합니다. [2]

상호 운용성

플랫폼의 주요 목표는 서로 다른 브랜드와 통신 프로토콜을 사용하는 IoT 기기 간에 원활한 밀리초 단위의 연결성을 제공하는 것입니다. 이는 현재 스마트 홈 시장을 지배하고 있는 "폐쇄적 생태계(walled garden)"를 타파하기 위한 것입니다. [2]

보안 및 프라이버시

DataVLT는 고급 암호화, 액세스 제어 메커니즘 및 6개 계층의 보호 기능을 포함하는 프라이버시 우선 설계를 강조합니다. 프로젝트 측은 플랫폼의 보안 지표가 99.7%라고 보고했습니다. 데이터 주권과 프라이버시를 더욱 강화하기 위해, 향후 개발 계획에는 기본 데이터 자체를 노출하지 않고 데이터 검증을 가능하게 하는 의 통합이 포함되어 있습니다. 또한 프로젝트는 미래의 암호학적 위협으로부터 네트워크를 보호하기 위한 양자 보안 강화 계획도 언급했습니다. [1] [2]

생태계

DataVLT 생태계는 핵심 기술, 사용자 기반 및 연결된 IoT 기기 네트워크로 구성됩니다. 플랫폼은 을 기반으로 구축되었으며, 확장성과 속도를 높이기 위해 멀티 체인 환경에서 운영하려는 야심을 밝힌 바 있습니다. 프로젝트 측은 더 빠른 트랜잭션 처리를 달성하기 위한 잠재적 수단으로 의 Flashblocks와 같은 기술을 언급하기도 했습니다.

생태계는 개방적이고 자기 진화하도록 설계되었으며, 다양한 IoT 기기 및 플랫폼 간의 신뢰와 상호 운용성을 보장하기 위해 프레임워크를 활용함으로써 홈 인텔리전스의 질적 업그레이드를 촉진합니다. [2]

사용 사례

  • 스마트 홈 및 IoT 통합: 플랫폼의 주요 사용 사례는 서로 다른 제조업체의 스마트 기기 간의 고립을 해소하는 것입니다.
  • 데이터 수익화: 생태계는 사용자가 자신의 IoT 기기에서 생성된 익명화된 데이터를 네트워크에 제공함으로써 보상을 받을 수 있도록 설계되었습니다. 이 데이터는 플랫폼의 AI를 훈련시키고 제3자 서비스에 통찰력을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
  • 공간 지능: DataVLT는 물리적 공간 내의 행동을 이해하고 자동화할 수 있는 AI 기반 "공간 두뇌"를 만드는 것을 목표로 합니다. 연결된 기기 메시(mesh)로부터 실시간 데이터를 처리함으로써 AI는 패턴을 학습하고 사용자 요구를 예측하며, 점유 상태나 시간대에 따라 조명과 온도를 조절하는 등 환경을 선제적으로 관리할 수 있습니다.
  • 자동화된 장비 연동: 를 사용하여 플랫폼은 서로 다른 기기 간의 복잡한 상호 작용과 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 도어락이 열리면 특정 조명을 켜고, 온도 조절기를 조정하며, 보안 시스템을 해제하는 일련의 이벤트가 트리거될 수 있습니다. [2]

토크노믹스

DataVLT는 네트워크에서 운영되며 총 공급량은 10억 개의 $DATAVLT 토큰입니다. 이 프로젝트는 네트워크 참여와 보안을 지원하기 위해 스테이킹(pledge) 기반 채굴 메커니즘을 활용합니다.

  • 노드: 네트워크의 노드 수에는 상한선이 없습니다.

  • 스테이킹 채굴:

    • 채굴을 위해서는 최소 50,000 DATAVLT의 스테이킹이 필요합니다.
    • 보상은 총 스테이킹 공급량 대비 스테이킹된 토큰 양에 비례하여 분배됩니다.
  • 노드 요구 사항: 운영자는 최소 스테이킹 수량을 유지해야 하며 성능 및 응답 표준을 충족해야 할 수도 있습니다. 노드 활동과 스테이킹 수준은 네트워크 품질 유지를 위해 주기적으로 검토됩니다. [3] [4]

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참고 문헌 (4 출처)

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