Ahmet Ozcan是Semiotic Labs和Odos的联合创始人兼首席执行官，这两家公司专注于人工智能驱动的区块链应用。他拥有物理学背景，并在人工智能研究方面拥有丰富的经验，为去中心化计算基础设施和自动化系统做出了贡献。^{[1] [2]}

教育

Ahmet Ozcan于1998年获得博阿济奇大学物理学学士学位。

后来，他于2003年获得波士顿大学物理学博士学位，他在半导体表面研究方面的研究成果导致了与薄膜纹理相关的发现，包括在《自然》杂志上发表的一篇文章。^{[1] [4]}

职业生涯

完成博士学业后，Ozcan加入IBM，担任博士后研究员，后来在该公司担任领导职务。在近14年的时间里，他为人工智能研究和技术开发做出了贡献。作为IBM Almaden研究中心的高级科学家，他管理着人工智能驱动的项目，并从事机器学习应用的研究。后来，他成为IBM Research Frontiers Institute的首席研究员，负责监督机器智能领域的项目。作为机器智能经理，他领导的团队专注于神经网络、强化学习和人工智能应用。他在人工智能研究和计算基础设施方面的经验为他后来参与区块链技术奠定了基础。

在IBM任职期间，Ozcan被评为IBM Master Inventor，并提交了100多项专利。他还撰写了50多篇与人工智能、密码计算和神经形态系统相关的同行评审研究论文。

2020年，Ozcan与人共同创立了Semiotic Labs，这是一家专门从事人工智能、密码学和可验证计算的研究和开发公司，用于区块链应用。该公司成为_The Graph_的核心开发者，The Graph是一种用于区块链数据的去中心化索引和查询协议。Semiotic Labs应用人工智能驱动的优化和密码技术来提高区块链的可扩展性和安全性。

Semiotic Labs参与了各种区块链基础设施项目，利用机器学习来提高数据完整性和交易效率。它还孵化了其他项目，包括Odos和Cambrian Network。

2022年，Ozcan创立了Odos.xyz，这是一个DeFi订单路由平台，旨在优化去中心化交易。Odos作为一个去中心化交易所（DEX）聚合器运行，使用多跳路由来提高交易效率。到2024年，该平台已处理超过500亿美元的交易量，并为数百万用户促成了交易。该平台推出了诸如无gas交易、MEV保护和跨多个区块链网络的基于意图的执行等功能。

在Ozcan的领导下，Odos将其业务范围扩展到15条EVM兼容链，并推出了代币化忠诚度计划（ODOS）。该平台计划集成跨链功能，并将支持扩展到非EVM兼容网络。

在2021年至2023年期间，Ozcan通过Activate计划成为Cyclotron Road的创业研究员，该计划支持科学家和工程师将研究成果商业化。在此期间，他从事人工智能和区块链应用的研究，从而在2004年孵化了Cambrian Network。

Cambrian Network是Semiotic Labs的分支机构，专注于去中心化生态系统的可验证数据协议。

作为IBM Master Inventor，他为知识产权开发和密码计算做出了贡献。他的研究已在学术期刊上发表，并在会议上发表。

他的贡献包括在神经网络、内存增强人工智能系统和去中心化计算基础设施方面的进步。他的工作继续探索人工智能在区块链和Web3技术中的应用。

Ahmet Ozcan的职业生涯涉及将研究与实际应用相结合。通过Semiotic Labs和Odos，他为区块链开发和去中心化生态系统做出了贡献。他在人工智能驱动的金融系统、密码验证和区块链自动化方面的工作是扩大去中心化技术能力的持续努力的一部分。^{[1] [3] [4] [5] [6] [7] [8]}

访谈

关于Web3和区块链创新的观点 #01

Ahmet Ozcan参加了GRTiQ播客的访谈，他在访谈中讨论了他对The Graph协议、Web3发展以及Semiotic Labs在自动化和人工智能集成中的作用的看法。

在讨论中，Ozcan强调了The Graph协议的灵活性及其支持新应用的潜力，将其描述为Web3的基础组成部分，类似于搜索引擎如何改变互联网的可访问性。他还谈到了土耳其等国代币化的日益普及，强调了区块链技术如何促进金融包容性和当地经济赋权。

访谈的另一个重点是The Graph协议中的自动化，特别是在查询定价方面，这通过减少手动工作量来提高索引器的效率。他还谈到了密码技术的进步，特别是高效的零知识简洁知识论证（snarks），这对于实现小额支付和安全可验证查询至关重要。

Ozcan进一步阐述了The Graph协议在数据索引之外的不断发展的角色，设想其扩展到更广泛的区块链应用。此外，他还分享了对书籍、电影和习惯的个人见解，这些书籍、电影和习惯影响了他的职业方法，强调了在快速发展的技术领域中持续学习的重要性。^[9]