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]
Ahmet Ozcan 于 1998 年获得博阿济奇大学物理学学士学位。
他后来于 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包括与薄膜纹理相关的发现,并在《自然》杂志上发表。[1] [4]
完成博士学业后,Ozcan 加入 IBM 担任博士后研究员,后来在公司担任领导职务。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 杰出发明家,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 联合创立了 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发公司,致力于 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)。该平台计划整合跨链功能,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 计划担任 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,他致力于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 的一个分支,专注于去中心化生态系统的可验证数据协议。
作为 IBM 杰出发明家,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展去中心化技术能力的持续努力的一部分。[1] [3] [4] [5] [6] [7] [8]
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,并将其描述为 Web3 的一个基础组成部分,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采用率的不断提高,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不断演变的角色,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,这些见解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]