ケンブリアン・ネットワークがAI駆動型DeFiの未来を発揮する方法

サム・グリーン: ありがとう、イシャン - あなたと話すのは素晴らしいです. 私のデータのルーツは、Sandia National Labsで働いていたときに戻ります. ハードウェアの暗号化の脆弱性を発見するためにサイドチャネル分析を使用しました. 隠された洞察を提供するデータを見ることは変革的でした. 後で、私は大規模なデータセットから最適な行動を見つけるエージェントについての強化学習に焦点を当てた博士号を追求しました.

In 2021, I co-founded Semiotic Labs and worked on measuring arbitrage opportunities across different blockchains - an eye-opening project that led to the creation of Odos, a leading decentralized exchange aggregator that has processed over $90 billion in trading volume for over 3 million users. Around the same time, I was also working in The Graph ecosystem, exploring verifiable data and AI for on-chain information retrieval.

2024年までに、分散型金融(DeFi)が「エージェント金融」に向かっていることが明らかになったが、AI駆動のエージェントがブロックチェーン上でリアルタイムの決定を下す。

当社の最初の最大の課題の1つは、リアルタイムと歴史的なブロックチェーンデータの両方を検証可能な方法で提供する方法でした。

ブロックチェーンは通常、膨大な歴史的データを格納しませんが、それはそのコア設計の一部ではありません。もう一つの障害は、そのデータをチェーンエージェントやアプリケーションが自律的に頼ることができるほど信頼できるようにすることです。私たちは、専門的なインデックス、高速データベース、コンセンサスベースの検証を組み合わせることによって、これらの課題に対処しました。

Ishan Pandey: Cambrian は、エージェント金融のための最初の検証可能なデータチェーンとして説明されています。

サム・グリーン: 確かに、「検証可能なデータチェーン」とは、Cambrianが私たちが収集するブロックチェーンとオフチェーンデータが、AIエージェントやスマートコントラクトに配信される前に正確で不正確であることを意味します。サム・グリーン:

ブロックチェーン自体は、現在の状態と取引論理を維持するのに素晴らしいですが、それらは大量の歴史的データを格納またはクエリするように設計されていません。Recent 歴史

Cambrianでは、インデックス、構造、および複数のチェーンからのデータ(およびオフチェーンのソースを選択)を高速で検証します。その後、私たちは、使いやすいAPIを通じてエージェントのDeFiアプリケーションにそれを配信します。我々の金融インテリジェンスに焦点を当てています:我々は、オンチェーン指標(取引量、流動性流れ、クロスチェーン取引)とオフチェーンの洞察(ソーシャル感情、ニュース、およびコードレポジトリ分析など)を組み合わせることに特化しています。

それとは対照的に、既存のインデックスサービスはより一般的な目的であるか、それとも十分に速くないか、それとも検証不可能であるか、それらのうちのいずれもはじめからエージェント向けに設計されていません、例えば、すべてのインターフェイスに対するMCPサポートを最初から開始します。Cambrianは特に、量的な取引、自動的な流動性管理、リスク調整されたポートフォリオ再バランス、データ主導の感情分析、検証可能な情報オラクル、およびその他の金融用例に向けてすべてのデータ製品をリードしています。

Ishan Pandey: セキュリティとデータ整合性は金融システムにおいて最優先事項です。Cambrianは、データチェーンの検証性と信頼性を維持するためにどのような措置を実施していますか。

Sam Green : 私たちは、データの完全性を保証するために、暗号化、合意メカニズム、経済的セキュリティ - 主要なブロックチェーンを保護する同じコアの原則 - を使用しています。

1. Data Ingestion: Cambrian validators pull in a complete raw feed of blockchain data (e.g., from Ethereum). We store this in a local “flat file” archive – in other words, a straight, tabular format.
   
2. Hashing & Agreement: Each validator calculates a cryptographic hash of that raw data. They confirm these hashes match what the blockchain itself says they should be, then reach consensus among themselves that the data is correct.
   
3. Database Organization: We load verified data into a high-performance analytical database.
   
Data Ingestion: Cambrian validators pull in a complete raw feed of blockchain data (e.g., from Ethereum). We store this in a local “flat file” archive – in other words, a straight, tabular format.


4. Hashing & Agreement: Each validator calculates a cryptographic hash of that raw data. They confirm these hashes match what the blockchain itself says they should be, then reach consensus among themselves that the data is correct.
   


5. Database Organization: We load verified data into a high-performance analytical database.
   


6. Query + Consensus (Pre-verified Mode): アプリケーションがクエリをリクエストすると、検証者が独立してそのクエリを実行し、同じ結果に達したことを確認し、それから集合的にログアウトします。
   

   より迅速なリターンを必要とするユーザーには、「楽観的な」モードもサポートしています。楽観的なクエリの正しさについて議論がある場合は、検証者が再度検証することができます。

   
   

   これらの方法を組み合わせることにより、当社のデータはAIエージェントやスマート契約の信頼性を保証します。従来のデータプロバイダーとは異なり、契約的または法的枠組みに依存するCambrianは、暗号化、合意、およびカッシャングベースの経済的セキュリティを通じてプロトコルレートで正確性を確保します。

   
   

   Ishan Pandey:Cambrianのデータ集計のアプローチは、伝統的な金融データプロバイダーとどのように異なりますか?

   
   

   サム・グリーン: 伝統的な金融データプロバイダは、製品市場に適合し、サービスレベルの合意や法的契約を通じて長年にわたり信頼を築きました。サム・グリーン:

   
   

   しかし、このアプローチは、ブロックチェーンがどのように動作するかに対立する集中的なコントロールと信頼のポイントに依存しています。そのデータを直接チェーンに置くことは、ブロックチェーン技術の分散性の性質を損なう一つの失敗のポイントを導入するでしょう。Cambrianは別の道をとります。私たちは、ブロックチェーン原則に沿って、暗号化とコンセンサスメカニズムを使用してデータの検証性を確保します。これらの技術を活用することで、私たちは、分散型ネットワークと互換性のある正確性とバッテリー抵抗の保証を提供します。これは、私たちのデータを、中央機関に頼ることなく、AIエージェントやスマート契約によって信頼できることを意味します。

   
   

   基本的に、伝統的なプロバイダーが法的枠組みを通じてセキュリティを提供する一方で、Cambrianは暗号化と分散型コンセンサスを通じてセキュリティを提供します - 私たちのアプローチは、ブロックチェーン技術の分散型、信頼のない環境にユニークに適しています。

   
   

   Ishan Pandey: AI ベースの金融プラットフォームの競争環境を考慮すると、Cambrian はどのような戦略的パートナーシップやコラボレーションを追求して市場の地位を強化していますか。

   
   

   サム・グリーン:我々は、AIエージェントが流動性の提供から自動仲裁までポートフォリオの再バランスをとるまですべてを管理するエージェントのデフィの新たな波が現れ、これらのプロジェクトは迅速で包括的で信頼性の高いデータを必要としている。現在、我々はEliza Labs、Virtuals、Theoriq、Morpheus、Franklin X、TrueNorthなどのチームと交渉または初期の協力に取り組んでおり、これらはすべてAIによって強化された分散化された金融における限界を押し上げている。我々はまた、カンブリアのデータをトレーニング金融モデルに統合しようとしているレイヤー1プロトコルから興味をサム・グリーン:

   
   

   当社の目標は、AI駆動型の金融アプリケーションを開発する開発者のデータベースになることです。リアルタイム、歴史的、オフチェーンの洞察を1つの傘の下で提供することで、これらの新興企業が強力で自動化されたソリューションを迅速かつ確実に構築できるようにします。

   
   

   Ishan Pandey:世界中のAI駆動型金融ソリューションの将来についてあなたの予測は何ですか?今後2～3年で業界をどのように見ていますか?
   

   
   

   サム・グリーン: 短い答えは、エージェントがチェーン上の活動を支配するということです。我々はすでに毎年AIの能力のいくつかの大きな飛躍を見ている - かつて財産にかかっていたものは、現在、検証可能な正確さでチェーン外で実行することができます。サム・グリーン

   
   

   今後2〜3年間で、ほとんどのオンチェーン取引は、AIエージェントが人間が簡単に合うことのできない細かい決断を下すことから生まれるだろうと考えています。これらのシステムは、膨大な歴史的データセットを分析し、最新の市場情緒やニュースをキャプチャし、ポジションをダイナミックに調整し続けます。

   
   

   We also foresee more traditional financial data feeding into crypto, especially as tokenized real-world assets gain traction. That means bridging stock market data, corporate fundamentals, commodity prices, or other metrics on the blockchain in a verifiable way. With Cambrian, we are extending beyond on-chain sources to integrate all kinds of off-chain signals - enabling a holistic view of global markets in real-time.

   
   

   
   

   最終的には、AIと人間の創造性が調和して共に働くソーラーパンクの未来に向かっています。Cambrianはこれらのエージェントシステムをより透明性と信頼性を高めるのに積極的に役立ちます。2〜3年後、もしあなたが any能力でDeFiと相互作用しているなら、Cambrianのデータによって強化されたAIエージェントを利用する可能性が高いです。 any

   
   

   好き嫌いを忘れずにシェアしてください!

   Vested Interest Disclosure: This author is an independent contributor publishing via our business blogging program. HackerNoon has reviewed the report for quality, but the claims herein belong to the author. #DYO

   Vested Interest Disclosure: This author is an independent contributor publishing via our business blogging program. HackerNoon has reviewed the report for quality, but the claims herein belong to the author. #DYO

   トップページ > トップページ > オリジナルタイトル:This author is an independent contributor publishing via our business blogging program. HackerNoon has reviewed the report for quality, but the claims herein belong to the author. #DYObusiness blogging programbusiness blogging program