فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

کمک خالق کاردانو به ایلان ماسک برای ارتقا دوج کوین

خالق کاردانو قصد دارد با هدف ارتقا دوج کوین به ایلان ماسک کمک نماید. چارلز هاسکینسون، مدیرعامل کاردانو طی یک ویدئو، گام به گام مراحل کمک خود به ایلان ماسک را ضبط نموده است.

به گزارش مجله افیکس کار چارلز هاسکینسون پیشنهاد می‎کند که این میم کوین، جایگزین اسکریپت Scrypt با پریزم Prism شود. در این صورت تا 10هزار تراکنش در ثانیه داشته باشد.

ارتقا الگوریتم استخراج دوج‌کوین

پروتکل پریزم Prism یک پروژه مشترک بین مؤسسه فناوری ماساچوستMIT، دانشگاه استنفورد و چند دانشگاه دیگر است. اما دوج کوین در حال حاضر از الگوریتم هشینگ اسکریپت Scrypt استفاده می‎کند. به این معنا که دوج کوین با پردازنده‌های رایانه CPU یا کارت گرافیک GPU استخراج می‌شود، در نتیجه سرعت هش آن پایین است.

الگوریتم اسکریپت و الگوریتم SHA-256 هر دو برای تایید تراکنش های بلاکچین و حل بلاک ها استفاده می شوند. با این حال نوع ارزی که از هر کدام حاصل می شود متفاوت است.

الگوریتم SHA-256 پیچیده تر است و برای استخراج بیت کوین استفاده می شود. تراکنش با پردازش داده های بلاک با این الگوریتم کندتر است ولی این طور میتوان استدلال کرد که نتیجه کامل تر است و خطای کمتری دارد و طرفداران این الگوریتم معتقدند که این الگوریتم امنیت بیشتری دارد.

الگوریتم اسکریپت ساده تر است. از همین جهت اکثر ارز های دیجیتال جدید بر پایه ی این الگوریتم شکل می گیرند. با استفاده از این الگوریتم میتوان با cpu های معمولی موجود نیز فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول ارز استخراج کرد وانرژی کمتری هم مصرف می شود. برای همین این الگوریتم مورد توجه ماینر های متفرقه قرار گرفته است.

حال هاسکینسون الگوریتم هش کور HashCore را به منظور دسترسی، کارایی و رقابت‌پذیری در بازار استخراج پیشنهاد می‌دهد تا دوج کوین به نوعی رمزارز مقاوم در برابر ASIC تبدیل شود. همچنین، خالق کاردانو به ایجاد یک سیستم بسیار منطقی‌تر اشاره کرد.

ASIC مجموعه‌ای از مدارها هستند که برای انجام یک کار خاص محاسباتی ایجاد می‌شوند.

ارتقا امنیت دوج کوین

همچنین، اظهار داشت که این رمزارز باید در برابر کوانتوم مقاوم شود. از این رو پیشنهاد یک طرح هش مبتنی بر سیکنچر اسچم برای حفاظت از کلیدها را ارائه داد. وی حتی اظهار داشت، دوج کوین می‎تواند در آینده قراردادهای هوشمند خود را داشته باشد.

کوانتوم رزیستنت quantum-resistant: به الگوریتم‌های استخراج رمزارز اشاره دارد که تصور می‌شود در برابر حمله هک توسط رایانه کوانتومی ایمن هستند.

بر اساس گزارشات، ماسک پیشنهاد داد مقیاس‌پذیری دوج کوین با افزایش اندازه بلاک آن به ده برابر، افزایش پیدا کند.

هوش مصنوعی

قوی است که اخیرا انسانها توانسته اند که به این توانایی دست یابند.

بازار بورس چیست ؟

حالا که یک شناخت نسبی به هوش مصنوعی ارید باید بدانید که بورس چیست و بازار بورس

چگونه کار می کند ؟ بازار بورس مکانی است که سهام شرکت های دارای فهرست های معاملاتی

معامله می شود. بورس اوراق بهادار کارگزاران سهام را برای تجارت سهام شرکت و سایر اوراق

بهادار تسهیل می کند. سهام فقط درصورتی که در بورس موجود باشد می تواند خریداری یا فروخته

شود. سهام یک ابزار مالی است که نشان دهنده مالکیت در یک شرکت یا کسب و کار کرده است .

مالکیت سهام به این معنی است که سهامدار صاحب یک قطعه از شرکت برابر با تعداد سهام است

که به عنوان بخشی از کل سهام باقیمانده شرکت در اختیار دارد. به عنوان مثال ، یک شخص یا

مؤسسه ای که صاحب 100000 سهم یک شرکت با یک میلیون سهم برجسته است ، می تواند 10٪

سهام مالکیت در آن داشته باشد. اکثر شرکت ها سهم قابل توجهی دارند که به میلیون ها میلیارد ها

سهم می رسند. معاملات بورس شامل خرید و فروش سهام بصورت مکرر در تلاش برای زمانبندی

بازار است. هدف معامله گران بورس این است که بر رویداد های کوتاه مدت در بازار سرمایه گذاری

کنند تا سهام را برای سود بفروشند یا سهام را با کمترین میزان خریداری کنند. سرمایه گذاران که

تجارت سهام می کنند تحقیقات گسترده ای انجام می دهند و اغلب روزانه ساعت ها را برای پیگیری

اخبار بازار اختصاص می دهند.

نقش هوش مصنوعی در خرید و فروش در بورس سهام

بنابراین ، چگونه هوش مصنوعی در بورس سهام اعمال می شود؟ برای فناوری ای که برای جمع آوری

سریع شماره ها و تصمیم گیری بهینه استفاده می شود ، هوش مصنوعی به صورت طبیعی برای دنیای

امور مالی مناسب است. یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی به بنگاههای اقتصادی این امکان را می دهد که

نه تنها نوسانات قیمت سهام را تجزیه و تحلیل کنند ، بلکه داده های ساختار بندی نشده ای را نشان می دهند

که الگوهای رفتاری را آشکار می کند که ممکن است توسط یک انسان قابل درک نباشد. این امر می تواند

شکل جدیدی از دقت را در تصمیم گیری های معاملات که فراتر از استراتژی های سنتی سرمایه گذاری

است ، فراهم کند. به همین ترتیب ، فناوری هوش مصنوعی تقاضای خود را برای “مشاوران رباتیک”

افزایش داده است ، که می تواند الگوهای معاملاتی یک سرمایه گذار را شخصی سازی کند و اهداف مالی

آنها را به شیوه ای منسجم تر مورد هدف قرار دهد. البته اینها فقط برخی از کاربردهای شناخته شده

هوش مصنوعی است. بورس های اوراق بهادار در سراسر جهان کاربرد AI را درک کرده اند و تمرکز

خود را به سمت جذب متخصصان هوش مصنوعی از دره سیلیکون و وال استریت وافراددیگر آغاز کرده اند.

این شرکت رقابتی باعث شده است که شرکتها این برنامه را با کاربردهای سرمایه گذاری در دنیای واقعی

پیش ببرند ، اما میزان اینکه شرکتهای سرمایه گذاری چه بزرگ و چه کوچک ، آشکار یا محرمانه از آن

استفاده می کنند مشخص نیست . نمی توان انکار کرد که هوش مصنوعی یک جهش بزرگ در دنیا محسوب

می شود اما کارشناسان اعتقاد دارند که با استفاده بیشتر از هوش مصنوعی در بازار بورس سهام

هوش مصنوعی بی فایده می شود چرا که همه از همان تحلیل ها استفاده می کنند اما باز می تواند تفاوت هایی

وجود داشته باشد برای مثال کدام هوش مصنوعی بهتر عمل می کند و یا دقیق تر می باشد. اما با این حال

هوش مصنوعی از اکثر مردم آنالیز دقیق تری خواهد داشت.

تاثیر های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در بورس

در واقع ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی قدرت حل مشکلات در مقیاس بزرگ در حوزه بورس را دارند.

این شرایط یا مشکلات معمولاً در رابطه با بهینه سازی ، تحلیل و پیش بینی است. با استفاده از این قدرت ،

AI و ML به روش های مختلف بر تجارت تأثیر گذاشته اند.

شناسایی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ها (عوامل) قیمت سهام

هوش مصنوعی و ML از شبکه های عصبی و چندین روش یادگیری برای شناسایی و تجزیه و تحلیل عوامل

منجر به تغییردر قیمت سهام خاص استفاده می کنند. این عوامل همچنین به عنوان پیش بینی کننده یا ویژگی

شناخته می شوند. بر اساس این عوامل ، AI و ML قیمت سهام آینده را پیش بینی می کنند. همچنین، این کاربرد

هوش مصنوعی نمونه ای از Machine Learning است.

تصمیمات مبتنی بر واقعیت

هوش مصنوعی یک سیستم خودکار است که مبتنی بر واقعیت می گیرد بر خلاف انسان که تصمیمات آن توسط

احساساتی مانند ترس ، حرص و طمع ، امید و دستور کار هدایت می شود. با این تصمیمات مبتنی بر واقعیت،

تجارت برای فعالان بازار سود آورتر شده است.

تغییر در الگوهای استخدامی در حوزه تجارت

با ظهور تجارت مبتنی بر واقعیت ، هوش مصنوعی نیز نیاز انسان را برای کمک به مدیریت همین امر به

ارمغان آورده است. از آنجا که تجارت مبتنی بر AI و ML به افراد ماهر در ریاضیات ، برنامه نویسی رایانه

و غیره نیاز دارد ، اکنون دامنه تجارت استخدام کارمندان در زمینه های مختلف افزایش یافته است.

استفاده از Chatbot ها

AI و ML به طور قابل توجهی ارزش زندگی روزمره معامله گران را با چندین مورد مفید مثلاً چت بات ها

افزوده اند. Chatbot ها نحوه تجارت را بهبود بخشیده است زیرا معامله گران نه تنها راحت تر می توانند

با chatbot ارتباط برقرار کنند بلکه به طیف وسیعی از اطلاعات نیز دسترسی دارند. علاوه بر این،

چت بات ها خود را آموزش می دهند و نیازی به مداخله انسانی ندارد.

سناریوهای خطر شبیه سازی شده

از آنجا که هوش مصنوعی به پیش بینی قیمت سهام در حوزه تجارت کمک می کند ، بهترین ابزار

برای بازار سهام است. با پیش بینی دقیق ریسک ، معامله گر می تواند تصمیمات عاقلانه ای اتخاذ کند.

هوش مصنوعی توانایی جمع آوری داده های جمعی را برای تجزیه و تحلیل مشابه با سرعت و دقت

استثنایی دارد. با استفاده از این توانایی ، می توان سودهای بالقوه را به حداکثر رساند و سناریوهای خطر

را شبیه سازی کرد. از این رو ، AI و ML تجارت تجاری را به سمت سودآور تر معامله گران سوق داده اند.

پیاده سازی و کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت بورس

یادگیری ماشینی در حوزه تجارت چندید ساز و کار دارد که به معرفی برخی از آنها می پردازیم

پیش بینی تغییر قیمت سهام بر اساس داده های پیشین

یادگیری ماشینی مستلزم تغذیه داده های تاریخی به سیستم است فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول تا بتواند تصمیم خود را در آینده بر اساس

آنها بگیرد. از این رو ، برای پیش بینی قیمت سهام که متغیرهای هدف نامیده می شوند ، یادگیری ماشین

از داده های پیشین استفاده می کند که متغیرهای پیش بینی کننده نام دارد. برای انجام این کار ، الگوریتم

موجود در یادگیری ماشینی می آموزد که متغیرهای پیش بینی کننده را برای پیش بینی متغیرهای هدف

تسریع جستجو برای استراتژی های بازرگانی الگوریتمی موثر

یادگیری ماشینی همچنین برای تسریع در جستجوی استراتژی های مؤثر تجارت الگوریتمی توسعه یافته شده

است. از آنجا که یک رویکرد خودکار ارائه می دهد ، بسیار بهتر از فرآیند دستی است. این استراتژی های

معاملات الگوریتمی با کمک بهینه سازی سود و شبیه سازی خطرات ، به معامله گران کمک می کنند.

به هر حال ، در صورت داشتن اتوماسیون برای حمایت از شما برای هر کار ، مزیت رقابتی وجود دارد.

به عنوان مثال ، استراتژی های مختلفی وجود دارد که از آن استفاده می کند تا از یاد گیری ماشینی برای

بهینه سازی الگوریتم ها ، مانند رگرسیون خطی ، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی و غیره استفاده کند.

تعداد بازار های تحت نظر

یادگیری ماشینی همچنین به افزایش تعداد بازارهای تحت نظر توسط فرد و پاسخ به آنها کمک می کند.

هرچه تعداد بازارها بیشتر باشد ، شانس یک معامله گر بهتر است که در سود آور ترین بازار سرمایه گذاری

کند. از این رو می توانید با اجرای این برنامه ماشینی ، فرصت های خود را افزایش دهید. چندین شرکت

مشهور مانند Renaissance Technologies و Citadel وجود دارند که برای تصمیم گیری در زمینه

سرمایه گذاری خود از یادگیری ماشینی استفاده می کنند.

البته باید این مورد را در نظر داشت که هوش مصنوعی چون بر مبنی یکسری از قوانین فعالیت می کند

نمی تواند همه جنبه ها را در نظر بگیرد اتفاقات غیر مترقبه ای که امکان وقوع آن وجود دارد خارج از

دید هوش مصنوعی قرار دارد بنابراین می تواند تاثیر منفی در داد و ستد بازار بورس داشته باشد.

همانطور که در این مطلب اشاره کردیم جای هیچ شکی وجود نئارد که هوش مصنوعی برای انجام امور مالی

بسیار گزینه مناسبی است و می تواند کارایی فوق العاده ای را در این حوزه داشته باشد. اما باید در نظر داشت

که برای گرفتن تصمیمات با کمترین درصد خطا باید حجم عظیمی از اطلاعات را در اختیار ماشین تعریف کرد.

هوش مصنوعی می تواند بسیاری واقعیت ها را در نظر بگیرد و بر آن مبنی تصمیم گیری کند می تواند خطرات

را در یک سناریو شبیه سازی کند و حتی به شمادر زیر نظر گرفتن چندین بازار سهام کمک کند.

صرافی ارزهای دیجیتال کلید در دست

یک راه حل جامع شامل خدمات و فناوری‌هایی که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا یک صرافی جدید ارزهای دیجیتال را با حداقل هزینه در کمتر از ۱ ماه راه‌اندازی کنند.

B2Broker از اطلاعاتی که شما در اختیار ما قرار می دهید برای تماس با شما در مورد محتوا، محصولات و خدمات مرتبط خود استفاده می کند. برای اطلاعات بیشتر، خط‌مشی رازداری ما را بررسی کنید.

صرافی رمزارز چیست؟

صرافی ارز دیجیتال یا صرافی ارز دیجیتال (DCE) کسب‌وکاری است که به مشتریان اجازه می‌دهد ارزهای دیجیتال یا ارزهای دیجیتال را با دارایی‌های دیگر مانند پول فیات معمولی یا سایر ارزهای دیجیتال معامله کنند.

این یک راه حل پیچیده مبادله ارز دیجیتال با تمرکز بر عملکرد موتور تطبیق فوق العاده سریع و پایدار و امنیت ارز دیجیتال قابل اعتماد است. این یک تجربه کاربری پیچیده را برای معامله گران و کارگزاران ارائه می دهد، و یک مزیت تکنولوژیکی برای تجارت رمزنگاری و تمام فعالیت های رمزنگاری ضروری ارائه می دهد.

بدون هزینه تطبیقی بدون هزینه های پنهان

شما فقط هزینه پشتیبانی فنی و هاست را پرداخت می کنید. هیچ پرداخت یا کارمزد پنهانی برای حجم معاملات وجود ندارد.

رابط کاربری قابل تنظیم

کل رابط کاربری از ویجت ها ساخته شده است. یک مدیر می تواند هر ترکیبی از ویجت هایی را که می تواند در دسترس مشتریان قرار گیرد انتخاب کند و یک فضای کاری پیش فرض منحصر به فرد برای آنها ایجاد کند. طرح های رنگی و تمام عبارات داخل رابط کاربری نیز کاملاً قابل تنظیم هستند. UI حالت‌های روز/شب در دسترس هستند.

نمودارهای TradingView به معامله گران اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل فنی دقیق را انجام دهند. رابط کاربری پیشرفته حتی معامله گران را با پیچیده ترین استراتژی ها راضی می کند.

Backoffice با طیف گسترده ای از توابع

ما یک رابط بک آفیس ایجاد کرده ایم تا عملکرد پیشرفته موتور تطبیق را حفظ کند، موجودی ها را در زمینه ارزها یا معادل دلار بررسی کند و لیست کاربران و فعالیت آنها را مشاهده کند. شما همچنین می توانید کمیسیون های پرداخت شده توسط کاربران را نظارت کنید، PnL را محاسبه کنید، تمام جزئیات سفارش و نقش ها را در یک مکان بررسی کنید، یک تجارت آنلاین و نظارت بر آربیتراژ انجام دهید.

API های معاملاتی

صرافی دارایی دیجیتال B2Broker دارای چندین API معاملاتی با ویژگی‌های کامل است که عملکردهای کلیدی معاملاتی را در بر می‌گیرد و در عین حال نقاط دسترسی آشنا را برای سبک‌های معاملاتی مختلف و انواع مشتریان فراهم می‌کند:

REST - پشتیبانی از احراز هویت ایمن، ورود سفارش، گزارش‌های اجرا، جستجوهای داده‌های بازار

WebSocket - پشتیبانی از احراز هویت ایمن، ورود سفارش، گزارش‌های اجرا، جستجوهای داده‌های بازار، اشتراک‌های فید داده‌های بازار.

برای مشتریان یا بازارسازان شما. جریان‌های قیمت را وصل کنید.

موتور تطبیق با ظرفیت بالا

Matching Engine می تواند 30000 درخواست در ثانیه را پردازش کند. 24/7 با فواصل نگهداری بسیار کوچک در تمام ساعات شبانه روز در بازارهای کریپتو بدون هیچ وقفه ای از جمله آخر هفته ها کار می کند.

ادغام با CoinMarketCap

5 نقطه پایانی لازم برای فهرست کردن در CoinMarketCap و بسیاری از وب‌سایت‌های فهرست‌بندی شده دیگر در اختیار شما قرار می‌گیرد: خلاصه، تاریخچه معاملات، تیکر، دارایی‌ها، کتاب‌های سفارش.

صرافی رمزارز بسیار فراتر از فناوری‌ها به تنهایی است. این شامل چندین بخش و جنبه های مختلف است که هر صاحب کسب و کار باید هنگام شروع این نوع عملیات در نظر بگیرد، مانند حقوقی، بازاریابی، فروش، عملیات، مالی، نقدینگی و فناوری.

بانک‌های ارز دیجیتال قصد دارند بانک‌های فیات را در طی ۳ سال یا حتی کمتر از بین ببرند !

بر اساس گزارش های منتشر شده، در طی چند سال نسل جدیدی از مشتریان خدمات مالی می توانند به بانک مراجعه کنند و به محصولات اعتباری، حساب های پس انداز و سرمایه گذاری دسترسی پیدا کنند که می تواند دارایی های دیجیتال و فیات را میزبانی کند.

احتمالاً از قبل می دانید که کراکن، صرافی ارز دیجیتال

کراکن در حال حاضر با بانک Silvergate همکاری می کند تا گزینه های بودجه SWIFT و FedWire را به مشتریان ایالات متحده ارائه دهد. این نوع مشارکت ها در آینده نزدیک به یک امر عادی تبدیل می شوند. به همین دلیل اکنون زمان آن فرا رسیده است که بانک های سنتی که عقب مانده اند به این مسئله توجه کنند.

بانک Silvergate در حال حاضر یک قدم جلوتر از بقیه است. این شرکت دارای ۸۸۰ شرکت دارایی دیجیتال به عنوان مشتری است. آن دسته از مشتریان بیش از ۱٫۵ میلیارد دلار در این بانک سپرده گذاری کرده اند. این مقدار هنوز هم نسبت به سرمایه بازار اکثر بانک های بزرگ یا حتی ارزهای دیجیتال اصلی مقدار زیادی نیست. با این وجود، به خاطر داشته باشید که صرافی های ارز دیجیتال بزرگ کوین بیس و جمینی اکنون از مشتریان JPMorgan هستند، حتی اگر جیمی دیمون (Jamie Dimon)، مدیرعامل آن تا چند سال پیش ارزش بیت کوین (BTC) و ارزهای دیجیتال را زیر سوال می برد.

مصرف کنندگان به زودی یک بانک با خدمات کامل را به عنوان بانکی تعریف می کنند که خدمات مالی را هم به صورت ارز دیجیتال و هم به صورت فیات ارائه دهد. اکنون زمان شروع به دست آوردن ابزارهای لازم برای تجارت بانکی ارز دیجیتال است. بانک ها یا باید شروع به انطباق کنند یا در این زمینه عقب بمانند. اما آنها واقعاً به چه ابزاری نیاز دارند؟

ابزارهای جرم شناسی بلاک چین

یک محقق صحنه جرم می تواند از نور سیاه یا پودر اثر انگشت برای کشف انواع شواهد استفاده کند. این ایده که بیت کوین یا بلاک چین کاملاً خصوصی هستند بارها و بارها فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول از بین رفته است. در واقع ارزهای مبتنی بر بلاک چین بسیار بیشتر از ارزهای فیات در معرض روش های تحقیق هستند. مطمئناً می توان منشأ تراکنش ها را کشف کرد. برای اینکه بانک ها این کار را با ارز دیجیتال فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول انجام دهند، به کاوشگران بلاک چین و ابزارهای ریسک دهی نیاز دارند که می تواند گامی فراتر از خدمات فعلی ارائه شده در دسترس عموم باشد.

این ابزارهای جرم شناسی از قبل وجود داشته و به محققان این امکان را می دهد که با استفاده از تکنیک هایی مانند دسته بندی و اکتشافات، اسناد دیجیتالی، کیف پول ها، تراکنش ها، بلاک چین ها و سایر نهادهای دیجیتال را دنبال کنند. شرکت های موجود در این فضا در حال توسعه الگوریتم های جستجوی اختصاصی خود هستند که برای کشف منشأ وجوه پنهان و مجرمان غیرمشخص طراحی شده است.

این مسئله را بخاطر بسپارید که فیات سنتی هنوز ارز انتخابی متخصصان پولشویی است. ارز دیجیتال در روزهای نوپایی خود است و به عنوان نیرویی قدرتمند در کاهش خطر پولشویی در سراسر جهان ظهور خواهد کرد.

دیفای قرار نیست برای مصرف کنندگان معمولی پاسخگو باشد

در مورد دیفای اشتباه نکنید، بخش امور مالی غیرمتمرکز ارز دیجیتال تقریباً وعده های بی پایانی می دهد. ممکن است ییلد فارمینگ شدت داشته باشد، اما شدت بخش دیفای بیشتر از آن است.

پروژه های دیفای به شما امکان می دهد تا مشاوره معاملاتی فاندامنتال و تکنیکال از سایر معامله گران دریافت کنید و فقط در صورت سودآوری، هزینه پرداخت کنید. شما می توانید سرمایه خود را در پرتفوی سرمایه گذاری دیجیتال بریزید بدون اینکه کارمزد صندوق سرمایه گذاری را پرداخت کنید که می تواند صدها هزار دلار از دارایی بازنشستگی شما را از بین ببرد. سرمایه گذاران همچنین می توانند مشتقات ارزای دیجیتال مورد نظر خود را بدون نیاز به تعویض مداوم بین بلاک چین در اختیار داشته باشند. این نوآوری ها فقط نوک کوه یخ است. با ادامه بلوغ بازار، هر چه بیشتر پیش برویم، در می یابیم که پروژه های دیفای به ما امکان فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول انجام کارهایی را می دهند که در حال حاضر حتی به آنها فکر هم نمی کنیم.

با این وجود، یک مشکل اساسی در همه اینها وجود دارد. مشتری عادی بانکی قرار نیست طی چند دهه با پروتکل های مالی غیرمتمرکز درگیر شود. بله، مشتاق ترین علاقه مند به ارز دیجیتال به اندازه کافی می داند که آدرس قرارداد یک توکن ERC-20 را جستجو کند، آن را در صرافی های غیرمتمرکز معامله کند و این توکن را از طریق سیستم های وام دهی و استخرهای نقدینگی سرمایه گذاری کند.

با این حال، به طور متوسط یک فرد عادی هنوز هم مایل است هر از چندگاهی با یک بانکدار صحبت کند، حتی اگر بیشتر ثروت خود را به صورت ارز دیجیتال نگه دارد. علاوه بر فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول این، دولت های سراسر جهان در حال کار بر روی ارزهای دیجیتال مورد حمایت دولت خود هستند که مصرف کننده عادی قطعاً مایل به دسترسی به آنها در بانک مورد نظر خود می باشد.

اگر بانک ها به این حزب نپیوندند چه اتفاقی می افتد؟

گفتنی است؛ هر بانکی که در طی ۱۸ ماه آینده خود را ابا ارزهای دیجیتال سازگار نکند در معرض نابودی قرار می گیرد. اکنون زمان آن فرا رسیده است که بانک های فیات سنتی به توانمندسازی افراد برای دسترسی بیشتر به ارز دیجیتال بپردازند. اگر این کار را نکنند، با افزایش موج ارزهای دیجیتال برای بازآفرینی سیستم مالی جهان به یک روش دیگر، آنها را از بین می برد.

کشف تشابه پنهان آثار هنری به کمک هوش مصنوعی

تشابه پنهان آثار هنری به کمک هوش مصنوعی

هنر یکی از معدود زبان‌هایی است که از موانع کشور، فرهنگ و زمان فراتر می‌رود. بیشتر مردم هنر را بر اساس تجربیات و محیط خود و همچنین به صورت ذهنی می‌بینند و درک می‌کنند. یافتن نقاط مشترک بین قطعات مربوط به دوره‌ها و زمان‌های مختلف، ذهنیتی باز و نگاه تیزبین را می‌طلبد که کاری بسیار پیچیده می‌باشد که گاهی از عهده انسان‌ها خارج می‌باشد.

شاید برای بسیاری از شما پیش آمده باشد که در هنگام مشاهده برخی از آثار هنری این حس در شما ایجاد شده است که این اثر را در جای دیگری مشاهده کرده‌اید در صورتی که برای اولین بار است آن را دیده‌اید. که این همان تشابه پنهان آثار هنری به کمک هوش مصنوعی می‌باشد.

مارک همیلتون دانشجوی دانشگاه MIT، در هنگام دیدن کردن از نمایشگاه “رامبراند و ولازکز” را در موزه Rijksmuseum در آمستردام نیز با این پدیده مواجه شد. او از مشاهده اینکه برخی از آثار هنری که هیچ ارتباطی کاغذی با یکدیگر ندارند، می‌توانند در واقعیت بسیار شبیه به هم باشند، بسیار متعجب شد.

کاربرد هوش مصنوعی در دنیای امروزی بسیار روشن و ملموس می‌باشد. الگوریتمی جدید با نام MosAIc، توسط همکاری آزمایشگاه علوم رایانه‌ای و هوش مصنوعی MIT و مایکروسافت، از هوش مصنوعی فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول طراحی شده است که برای شناسایی شباهت‌های بین آثار هنری در رسانه‌های مختلف و از ریشه‌های فرهنگی مختلف کاربرد داشته و با کمک آن می‌توان ارتباطات بصری آثار مختلف را در طول تاریخ شناسایی نمود. از این الگویتم با بهره‌گیری از پردازش تصویر برای بررسی شباهت‌های موجود در برخی از آثار استفاده شده است که در ادامه به معرفی برخی از این آثار می‌پردازیم.

تفاوت پردازش تصویر الگوریتم MosAlc نسب به سایر روش‌ها

سیستم‌های پردازش تصویر معمولی در مجموعه‌ای از تصاویر که از قبل گروه‌بندی شده است کار می‌کنند و آثار را تنها با تصاویر مشابهی از همان هنرمند یا مارک مرتبط می‌نماید. الگوریتم MosAIc به گونه‌ای طراحی شد که فراتر از رنگ و سبک باشد تا معانی و مضامین آثار را نیز در نظر بگیرد و سپس به بررسی شباهت‌های موجود بین آثار بپردازد.

پس از فعال شدن، الگوریتم MosAIc می‌تواند شباهت‌های بی‌شماری از نقاشی‌ها را کشف کند تا موارد مشابه را در موارد نظیر نقوش، مضامین و سبک‌های بصری کشف نماید. برای کشف شباهت‌ها فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول در آثار و فرهنگ‌های مختلف تنها وجود یک تصویر واحد کافی است.

آثار با استفاده از “درخت KNN” به صورت ساختاربندی‌شده سازماندهی می‌شود که در آن “شاخه‌ها” می‌توانند نشان‌دهنده هنرمندان، رسانه‌ها یا فرهنگ‌های مختلف باشند. سیستم پردازش تصویر از “تنه” درخت شروع می‌شود و از طریق هر “شاخه” بهترین نتیجه را با تصویر مورد پرسش جستجو می‌کند و نتیجه را در اختیارمان قرار خواهد داد.

با این حال، الگوریتم اصلی KNN محدودیت‌های خاصی دارد. به عنوان مثال، با استفاده از الگوریتم KNN بدون پیکربندی برای مقایسه نقاشی‌ها، فقط می‌توان از یک هنرمند خاص برای کارهای هنری مشابه درخواست نمود. در حالی که جستجو بدون قید و شرط یک گزینه است، اما نتایج حاصل از آن باید به صورت دستی فیلتر شود که این فرآیند زمانبر و پرهزینه است.

الگوریتم MosAIc با پروژه‌های موجود مانند Google’s X Degrees of Separation که هدف آنها شناسایی ارتباطات بین دو تصویر انتخاب شده می‌باشد، متفاوت است. به این معنی که کاربر فقط یک اثر هنری را به عنوان ورودی به الگوریتم وارد می‌کند و هوش مصنوعی مجموعه‌ای از موارد ممکن را که با آن مشابهت داشته پیدا می‌کند.

بررسی آثار به کمک هوش مصنوعی

یکی از بررسی‌های صورت گرفته با استفاده از هوش مصنوعی و پردازش تصویر، بر روی اثر “جرثقیل آبی” کاوشگر هلندی قرن هجدهم، روبرت جیکوب گوردون، نشان داده است که این اثر با یک قطعه ظریف از ظروف شیشه‌ای ایرانی (یک آب پاش با گردن بلند و نازک) شباهت بسیار نزدیکی دارد. از دیگر موارد بررسی شده می‌توان به شباهت بین ویولون هلندی با لباس کیمونوی ژاپنی بانیان قرن ۱۸ میلادی یاد کرد. ظروف چینی و شمایل نگاری با وجود فاصله زیاد بین بازارهای چین و هلند مشابه است. به طور خاص، این آثار شاهدی بر تأثیر تجارت ظروف چین و هلند در قرن ۱۶ تا ۱۸ میلادی می‌باشد.

این پروژه با الهام گرفتن از نمایشگاه Rijksmuseum تحقق یافته است که از شباهت غیر منتظره در جفت شدن اثر “شهادت مقدس سراپیون” اثر نقاشی مذهبی اسپانیایی قرن هفدهم میلادی، فرانسیسکو دو زورباران و “قو تهدید شده” اثر هامیلتون نقاش بومی هلندی هم تاریخ خود تاثیر گرفته است. علی رغم این واقعیت که این دو هنرمند اسپانیایی و هلندی تقریباً به طور قطع هرگز همدیگر را در طول زندگی خود ملاقات نکرده‌اند و یا حتی از وجود یکدیگر اطلاع نداشته‌اند اما با بررسی صورت گرفته بر روی اثار این دو نقاش، آثار آنها از نظر پالت‌های رنگی تقریباً یکسان بوده و به کارگیری نور و تاریکی در آثارشان تشابه نسبتا زیادی با یکدیگر دارند.