Fetch.ai

Fetch.ai 소개

Fetch.ai는 분산 원장을 기반으로 탈중앙화된 오픈 액세스 머신러닝 네트워크를 구축하는 혁신적인 프로젝트로, Fetch.ai 플랫폼은 복잡한 오케스트레이션 작업을 수행할 수 있는 지능형 인프라와 자율 소프트웨어 에이전트를 구축하도록 설계되었습니다.

이 회사는 2017년 CEO 후마윤 셰이크와 CTO 토비 심슨이 이끄는 학자 및 연구팀이 설립했습니다. 영국 케임브리지에 본사를 두고 있습니다. Fetch.ai의 목표는 다양한 애플리케이션의 성능을 최적화하기 위해 적응하고 학습하는 지능적이고 확장 가능한 네트워크를 만드는 것입니다.

Fetch.ai 플랫폼 개요

Fetch.ai 플랫폼은 인공지능, 다중 에이전트 시스템, 탈중앙화 기술, 암호화를 결합하여 소프트웨어 에이전트가 자율적으로 서비스를 제공하고 복잡한 작업을 조정할 수 있는 환경을 조성합니다.

플랫폼의 핵심은 머신 러닝에 최적화된 방향성 비순환 그래프(DAG) 프로토콜을 기반으로 하는 오픈 소스 원장으로, 모든 하드웨어 또는 소프트웨어 에이전트가 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 다른 에이전트에 서비스를 요청하거나 제공할 수 있는 Fetch.ai 네트워크로 보완됩니다.

Fetch.ai 시스템의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 자율 경제 에이전트 – 다른 에이전트와 계약하여 데이터를 교환하거나 서비스를 제공할 수 있는 자체 관리 소프트웨어 에이전트.
• 탈중앙화 오라클 모델 – 에이전트가 오프체인 데이터에 안전하게 액세스하여 활동을 보고할 수 있습니다.
• 합의 메커니즘 – 플랫폼에서 다양한 에이전트의 활동을 조정합니다.
• 스마트 원장 – 트랜잭션 속도를 높여 무결성을 유지합니다.

Fetch.ai 네트워크 사용 사례

Fetch.ai의 탈중앙화된 에이전트 조정 플랫폼에는 다음과 같은 많은 애플리케이션이 있습니다.

1. 스마트시티: 교통 시스템 관리, 에너지 네트워크, 폐기물 물류 등. 이러한 환경은 자동화된 조정을 통해 이점을 얻을 수 있는 매우 복잡한 환경입니다.
2. 공급망: 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 에이전트가 상호 작용하는 공급망을 모니터링하고 관리합니다. 배송 시간을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다.
3. 의료: 환자 데이터를 안전하게 공유하고 이기종 의료 및 인적 자원을 조율합니다. 인공 지능을 사용하여 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.
4. 금융: 분산된 데이터 소스를 사용해 거래 알고리즘과 리스크 모델을 자동화하고 다른 알고리즘과 리소스를 공유할 수 있습니다.
5. 산업용 IoT – 머신러닝 모델을 기반으로 한 산업 장비 모니터링 및 예측 유지보수. 공장, 창고 등의 자동화된 조정
6. 협업경제 – 공급자와 소비자가 서비스를 발견하고 합의할 수 있는 협업 생태계를 개발합니다. 여기에는 차량 공유, WiFi, 컴퓨터 공유 등이 포함될 수 있습니다.
7. 데이터마켓플레이스 – 공급자, 소비자, AI 및 분석 시스템 간의 데이터 공유를 위한 탈중앙화된 마켓플레이스 구축.

이 플랫폼은 다양한 분야에서 구현할 수 있을 만큼 유연합니다.

Fetch.ai용 FET 토큰.

Fetch.ai 네트워크의 활동을 관리하는 유틸리티 토큰을 FET라고 합니다. 에이전트 간의 모든 경제적 거래는 FET로 지불됩니다. 토큰은 다양한 용도로 사용됩니다:

1. 담보 – FET는 노드를 실행하거나 네트워크 검증에 참여하기 위한 담보로 사용할 수 있습니다. 이는 레지스트리의 보안을 보장합니다.
2. 거래 – 토큰은 에이전트 간의 스마트 컨트랙트 및 데이터 요청을 실행하기 위한 네트워크 수수료를 지불하는 데 필요합니다. 이는 서비스 품질을 보장합니다.
3. 보상 – FET에서 에이전트는 다른 참여자에게 가치를 더하는 데이터나 서비스를 제공하면 보상을 받습니다.
4. 거버넌스 – FET 토큰 보유자는 에스컬레이션 투표와 같은 네트워크 거버넌스 이슈에 참여할 수 있습니다.

이 글을 쓰는 시점에 FET 토큰의 최대 공급량은 11억 5천만 개로 제한되어 있습니다. 총 공급량의 약 80%가 사용되었습니다. 2017년과 2021년 OEI 페치 라운드에서는 공급량의 약 15%가 유명 거래소에서 판매되었습니다. 나머지 토큰의 대부분은 참여를 독려하기 위해 분산 보상 프로그램을 통해 배포될 예정입니다.

파트너 및 채택

Fetch.ai는 플랫폼 채택을 확대하기 위해 파트너십과 통합을 적극적으로 모색하고 있습니다.

체결된 주요 파트너십은 다음과 같습니다.

• Bosch – IoT 환경 최적화를 위한 Fetch.ai 에이전트의 잠재력을 탐색하기 위해.
• 트래블 데이터 콜렉티브 – Fetch.ai에서 여행 데이터를 공유하여 7개 스마트 시티의 이동성을 개선합니다.
• 캐나다 왕립 은행 – 은행 업무 프로세스 자동화를 위한 에이전트 실험.
• 유럽우주국 – 지구 관측 위성을 위한 분산형 데이터 공유 개발.

또한, Fetch.ai의 기술은 여러 아시아 시장에서 자동차 보험 상품에, 유럽 도시에서는 전기 자동차 조정 프로젝트에 사용되었습니다.

이러한 파트너십은 플랫폼의 다용도성을 강조하고 더 많은 채택을 장려합니다. 회사가 성장함에 따라 Fetch.ai는 곧 다른 통합 파트너를 통합하고 가치 기반 앱 솔루션을 출시할 계획입니다.

팀 및 로드맵

Fetch.ai는 머신러닝, 인공 지능, 탈중앙화 시스템에 대한 전문 지식과 성공적인 기술 기업에서의 창업 경험을 갖춘 강력한 팀이 이끌고 있습니다.

CEO인 후마윤 셰이크는 머신러닝 박사 학위를 받았으며, 2015년 Siri 제품 개발을 가속화하기 위해 Apple에 인수된 Searchspace를 설립했습니다. 또한 인공 지능 분야에서 여러 건의 특허를 등록했습니다.

기술 디렉터인 토비 심슨은 유럽우주국, 사우샘프턴 대학교와 같은 대규모 조직에서 20년 이상 소프트웨어 개발 경력을 쌓았습니다.

이 팀은 60명 이상의 과학자, 엔지니어, 블록체인 전문가 및 학자들로 구성되어 있습니다. 고문으로는 옥스퍼드 대학교와 케임브리지 대학교의 교수, 기계 학습, 로봇 공학, 수학 등의 전문가들이 포함되어 있습니다.

Fetch.ai는 인프라 및 채택 플랫폼 개발을 위한 로드맵에서 중요한 이정표를 계속 달성하고 있습니다. 최근의 성공 사례로는 2019년 메인 네트워크 출시, 2021년 스택 출시, 구현 간소화를 위한 Fetch.js 웹 프레임워크 통합 등이 있습니다.

앞으로 2022/23년의 프로젝트 로드맵에는 분산형 관리 도입, 통합 간소화를 위한 추가 도구, 주요 버전 업그레이드, 업종별 데이터 맵 도입 등이 포함됩니다.

위험과 도전 과제

강력한 기술적 기반에도 불구하고 Fetch.ai는 혁신적인 탈중앙화 웹 프로젝트 특유의 도전과 위험에 직면해 있습니다.

최첨단 기술을 기반으로 하는 비교적 새로운 프로젝트인 Fetch.ai는 업그레이드 및 통합 과정에서 소프트웨어 문제와 버그가 발생하여 로드맵 목표가 일부 지연될 가능성이 높습니다.

또한 조직 전체의 구현은 장기적인 전망입니다. 실제 구현 과정에서 레지스트리와 도구의 추가 개발이 필요한 한계가 드러날 수 있습니다. 자율 소프트웨어 에이전트와 데이터 공유의 규제에 대한 불확실성이 남아 있습니다.

중앙화된 기업과 탈중앙화된 프로젝트와의 경쟁도 생태계 발전의 과제입니다. 궁극적으로 Fetch의 성공 여부는 에이전트의 지속적인 유기적 채택을 위한 사용성에 크게 좌우될 것입니다.

또한 FET 토큰을 소유하는 것은 투자 위험을 수반하며, 장기적인 가치가 창출될 때까지 성장 단계에 있는 프로젝트의 경우 상당히 변동성이 클 수 있습니다.

결론

결론적으로 Fetch.ai는 인공지능, 탈중앙화 기술, 암호학의 교차점에 있는 야심차고 매우 혁신적인 프로젝트입니다. 지능형 에이전트로 구성된 개방형 오케스트레이션 네트워크는 여러 도메인에 걸쳐 기계 자동화를 위한 인프라를 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 프로젝트는 통합에 대한 공동 탐색을 통해 상당한 진전을 이루었습니다. 그러나 이 프로젝트는 아직 그 기능과 이점을 입증할 실제 애플리케이션을 개발하지 못했습니다.

Fetch.ai 프로젝트가 향후 몇 년 내에 널리 보급된다면, 이는 미래의 ‘자율 경제’를 촉진하는 중요한 기술적 이정표가 될 것입니다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만 이 프로젝트는 장기적으로 큰 잠재력을 가지고 있습니다.