Modelos abiertos
- Los modelos pueden entrenarse y utilizarse en entornos distribuidos
- Los datos sensibles permanecen privados durante todo el proceso
- Los resultados pueden verificarse sin revelar las entradas subyacentes
Esto permite que la IA opere en entornos donde la confianza y la privacidad son esenciales, dejando a los usuarios en control.
Sistemas que preservan la privacidad
Con técnicas como mixnets, cifrado homomórfico y más, Onai habilita privacidad en múltiples dominios:
- Comunicación
- Análisis
- Entrenamiento de modelos
- Inferencia
- Pagos
Computación verificable
Onai impulsa pruebas de conocimiento cero para asegurar que la computación pueda ser confiable sin quedar expuesta.
- Probar que una computación se realizó correctamente
- Verificar resultados sin acceder a los datos subyacentes
- Habilitar pagos y transacciones privadas y verificables
La verificabilidad y la privacidad pueden coexistir.
Mercado abierto
Al hacer posible una red abierta,
- Cualquiera puede acceder a modelos y servicios, y también ofrecerlos
- Los proveedores de datos pueden contribuir sin exponer información sensible
- Los participantes pueden intercambiar valor mediante pagos integrados
Esto permite que la innovación y la creación de valor surjan entre un conjunto amplio de participantes.
Computación distribuida a gran escala
Onai permite computación a escala en sistemas distribuidos.
- Aprovechar recursos de cómputo ociosos y no tradicionales en distintos entornos
- Ejecutar cargas de trabajo complejas sin centralizar la infraestructura
- Hacer que la computación avanzada sea accesible más allá de los grandes proveedores centralizados
Esto abre la puerta a un modelo de computación más inclusivo y escalable.