„Ich bin für die Technologie da“, ist ein im Kryptowährungs-Ökosystem häufig verwendeter Satz, der eine tiefere Motivation ausdrücken möchte, sich mit der Blockchain-Technologie zu beschäftigen, die über die signifikanten Gewinne hinausgeht, die in der volatilen Anlageklasse bekannt sind.
Ein Projekt, das leise die Charts erklommen hat, ohne auf den Trend der dezentralen Finanzen (DeFi) oder des nicht fungiblen Tokens (NFT) aufspringen zu müssen, ist Vectorspace AI (VXV), ein Protokoll, das Korrelationsmatrix-Datensätze erstellt, die versteckte Beziehungen in Daten erkennen und künstliche trainieren können Intelligenzsysteme (KI).
Daten von Cointelegraph Markets Pro und TradingView zeigt, dass der Preis von VXV seit dem Erreichen eines Tiefs von 0,71 $ am 23. Mai um 2.267 % auf ein Rekordhoch von 19,47 $ am 16. September gestiegen ist, bevor er zusammen mit dem Rest des Kryptomarktes einen deutlichen Rückzug erlebte.
Diese Woche ist die Preisbewegung für VXV wieder auf dem Vormarsch, da sein 24-Stunden-Volumen am 11. November um 380% auf 9,37 Millionen US-Dollar gestiegen ist, was zu einem Übernacht-Preisanstieg von 32,42% auf ein Intraday-Hoch von 16,18 US-Dollar führte.
Der plötzliche Anstieg von Preis und Handelsvolumen kommt, da VXV an der KuCoin-Börse notiert ist, der sechstgrößten Kryptowährungsbörse nach Handelsvolumen.
Vectorspace AI (VXV) wird auf KuCoin gelistet! https://t.co/YjTMoOm9zi #vectorspaceai
— Vektorraum-KI (VXV) (@Vectorspace_AI) 11. November 2021
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Fliegen unter dem Radar
Abgesehen von dem obigen Tweet, der die KuCoin-Liste ankündigt, behält das Team von Vectorspace AI ein ziemlich zurückhaltendes Profil in Bezug auf Projektankündigungen und Marketing. Die meisten Twitter-Feeds des Projekts enthalten einige der neuesten Entwicklungen und Entdeckungen auf dem Gebiet der Datenanalyse und der Biowissenschaften.
Aufdecken von Störfaktoren für Aktien durch die Verarbeitung natürlicher Sprache
Branchen wie Edelmetalle, Regionalbanken, Fluggesellschaften, Agrochemie und Versorgungsunternehmen werden disruptive Innovationen erleben: https://t.co/uxtpXTwM4B #disruptiveinnovation #fintech #Vektorraum— Vektorraum-KI (VXV) (@Vectorspace_AI) 10. September 2021
Mit einem Fokus auf „kontextgesteuertes NLP/NLU (Natural Language Processing/Understanding)“ und der Verwendung von KI, um „versteckte Beziehungserkennung in Daten zu Weltraumbiowissenschaften zu entdecken“, fehlen Vectorspace viele der Schnickschnack, die die Aufmerksamkeit der Welt auf sich ziehen durchschnittlicher Krypto-Inhaber.
Aber für jeden, der auf den steigenden Wert und die Bedeutung von Daten im digitalen Zeitalter geachtet hat, ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu korrelieren und zu analysieren, um Lösungen zu finden, deren manuelle Analyse Menschenjahre dauern würde, der „heilige Gral“ in der Welt Welt der Datenanalyse.
So konnte die Vectorspace-Technologie zu Beginn der COVID-19-Pandemie beispielsweise jahrelange medizinische Forschung und Erkenntnisse analysieren, um eine Auswahlliste von Substanzen zu empfehlen, die möglicherweise zur Behandlung verwendet werden könnten, was Wissenschaftlern hilft, ihre Suche einzugrenzen und wertvolle Zeit zu sparen.
Die Möglichkeit, On-Demand-NLP/NLU-Korrelationsmatrix-Datensätze zu generieren, ist eine sehr gefragte Funktion für Forscher, insbesondere wenn es darum geht, „Maschinen dazu zu bringen, Informationen miteinander zu tauschen oder Daten auf eine Weise auszutauschen und zu verarbeiten“ minimiert eine ausgewählte Verlustfunktion.“
Laut der Website des Projekts umfasst die aktuelle Liste der Partner und Mitarbeiter PubMed.gov, das Energieministerium der Vereinigten Staaten, die National Library of Medicine, das European Molecular Biology Laboratory, das Lawrence Berkeley National Laboratory und das CERN.
Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen sind ausschließlich die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten von Cointelegraph.com wider. Jeder Investitions- und Handelsschritt ist mit Risiken verbunden, Sie sollten Ihre eigenen Recherchen durchführen, wenn Sie eine Entscheidung treffen.