چطور یک ربات هوش مصنوعی برای دستیار ارز دیجیتال بسازیم؟

ساخت یک دستیار هوش مصنوعی برای ارزهای دیجیتال می‌تواند به بهینه‌سازی تصمیمات تریدر، مدیریت ریسک و افزایش سرعت اجرا کمک کند. این دستیار‌ها از یادگیری ماشین، پردازش داده‌های لحظه‌ای و تحلیل احساسات بازار برای اتخاذ تصمیمات دقیق بهره می‌برند. در این مقاله، مراحل کلیدی ساخت این سیستم‌ها بررسی شده و چالش‌های پیش رو مورد بحث قرار می‌گیرند و همچنین چند مدل از برترین دستیاران هوش مصنوعی در بازار ارز دیجیتال معرفی می‌شوند.

چگونه یک دستیار هوش مصنوعی برای ارزهای دیجیتال بسازیم؟

یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بازار را به‌صورت لحظه‌ای پردازش کند، اجرای فرایندها را خودکار سازد، ریسک را مدیریت کند و استراتژی‌های خود را به‌طور مداوم بهبود بخشد تا فرایند سریع‌تر و هوشمندانه‌تری انجام دهد.

بازار ارزهای دیجیتال با سرعت زیادی حرکت می‌کند و پیگیری روندها، نوسانات قیمتی و احساسات بازار می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. در اینجا، دستیارهای مبتنی بر هوش مصنوعی وارد عمل می‌شوند. برخلاف ربات‌های سنتی که از قوانین از پیش تعیین‌شده پیروی می‌کنند، این سیستم‌ها یاد می‌گیرند، تطبیق می‌یابند و استراتژی‌های خود را در لحظه اصلاح می‌کنند تا در بازارهای ناپایدار، تریدرها را یک گام جلوتر نگه دارند.

هوش مصنوعی چگونه فرایندها را بهینه می‌کند؟

دستیارهای هوشمند از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) برای تجزیه‌وتحلیل حجم وسیعی از داده‌ها و یافتن فرصت‌های سودآور استفاده می‌کنند. برخی از مدل‌های یادگیری تحت نظارت، روندهای گذشته را بررسی کرده و حرکات احتمالی قیمت را پیش‌بینی می‌کنند.

از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری تقویتی (RL) به‌طور مداوم از بازار یاد می‌گیرند و استراتژی‌های خود را بر اساس داده‌های جدید تنظیم می‌کنند. نتیجه این فرآیند، سیستمی است که سریع‌تر، هوشمندتر و سازگارتر با تغییرات بازار عمل می‌کند.

دوره مستر کلاس طلا

جامع‌ترین دوره آموزشی طلا

این دوره در مجموعه یوتوفارکس تهیه شده و نتیجه سال‌ها تجربه در حوزه معامله‌گری طلا و فارکس است. این دوره توسط مجموعه‌ای از معامله‌گران حرفه‌ای یوتوفارکس تهیه شده است. با خرید این دوره از تجربه چندین معامله‌گر بهره‌مند خواهید شد.

مشاهده دوره

هوش مصنوعی تنها به پیش‌بینی قیمت محدود نمی‌شود، بلکه درک عمیق‌تری از بازار ارائه می‌دهد. ابزارهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند اخبار، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و داده‌های بلاک‌چین را تحلیل کنند تا احساسات بازار را شناسایی کنند.

برای مثال، مدل‌هایی مانند BERT و GPT قادرند تغییرات در احساسات بازار را پیش از تأثیرگذاری بر قیمت‌ها تشخیص دهند. شرکت‌هایی مانند Crypto.com از این فناوری برای تحلیل لحظه‌ای احساسات بازار استفاده می‌کنند و به تریدرها کمک می‌کنند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. در واقع، این ابزارها مانند یک دستیار فوق‌العاده هوشمند عمل می‌کنند که می‌تواند شرایط بازار را درک کرده و روندهای آتی را پیش‌بینی کند.

✔️  بیشتر بخوانید: دستیار هوش مصنوعی در ارز دیجیتال چیست؟

مهارت‌های موردنیاز برای ساخت یک دستیار هوش مصنوعی

برای ایجاد یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی، ترکیبی از مهارت‌های فنی، مالی و تحلیلی ضروری است. برخی از مهم‌ترین مهارت‌های موردنیاز عبارت‌اند از:

• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: درک الگوریتم‌های پیش‌بینی بازار و بهینه‌سازی استراتژی‌ها.
• برنامه‌نویسی و علم داده: تسلط بر کدنویسی، پردازش داده‌ها و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی.
• بازارهای مالی و دستیار‌ هوشمند: آشنایی با استراتژی‌های دستیار، تحلیل تکنیکال و مدیریت ریسک.
• یکپارچه‌سازی API و پردازش داده‌ها: کار با APIهای صرافی‌ها، پردازش داده‌های لحظه‌ای و مدیریت داده‌ها.
• بک‌تست و بهینه‌سازی: شبیه‌سازی فرایندها، ارزیابی عملکرد و اصلاح استراتژی‌ها.
• مدیریت ریسک و امنیت: پیاده‌سازی کنترل‌های ریسک، شناسایی تقلب و ایجاد مکانیزم‌های امن دستیاران هوش مصنوعی.
• تحلیل داده‌های بلاک‌چین و آنچین: بررسی داده‌های زنجیره‌ای، قراردادهای هوشمند و تحرکات نقدینگی.
• رایانش ابری و مقیاس‌پذیری: استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم.

ساخت چنین سیستمی یک چالش چندرشته‌ای است که به همکاری تیمی نیاز دارد. در حالی که ممکن است فردی در یک حوزه خاص تخصص داشته باشد، اما داشتن یک تیم متنوع باعث می‌شود که تمامی جنبه‌های مهم پوشش داده شود و دستیار هوش مصنوعی، قابل‌اعتمادتر و رقابتی‌تر در بازار عمل کند.

پیش‌نیازهای برنامه‌ریزی و ساخت دستیار هوش مصنوعی برای ارز دیجیتال

برای ایجاد یک دستیار هوش مصنوعی در معاملات ارز دیجیتال، نیاز به یک معماری قوی، پردازش داده‌های لحظه‌ای و قابلیت یادگیری تطبیقی وجود دارد. یک سیستم خوب نه‌تنها فرایند را اجرا می‌کند، بلکه استراتژی خود را بر اساس شرایط متغیر بازار به‌طور مداوم بهینه می‌کند.

1. تعریف استراتژی معاملات هوش مصنوعی: هر ربات دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی با یک استراتژی مشخص آغاز می‌شود. برای مثال، معاملات با فرکانس بالا (HFT) به اجرای کم‌تأخیر نیاز دارند، درحالی‌که استراتژی‌های مبتنی بر مومنتوم از مدل‌های شناسایی روند استفاده می‌کنند. استراتژی بازگشت به میانگین نیز از انحرافات آماری قیمت بهره می‌برد. انتخاب استراتژی، نوع داده‌های ورودی، معماری مدل و پروتکل‌های مدیریت ریسک را مشخص می‌کند.
2. ساخت پایپ‌لاین داده: ربات برای تصمیم‌گیری دقیق به داده‌های باکیفیت نیاز دارد. این داده‌ها شامل اطلاعات لحظه‌ای از APIهای WebSocket مانند قیمت‌های لحظه‌ای و داده‌های تاریخی برای یادگیری از روندهای گذشته است. همچنین، الگوهای خاص مانند تغییرات در نقدینگی یا جریان سفارشات بررسی می‌شوند تا نقاط ورود و خروج بهینه شناسایی شوند.
3. انتخاب و آموزش مدل هوش مصنوعی: پس از آماده‌سازی داده‌ها، مرحله بعدی ساخت مدل هوش مصنوعی برای ربات دستیار است. مدل‌های مختلف بسته به نوع وظیفه انتخاب می‌شوند:

• LSTM و GRU: برای تحلیل تغییرات قیمتی در طول زمان.
• مدل‌های ترنسفورمر: برای شناسایی الگوهای بلندمدت.
• یادگیری تقویتی (RL): برای آزمایش هزاران دستیار شبیه‌سازی‌شده و بهینه‌سازی استراتژی.

4. اجرای فرایندها و مدیریت ریسک: اجرای فرایندها بهینه به‌اندازه انتخاب روش‌های مناسب اهمیت دارد. ابزارهایی مانند مسیریابی هوشمند سفارشات (SOR) به ربات کمک می‌کنند که سریع و با کمترین تأثیر قیمتی عمل کند. ویژگی‌های مدیریت ریسک، مانند سفارش‌های توقف ضرر و تنظیم حجم موقعیت‌ها، از ضررهای بزرگ جلوگیری می‌کنند.
5. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی: ربات باید بتواند در چندین صرافی کار کند و جفت‌های متعددی را مدیریت کند. همچنین، استفاده از داده‌های آنچین و پلتفرم‌های دیفای (DeFi) می‌تواند فرصت‌های بیشتری را فراهم کند. مدل‌های هوش مصنوعی باید به‌طور مداوم یاد بگیرند و برای حفظ کارایی در بازارهای در حال تغییر، بهینه شوند.

مراحل ساخت دستیار هوش مصنوعی

پس از تعیین معماری و استراتژی، ساخت ربات باید طبق یک فرآیند ساختاریافته انجام شود تا کارایی و تطبیق‌پذیری آن تضمین شود. این مراحل عبارت‌اند از:

1. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
2. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی فرصت‌ها
3. بک‌تست استراتژی‌ها برای ارزیابی عملکرد
4. استقرار دستیاردر بازارهای زنده
5. نظارت و تطبیق با تغییرات بازار

در ادامه به بررسی دقیق‌تر هرکدام از این مراحل می‌پردازیم.

جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

ربات دستیار‌ تنها به‌اندازه داده‌هایی که پردازش می‌کند خوب عمل می‌کند. برای تصمیم‌گیری دقیق، داده‌های مختلفی را ترکیب می‌کند:

• داده‌های صرافی‌ها: از APIهای صرافی‌هایی مانند Coinbase و Kraken شامل:
  • تاریخچه قیمت
  • عمق دفتر سفارش
  • حجم معاملات
• داده‌های آنچین: بررسی بلاک‌چین‌های بیت‌کوین و اتریوم برای شناسایی:
  • تحرکات نهنگ‌ بازار
  • تغییرات نقدینگی
  • فعالیت قراردادهای هوشمند
• تحلیل احساسات بازار: استفاده از داده‌های X (توییتر)، ردیت و خبرگزاری‌های مالی برای تشخیص:
  • دوره‌های هیجان در بازار
  • فروش‌های ناشی از ترس
• مهندسی ویژگی‌ها: ترکیب داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، شامل:
  • اندیکاتورهای تکنیکال: مانند RSI، MACD و باندهای بولینگر
  • تحلیل دفتر سفارش: بررسی عدم تعادل‌ها و عمق نقدینگی

آموزش مدل هوش مصنوعی

پس از آماده‌سازی داده‌ها، مدل باید یاد بگیرد که فرصت‌ها را شناسایی کند و معاملات سودآور انجام دهد. این یادگیری از سه طریق انجام می‌شود:

1. یادگیری از داده‌های گذشته (یادگیری تحت نظارت):
   • مدل‌هایی مانند LSTM و ترنسفورمرها روندهای قیمتی گذشته را بررسی می‌کنند.
   • با شناسایی الگوها، قیمت‌های آینده را پیش‌بینی می‌کنند.
2. یادگیری از طریق آزمون‌وخطا (یادگیری تقویتی):
   • ربات در شرایط مختلف بازار (گاوی، خرسی، خنثی) شبیه‌سازی انجام می‌دهد.
   • مدل‌هایی مانند DQN و PPO استراتژی‌های مختلف را آزمایش کرده و از اشتباهات خود یاد می‌گیرند.

در نهایت، یک سیستم دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی باید بتواند با شرایط بازار تطبیق یابد، اجرای معاملات را بهینه کند و ریسک را به حداقل برساند تا عملکرد مؤثری در بازار داشته باشد.

تنظیم هایپرپارامترها برای دقت بالاتر

تنظیم هایپرپارامترها شامل تنظیم دستیارهایی مانند سرعت یادگیری و حجم داده‌های پردازش‌شده در هر مرحله است. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) نیز برای بررسی عملکرد مدل روی مجموعه داده‌های مختلف به‌کار می‌رود تا از حفظ‌کردن بیش‌ازحد داده‌های گذشته جلوگیری کند. هدف این است که مدل بتواند معاملات با احتمال بالا را شناسایی کند، درحالی‌که ریسک‌های غیرضروری را کاهش می‌دهد و با هر شرایط بازار، چه صعودی، نزولی یا خنثی، سازگار باشد.

بک‌تست و بهینه‌سازی

پیش از اجرای واقعی، ربات‌های دستیار باید در شرایط تاریخی بازار آزمایش شوند تا عملکردشان ارزیابی شود.

• بک‌تست: شبیه‌سازی معاملات در داده‌های گذشته برای سنجش سودآوری و میزان ریسک.
• آزمون Walk-forward: به‌روزرسانی مداوم مدل با جدیدترین داده‌ها برای حفظ قابلیت تطبیق‌پذیری.

معیارهایی مانند نسبت شارپ (Sharpe Ratio) برای بررسی بازدهی تعدیل‌شده با ریسک، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown) برای تعیین بدترین زیان ممکن، و دقت اجرا برای اندازه‌گیری اثربخشی استراتژی به کار گرفته می‌شوند. اگر مدلی در بازارهای گاوی عملکرد خوبی داشته باشد، اما در بازارهای خرسی ضعیف عمل کند، نیاز به داده‌های متعادل‌تر برای آموزش مجدد دارد.

استقرار و اجرای استراتژی

پس از تأیید عملکرد مدل، ربات وارد معاملات لایو می‌شود که در آن سرعت و دقت اجرا حیاتی است.

• مسیریابی هوشمند سفارشات (SOR): بررسی چندین صرافی برای یافتن بهترین قیمت و نقدینگی.
• بهینه‌سازی تأخیر: اطمینان از اجرای سریع سفارشات برای حداقل کردن اسلیپیج.

علاوه بر این، پروتکل‌های مدیریت ریسک به‌طور پویا حد ضرر، حجم موقعیت‌ها و میزان سرمایه در معرض خطر را تنظیم می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین ناهنجاری‌های بازار، مانند اسپوفینگ (Spoofing) و سقوط‌های ناگهانی قیمت (Flash Crash) را ردیابی کرده و از اجرای اشتباه جلوگیری می‌کند.

نظارت مداوم و تطبیق با بازار

یک ربات دستیار هوش مصنوعی نیاز به به‌روزرسانی مداوم و تنظیم مجدد مدل دارد تا در شرایط متغیر بازار سودآور بماند. این شامل پایش عملکرد، آموزش مجدد با داده‌های جدید و اعمال پارامترهای ریسک به‌روز است.

هوش مصنوعی در معاملات یک فرآیند ثابت نیست، بلکه نیاز به نظارت فعال دارد تا کارایی و کنترل ریسک آن حفظ شود.

✔️  بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی دیپ سیک (DeepSeek) چیست؟ | قاتل چت جی پی تی

استراتژی‌های دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی

ربات‌های دستیار‌ تصمیمات سریع‌تر و هوشمندانه‌تر می‌گیرند، اما بدون چالش نیستند. در ادامه چند استراتژی رایج و چالش‌های آن‌ها آمده است:

1. معاملات آربیتراژ:
   • نحوه کار: خرید ارز دیجیتال از صرافی ارزان‌تر و فروش در صرافی گران‌تر برای کسب سود.
   • چالش: شکاف قیمتی به‌سرعت بسته می‌شود و کارمزدهای تراکنش می‌توانند سود را کاهش دهند.
2. پیروی از روند:
   • نحوه کار: شناسایی روندهای صعودی و نزولی با استفاده از میانگین‌های متحرک و اندیکاتورهای مومنتوم.
   • چالش: در بازارهای رِنج (بی‌جهت) دچار سیگنال‌های نادرست و ضرر می‌شود.
3. بازارسازی (Market Making):
   • نحوه کار: ثبت سفارش‌های خریدوفروش در اطراف قیمت فعلی و کسب سود از اختلاف جزئی قیمت.
   • چالش: نیاز به نقدینگی بالا و کارمزدهای پایین دارد و نوسانات شدید قیمت می‌تواند سودهای کوچک را از بین ببرد.
4. تحلیل احساسات بازار:
   • نحوه کار: بررسی اخبار، شبکه‌های اجتماعی و فروم‌ها برای پیش‌بینی تغییرات قیمتی.
   • چالش: اطلاعات نادرست، اخبار جعلی یا تغییر ناگهانی احساسات بازار ممکن است پیش‌بینی‌ها را دچار اشتباه کند.
5. یادگیری تقویتی برای معاملات تطبیقی:
   • نحوه کار: مدل هوش مصنوعی با یادگیری از معاملات گذشته، استراتژی‌ها را بر اساس شرایط بازار تنظیم می‌کند.
   • چالش: نیاز به داده‌های آموزشی گسترده و احتمال تأثیرپذیری از رویدادهای پیش‌بینی‌نشده.

چالش‌ها و آینده هوش مصنوعی در معاملات کریپتو

معاملات کریپتو با هوش مصنوعی با چالش‌هایی مانند پیش‌بینی‌ناپذیری بازار، موانع قانونی و مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها مواجه است. بازارهای ارز دیجیتال به‌شدت نوسانی هستند و مدل‌های هوش مصنوعی که بر اساس روندهای تاریخی آموزش دیده‌اند، ممکن است در برابر رویدادهای غیرمنتظره مانند قوانین سخت‌گیرانه یا بحران‌های نقدینگی آسیب‌پذیر باشند.

چالش‌های اصلی:

• ابهامات قانونی: قوانین در حال تغییر در مورد معاملات الگوریتمی، شفافیت مدل‌ها و مقررات ضدپولشویی (AML).
• هم‌راستایی با استانداردهای جدید: برای مثال، مقررات MiCA در اتحادیه اروپا و نظارت کمیسیون بورس و اوراق بهادار آمریکا (SEC) بر معاملات الگوریتمی.

بااین‌حال، هوش مصنوعی در معاملات کریپتو در حال پیشرفت است، به‌ویژه با ظهور مدل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز، محاسبات کوانتومی و یادگیری فدراسیونی.

• هوش مصنوعی کوانتومی: می‌تواند اجرای معاملات و ارزیابی ریسک را متحول کند و پیش‌بینی‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر کند.
• یادگیری فدراسیونی: برای مؤسسات مالی، امنیت داده‌ها را بهبود می‌بخشد و امکان آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بدون افشای اطلاعات حساس را فراهم می‌کند.

آینده هوش مصنوعی در معاملات کریپتو بر اساس یادگیری تطبیقی، رعایت مقررات و نوآوری‌های امنیتی شکل خواهد گرفت. ربات‌های غیرمتمرکز می‌توانند وابستگی به صرافی‌های متمرکز را کاهش دهند، اما موفقیت در بلندمدت مستلزم بهینه‌سازی مداوم، مدیریت ریسک در لحظه و پایبندی به مقررات جهانی خواهد بود تا بازارهای مبتنی بر هوش مصنوعی پایدار و مورداعتماد باقی بمانند.

برترین دستیارهای هوش مصنوعی در ارز دیجیتال

آیا در مورد برترین دستیارهای هوش مصنوعی گیج شده‌اید؟ هوش مصنوعی احتمالاً مهم‌ترین موضوع سال گذشته بود و هم‌اکنون به عنوان نماد پیشرفت‌های تکنولوژیکی در جهان شناخته می‌شود. زمانی که هوش مصنوعی با بلاکچین، پیشرفته‌ترین راه‌حل فین‌تک، ترکیب می‌شود، نتایج فراتر از انتظار هستند. این دقیقاً همان چیزی است که حوزه کریپتو به شکل دستیارهای هوش مصنوعی به آن دست یافته است. این برنامه‌های خودکار باعث می‌شوند دفترهای توزیع‌شده بسیار پویا و کارآمدتر شوند.

با ورود این فناوری، تکنولوژی بلاکچین به ده گام جلوتر رفته است. همانطور که از اسمشان پیداست، این‌ها برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که در اکوسیستم‌های بلاکچین کار می‌کنند. این برنامه‌ها وظایف پیچیده‌ای را در شبکه انجام می‌دهند و در عین حال کارایی آن را حفظ می‌کنند. این دستیارها داده‌ها را جمع‌آوری کرده، وضعیت‌ها را ارزیابی کرده و در تصمیم‌گیری‌ها کمک می‌کنند. آن‌ها اتوماسیون را وارد عملکردهای بلاکچین کرده و آن را به سطح جدیدی می‌برند.

این تکنولوژی در حال حاضر در میان کارآفرینان کریپتو محبوبیت زیادی پیدا کرده است. بسیاری از شبکه‌ها در حال استفاده از این دستیارهای هوش مصنوعی هستند و در نتیجه پیشرفت‌های چشمگیری در عملیات خود مشاهده کرده‌اند. با این حال، تعداد زیادی از شرکت‌کنندگان بلاکچین هنوز با این مفهوم آشنا نیستند. برای درک کامل آن‌ها، مهم است که با نحوه عملکرد آن‌ها آشنا شویم. پس بیایید با برجسته‌ترین دستیارهای هوش مصنوعی که در مکانیسم بلاکچین به کار گرفته شده‌اند، آشنا شویم.

دستیارهای هوش مصنوعی برتر که باید بشناسید

در اینجا لیستی از بهترین دستیارهای هوش مصنوعی آمده است که باید به آن‌ها نگاهی بیاندازید.

Oraichain (ORAI)
Oraichain اولین اوراکل مبتنی بر هوش مصنوعی و لایه ۱ در فضای بلاکچین است. این پروژه هم‌اکنون به عنوان پایه‌گذار ارتباط قراردادهای هوشمند و اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز (Dapp) با اوراکل عمل می‌کند. ترکیب این دو فناوری باعث شده تا این دستیاربسیاری از راه‌حل‌های نوآورانه مانند تولید NFT مبتنی بر هوش مصنوعی و فیدهای قیمتی هوش مصنوعی را ارائه دهد. به عنوان یک لایه ۱، Oraichain در خط مقدم استفاده از هوش مصنوعی در بلاکچین قرار دارد. کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که پتانسیل این پروژه بسیار وسیع است و عملکرد آن فراتر از انتظارات خواهد بود.

Virtuals Protocol ($VIRTUAL)
Virtuals Protocol به دلیل ارتباطش با متاورس توجه زیادی جلب کرده است. این پروتکل بازی هوشمند، قابلیت اتصال و استفاده آسان را برای متاورس فراهم می‌آورد. هدف این دستیارایجاد یک دنیای مجازی فراگیرتر برای کاربران است. با رشد متاورس، نیاز به پیشرفت هوش مصنوعی نیز افزایش یافته و $VIRTUAL به عنوان یک دستیارکلیدی در برنامه‌های آینده متاورس ظاهر شده است. این پروژه برنامه‌های واقعیت مجازی پلتفرم را امیدوارکننده‌تر می‌سازد و به نظر می‌رسد که در روزهای آینده اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد.

ai16z ($AI16Z)
ai16z اولین شرکت سرمایه‌گذاری ریسک‌پذیر است که توسط دستیارهای هوش مصنوعی هدایت می‌شود. این دستیارمخصوصاً بر پیشرفت کلی هوش مصنوعی و تأثیر آن بر بلاکچین متمرکز است. این پروژه در حال حاضر پیشرو در زمینه تکامل هوش مصنوعی است و بر رشد استارتاپ‌ها و ایده‌های فناوری‌محور تأکید دارد. همچنین مسئولیت مدیریت سرمایه‌گذاری‌ها را به عهده دارد و کاری متفاوت و ارزشمند برای کل این حوزه انجام می‌دهد.

Freysa AI ($FAI)
Freysa یک دستیار هوش مصنوعی مستقل است که می‌تواند بسیاری از دستیارها و سیستم‌های دیگر را یکپارچه کند. این پروژه در چارچوب یک سیستم دستیارمستقل (Sovereign Agent Framework) کار می‌کند و به طور مستمر در حال تکامل و مقیاس‌پذیری است. Freysa بر نوآوری و گسترش مکانیسم خود تمرکز دارد و پتانسیل بالایی برای سازگاری و مقیاس‌پذیری در آینده دارد. اگرچه ممکن است با چالش‌هایی روبه‌رو شود، اما افق‌های آن بسیار امیدوارکننده به نظر می‌رسد.

Aixbt by Virtuals ($AIXBT)
Aixbt به عنوان یک پلتفرم هوش مصنوعی برای تحلیل بازار ارزهای دیجیتال فعالیت می‌کند. این پلتفرم با استفاده از تحلیل‌های مبتنی بر الگوریتم‌های آلفا، اطلاعات دقیقی در مورد تمام ارزهای دیجیتال ارائه می‌دهد و به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تصمیمات آگاهانه‌ای درباره خرید و فروش اتخاذ کنند. این دستیار هوش مصنوعی به معامله‌گران کمک می‌کند تا استراتژی‌های خود را بهینه کنند و در بازار ارزهای دیجیتال با دقت و سودآوری بیشتری عمل کنند.

Origin Trail (TRAC)
Origin Trail از فناوری بلاکچین برای حذف اطلاعات نادرست از دوران دیجیتال استفاده می‌کند. این پروژه با ساختار غیرمتمرکز خود هدف دارد که منبع هر اطلاعات را ردیابی کند و اخبار دروغ را از واقعیت تشخیص دهد. Origin Trail در حال ساخت یک اکوسیستم هوش مصنوعی معتبر برای شناسایی دارایی‌های دنیای واقعی (RWAs) است و یک گراف دانش غیرمتمرکز معرفی کرده که این کار را برای همه آسان‌تر می‌کند. این گراف برای انواع مختلف شرکت‌ها و کارآفرینان در دسترس خواهد بود.

Fetch.ai (FET)
Fetch.ai یک دستیار هوش مصنوعی غیرمتمرکز است که به طور کامل عملیات خود را بدون دخالت انسان انجام می‌دهد و وظایف پیچیده را به راحتی اجرا می‌کند. این پروژه با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به بهینه‌سازی اکوسیستم بلاکچین می‌پردازد و برای بسیاری از اپلیکیشن‌های دیفای مورد استفاده قرار گرفته است. Fetch.ai در حال تبدیل شدن به یک دستیارمهم در دنیای در حال تکامل هوش مصنوعی است و قادر به تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم و ارائه نتایج دقیق می‌باشد.

Phala ($PHA)
Phala به طور خاص به عنوان لایه اجرایی هوش مصنوعی وب۳ عمل می‌کند. این پروژه به تدستیارشبکه‌های بلاکچین با سایر دستیارهای هوش مصنوعی کمک می‌کند و مشکلات اجرایی هوش مصنوعی را برطرف می‌کند تا آن‌ها با قراردادهای هوشمند سازگار شوند. همچنین به اجرای دستیارهای هوش مصنوعی بین زنجیره‌ای کمک می‌کند. برخی تحلیلگران پیش‌بینی می‌کنند که Phala به یک بخش ضروری برای پروژه‌های مختلف مبتنی بر بلاکچین تبدیل شود و عملیات آن‌ها را روان‌تر، شفاف‌تر و کارآمدتر کند.

Humans.ai ($HEART)
Humans.ai به خود اختصاص می‌دهد که فناوری را انسانی و اخلاقی نگه دارد. این پروژه اطمینان حاصل می‌کند که تمام محتوای ایجاد شده توسط ابزارهای هوش مصنوعی شفاف و مالکیت فردی دارد. همچنین، حاکمیت را به هر قیمت ممکن شفاف و درست نگه می‌دارد. این رویکرد باعث می‌شود که این دستیاربرای بسیاری جذاب باشد. Humans.ai نمایانگر عملیات صادقانه هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین است. با توجه به برجستگی این پلتفرم، هوش مصنوعی می‌تواند برای بسیاری از مردم جذاب‌تر و قابل اعتمادتر شود.

TARS AI (TAI)
TARS یک مجموعه از ابزارهای هوش مصنوعی است که بر بستر بلاکچین سولانا ساخته شده است. هدف آن بهبود یکپارچگی Web3 و ترویج هوش مصنوعی در محیط‌های غیرمتمرکز است. این پروژه قصد دارد قابلیت‌های پروژه‌های مبتنی بر بلاکچین را تقویت کند.

با توجه به اینکه Web3 هنوز در حال تکامل است، نقش TARS می‌تواند در جبهه‌های مختلف بسیار مؤثر باشد. این پروژه در حالی که دو فناوری مختلف را ترکیب می‌کند، به حل بسیاری از مشکلات موجود نیز پرداخته است. این ابزار امکانات ادغام هوش مصنوعی در بسیاری دیگر از راه‌حل‌های فین‌تک را ارائه می‌دهد.

✔️  بیشتر بخوانید: چهار توکن برتر دستیار هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵

مزایای استفاده از دستیارهای هوش مصنوعی

دستیارهای هوش مصنوعی مزایای زیادی دارند، از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده، ارزیابی موقعیت‌های واقعی و اتخاذ تصمیمات خارق‌العاده. در ادامه، این مزایا را بیشتر بررسی خواهیم کرد.

جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها
این برنامه‌ها به سرعت حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند. همچنین، احتمال اشتباهات و کوتاهی‌های انسانی را از بین می‌برند. عملکرد بی‌نقص آن‌ها به بلاکچین برتری می‌دهد و آن را بسیار سازگارتر می‌کند.

ارزیابی موقعیت‌ها
دستیارهای هوش مصنوعی می‌توانند انواع موقعیت‌ها را ارزیابی کرده و نتیجه‌های ممکن برای کسب‌وکار را پیش‌بینی کنند. آن‌ها از تمام داده‌های موجود و روندهای گذشته برای انجام پیش‌بینی‌های صحیح استفاده می‌کنند. بینش‌های آن‌ها به صاحبان پروژه‌های کریپتو کمک می‌کند تا برنامه‌های اجرایی خود را تنظیم کنند.

کمک به تصمیم‌گیری
با توانایی‌های تحلیلی برتر و پایگاه دانش عمیق، این برنامه‌ها تصمیم‌گیری را بسیار ساده‌تر می‌کنند. کارآفرینان می‌توانند به راحتی با مشکلات مختلف مقابله کنند و اقدامات لازم را انجام دهند.

آماده‌سازی برای امکانات آینده
بینش‌هایی که دستیارهای هوش مصنوعی ارائه می‌دهند، استارتاپ‌ها را برای تمام امکانات احتمالی آماده می‌کنند. این ابزار به آن‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌ها و فرصت‌ها را شناسایی کنند. علاوه بر این، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا منابع مورد نیاز خود را پیدا کنند.
دستیارهای هوش مصنوعی که در این مقاله ذکر شد، راه را برای پیشرفت بیشتر در حوزه بلاکچین هموار کرده‌اند. آن‌ها پتانسیل واقعی همکاری این دو فناوری را نشان داده‌اند. به احتمال زیاد، هر دو فناوری در آینده تکامل خواهند یافت و به جریان اصلی تبدیل شده و برای صنایع در سراسر جهان مفیدتر خواهند شد. دستیارهای هوش مصنوعی سرعت پیشرفت اتفاقات آینده را تسریع می‌کنند و دارایی‌های دیجیتال را مؤثرتر، شفاف‌تر و سازگارتر می‌سازند.

سخن پایانی

دستیار‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کارایی بازار را افزایش داده و معاملات را بهینه کنند، اما ساخت آن‌ها نیازمند دانش عمیق در یادگیری ماشین، تحلیل داده و استراتژی‌های مالی است. برای موفقیت در این حوزه، ترکیب فناوری‌های پیشرفته با مدیریت ریسک دقیق ضروری خواهد بود.

لطفا نظر و سوالات خود را درباره این مقاله ارسال کنید تا کارشناسان ما به شما پاسخ دهند.