Desbloqueo de la economía de datos con aplicaciones en cestas de datos, conjuntos de datos de edición limitada, canales de cómputo con precios y más
(Relacionado: Fichas de datos Parte 1, Parte 3)
Ocean Protocol tiene como objetivo impulsar una economía de datos abierta. Los tokens de datos son una parte clave. Parte 1 de esta serie descrita tokens de datos no fungibles tokenizar el control de acceso a datos, que permite un nuevo enfoque para la custodia de datos, utilizando billeteras criptográficas. Este artículo se basa en esa base. Pregunta:
¿Para qué sirven los casos de uso? tokens de datos fungibles? ¿Cómo los implementaríamos? ¿Para qué están manejando los casos de uso? tokens de datos organizados jerárquicamente (componibles)? ¿Cómo los implementaríamos?
Veremos que al responder estas preguntas, desbloqueamos una gran variedad de nuevas aplicaciones: cestas de datos, conjuntos de datos de edición limitada, tuberías de cómputo con precios y más.
Juntos, todos los tipos de tokens de datos forman el alma de una economía de datos abierta.
Ocean Protocol tiene como objetivo desbloquear datos para AI para ayudar a democratizar la IA y poner en marcha una economía de datos abierta. Así como nosotros (la comunidad blockchain) hemos estado abriendo la Economía del Dinero, nuestro objetivo es hacer lo mismo con una Economía de Datos:
Entonces, ¿cómo se vería una economía de datos transparente y sin permiso? Una vez más, podemos inspirarnos en la economía de fichas. Token Economy tiene una capa base (moneda de reserva, plataforma de aplicaciones, plataforma de financiación) que se ejecuta en un sustrato blockchain. Tiene una última milla para servicios públicos, dapps, y una última milla económica: custodia de tokens, intercambios de tokens / otros DeFi y minería. Sus fichas que conectan todo en la economía de datos. Cada ficha generalmente tiene algunas características monetarias, lo que es apropiado para una economía monetaria.
En resumen, las bases para la economía abierta del dinero son un sustrato y tokens de blockchain. El corazón y la sangre vital, respectivamente.
Del mismo modo, vemos que el Las bases para la economía de datos abierta son un sustrato de cadena de bloques orientado a datos y tokens de datos. El corazón y la sangre vital, respectivamente.
Dentro de esta economía de datos, el sustrato blockchain orientado a datos trata sobre el control de acceso, que está integrado en Ocean Protocol, donde se envió v1.0 en julio de 2019. (Estadísticas de red. Código). Aquí está la arquitectura de este sustrato.
La segunda parte clave de la economía de datos, el elemento vital, son los tokens de datos. El resto de esta publicación se basa en los tokens de datos no fungibles introducidos anteriormente para completar los otros tokens de datos clave: tokens de datos fungibles y componibles.
Casos de uso de NFDT
Un caso de uso de manejo para estos tokens es mejorar la custodia de datos. El objetivo es obtener seguridad de grado bancario sobre el control de acceso mediante el aprovechamiento de billeteras de hardware criptográfico, paradigmas multigrado y similares. La Parte 1 dio detalles. Los NFDTs podrán fluir a través de la infraestructura criptográfica existente para casos de uso de NFT existentes: mercados de NFT, préstamos y más. Los tokens de datos no fungibles servirán como base para tokens de datos fungibles y componibles, como lo haremos ver más adelante en este ensayo.
Sobre la implementación de NFDT
Aquí está la idea principal: usar un token no fungible (NFT – ERC721) para ajustar los controles de acceso a datos al estilo Ocean. La parte 1 dio detalles.
Desde un punto de vista legal, los datos son propiedad intelectual, ya sea como copyright o como secreto comercial. Entonces, el control de acceso a los datos es un contrato legal que otorga al titular el derecho de acceder a los datos.
FDTs Casos de uso
Cada token de datos no fungible es su propio copo de nieve único. Sin embargo, hay casos en los que es posible que desee tokens de acceso a datos idénticos.
(Imagen: CC0)
Estos son algunos casos de uso para tokens de acceso a datos idénticos:
Aproveche más infraestructura. Este es probablemente el mayor caso de uso para tokens de datos fungibles. La mayoría de las billeteras e intercambios de cifrado funcionan para fungible (ERC20) pero no no fungible (ERC71). Esto también se aplica a otra infraestructura, desde puentes simbólicos hasta préstamos DeFi.Conjuntos de datos de edición limitada. Desea utilizar la escasez artificial para ayudar a descubrir los precios, tal como lo hace para los medallones de taxi de Nueva York. Imagine 1000 tokens de datos de "edición limitada", cada uno de los cuales proporciona acceso a una fuente de datos valiosa. Estos tokens podrían comprarse y venderse en un intercambio basado en el libro de pedidos para proporcionar el descubrimiento de precios. (Relacionado: arte digital de edición limitada como nuestro trabajo de adscripción anterior).Precios basados en popularidad. Considere si desea que el precio de un conjunto de datos aumente a medida que aumenta la popularidad del token (# compradores) y disminuye a medida que disminuye la popularidad, de acuerdo con un programa preestablecido. No hay límite para el suministro de tokens de datos.
Sobre la implementación de FDT
Podemos implementar un token de datos fungible simplemente envolviendo un token de datos ERC721 con un token ERC20, es decir, envolviendo un token no fungible con un token fungible.
El caso (1) anterior usaría cualquier envoltorio ERC20. Por ejemplo, podría ser un simple contrato de token ERC20 con un suministro fijo o abierto.
El caso (2) usaría un suministro fijo específico de 1000 ediciones, o probablemente aún más simple, como NFT.
El caso (3) anterior usaría un ERC20 que incluye una curva de unión, exactamente como lo mostró Billy Rennekamp en su artículo "Token Re-Fungible".
Cada vez que una persona quiere comprar un token de datos fungible (un token ERC20 para acceder a un conjunto de datos dado), ese token se acuña (yendo directamente al eje y de la curva de enlace). El precio con cada nueva compra es de acuerdo con la forma de la curva de unión; normalmente esto aumenta monotónicamente, lo que significa que el precio sube con cada nueva compra. Cada vez que alguien vende su token de datos fungible, el token se quema (yendo hacia la izquierda en la curva de enlace). El precio del token baja después de cada venta.
Casos de uso de CDT
Aquí hay algunas razones por las que podríamos querer organizar jerárquicamente (componer) tokens de datos:
Transmisión de datos. Considere una secuencia de datos, donde cada intervalo de diez minutos hay otra porción de datos. Desea empaquetar y vender las últimas 24 horas de datos como un token único.Muchas fuentes de datos. Considere 100 flujos de datos de 100 dispositivos únicos de Internet de las cosas (IoT). Desea empaquetar y vender el valor de un intervalo de 100 fragmentos de datos.Cestas de datos. Considere: es un administrador de activos con habilidades de ciencia de datos ninja. Ha agrupado un increíble grupo de 1000 conjuntos de datos que tienen un valor individual (pero pequeño). Desea vender este grupo de datos como un activo único a otros que crecen su base de activos, que desean diversificarse manteniendo activos de datos. Estos activos de datos pueden ser servicios de datos estáticos o dinámicos (de transmisión).Índices de datos. Considere un futuro con miles de flujos de datos potencialmente invertibles. Realiza un seguimiento de los 100 principales y facilita que otros inviertan en ellos como un solo activo, similar a los fondos indexados de hoy.Marcos de datos. Tiene un gran conjunto de datos, pero solo desea dar acceso a un subconjunto de ese conjunto de datos a otros. Ha especificado el subconjunto utilizando un marco de datos de Pandas (Pandas es un pilar de las herramientas de ciencia de datos de Python).Tuberías de cálculo con precios. Considere: usted es un científico de datos y ha reunido una serie de pasos, una tubería de cómputo, para entrenar un modelo de IA privado. Desea que esa tubería esté disponible para otros. Debe funcionar con datos privados, es decir, no puede ver los datos de entrenamiento o los resultados intermedios. ¿Cómo paga fácilmente el conjunto total de servicios a través de la tubería?Anotando metadatos incluyendo reputación o calidad. Usted es un mercado de datos que desea brindar más información sobre el conjunto de datos: qué reputación le han dado sus usuarios al conjunto de datos, cuál es la calidad del conjunto de datos de acuerdo con las medidas de calidad de su mercado o si se trata de datos de capacitación de entrada frente a salida. Desea que estos datos estén en cadena, pero no tiene control de acceso al campo de metadatos (Imagen: Bernhard_Staerck)
Sobre la implementación de tokens de datos componibles (CDT)
ERC998 es un estándar para tokens componibles. Cada artículo en la cesta puede ser ERC20, ERC721 o un ERC998.
Podemos implementar un token de datos composable (CDT) simplemente reuniendo todos los tokens de datos fungibles (ERC20) o no fungibles (ERC721) existentes en un token ERC998. Podemos construir jerarquías más grandes reuniendo los ERC998 además de los tokens de datos ERC20 y ERC721.
De arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba. ERC998 permite la composición de arriba hacia abajo, donde el titular en el nodo raíz ERC998 controla el resto del árbol. También permite la composición de abajo hacia arriba, donde un token puede "unirse" a otros tokens. P.ej. la información de metadatos podría adjuntarse a un blob de datos sin procesar.
Tenga en cuenta que si bien las tarifas de gas relativamente altas para usar ERC 998 en la red principal de Ethereum, es menos importante en un contexto de Protocolo de Océano porque Ocean se ejecuta en una red con costos de gas más bajos.
Así es como se maneja cada caso de uso anterior.
(1) Transmisión de datos. La porción de cada intervalo de tiempo es un token de datos no fungible (NFDT). Luego, un token de datos componible (CDT) recopila NFDT de 24 horas.
(2) Muchas fuentes de datos. Cada fuente de datos independiente es un NFDT. Un CDT los recoge juntos.
(3) Cestas de datos. Un CDT basado en ERC998 recopila sub-tokens (NFDT, FDT y CDT más pequeños) en un activo de valor. Esto también podría usar otros protocolos de canasta financiera como Set Protocol o Melon Protocol.
(4) Índices de datos. Una forma de implementar esto es como (3), utilizando ERC998 de arriba hacia abajo. Un propietario del token ERC998 de nivel superior sería el propietario de todos los sub-tokens en la cesta (piense en Set Protocol). Alternativamente, uno podría crear un nuevo token de índice de datos y adjuntarlo a cada uno de los tokens de datos, estilo de abajo hacia arriba (ERC998). Para hacerlo comercializable, el token de abajo hacia arriba se adjuntaría a una garantía (piense en el Protocolo Uma) o se coloque en un mercado de predicción (por ejemplo, Gnosis).
(5) Marcos de datos. Un token de datos de nivel inferior contiene todo el conjunto de datos. Luego, un CDT de nivel superior tiene permisos solo para el subconjunto, donde el subconjunto específico se describe en un marco de datos Pandas almacenado en los metadatos de CDT de nivel superior.
(6) Calcular tuberías. La canalización podría verse así: ingrese los datos brutos de entrenamiento X / y → limpie los datos → almacene los datos limpios → compile el modelo → almacene el modelo → ingrese los datos brutos de la prueba X_test → ejecute predicciones → almacene el resultado predicho y_test. Este es un entrelazado de servicio de datos → servicio de cómputo → servicio de datos → etc. Podría ejecutarse como un Acuerdo de Ejecución del Servicio del Océano (SEA) donde Ocean organiza los pasos. Aquí está la parte extra interesante: cada servicio de cómputo y datos está en sí mismo tokenizado. Luego hay un token componible ERC998 que contiene cada uno de esos tokens, junto con metadatos sobre cómo conectarlos (por ejemplo, estilo SEA).
(7) Anotando metadatos, p. reputación, calidad Su mercado haría esto creando un nuevo token que contenga los metadatos adicionales, y luego adjunte ese nuevo token al token del conjunto de datos existente utilizando el enfoque ascendente ERC998. Alternativamente, puede utilizar un estándar de "etiquetado".
La siguiente imagen resume la relación entre los tokens de datos.
