بصفتي مدير مبيعات أولًا أشرف على أكثر من 20 موظفًا، أشعر بالرضا عن أداء أعمالنا هذا العام. وتقديرًا للمساهمات المتميزة، قررت مكافأة أفضل خمسة موظفين أداءً بمكافآت تُحدد بناءً على ترتيبهم.
طلبت من قسم الموارد البشرية إعداد تقرير مفصل عن الأداء حتى أتمكن من تحديد أفضل خمسة موظفين. لكن يومًا كاملًا مضى، وما زالوا لم يقدموا نتائج دقيقة. بصراحة، هذا محبط. أحتاج إلى أرقام موثوقة لاتخاذ قرار منصف، لكن الحصول عليها يستغرق وقتًا أطول من المتوقع.
جعلني هذا الموقف أفكر في مشكلة أكبر بكثير في عالم المال: كيف يمكننا اتخاذ قرارات بثقة عندما يتعذر التحقق بسهولة من البيانات التي تستند إليها؟
هذه هي المشكلة تحديدًا التي صُممت Space and Time لمعالجتها.
في الأعمال التقليدية، قد تأتي بيانات الأداء من أنظمة وقواعد بيانات وسجلات معاملات متعددة. وفي البلوك تشين، يواجه المرء تحديًا مشابهًا. تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي والأصول المُرمَّزة وتطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi) جميعها على بيانات دقيقة، لكن الوصول إلى المعلومات وحده لا يكفي. بل يجب أيضًا أن تكون النتائج قابلة للتحقق.
توفر Space and Time بنية تحتية للبيانات القابلة للتحقق في هذه المجالات الثلاثة.
في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن للوكلاء الاستعلام عن الأنشطة المالية والأنشطة على السلسلة، والتحقق من النتائج قبل استخدامها لاتخاذ القرارات.
في مجال الترميز، تجمع Space and Time بين مجموعات البيانات على السلسلة وخارجها لدعم حسابات قابلة للتحقق تتعلق بحيازات الأصول والتدفقات النقدية وصافي قيمة الأصول (NAV).
في مجال التمويل اللامركزي (DeFi)، يمكن الاستعلام عن بيانات البلوك تشين التاريخية والتحقق منها تشفيريًا، ما يتيح للعقود الذكية استخدام هذه النتائج في تطبيقات مثل تحديد أهلية الحصول على المكافآت ورسوم التداول القائمة على الولاء.
وتُعد تقنية Proof of SQL محور هذا النهج، إذ تنشئ براهين تشفيرية تثبت تنفيذ الاستعلامات على البيانات المعتمدة على نحو صحيح.
والفكرة الأوسع بسيطة: الذكاء الاصطناعي والترميز والتمويل اللامركزي يحتاجون إلى أكثر من مجرد بيانات؛ إنهم يحتاجون إلى بيانات قابلة للتحقق.
#sxt $SXT @SpaceandTime
طلبت من قسم الموارد البشرية إعداد تقرير مفصل عن الأداء حتى أتمكن من تحديد أفضل خمسة موظفين. لكن يومًا كاملًا مضى، وما زالوا لم يقدموا نتائج دقيقة. بصراحة، هذا محبط. أحتاج إلى أرقام موثوقة لاتخاذ قرار منصف، لكن الحصول عليها يستغرق وقتًا أطول من المتوقع.
جعلني هذا الموقف أفكر في مشكلة أكبر بكثير في عالم المال: كيف يمكننا اتخاذ قرارات بثقة عندما يتعذر التحقق بسهولة من البيانات التي تستند إليها؟
هذه هي المشكلة تحديدًا التي صُممت Space and Time لمعالجتها.
في الأعمال التقليدية، قد تأتي بيانات الأداء من أنظمة وقواعد بيانات وسجلات معاملات متعددة. وفي البلوك تشين، يواجه المرء تحديًا مشابهًا. تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي والأصول المُرمَّزة وتطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi) جميعها على بيانات دقيقة، لكن الوصول إلى المعلومات وحده لا يكفي. بل يجب أيضًا أن تكون النتائج قابلة للتحقق.
توفر Space and Time بنية تحتية للبيانات القابلة للتحقق في هذه المجالات الثلاثة.
في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن للوكلاء الاستعلام عن الأنشطة المالية والأنشطة على السلسلة، والتحقق من النتائج قبل استخدامها لاتخاذ القرارات.
في مجال الترميز، تجمع Space and Time بين مجموعات البيانات على السلسلة وخارجها لدعم حسابات قابلة للتحقق تتعلق بحيازات الأصول والتدفقات النقدية وصافي قيمة الأصول (NAV).
في مجال التمويل اللامركزي (DeFi)، يمكن الاستعلام عن بيانات البلوك تشين التاريخية والتحقق منها تشفيريًا، ما يتيح للعقود الذكية استخدام هذه النتائج في تطبيقات مثل تحديد أهلية الحصول على المكافآت ورسوم التداول القائمة على الولاء.
وتُعد تقنية Proof of SQL محور هذا النهج، إذ تنشئ براهين تشفيرية تثبت تنفيذ الاستعلامات على البيانات المعتمدة على نحو صحيح.
والفكرة الأوسع بسيطة: الذكاء الاصطناعي والترميز والتمويل اللامركزي يحتاجون إلى أكثر من مجرد بيانات؛ إنهم يحتاجون إلى بيانات قابلة للتحقق.
#sxt $SXT @SpaceandTime
