اليوم نواصل الحديث عن المشروع الذي اقتحم قائمة أفضل 200 مشروع، المسمى Origin Trail، وقد ارتفع من أدنى مستوى 0.2 في سبتمبر من العام الماضي إلى 0.8 الآن، أي حوالي 4 مرات، وتبلغ القيمة السوقية الحالية 330 مليون دولار أمريكي. وتصنيف القيمة السوقية حوالي 170، ويعتبر لاعباً في سلسلة الرسم البياني المعرفي في هذا المجال، دعونا ندرس هذا المشروع اليوم.
مقدمة
OriginTrail هو نظام بيئي يبني بنية تحتية معرفية موثوقة للذكاء الاصطناعي. ويهدف إلى حل تحدي المعلومات المضللة في عصر الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز إمكانية اكتشاف المعلومات وضمان مصدر المعلومات. تلتزم OriginTrail ببناء اقتصاد عالمي مستدام من خلال تنظيم أصول معرفية موثوقة وجاهزة للذكاء الاصطناعي. يعتمد على الرسم البياني المعرفي اللامركزي الفريد (DKG)، الذي يجمع بين سلاسل الكتل المتعددة لإنشاء قيمة بناءً على تأثيرات الشبكة. إنها تستفيد من الرسم البياني المعرفي اللامركزي الفريد وOriginTrail Parachain لتوفير البحث والحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي للشركات والأفراد في جميع أنحاء العالم.
يمكّنك DKG من:
- اكتشاف وطلب وتجميع المعرفة بسهولة من مصادر متعددة
- مشاركة بيانات دلالية (معرفة) بشكل آمن بين النظام والتطبيقات اللامركزية
- تحقيق تحويل/تسييل API والبيانات باستخدام توكنات قابلة للتبديل وغير قابلة للتبديل (توكنات معرفة)
- بناء خطوط بيانات قابلة للتحقق بشكل مريح ومخصص
- دمج مع مجموعات أدوات SSI وبلوكتشين الحالية
حصل OriginTrail على دعم وتعاون من منظمات عالمية المستوى وشركاء، مثل هيئة المعايير البريطانية، وSCAN، وPolkadot، وParity، وWalmart، والاتحاد العالمي لمرض الهيموفيليا، وOracle، ومفوضية الاتحاد الأوروبي للإنترنت القادم. تساعد هذه الشراكات في دفع تطوير قاعدة معرفة موثوقة لـ OriginTrail داخل صناعة تبلغ تريليونات الدولارات، كما توفر شبكة معرفة قابلة للتحقق، خاصة في دفع اقتصاد RWAs.
DKG
إن مخطط المعرفة اللامركزي لـ OriginTrail (DKG) هو هيكل بيانات عالمي ومفتوح، يتكون من أصول معرفية مترابطة، ومهيكل بناءً على مخطط معرفة باستخدام RDF. وهو مُستضاف على شبكة OriginTrail اللامركزية المفتوحة وغير المرخصة (ODN)، حيث يجمع بين تقنيات سلسلة الكتل ومخطط المعرفة.
يتصل OriginTrail بعدة سلاسل بلوك تشين مثل Ethereum وPolkadot (عبر NeuroWeb) وPolygon وGnosis وغيرها. وهو مدعوم بواسطة توكن TRAC الذي يُستخدم لإدارة العلاقات بين المشاركين في شبكة DKG. كما أن تشغيل عقدة OriginTrail يجعلك أحد المساهمين الذين يتم استضافتهم لاستضافة DKG ولديهم أهلية للحصول على مكافآت توكن TRAC.
بصفتك مطورًا يستخدم OriginTrail DKG، يمكنك إنشاء وصيانة أصول معرفية يمكن استخدامها في تطبيقات Web3. كما يمكنك استخدام تقنيات معيارية مثل GS1 EPCIS وRDF/SPARQL وJSON-LD وغيرها من معايير W3C وGS1.
لماذا ندمج سلسلة الكتل مع مخطط المعرفة؟
سلسلة الكتل ومخطط المعرفة هما نوعان مختلفان من الشبكات:
- سلسلة الكتل هي شبكة ثقة. فهي تعمل على بروتوكولات لامركزية ذات حالة، لتحقيق حالة مشتركة يمكن التحقق منها، وتُستخدم في تطبيقات مثل الهوية اللامركزية، وتحويل أصول إلى توكنات (NFTs)، والتمويل اللامركزي، والحوسبة متعددة الأطراف الموثوقة، وغيرها.
- مخطط المعرفة هو شبكة دلالية (Semantic Network). عندما اقترح Google لأول مرة مصطلح “Knowledge Graph”، فسّرته بأنه “أشياء وليست سلاسل نصية”. يربط مخطط المعرفة كيانات دلالية عالية البنية وقابلة للفهم من قبل الآلة داخل شبكة بيانات دلالية، ما يحقق إمكانات قوية للبيانات مثل البحث والاستدلال والتوصية والتعلم الآلي المتقدم وغيرها. يرث مخطط المعرفة مفهوم المكدس التقني لشبكات الدلالات (الذي أدخله مخترع WWW Tim Berners-Lee كمفهوم لـ “الويب 3.0” الأصلي).
تجتمع هاتان التقنيتان معًا في مخطط المعرفة اللامركزي لـOriginTrail لتشكل رؤية ملموسة لـ Semantic Web3—ويب يملكه المستخدمون، ومُتمركز حول البيانات، وجدير بالثقة، ودلالي.
بنية النظام
تم تصميم مكدس تقنيات OriginTrail بعناية بهدف إدخال أصول العالم الحقيقي إلى Web3، وتحقيق قابلية الاكتشاف وقابلية التحقق وقابلية الربط لأصول العالم المادي والرقمي ضمن نظام بيانات Web3 واحد ومتسق.
لتحقيق بنية تحتية Web3، توجد متطلبات أساسية/مفتاحية يجب توفيرها: القدرة على الثقة عبر إجماع لا مركزي، واستخدام بيانات أصول مُعننَة ودالّة وقابلة للتحقق لتمثيل العلاقات والسمات المعقدة في العالم الحقيقي (مثل الملكية والموقع والسياق التجاري وما إلى ذلك).
هذه المتطلبات المختلفة تحتاج إلى النوعين من التقنيات المذكورين أعلاه—سلسلة الكتل ومخطط المعرفة.
سلسلة الكتل هي شبكة ثقة، تهدف إلى تحقيق حوسبة موثوقة عبر الإجماع اللامركزي، مثلما تعالج المعالجات العالمية للحوسبة الموثوقة. من ناحية أخرى، مخطط المعرفة هو شبكة بيانات دلالية. فهو يدعم أنظمة مثل Google وNASA وAmazon وغيرها، وهو بنية بيانات رسومية مترابطة، الأنسب لتمثيل الأصول المعقدة في العالم الحقيقي وعلاقاتها.
يستفيد مكدس تقنيات OriginTrail إلى أقصى حد من سلسلة الكتل ومخطط المعرفة عبر إدماجها في طبقتين شبكيتين.
تتناول الأقسام التالية بعمق طبقتين تقنيتين وتفاعل كل منهما مع الأخرى.
نميز عدة طبقات/مستويات في طبقة DKG (الطبقة الثانية):
- طبقة شبكة ODN، وتتكون من شبكة نظيرة من عقد DKG يستضيفها أفراد ومنظمات، لتحقيق S/Kademlia.
- طبقة بيانات ODN، تستضيف بيانات مخطط المعرفة، وتنتشر في نسخ مستقلة من قواعد بيانات الرسم داخل الشبكة.
- طبقة الخدمات، توفر خدمات أساسية وتمديدية متنوعة مثل التحقق من الهوية، والواجهات المعيارية، وخطوط/مسارات البيانات.
- طبقة الإجماع، توفر واجهات لعدة سلاسل بلوك تشين لاستضافة عقود ذكية موثوقة، وتستخدم لإدارة العلاقات بين العقد وتطبيق بروتوكولات بلا ثقة (يدعم حاليًا Ethereum وxDai وOriginTrail NeuroWeb).
- طبقة التطبيق، وتشمل Dapps والتطبيقات التقليدية، والتي تجعل OriginTrail DKG جزءًا من تدفق البيانات الخاص بها.
طبقة إجماع OriginTrail متعددة السلاسل - blockchain
يتكون طبقة الإجماع في OriginTrail من بلوك تشين لتوفير الحوسبة الموثوقة المطلوبة لتشغيل DKG في بيئة لامركزية. ويجري نشرها حاليًا على Ethereum وGnosis وPolygon وNeuroWeb. وOriginTrail هو نظام متعدد السلاسل يمكنه دمج جميع الأصول المحلية لسلاسل بلوك تشين متصلة، كما يمتد عبر مخطط الأصول وتطبيقات مبنية على العقود الذكية (مثل سوق البيانات).
في إصدار DKG الحالي (المبني على سلسلة بلوك تشين قائمة على Ethereum)، فإن نظام OriginTrail البيئي يقوم فعليًا بـ“تفويض” وظائف الطبقة الأولى. ومع إدخال OriginTrail NeuroWeb، أصبحت طبقة البلوك تشين جزءًا من مكدس تقنيات نظام OriginTrail لأول مرة. كما أدخل OriginTrail NeuroWeb توكنًا محليًا NEURO: وهو أصل عملي لا يُستخدم فقط لدفع رسوم الغاز على البلوك تشين والحوكمة الشاملة، بل يوفر أيضًا طريقة لتحفيز نمو استخدام DKG. وبالاقتران مع TRAC، يشكل هذان التوكنان اقتصاديات توكنات نظام OriginTrail، مما يدفع تأثير الشبكة ويخلق قيمة لجميع المشاركين في الشبكة. لذلك يصبح OriginTrail نظامًا بيئيًا يضم مكونين تقنيين، وطبقتين شبكيتين، وتوكنين عمليين.
تطبقان طبقتان ضمن تقنيات OriginTrail - DKG (الطبقة الثانية) وطبقة الإجماع (الطبقة الأولى) - وعند تكاملهما بإحكام يمكنهما الاستفادة بشكل كبير من بعضهما. ومن خلال جعل OriginTrail NeuroWeb بلوك تشين مُخصص لـDKG، اكتسب مكدس تقنيات OriginTrail وظائف إضافية، وتم تحقيق تحسينات ملحوظة في قابلية التوسع والأداء.
المفاهيم الأساسية في DKG
أصول المعرفة (Knowledge Asset) هي ناتج لدمج OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG) لمجموعة من المكونات المعيارية من مجالات سلسلة الكتل ومخطط المعرفة. إن الوحدة الأساسية في DKG هي “Knowledge Asset”، ويتم شرحها مع المكونات الأساسية الأخرى كما يلي.
ما هو Knowledge Asset؟
Knowledge Asset هو حاوية/وعاء لمعلومات ذات قيمة تعود إليك. يمكنه وصف أي شيء مادي، أو ملف، أو مفهوم مجرد، أو بيانات رقمية، وسلاسل نصية. فهو موجود داخل مخطط معرفة لامركزي لجعله سهل الاكتشاف، كما يحمي تكامل المعلومات وملكية Knowledge Asset عبر سلسلة بلوك تشين في الأسفل.
وبشكل أدق، Knowledge Asset هو مورد Web يتم تحديده بواسطة مُعرّف أصول موحد (UAL وهو امتداد لـ URL التقليدي)، ويشمل
- مخطط الأصول، ويحتوي على بيانات أصول معرفية ممثلة بـ RDF، ويتم تخزينها على DKG (وليس على سلسلة الكتل)
- إثباتات عدم القابلية للتغيير وسجلات الملكية: تتكون من إثباتات حالة مخطط الأصول وسجلات الملكية، وتستخدم توكنات غير قابلة للاستبدال (NFTs) ممثلة على سلسلة الكتل.
يتكون مخطط الأصول من assertions التي تمثل حالة محتوى الأصل. يتم تخزين assertions على DKG، مع بصمات تشفيرية للتحقق. يمكن التحقق من سلامة كل assertions بشكل مستقل، عبر إعادة حساب بصمة التشفير بواسطة المُتحققين ومقارنة النتائج المحسوبة مع سجل بصمة البلوك تشين المقابل.
تقنيًا، يتم تمثيل assertions باستخدام تسلسل N-Quads (المخزن على DKG)، ويتم استخدام بصمات تشفير مخصصة للتحقق من assertions (جذر Merkle لرسوم N-Quads) ويجري تخزينها بشكل غير قابل للتغيير على سلسلة الكتل.
يمكن أن تتضمن الأصول المعرفية بيانات عامة وخاصة - يتم نسخ بيانات assertions العامة إلى شبكة OriginTrail اللامركزية وإتاحتها للعموم، بينما تتضمن assertions الخاصة البيانات داخل المجال الخاص لمالك الأصل (مثل OriginTrail Node التي يشغّلها مالك الأصل، سواء كان فردًا أو شركة).
بشكل عام، Knowledge Asset هو مزيج بين سجل NFT وسجل دلالي. باستخدام SDK الخاص بـ dkg.js، ستكون قادرًا على تنفيذ عمليات CRUT لـ Knowledge Asset (إنشاء، قراءة، تحديث، تحويل).
النهائية/الاكتمال النهائي للحالة
بالنسبة لآلية تشبه قواعد البيانات الموزعة، تستخدم OriginTrail Decentralized Knowledge Graph آلية نسخ وتحتاج إلى آلية للتوصل إلى توافق على حالة Knowledge Asset المعرفة على الشبكة. وفي OriginTrail DKG، يتحقق الاتساق عبر سلسلة بلوك تشين منسقة، حيث تستضيف هذه السلسلة إثبات حالة Knowledge Asset، إضافةً إلى معلومات النسخ/التقديم التي تأتي من عقد DKG. وهذا يعني أن تحديثات Knowledge Asset الحالية يتم قبولها من عقد الشبكة (بطريقة مشابهة لكيفية قبول العقد لـ Knowledge Asset عند الإنشاء)، ويمكن استخدام جميع عمليات الحالة التي تم قبولها.
تمر حالة Knowledge Asset بثلاث مراحل:
- LATEST: تمثل حالة Knowledge Asset التي تنتظر التحديث، بانتظار تقديم عقد/عُقد DKG. بمجرد استلام التقديم، تنتقل الحالة إلى LATEST_FINALIZED.
- LATEST_FINALIZED: الحالة المُرسلة حديثًا والمقبولة من الشبكة.
- HISTORICAL: أي حالة تم إنجازها سابقًا يمكن تحديدها عبر تجزئة حالتها.
ما هو RDF؟
إطار توصيف الموارد (RDF) هو نموذج معياري من W3C، يهدف إلى تمثيل البيانات الخاصة بالأشياء المادية والمفاهيم المجردة (الموارد). إنه نموذج يعبر عن العلاقات بين الكيانات بصيغة رسومية/مخططية.
تقدم مخططات/أنماط RDF آلية لوصف الموارد ذات الصلة وعلاقاتها. وهي تشبه لغات البرمجة الموجهة نحو الكائنات، ولكنها تتميز بأنها تصف السمات على هيئة فئات موارد. يتيح RDF الاستعلام عبر لغة الاستعلام SPARQL.
ما هو UAL؟
Universal Asset Locators هي مُعرّفات يمكن امتلاكها لـDKG، مشابهة لـ URL التقليدي في الويب. تتبع UAL معيار DID URL، وتستخدم لتحديد وتحديد موقع Knowledge Asset محدد داخل مخطط المعرفة اللامركزي لـOriginTrail (DKG). تتكون UAL من 5 أجزاء:
- مسند did (مُعرّف لامركزي)
- مسند dkg (مخطط معرفة لامركزي)
- معرّف بلوك تشين (otp:2043 = OriginTrail NeuroWeb Mainnet）
- عنوان بلوك تشين (مثل عنوان عقد NFT الذكي المرتبط بالأصل ذي الصلة)
- مُعرّف خاص بالعقد، مثل معرّف توكن NFT
- مكونات الاستعلام والقطع/الأجزاء
على سبيل المثال، قد يبدو UAL كما يلي:
did:dkg:otp:2043/0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630/318322
يشير هذا UAL إلى مخطط معرفة لامركزي على الشبكة الرئيسية (mainnet)، وعنوان بلوك تشين الخاص به هو 0x5cac41237127f94c2d21dae0b14bfefa99880630، بينما يكون معرّف التوكن هو 318322.
اقتصاد التوكن
تم إصدار التوكنات في عام 2018، بإجمالي 500,000,000 توكن. حاليًا يوجد منها في التداول 402,324,425 بنسبة تداول 80%. سعر العملة حاليًا حوالي 0.83 دولار أمريكي. أعلى نقطة في دورة الهبوط/الصعود كانت عند 3.863 دولار (2021-11-02)، والآن أيضًا وصلت إلى أدنى مستوى تقريبًا 0.2، أي أنها تضاعفت 4 مرات.
في توزيع التوكنات، حصل معظم التوكنات على المستثمرين بنسبة 50%، والمؤسسون 18%، وتطوير المشروع 20%، والفرق/المستشارون 5%، والسيولة 5%، أي أنه بالإضافة إلى منح المستثمرين 50%، فإن الـ50% المتبقية أيضًا مملوكة لفريقهم، لذلك طريقة توزيع الدِق متشابهة/تواجه بعض الإشكالات.
لخصًا أخيرًا لهذا المشروع: يمكن اعتباره مشروعًا يغوص بعمق في مخططات المعرفة داخل عالم البلوك تشين. لكننا نعرف أنه في web2 توجد بالفعل العديد من شركات مخططات المعرفة؛ الفكرة جديدة بالفعل، لكن من حيث القيمة التطبيقية الفعلية فهي حاليًا محدودة نسبيًا. كما أنه يقع ضمن مجال البيانات الضخمة: حتى يكون له دور، يجب أن يتحقق تكامل/تواصل البيانات الضخمة عبر كامل الصناعة، وأن يتم استخراج قيمة البيانات وتشكيل مخطط معرفة بناءً عليها. هذا يتطلب طاقة تراكمية/قوة دفع صناعية، وليس شيئًا يمكن إنجازه بين ليلة وضحاها، لكن ربما عندما تتراكم الأمور يحدث اختراق فجائي، مثل chatgpt.
ثم إن الجهة المطورة للمشروع بدأت أيضًا في 2017، وقد ظلت حتى الآن تقوم بتبديل المسارات/القطاعات إلى أحدث ما هو متاح. وقد أصدرت مؤخرًا whitepaper 3.0، وانتقلت إلى مجال الذكاء الاصطناعي؛ ومن المعرفة إلى الذكاء الاصطناعي يبدو الانتقال منطقيًا. كما أنها تظهر كثيرًا في الأخبار حول تعاونها مع بعض شركات مستوى B2B. لذلك فـالأساسيات الخاصة بالمشروع جيدة. صحيح أن توزيع التوكنات كان مركزًا بعض الشيء، لكن بعد كل هذه السنوات من التصفيات/تنقية السوق أصبح الوضع أفضل. أما بالنسبة لاستراتيجية التوكنات فتبقى مذكورة داخل المجموعة/الفضاء (星球). #内容挖矿