En el florecimiento de proyectos de IA en el ámbito de Web3, CAILA se destaca con una perspectiva única, mostrando un camino de desarrollo completamente diferente. Mientras que la mayoría de los proyectos de IA en el mercado aún se centran en el desarrollo de modelos, funciones de conversación o aplicaciones de naturaleza especulativa, CAILA ya ha logrado la Profundidad de la fusión de la IA con datos del mundo real, adoptando una arquitectura innovadora de IA + DePIN + Inteligencia Meteorológica, comprometida a descubrir un nuevo valor de inteligencia de datos en el ecosistema Web3.

La posición central de CAILA no se limita a un simple servicio de pronóstico del tiempo, sino que construye una interfaz inteligente que conecta el mundo físico con la blockchain. Durante mucho tiempo, introducir datos del mundo real en la blockchain ha sido un cuello de botella técnico que ha enfrentado Web3, especialmente en lo que respecta a datos físicos como la ubicación geográfica, las condiciones meteorológicas y los indicadores ambientales. La innovación de CAILA radica en su capacidad para convertir esta información dispersa fuera de línea en flujos de datos en tiempo real que pueden ser directamente utilizados por agentes en la cadena, protocolos financieros y sistemas de toma de decisiones comerciales.

Desde la perspectiva de la arquitectura técnica, el sistema CAILA se puede dividir en tres niveles clave:

Primero está la capa de recolección de datos, es decir, la infraestructura física DePIN. Esta capa se basa en la red de estaciones meteorológicas Marco desplegada por Nubila, estableciendo un sistema de sensores distribuidos que puede recopilar en tiempo real múltiples parámetros ambientales como temperatura, humedad, intensidad de radiación ultravioleta, fuerza del viento y calidad del aire. Esto representa, de hecho, la primera red de hardware de monitoreo meteorológico descentralizado desplegada a gran escala en el ámbito de Web3.

En segundo lugar, está la capa de procesamiento inteligente, es decir, la capa de agentes de IA. En esta capa, el motor semántico de inteligencia artificial realiza un análisis y procesamiento dinámico de los datos recopilados en tiempo real, siendo capaz de interpretar de manera inteligente según las necesidades del usuario, factores temporales, ubicación geográfica y otra información contextual.