Alors que le domaine de l'IA dans Web3 voit une floraison de projets, CAILA se démarque par une perspective unique, montrant un chemin de développement complètement différent. Alors que la plupart des projets d'IA sur le marché se concentrent encore sur le développement de modèles, les fonctions de dialogue ou des applications spéculatives, CAILA a déjà réalisé une intégration profonde de l'IA avec les données du monde réel, adoptant une architecture innovante AI + DePIN + Weather Intelligence, visant à explorer la nouvelle valeur de l'intelligence des données dans l'écosystème Web3.

Le positionnement de base de CAILA ne se limite pas à un simple service de prévisions météorologiques, mais à la construction d’une interface intelligente qui connecte le monde physique avec la blockchain. Pendant longtemps, l’introduction de données du monde réel dans la blockchain a été un goulot d’étranglement technique pour le Web3, en particulier les données physiques telles que la localisation géographique, les conditions météorologiques et les indicateurs environnementaux. L’innovation de CAILA réside dans sa capacité à transformer ces informations hors ligne fragmentées en flux de données en temps réel qui peuvent être directement appelés par les agents on-chain, les protocoles financiers et les systèmes de prise de décision commerciale.

D'un point de vue architecture technique, le système CAILA peut être divisé en trois niveaux clés :

La première est la couche de collecte de données, qui est l’infrastructure physique DePIN. Cette couche s’appuie sur le réseau de stations météorologiques Marco de Nubila pour construire un système de capteurs distribués capable de collecter plusieurs paramètres environnementaux tels que la température, l’humidité, l’intensité des UV, le vent et la qualité de l’air en temps réel. Il s’agit en fait du premier déploiement à grande échelle d’un réseau matériel de surveillance météorologique décentralisé dans l’espace Web3.

Ensuite, il y a la couche de traitement intelligent, c'est-à-dire la couche des agents IA. À ce niveau, le moteur sémantique d'intelligence artificielle effectue une analyse et un traitement dynamiques des données collectées en temps réel, capable d'interpréter intelligemment en fonction des besoins des utilisateurs, des facteurs temporels, de la localisation géographique et d'autres informations contextuelles.