На фоне расцвета AI-проектов в области Web3, CAILA выделяется своей уникальной перспективой, демонстрируя совершенно иной путь развития. В то время как большинство AI-проектов на рынке все еще сосредоточены на разработке моделей, функциях диалога или спекулятивных приложениях, CAILA уже достигла глубокой интеграции AI с реальными данными, используя инновационную архитектуру AI + DePIN + Weather Intelligence, стремясь выявить новую ценность интеллектуализации данных в экосистеме Web3.

Ядро CAILA не ограничивается простым предоставлением услуг по прогнозированию погоды, а строит интеллектуальный интерфейс, соединяющий физический мир и блокчейн. На протяжении долгого времени интеграция данных реального мира в блокчейн оставалась техническим узким местом Web3, особенно когда речь идет о физических данных, таких как геолокация, метеорологические условия и экологические показатели. Инновация CAILA заключается в способности преобразовывать эти разрозненные офлайн-данные в потоки данных в реальном времени, которые могут быть непосредственно использованы смарт-агентами на блокчейне, финансовыми протоколами и системами бизнес-решений.

С точки зрения технической архитектуры, система CAILA может быть разделена на три ключевых уровня:

Сначала идет уровень сбора данных, то есть физическая инфраструктура DePIN. Этот уровень основан на сети метеостанций Marco, развернутой Nubila, и создает распределенную систему датчиков, способную в реальном времени собирать различные параметры окружающей среды, такие как температура, влажность, интенсивность ультрафиолета, сила ветра и качество воздуха. Это фактически представляет собой первую масштабируемую развернутую децентрализованную сеть аппаратного мониторинга погоды в области Web3.

Во-вторых, это уровень интеллектуальной обработки, то есть уровень AI-агентов. На этом уровне семантический движок искусственного интеллекта выполняет динамический анализ и обработку данных, собранных в реальном времени, и может интеллектуально интерпретировать их в зависимости от потребностей пользователя, временных факторов, географического положения и другой контекстной информации.