Суперкомпьютер — это высокопроизводительная система, включающая множество вычислительных узлов, объединённых высокоскоростными соединениями. Его основная задача — решать крайне масштабные числовые задачи, например моделирование погодных процессов, разработку лекарств, обучение искусственного интеллекта и выполнение криптографических вычислений, с которыми обычные компьютеры не справятся за ограниченное время. Суперкомпьютеры работают на основе параллельных вычислений: задачи делятся на небольшие части и обрабатываются одновременно. Для хранения данных используются высокоскоростные системы. Производительность таких систем обычно измеряют с помощью метрики FLOPS (floating-point operations per second — операций с плавающей запятой в секунду).

Машинное обучение с нулевым разглашением — это способ, при котором выводы моделей машинного обучения оформляются в виде доказательств, проверяемых без раскрытия исходных данных. Валидаторы могут подтверждать корректность результатов на блокчейне, не имея доступа к обучающим данным, параметрам модели или входным значениям. Благодаря фиксации модели и входных данных, а также созданию компактных доказательств, этот подход позволяет любому смарт-контракту быстро верифицировать результаты. Такой метод особенно эффективен для обеспечения конфиденциальности, управления рисками в DeFi, работы оракулов и предотвращения мошенничества в игровых приложениях.

Технологии безопасности на базе искусственного интеллекта — это комплекс методов, использующих искусственный интеллект и инженерные решения для защиты моделей, данных, пользователей и бизнес-процессов. В эти технологии входят обнаружение атак, защита конфиденциальности, проверка на соответствие требованиям и операционная изоляция. В криптовалютных и Web3-приложениях AI security широко применяется для управления рисками на биржах, предотвращения фишинга в кошельках, поддержки аудита смарт-контрактов и модерации контента. Это помогает снижать риски мошенничества и утечек данных.

Справедливая искусственная интеллектуальная система — это AI-системы, которые обеспечивают последовательные и объяснимые решения для разных групп и сценариев, минимизируя предвзятость, возникающую из обучающих данных и алгоритмов. Такой подход предполагает возможность аудита и проверяемости процессов. В сфере Web3 доверие усиливается за счет ончейн-записей и zero-knowledge proofs. Применение справедливого AI актуально для управления рисками, проверки идентичности и модерации контента.

Под мультиопытом в Web3 понимается модель взаимодействия, при которой пользователь может свободно работать на разных устройствах, в различных блокчейнах и децентрализованных приложениях, сохраняя целостность процесса. Основу мультиопыта составляют единый идентификатор и кошелек — они объединяют ключевые действия: вход, подтверждение подписи, получение уведомлений и просмотр активов. Для реализации такой модели применяются account abstraction, кроссчейн-протоколы, децентрализованные идентификаторы (DID) и решения для децентрализованного хранения данных. Эта архитектура объединяет мобильные, десктопные и AR/VR-среды, позволяя пользователям совершать транзакции, получать airdrop или управлять NFT без необходимости разбираться в устройстве блокчейн-инфраструктуры. Провайдеры сервисов поддерживают единый пользовательский опыт, используя открытые протоколы и каналы обмена сообщениями.