Fetch AI (FET) とは？

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AI（人工知能）が自動でデータを収集・分析し、ユーザーに最適なサービスを提供するプラットフォーム

• 2020年には、2000億個のIoT（Internet of Thing）デバイスがつながり、コミュニケーションするようになると言われている。一方で、それらのIoTデバイスを安全にシームレスにつないで、コミュニケーションを行う方法はまだ確立されていない
• Fetch AIは、ブロックチェーン技術を基盤として世の中のIoTデバイスの情報を集め、自動で売買して分析し、各ユーザーに最も適した情報をAIで自動的に提供できるプラットフォームの構築を目指している
• イーサリアムをベースとしたブロックチェーンである
• 具体的には、AIに当たる自律型エージェント(AEA)、オープン経済フレームワーク(OEF)、Fetch Smart Ledgerという３つの技術を用いてこれを実現する
• Fetch AIの技術が実現すると、例えば旅行をする際にも、航空券やホテル、タクシーの手配などを個々に行う必要がなくなり、AIが自動的に最適なソリューションを提供することができる

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あらゆるデータを売買できるようになる

• AIを活用することで、データを集めて、分析し、インサイトを出すことができるため、データ自体に大きな価値が生まれる。例えば、車のワイパーとウォッシャーの動きから、路面の状況や天気を予測することができる。
• ユーザーはFetch AIを通じて、デバイスのデータを売買することができるようになり、これまで価値として見られていなかったあらゆるデータが価値を持つようになる
• こうしたデータの取引は、Fetch Tokenを通じて行われ、取引が行われるほど、Fetchのエコノミーは拡大することとなる

AIが自動で必要なデータを集め、分析し、必要な情報を提供してくれる

• 現在でも、情報はいたるところに溢れているが、それらのデータを組み合わせて価値ある情報を抽出する作業は、人の手によって行われている
• Fetch AIでは、世の中にあふれるデータの中から、機械学習を活用して自動で必要なデータを抽出・分析し、各ユーザーにとって価値ある情報を提供することができる

自動で学習する自律型エージェント(AEA)を提供

• AEAは、Autonomous Economics Agentsの略であり、世の中に分散するデータをつなぎ合わせ、自動で学習し、インサイトを提供するAIである。仮想通貨を用いることで、データの交換、分析、提供を可能にする
• 従来のように、人間が必要なデータを抽出して、分析等を行うのではなく、AEAというエージェントが自律的に学習・行動することがポイント

オープン経済フレームワーク(OEF)でデータ処理を効率化

• AEAはデータを処理することができるが、元となるデータの中から意味があり、必要とされるデータを抽出する必要があある。OEFは、データに対して地理的位置と経済的な位置を決定し、AEAがより効率的にデータを収集、分析、提供することを可能にする

独自の分散型台帳Fetch Smart Ledgerを採用

• Fetch Smart Ledgerは、複数のブロックチェーンを持つ分散型台帳（DLT）である。通常のブロックチェーンと異なり、複数のチェーンを同時に処理（並列処理）することができるため、取引処理の負荷を分散し、より多くの取引をさばくことができる
• またFetech Smart Ledgerでは、UPoW(Useful Proof of Work)と呼ばれる独自の承認アルゴリズムを採用。これは通常のPoWに加え、ブロック承認ができなかったマイナーでも他の規模の小さな計算・承認処理が行える仕組みである。UPoWでは、処理能力（マイニング能力）の低いデバイスであってもマイニング報酬が得られるため、消費電力の消費を抑えることができる

Humayun Sheikh (CEO, Co-founder)

• AlphaGoをつくったことで有名なDeepMind社の創業者兼投資家。その他にも、機械学習とAIを用いたスタートアップitzMeとuVueの創業者兼CEOを務めた実績を持つ
• パキスタンのNED工学技術大学電気電子工学科卒

Toby Simpson (CTO, Co-founder)

• Humayunと同じ元DeepMind社のHead of Software Design。Defcon5, Creatures等のビデオゲームのディレクターでもある。

• 2019/2 Binance Launchpad第2弾としてICO を行い、$6Mを調達
• 2019/3 BinanceでFetch.AI（FET）の取引が開始、ICOの価格から4倍に高騰
• 2020/1 大学と共同で機械学習によるエネルギー使用の最適化を目指す実験を開始