[SPA] Un Buceo en la Criptomoneda con foco en Datos, Vectorspace AI (VXV)

Mientras los “datos” pueden ser el nuevo petróleo, el “conjunto de datos” (del inglés, “datasets”) es la gasolina refinada que impulsa cada operación de aprendizaje automático (del inglés, “Machine Learning”) e inteligencia artificial.

Antes que empiezes tu buceo en VXV, es posible que desees saber más usando estos enlaces introductorios:

“El Anuncio de Dexametasona Podría Haber Hecho Una Fortuna Para Los Fondos de Cobertura”, publicado por Alpha Week
[Dexamethasone Announcement Could Have Made Hedge Funds A Fortune]

“Generando y visualizando el alfa con los conjuntos de datos de Vectorspace AI y Canvas”, publicado por Elastic (NYSE: ESTC)
[Generating and visualizing alpha with Vectorspace AI datasets and Canvas]

AMA (Ask Me Anything) del Reddit en r/askcience

3 Empresas Genuinas de Inteligencia Artificial + Cripto
[3 Genuine Artificial Intelligence + Crypto Companies]

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Más sobre VXV en Medium.com

Cómo Obtener y Hacer Trading con VXV — Un Guía Paso a Paso [ENG]

Ahora empecemos el buceo:

Nombre: Vectorspace AI
Símbolo: VXV
Sitio web: https://vectorspace.ai

Antecedentes, experiencia y trayectoria del equipo:

Somos un equipo con una amplia experiencia en ciencia, tecnología y mercados financieros.

Somos ingenieros veteranos de software, fundadores científicos y técnicos. Trabajamos en el área de algoritmos especializados en ML/AI para ciencias de la vida y los mercados financieros.

Aquí tenemos algunas referencias que pueden ayudar durante cualquier proceso de diligencia debida sobre Vectorspace AI:

- Hicimos un AMA sobre inteligencia artificial en reddit.com/r/AskScience, que tiene 16 millones de suscriptores: https://www.reddit.com/r/askscience/comments/9k5i8u/askscience_ama_series_were_team_vectorspace_ai/

- Llevamos en la industria de la inteligencia artificial desde 1994, cuando estábamos trabajando en Genentech ejecutando algoritmos de reconocimiento de patrones. Antes de eso, creamos motores de búsqueda que tienen sus raíces en la inteligencia artificial.
Referencia: “No Más Ignorada: Karen Sparck Jones, Quien Estableció la Base para los Motores de Búsqueda”
[Overlooked No More: Karen Sparck Jones, Who Established the Basis for Search Engines]
https://www.nytimes.com/2019/01/02/obituaries/karen-sparck-jones-overlooked.html
“Las ideas que escribió ahora se están poniendo en práctica, a medida que la investigación en inteligencia artificial se vuelve más frecuente”.

- En la industria de la bioinformática, inventamos nuevos sistemas y patentamos productos comerciales que ayudaron a encontrar conexiones ocultas entre genes, justo después de la secuenciación del genoma humano. Esto implicó en el reconocimiento y la predicción de patrones (un pilar de AI/ML). Esto fue cuando la ‘Ciencia de datos’ no existía y todos la llamaban de ‘Minería de datos’ y ‘Descubrimiento de conocimiento’, también conocido como inteligencia artificial.

- En la industria de la bioinformática, nuestro grupo trabajó con Rob Tibshirani y Trevor Hastie, ambos figuras de primer nivel en estadística y minería de datos (inteligencia artificial):

https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Tibshirani

https://en.wikipedia.org/wiki/Trevor_Hastie

- Dado nuestro trabajo, fuimos invitados al Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, DOE y DOD, para trabajar en proyectos ‘especiales’ que estában 10 a 20 años delante de su tiempo, relacionados con el desarrollo de sistemas para encontrar conexiones ocultas entre genes que extendieron la vida humana y daño cromosómico relacionado con la radiación LET (radiación espacial), para el propósito de la biociencia espacial y la población futura de planetas habitables, relacionados con los viajes espaciales extendidos.

Seguimos trabajando en el área con Mina Bissell, directora de la división de ciencias de la vida en el laboratorio de Lawrence Berkeley durante 14 años y una renombrada científica: https://youtu.be/xukDIWFMU9Y

- Mientras estábamos en el laboratorio, tuvimos el privilegio de colaborar con Michael I.Jordan (maestro de Andrew Ng, que construyó la base de la inteligencia artificial de Google, usada por muchos como referencia) y David Blei, “abuelo” del LDA (“topic modeling”, inteligencia artificial relacionada a predecir topicos en el lenguaje humano).
Referencia: “Modelado estadístico de corpus biomédicos: minería de la Bibliografía del Centro Genético Caenorhabditis por genes relacionados con la esperanza de vida”
[“Statistical modeling of biomedical corpora: mining the Caenorhabditis Genetic Center Bibliography for genes related to life span”] — Blei DM, Franks K, Jordan MI y Mian IS. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1533868 — Min: 1:01:51 https://www.youtube.com/watch?v=28TefyYoAm4&t=3711s

En el pasado, hemos recaudado capital para más de una startup, incluidos $7,4 millones para la más grande, con 50 millones de MAUs y 250 millones de búsquedas por mes, además de realizar una exitosa disrupción del mercado de la música relacionado con Apple, Warner y EMI según nuestro trabajo descrito anteriormente aquí:
https://medium.com/startup-frontier/steve-jobs-made-warner-music-sue-my-startup-9a81c5a21d68

Más sobre nuestro trabajo:

‘Word2Vec se basa en un enfoque del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley’

https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/discussion/12349

Productos:

La forma más fácil de entender lo que hace Vectorspace AI, sería ir directamente al grano y observar un evento de la vida real, que resultó en una oportunidad de obtener ganancias con base en nuestros conjuntos de datos en tiempo real de NLP/NLU (Procesamiento y Comprensión de lenguajes naturales), conectado a lo que se llama ‘arbitraje de información’.

Nuestra plataforma, que incluye conjuntos de datos y productos que se pueden construir sobre ellos, permite la detección de relaciones conocidas y ocultas en los datos. Nuestros conjuntos de datos se pueden utilizar para agrupar entidades que tienen relaciones conocidas y ocultas con eventos externos, tendencias globales o noticias. Estos conjuntos de datos pueden representar redes de proveedores, empresas que trabajan con medicamentos similares o cualquier entidad que pueda tener una latente relación simbiótica, parasitaria o simpática con otra entidad, evento o tendencia global.

Los ejemplos y estudios de casos se encuentran aquí:

https://vectorspace.ai/examples

“El Anuncio de Dexametasona Podría Haber Hecho Una Fortuna Para Los Fondos de Cobertura”, publicado por Alpha Week
[Dexamethasone Announcement Could Have Made Hedge Funds A Fortune]
https://www.alpha-week.com/dexamethasone-announcement-could-have-made-hedge-funds-fortune

“Generando y visualizando el alfa con los conjuntos de datos de Vectorspace AI y Canvas”, publicado por Elastic (NYSE: ESTC)
[Generating and visualizing alpha with Vectorspace AI datasets and Canvas]
https://www.elastic.co/blog/generating-and-visualizing-alpha-with-vectorspace-ai-datasets-and-canvas

Crea tu visualización a partir de uno de nuestros conjuntos de datos:
http://vectorspace.ai/vis/relationship-network

Agrupación de mapas de calor (heatmap clustering) en tiempo real:
https://vectorspace.ai/vis/heatmap/stocks-by-drugs.html

Agrupación de redes de relaciones ocultas:
https://vectorspace.ai/vis/clusters/v2/

Más detalles sobre nuestros productos:
https://vectorspace.ai/vis/heatmap/

Un ejemplo de como nuestros clientes hacen dinero con nuestro producto es un estudio de caso basado en la equidad de la aquisición de Celgene (CELG):
https://vectorspace.ai/assets/Vectorspace-NLP-Dataset-Use-Cases-v03.1.pdf

Modelo de ingresos:

Modelo de ingresos del VXV (con prueba matemática), slide 14:
https://vectorspace.ai/assets/VXV_Deck_External.pdf

https://vectorspace.ai/assets/VXV_Deck_External.pdf

(Cálculo de ingresos detallados: https://vectorspace.ai/assets/the-math.txt)

El diagrama de red del token de utilidad VXV es descrito en detalles aquí, slide 11:

https://vectorspace.ai/assets/VXV_Deck_External.pdf

El valor del VXV, el token de utilidad de Vectorspace:

Cuánto vale la red?

- Billones. Esto se debe a que somos una empresa de datos con un enfoque en los clientes que generan ingresos, que son empresas de gestión de activos de trillones de dólares, fondos y otras instituciones financieras. Nuestro trabajo es ayudarlos a ganar dinero ofreciendo una ventaja. Esto sucede en función de nuestro producto, conjuntos de datos de NLP/NLU bajo demanda que se actualizan a cada minuto y en función de los datos que elijen. Nuestro modelo de ingresos incluye detalles relacionados.

- También encontrarás nuestro diagrama de la red de transacciones de tokens en el deck que ilustra cómo se utiliza el token VXV. Esto incluye transaccionar las actualizaciones de los conjuntos de datos junto con nuestro hash del Data Pipeline Provenance, que controla el linaje de los datos (también conocido como procedencia). Saber de dónde provienen tus datos y saber cuán confiables son es extremadamente importante para las instituciones financieras, que dependen de ello para tomar decisiones de billones de dólares todos los días. Damos a las instituciones financieras una ventaja que, para ellas, vale miles de millones.

¿Por qué el token es valioso?

- El valor creado por nuestra comunidad, que incluye el equipo central, el equipo externo y los miembros contribuyentes de nuestra comunidad global, se traduce directamente en la valorización del token de utilidad VXV y como un vehículo de trading público y global.

- Los tokens de utilidad VXV no funcionan como una moneda o acción y comparten solo similitudes menores con, por ejemplo, créditos de Google Cloud, créditos de AWS o créditos de servicios públicos de WeWork, debido a que VXV tiene una función doble como vehículo de trading público en un mercado global abierto.

- Nuestros algoritmos y conjuntos de datos patentados de primer nivel, implementados en los mercados financieros, que permiten a los grupos de gestión de activos, fondos de cobertura e instituciones generar y capturar alfa (ventaja), solo pueden ser utilizados por un número limitado de clientes. En este negocio, es un requisito común de nuestros clientes de primer nivel evitar la saturación del mercado. Es como dar a todo el mundo exactamente las mismas armas. Esto significa que el valor del VXV está controlado por nuestros clientes, quienes también tomarán posiciones de largo plazo en VXV. Solo tiene sentido y está fuera de nuestro control.

- Para atender adecuadamente a nuestros clientes, hemos creado un mercado público que les permite adquirir bloques de VXV y superar a otros clientes si desean anteponerse al mercado con conjuntos de datos específicos. Esto sucede cuando se suscriben a servicios de primer nivel y los pagan adquiriendo y pujando por VXV en el mercado abierto. Una vez adquirida, la dirección de tu billetera se puede usar dentro de la red VXV para acceder a los servicios de primer nivel basados en la clave API habilitada para la billetera VXV. Estos servicios también incluyen el tracking del linaje de datos a través del hash del Data Provenance Pipeline (DPP).

- El crédito del token de utilidad VXV también funciona como un vehículo de trading público y global, que está disponible para ser adquirido, comprado y vendido entre cualquier persona, incluidos los especuladores, en los mercados de criptomonedas globales a través del exchange ProBit y pronto será uno o dos más exchanges. Esto significa que un agricultor en Kenia o un aldeano en Borneo puede adquirir VXV para acceder a un conjunto de datos en un minuto y revender VXV a una compañía de administración de activos de un billón de dólares al minuto siguiente a cambio de una “moneda JPM”, por ejemplo. Esto no es algo que controlamos.

- Tenemos planes para permitir que las máquinas (pipelines de ingeniería de datos locales en las ubicaciones de los clientes) realicen transacciones de VXV entre sí con el propósito de ‘minimizar la pérdida’, algo que es fundamental para usar el ML/AI de forma eficaz.

- En el caso de un evento de fusion y adquisición o inversión estratégica por parte de uno de nuestros clientes, empresas o inversionistas externos, el token de utilidad VXV será el activo más valioso que adquirirán relacionado con esta empresa, con base en lo que dijimos anteriormente. Esto es, si permitimos cualquier fusión y adquisición en primer lugar, por supuesto. Así es como hemos financieramente diseñado, estructurado y posicionado el Vectorspace AI.

Reddit:
https://www.reddit.com/r/VectorspaceAI/

Telegram:
https://t.me/joinchat/GrCYjA8rPgD8coAiEhRuBA

ERC20 etherscan y dirección del contrato:
https://etherscan.io/token/0x7D29A64504629172a429e64183D6673b9dAcbFCe

Cómo Obtener y Hacer Trading con VXV en exchanges:
https://medium.com/@492727ZED/vectorspace-ai-vxv-customer-on-boarding-instructions-61aff13b66a9

Chino: https://vectorspace.ai/assets/VXV-IDEX-on-boarding-CH.pdf

Socios y colaboradores:

S&P Global https://www.spglobal.com/en/

Amazon https://aws.amazon.com/

Microsoft https://www.microsoft.com/

WorldQuant https://www.worldquant.com/home/

Elastic (ESTC) https://finance.yahoo.com/quote/ESTC?p=ESTC

Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley https://www.lbl.gov

Biblioteca Nacional de Medicina (National Library of Medicine) https://www.nlm.nih.gov/pubmed

El Laboratorio Europeo de Biología Molecular (The European Molecular Biology Laboratory) https://www.embl.de

CERN — Organización Europea de Investigación Nuclear https://home.cern/

LCX https://www.lcx.com/

Trustology https://trustology.io/

Patentes, Artículos y Premios Seleccionados:

Artículos escritos por los fundadores:

Ganador del premio R&D100 — Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley
http://newscenter.lbl.gov/news-releases/2008/07/09/berkeley-lab-wins-four-2008-rd-100-awards

“Sistema y método para generar una red de relaciones”
[System and method for generating a relationship network] — K Franks, CA Myers, RM Podowski — Patente de EE. UU. 7,987,191, 2011
http://www.google.com/patents/US798719

“Análisis de relevancia entre termos para largos ficheros”
[Inter-term relevance analysis for large libraries]
https://patents.google.com/patent/US20030204496A1/en

“Hacer coincidir y recomendar videos y medios relevantes con los resultados individuales del motor de búsqueda”
[Matching and recommending relevant videos and media to individual search engine results]
https://patents.google.com/patent/US8037051B2/en

“Descubrimiento de medios y generación de listas de reproducción”
[Media discovery and playlist generation]
https://patents.google.com/patent/US8117185B2/

Sistema y método para resumir los resultados de búsquedas
[System and method for summarizing search results]
https://patents.google.com/patent/US20080154886A1/en

Descubrir y puntuar relaciones extraídas de listas generadas por humanos
[Discovering and scoring relationships extracted from human generated lists]
https://patents.google.com/patent/US8108417B2/en

“Modelado estadístico de corpus biomédicos: minería de la Bibliografía del Centro Genético Caenorhabditis por genes relacionados con la esperanza de vida”
[Statistical modeling of biomedical corpora: mining the Caenorhabditis Genetic Center Bibliography for genes related to life span] — Blei DM, Franks K, Jordan MI y Mian IS.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1533868

Un Motor de Búsqueda que Casi Piensa
[A Search Engine that Thinks, Almost]
https://newscenter.lbl.gov/2005/03/31/a-search-engine-that-thinks-almost

Redes Sociales

https://www.reddit.com/r/VectorspaceAI/
https://twitter.com/Vectorspace_AI
https://www.linkedin.com/company/vectorspace-ai
https://vectorspace.ai/press.html

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