DML（Decentralized Machine Learning）基础设施将应用于设备机器学习、区块链和联邦学习技术。它释放了未开发的数据使用，没有提取和处理机器学习的空闲处理能力。算法将由开发者社区通过市场来实现，从而产生来自外围的创新。
项目基础架构
无需数据提取的设备上机器学习
在单个设备中利用未利用的私有数据进行机器学习，同时保护隐私。
从外围释放创新
通过创建开发者社区和算法市场竞争来释放创新。
动态 | Aeternity将为分散网络创建高效且安全的命名系统:据Globenewswire消息，构建分散式应用程序的区块链开源公司?ternity今天宣布正式发布.chain，即正式的?ternity命名系统（AENS），它可以启用?ternity应用程序（ ?pp），用户可将任何区块链实体（包括帐户密钥和钱包地址，智能合约，oracle，状态通道和哈希）注册为人们可读的名称，从而为分散网络创建了高效且安全的命名系统。[2019/11/6]
连接数十亿设备的空闲处理能力
声音 | Peter Schiff：比特币近期上涨或与中国无关，为鲸鱼操纵价格:Euro Pacific Capital首席执行官、黄金忠实支持者Peter Schiff表示，比特币近期的大幅上涨可能与中国无关，也与任何基本面因素无关，而像是鲸鱼在市场操纵，希望吸引势头强劲的买家。通过提振疲软的加密市场，以便他们能以更高的价格抛售更多的比特币。（bitcoinist）[2019/10/29]
利用所有连接设备的处理能力来运行机器学习算法。
大规模参与机器学习培训
Faceter平台通过区块链技术提供更智能的监控摄像头:Faceter平台表示将通过增强面部识别，物体检测和实时视频分析，使监控摄像头变得“智能”。该平台表示他们是第一个为消费者提供去中心化监控系统的平台，其系统是由区块链平台上矿工的雾网络来提供动力。[2018/3/15]
创建算法培训者社区，以通过集体努力来改进算法。
多区块链的采用和互操作性
跨多链通信以实现与区块链无关的协议。
将权力归还给生态系统所有者
通过区块链和令牌化避免少数寡头的集中化和控制。
项目特点
在DML Algo Marketplace中搜索，请求和列出机器学习算法；
创建机器学习应用程序请求并选择相关的个人设备所有者进行私有数据访问；
将机器学习算法部署到智能设备中；
在DML App中以空闲处理能力运行机器学习算法；
从DML App提交机器学习结果（原始数据保留在设备中）；
生成汇总的机器学习预测分析报告；
DML令牌中的智能合约交易，用于机器学习模型。
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上线时间：2018-04-28
白皮书：https://decentralizedml.com/DML_whitepaper_31Dec_17.pdf
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