NeuroNet

NeuroNet: Jaringan Pengiriman Model AI Terdesentralisasi

Kategori: DeCDN

Problem Statement

Developer dan AI Agent menghadapi hambatan "Cold Start" yang signifikan karena harus mendownload Large Language Models (LLMs) berukuran besar (5GB-50GB) dari centralized server yang jauh. Hal ini menyebabkan kecepatan download yang lambat, high latency, dan single point of failure, terutama bagi user di wilayah dengan konektivitas terbatas seperti Asia Tenggara.

Solusi

NeuroNet adalah DePIN "Hot Storage" yang mengubah hardware consumer (laptop, desktop) menjadi Edge Caching Network berkecepatan tinggi, dengan menyimpan (caching) model AI populer di node terdekat, NeuroNet memungkinkan AI Agent untuk mendownload "otak" (model) mereka melalui kecepatan LAN/ISP lokal, mengurangi waktu setup hingga 90% dibandingkan server cloud terpusat.

Arsitektur Sederhana

Sistem ini beroperasi tanpa server pusat manajer, menggunakan model "Trust-Weighted Edge Selection" di sisi klien:

Catatan: klien dalam hal ini adalah pengguna neuronet SDK

1. Discovery (On-Chain): Klien (AI Agent) meminta daftar node aktif dari Smart Contract Registry di Sepolia.

2. Benchmark (Off-Chain): Klien melakukan "Ping Race" ke node-node tersebut secara real-time untuk mengukur latency.

3. Selection (Algoritma): Klien memilih node terbaik menggunakan rumus: Skor = (1/Latency) * Reputation.

4. Delivery (P2P): File model AI dikirim langsung dari Node ke Klien (melalui Hot Storage Cache (CDN) atau Persistent Storage).

Komponen DePIN yang Digunakan

NeuroNet membangun protokol Layer-1 DePIN sendiri dengan komponen berikut:

1. Physical Infrastructure (Off-Chain): Edge Compute Nodes: Custom Node Machine (berbasis Fastify/TypeScript) yang dijalankan oleh komunitas di device mereka sendiri. Node ini mendeteksi file AI (ex: .safetensors) dan menyediakan bandwidth serta storage.

2. Decentralized Coordination (On-Chain): Smart Contract Registry: Menggantikan database admin terpusat. Kontrak ini menyimpan daftar node aktif, reputation score (Bukti Uptime), dan metadata geografis secara immutable.

3. Client Side Logic: Trust-Weighted Selection Algorithm: Logika penentuan rute berjalan di device user (melalui SDK Python), bukan di server pusat, memastikan desentralisasi penuh dan ketahanan terhadap sensor.

Integrasi Blockchain (EVM & Rencana TON)

Saat Ini: Menggunakan Sepolia (EVM) untuk Registry dan Smart Contract guna kompatibilitas dengan development tools saat ini.

Rencana Kedepan: Settlement layer akan menggunakan token simulasi wPINGO (Wrapped PinGo) yang dirancang untuk dijembatani (bridge) ke ekosistem TON agar kompatibel dengan infrastruktur pembayaran PinGo.

Langkah Selanjutnya (Next Steps)

• Integrasi PinGo: Memungkinkan PinGo Mining Machine yang ada untuk menjalankan software NeuroNet guna mendapatkan dual-rewards.

• Mainnet Launch: Migrasi smart contract ke EVM L2 seperti Base Mainnet atau penulisan ulang ke bahasa Tact untuk peluncuran di TON.

• Fitur Storage Pinning: Implementasi penuh fitur berbayar bagi developer AI untuk "pin" model mereka secara permanen di node tertentu (DeStorage).

• Rilis NeuroNet Public SDK: Menerbitkan library pip install neuronet agar dapat diakses dengan mudah oleh komunitas global AI developer.