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MIRA Network est apparu comme une nouvelle catégorie d'infrastructure blockchain qui combine intelligence artificielle, information numérique et technologies décentralisées. Il a la capacité de générer des informations d'IA qui sont à la fois vérifiées et fiables simplement en utilisant le consensus blockchain pour vérifier si les résultats de l'IA sont corrects, fiables et alignés avec la réalité factuelle.
MIRA Network fonctionne comme une couche d'infrastructure de vérification pour l'IA, ce qui signifie que les systèmes d'IA peuvent soumettre leur sortie au réseau où des validateurs décentralisés évaluent et confirment l'exactitude des informations avant qu'elles ne soient finalisées.

Avec l'évolution de la technologie blockchain, une forte demande pour des plateformes qui combinent automatisation, évolutivité et utilité dans le monde réel a été créée, c'est pourquoi de nombreux utilisateurs de crypto commencent à examiner de près le Fabric Protocol comme un écosystème prometteur à adopter.
ROBO représente à sa base, un changement vers une infrastructure blockchain intelligente conçue pour soutenir des processus automatisés, des applications décentralisées et des économies numériques qui fonctionnent avec un minimum de friction.
Les interactions traditionnelles avec la blockchain nécessitent souvent que les utilisateurs ou les développeurs déclenchent manuellement des actions, gèrent plusieurs outils ou s'appuient sur des services centralisés pour automatiser le flux de travail. L'objectif de ROBO est d'intégrer une logique automatisée et une exécution de style robotique dans l'environnement blockchain.

L'expansion rapide de l'intelligence artificielle et des technologies décentralisées a créé un défi majeur pour le monde numérique :
Comment les informations produites par des machines peuvent-elles être fiables???
Le réseau MIRA a été construit pour répondre à ce défi exact en créant une couche de vérification décentralisée pour l'intelligence artificielle. Tout a commencé au début de 2020, lorsque les développeurs et les chercheurs ont reconnu un problème croissant : les modèles d'IA qui étaient capables pouvaient également être susceptibles de générer des informations incorrectes, biaisées ou fabriquées souvent appelées "hallucinations d'IA" ce qui a rendu difficile pour les organisations et les utilisateurs de faire pleinement confiance aux systèmes automatisés.