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Análisis de la evolución de la arquitectura de computación de IA mediante un modelo de siete capas que abarca hardware, redes neuronales, gestión de contexto, agentes y desarrollo del ecosistema.

Investigación sobre el perfilado de modelos de IA para optimizar la descarga de cálculo en sistemas heterogéneos de IA en el edge para redes 6G, centrándose en la predicción de recursos y la planificación de tareas.

Este artículo presenta las máquinas oráculo de IA, que extienden las Máquinas de Turing con Oráculo usando modelos de IA como LLMs, LRMs y LVMs para mejorar la resolución de problemas, control y confiabilidad en computación inteligente.

Un marco teórico para cuantificar el esfuerzo computacional de la IA, permitiendo una evaluación de rendimiento estandarizada y modelos de fiscalización conscientes de la energía en diversas arquitecturas de hardware.

Análisis de cómo las tecnologías blockchain e inteligencia artificial pueden mejorar la seguridad, automatización y rendimiento en sistemas y aplicaciones del Internet de las Cosas.

AIArena es una plataforma descentralizada de entrenamiento de IA basada en blockchain que democratiza el desarrollo de IA mediante mecanismos de incentivos en cadena, garantizando recompensas justas y colaboración transparente.

Análisis exhaustivo de mecanismos de consenso distribuido para sistemas autónomos conectados, centrado en soluciones basadas en DAG para desafíos de redes inalámbricas.

Investigación sobre la tokenización de capacidad computacional de drones y eVTOL como Activos del Mundo Real mediante blockchain para crear Redes de Capacidad Computacional de Baja Altitud colaborativas para servicios urbanos.

Un marco híbrido de IA que combina zkML para privacidad y opML para eficiencia, abordando desafíos computacionales y de privacidad en servicios de IA basados en blockchain.

Análisis integral del marco Tríada Secure-Tech que integra Blockchain, IA e IoT para mejorar la seguridad, eficiencia y rentabilidad de los sistemas de voto electrónico.

Análisis de disparidades de eficiencia en tokenización en más de 200 idiomas que revela inequidades computacionales sistemáticas en sistemas de IA multilingües.