تستكشف شبكة Mira اتجاهًا مثيرًا للاهتمام — استخدام طريقة لامركزية لحل مشكلة الثقة في الذكاء الاصطناعي. خاصة في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية التي تتطلب دقة عالية، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية تكون عرضة جدًا لمخاطر النقطة الواحدة.

فكرة Mira مختلفة. لقد أنشأوا طبقة ثقة لامركزية، والجوهر هو تقسيم مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى عدة بيانات مستقلة، ثم يتم التحقق منها وتأكيدها بواسطة عدة عقد ذكاء اصطناعي مستقلة. والفائدة من ذلك واضحة — فخطأ نموذج واحد لن ينهار النظام بأكمله، بل يتم ضمان موثوقية المخرجات من خلال الإجماع الموزع. في سيناريوهات مثل القرارات المالية والتشخيص الطبي، يمكن لهذا الآلية المتعددة للتحقق أن تعزز بشكل كبير من مستوى الأمان.