Künstliche Intelligenz-Aufgaben scheitern oft, wenn Rechenleistung und Informationsspeicherung durch große Distanzen getrennt sind. Um dieses Problem zu lösen, überbrückt @swan_chain die Lücke, indem dezentrale GPU-Ressourcen direkt mit den Informationen auf Filecoin verbunden werden. Dadurch können Machine Learning-Modelle genau dort trainiert werden, wo die Informationen bereits vorhanden sind, was die Notwendigkeit teurer Datenübertragungen vollständig eliminiert. Dieser lokalisierte Ansatz wird absolut unerlässlich für jede Operation, die massive Datensätze verwaltet, die in Petabytes gemessen werden.