Trong lĩnh vực blockchain, nơi thông tin được mã hóa và phân phối dưới dạng chuỗi băm cùng với địa chỉ, Bubblemaps đã và đang sử dụng công cụ “kính lúp trực quan hóa” của mình để biến những dòng số liệu dường như hỗn loạn này thành bản đồ kho báu được đánh dấu bằng bong bóng. Công cụ trực quan hóa thông minh trên chuỗi này không chỉ muốn trở thành một công cụ phân tích dữ liệu thông thường mà còn muốn trở thành “dịch giả dữ liệu” cho tất cả những người chơi trong hệ sinh thái Web3.

Công cụ của Bubblemaps sử dụng kích thước của bong bóng, màu sắc và sự phân cụm để chỉ ra ai đang tương tác với token và tiết lộ những bí mật mà mạng lưới tài trợ ẩn chứa. Bubblemaps không chỉ cung cấp “báo cáo dữ liệu” mà còn tạo ra một “vũ trụ bong bóng blockchain đang thở”. Thách thức của dữ liệu blockchain không phải là không đủ thông tin mà là không thể hiểu được. Trong khi biểu đồ K-line của các sàn giao dịch chỉ cho bạn thấy biến động giá và danh sách địa chỉ trong các trình khám phá khối giống như một chuỗi mật khẩu ngẫu nhiên.

Để giải quyết vấn đề này, Bubblemaps tạo ra một công cụ trực quan hóa bong bóng. Công cụ này hoạt động như một ảo thuật gia “tô màu và nhóm” dữ liệu, biến dữ liệu blockchain thô thành biểu đồ bong bóng động. Kích thước của bong bóng đại diện cho số lượng token nắm giữ, màu sắc cho thấy mối quan hệ cụm và các kết nối giữa các bong bóng ẩn chứa bí mật về dòng chảy của tiền.

Ví dụ, khi kiểm tra phân phối thực sự của một đồng MEME nhất định, các công cụ truyền thống chỉ cung cấp danh sách vài nghìn địa chỉ. Trong khi đó, Bubblemaps trực tiếp vẽ một biểu đồ phân phối bong bóng, giúp người dùng nắm bắt tình hình một cách trực quan.

Bubblemaps không chỉ dừng lại ở việc cung cấp công cụ mà còn tạo ra một hệ sinh thái nơi cộng đồng có thể trở thành “đội điều tra dữ liệu”. Token $BMT của Bubblemaps đóng vai trò là “pin kính lúp” cho các điều tra viên dữ liệu, hỗ trợ Intel Desk – một lớp cộng tác điều tra trên chuỗi do cộng đồng dẫn dắt.

Sử dụng $BMT, người dùng có thể khởi tạo “nhiệm vụ điều tra” để khám phá sâu hơn các thông tin về các địa chỉ và giao dịch. Quá trình điều tra trở nên minh bạch và cộng đồng có thể tham gia vào quá trình này một cách tích cực.

$BMT không chỉ là một token thông thường mà còn là nhiên liệu cho hệ sinh thái của Bubblemaps. Càng có nhiều người sử dụng công cụ của Bubblemaps, các cuộc điều tra cộng đồng trở nên tích cực hơn và công cụ trực quan hóa của Bubblemaps càng trở nên thông minh hơn.

Tầm nhìn tương lai của Bubblemaps là tạo ra một “thế giới blockchain minh bạch” nơi mọi người đều có thể hiểu dữ liệu blockchain một cách dễ dàng. Mọi người sẽ không còn phải lo lắng về địa chỉ băm mà có thể trực tiếp nhìn thấy phân phối bong bóng của token, mạng lưới tài trợ và các điểm rủi ro tiềm ẩn.

Bubblemaps không chỉ muốn trở thành “độc quyền phân tích trên chuỗi” mà còn muốn làm cho “trực quan hóa dữ liệu” trở thành một khả năng cơ bản của Web3. Điều này sẽ giúp cho việc sử dụng và hiểu dữ liệu blockchain trở nên phổ biến như việc sử dụng ứng dụng bản đồ hiện nay.

rốt cuộc, cái được minh bạch không phải là dữ liệu本身 mà là cách làm cho dữ liệu có thể hiểu được. Điều này đòi hỏi sự đổi mới và phát triển liên tục của các công cụ như Bubblemaps để giúp mọi người có thể đọc và hiểu blockchain một cách dễ dàng.

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã áp dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo tiên tiến, gọi là mạng lưới thần kinh Bayes, để phân tích dữ liệu về các vi khuẩn đường ruột và khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người. Phương pháp này cho phép họ phát hiện ra các mô hình và mối liên hệ mà các kỹ thuật phân tích truyền thống không thể phát hiện một cách đáng tin cậy.

Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong một loạt các tình trạng sức khỏe. Sự đa dạng của chúng và sự phức tạp của các tương tác với cả hóa học của cơ thể và với nhau làm cho chúng rất khó nghiên cứu. Cơ thể con người chứa khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào, nhưng đường ruột chứa khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là các tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta.

Mặc dù vi khuẩn đường ruột thường được liên kết với tiêu hóa, chúng cũng ảnh hưởng đến một loạt các chức năng cơ thể. Chúng tồn tại trong sự đa dạng rộng lớn và tạo ra hoặc sửa đổi nhiều hợp chất hóa học được gọi là chất chuyển hóa. Các chất chuyển hóa này hoạt động như các phân tử tín hiệu, đi qua cơ thể và ảnh hưởng đến các hệ thống như miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.

Tuy nhiên, vẫn còn thách thức lớn trong việc hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đang chỉ bắt đầu hiểu được loại vi khuẩn nào tạo ra chất chuyển hóa của con người và làm thế nào các mối quan hệ này thay đổi trong các bệnh khác nhau. Bằng cách lập bản đồ chính xác các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến, hệ thống VBayesMM, để phân tích dữ liệu. Hệ thống này tự động phân biệt các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất chuyển hóa từ số lượng lớn các vi khuẩn ít liên quan, đồng thời thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán.

Khi được thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư, phương pháp này đã liên tục vượt trội so với các phương pháp hiện có và xác định các gia đình vi khuẩn cụ thể phù hợp với các quá trình sinh học đã biết. Điều này mang lại sự tự tin rằng hệ thống này phát hiện ra các mối quan hệ sinh học thực sự chứ không phải là các mẫu thống kê không có ý nghĩa.

Mặc dù hệ thống được tối ưu hóa để đối phó với khối lượng phân tích nặng, việc khai thác các tập dữ liệu lớn vẫn đi kèm với chi phí tính toán cao. Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, rào cản này sẽ trở nên ít quan trọng hơn.

Các hạn chế hiện tại bao gồm việc hệ thống có lợi khi có nhiều dữ liệu về vi khuẩn đường ruột hơn là về các chất chuyển hóa mà chúng tạo ra. Khi dữ liệu về vi khuẩn không đủ, độ chính xác giảm. Ngoài ra, VBayesMM giả định rằng các vi khuẩn hoạt động độc lập, nhưng trên thực tế, chúng tương tác theo nhiều cách phức tạp.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch làm việc với các tập dữ liệu hóa học toàn diện hơn để bắt toàn bộ phạm vi sản phẩm của vi khuẩn, mặc dù điều này tạo ra thách thức mới trong việc xác định hóa chất đến từ đâu. Họ cũng nhằm mục đích làm cho VBayesMM mạnh mẽ hơn khi phân tích dân số bệnh nhân đa dạng, kết hợp mối quan hệ ‘cây gia đình’ của vi khuẩn để đưa ra dự đoán tốt hơn và giảm thời gian tính toán cần thiết cho phân tích.