JP2022506459A - エネルギー、計算、ストレージ、およびその他のリソースのスポットおよびフォワード市場における分散型台帳およびその他の取引の実行を自動化する機械およびシステムを改善する方法、並びにシステム - Google Patents
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Abstract
エネルギー、計算、ストレージ、およびその他のリソースのスポットおよびフォワード市場における分散型台帳およびその他の取引の実行を自動化する機械およびシステムを改善するためのシステム、方法、および装置が開示される。例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするロボティック・プロセス・オートメーション回路を含むことができる。複数の管理アプリケーションは、それぞれ、複数の金融機関のうちの別の１つに関連していてもよい。また、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善する人工知能回路を含んでもよい。
Description
本出願は、２０１８年１０月２９日に出願され、『METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES』と題された、米国特許仮出願第６２／７５１７１３号（代理人案件番号：SFTX-0003-P01）、２０１９年５月６日に出願され、『ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE』と題された、米国特許仮出願第６２／８４３９９２号（代理人案件番号：SFTX-0005-P01）、２０１９年３月１３日に出願され、『ROBOTIC PROCESS AUTOMATION ARCHITECTURE, SYSTEMS AND METHODS IN TRANSACTION ENVIRONMENTS』と題された、米国特許仮出願第６２／８４３４５５号（代理人案件番号：SFTX-0007-P01）、２０１９年５月５日に出願され、『ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE』と題された、米国特許仮出願第６２／８１８１００号（代理人案件番号：SFTX-0006-P01）、および、２０１９年５月５日に出願され、『ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE』と題された、米国特許仮出願第６２／８４３４５６号（代理人案件番号：SFTX-0008-P01）の優先系の利益を主張するものである。
本出願は、２０１９年５月６日に出願され、『METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES』と題された、国際出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３０９３４（代理人案件番号弁護：SFTX-0004-WO）の優先権の利益を主張し、その一部を継続するものである。国際出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３０９３４（代理人案件番号弁護：SFTX-0004-WO）は、２０１８年１２月３１日に出願され、『METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES』と題された、米国特許仮出願第６２／７８７２０６号（代理人案件番号： SFTX-0001-P01）、および２０１８年１０月２９日に出願され、『METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES』と題された、米国特許仮出願第６２／７５１７１３号（代理人案件番号：SFTX-0003-P01）の優先権の利益を主張する。
前述の各出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
機械や自動化されたエージェントが、データ収集、予測、計画、取引の実行など、市場活動にますます関与するようになる。これには、高速取引に使用されるような、ますます高性能なシステムも含まれる。そのため、市場参加者の効率、速度、信頼性などを向上させるなど、市場を実現する機械を改善する方法やシステムが求められる。
多くの市場では、中央集権型ではなく分散型の傾向が強まっており、ブロックチェーンのような分散型台帳、ピアツーピアの相互作用モデル、マイクロトランザクションなどが、中央集権型の当局や仲介者を介する従来のモデルに取って代わり、あるいは補完する。人間の参加者や自動化されたエージェントを含む多数の参加者の間で分散型取引を大規模に行うことを可能にする改良された機械が必要とされる。
暗号通貨をはじめとするブロックチェーンの運用では、増大するブロックチェーンに対して非常に大きなハッシュ関数を計算するなど、エネルギーを必要とする演算処理が増える。プルーフ・オブ・ワークやプルーフ・オブ・ステークなどを用いたシステムでは、ブロックチェーンに記録された取引に対する集団的な信頼を支える計算を行うために、コンピュータの処理能力を大規模に適用する「マイニング」が行われる。
例えば、非常に多くの相互接続を持つ大規模なニューラルネットワークが多数の入力に対して演算を行い、予測、分類、最適化、制御出力などの1つまたは複数の出力を生成するような場合である。
また、モノのインターネットやクラウドコンピューティングのプラットフォームの成長により、デバイス、アプリケーション、それらの間の接続が拡散し、サーバーなどのITコンポーネントを収容するデータセンターは、米国をはじめとする先進国のエネルギー消費量のかなりの部分を占める。
このような背景から、計算機資源を利用する際にはエネルギー消費が大きな要素となっており、エネルギー資源と計算機資源（あるいは単に「エネルギーと計算機」）が、インプット、アクティビティ、アウトプットなどの要求、購入、プロビジョニング、コンフィギュレーション、管理など、さまざまな観点から融合し始める。例えば、ナイアガラの滝のような大規模な水力発電所の近くに、ビットコインなどの暗号通貨の採掘を行うような大規模な計算資源の施設を配置するプロジェクトが行われる。
施設の所有者や運営者にとっての大きな課題は、施設の最適化に伴う不確実性であり、例えば、投入物のコストや利用可能性の変動（特に安定性の低い再生可能資源が関係する場合）、コンピューティングやネットワーキングリソースのコストや利用可能性の変動（ネットワークの性能が変動する場合など）に起因するものである。や、エネルギーおよび計算資源を適用できる様々な最終市場におけるボラティリティーや不確実性（暗号通貨のボラティリティー、エネルギー市場のボラティリティー、その他様々な市場における価格のボラティリティー、広範なアプリケーションにおける人工知能の有用性の不確実性など）などがある。
不確実性と変動性に対応して調整する、柔軟でインテリジェントなエネルギー・計算機設備、およびインテリジェントなエネルギー・計算機資源管理システムが必要とされる。例えば、データの収集、保存、処理、入力、資源、出力の自動構成、および設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットでの学習により、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、このような設備の様々な関連パラメータを最適化する機能を備えたシステムが必要とされる。
機械学習は潜在的に、自動化された市場を可能にする、または自動化された市場と相互作用する機械が、IoTデータ、ソーシャルネットワークデータ、およびその他の非伝統的なデータソースに基づくなど、理解を深め、エネルギー、計算、広告などのフォワード市場に参加するなど、予測に基づいて取引を実行することを可能にする。ブロックチェーンと暗号通貨は、様々な自動化された取引をサポートする可能性があり、ブロックチェーンとAIが交差することで、根本的に異なる取引インフラを実現できる可能性がある。エネルギーがますます計算に使われるようになると、利用可能なエネルギー源をストレージ、計算、ベースタスクの間で効率的に配分するマシンが可能になる。これらの概念およびその他の概念は、本明細書で開示される方法およびシステムによって対処される。
本発明は、市場の参加者のために、効率、速度、信頼性など、市場を実現する機械を改善する方法とシステムを提供する。
本発明は、人間の参加者や自動化されたエージェントを含む多数の参加者の間で、大規模な分散型取引を可能にする改良された機械を提供する。
本明細書に記載されている取引には、政府が支援する不換通貨、暗号通貨、トークンまたはポイント（航空会社、ホスピタリティプロバイダー、その他多くのビジネスが提供するロイヤリティポイントやリワードポイントなど）など、さまざまな形態の通貨を使用した金融取引が含まれる場合がある。また、取引は、資源の交換を伴う現物取引を含む、価値の交換を伴う広範な他の取引を包含すると理解されてもよい。取引には、通貨と現物資源の交換を含む、さまざまな種類の通貨の交換が含まれる。交換される資源には、商品、サービス、計算機資源、エネルギー資源、ネットワーク帯域幅資源、天然資源などがある。また、取引には、人間であってもよいし、状況によっては、知的な（例えば、AIベースのエージェント）などの他の消費者であってもよい、商品、サービスなどの消費者など、取引の見込み相手による、注意リソースを含むものも含まれてもよい。
コンピューティング、ネットワーキング、タスクのためのエネルギーの最適化
コンピューティング、ネットワーキング、タスクのためのエネルギーの最適化
実施形態では、計算タスク、ネットワークタスク、エネルギー消費タスクの間で生成されたエネルギーの配信の割り当てを最適化する再生エネルギー設備を備えたマシンを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、エネルギーの先物市場で自動的にエネルギーを購入する機械を有し、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、フォワード市場でエネルギー・クレジットを自動的に購入する機械を持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、エネルギーの先物市場での購入を自動的に集約する機械群を有する取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、取引を可能にするプラットフォームとして、フォワード市場でエネルギークレジットの購入を自動的に集約する機械群を提供する。
実施形態では、ネットワークスペクトルのフォワードマーケットであるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、自動的に計算能力を計算能力のフォワード市場で販売するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ストレージ容量のフォワード市場で計算ストレージ容量を自動的に販売するマシンを有し、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、蓄電容量のフォワード市場で蓄電容量を自動的に販売する機械を有し、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域を自動的に販売するマシンを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ネットワーク・スペクトラムのフォワード・マーケットであるペクトラム割り当てを自動的に購入する機械のフリートを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、取引を可能にするプラットフォームが提供され、計算タスクの割り当て（例えば、ビットコインの採掘）のためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリートを有する。
実施形態では、エネルギーのフォワード市場での購入を一括して最適化するためのデータを自動的に集約する機械群を有し、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、エネルギークレジットのフォワードマーケットでの購入を一括して最適化するためのデータを自動的に集約する機械群を有し、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、ネットワーク・スペクトラムのフォワード・マーケットでの購入を一括して最適化するためのデータを自動的に集約する機械群を持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コンピュートキャパシティのフォワードマーケット販売の集団的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、エネルギーのスポット市場で自動的にエネルギーを購入する機械を有し、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、スポット市場でエネルギークレジットを自動的に購入する機械を持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、スポット市場でエネルギークレジットを購入するための自動集計を行う機械のフリートを持ち、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入する機械を有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリートを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、取引を可能にするプラットフォームが提供され、計算タスクの割り当て（例えば、ビットコインの採掘）のためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリートを有する。
実施形態では、エネルギーのスポット市場での購入を一括して最適化するためのデータを自動的に集約する機械群を有し、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、エネルギークレジットのスポット市場での購入を一括して最適化するためのデータを自動的に集約する機械群を有し、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、ネットワークスペクトラムのスポット市場での購入を一括して最適化するためのデータを自動的に集約する機械群を有し、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、計算能力のフォワード市場で自動的に計算能力を販売するマシンのフリートを持ち、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ストレージ容量のフォワード市場で計算ストレージ容量を自動的に販売するマシンのフリートを持ち、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、蓄電容量のフォワード市場で蓄電容量を自動的に販売する機械のフリートを持ち、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅の合計を自動的に販売するマシンのフリートを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、ネットワーク・スペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
実施形態では、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の将来の市場価値を自動的に予測するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することで、計算能力の売買に関する裁定取引戦略を自動的に実行するマシンを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することで、蓄電能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、ネットワークスペクトルや帯域幅の売買に関する裁定取引戦略を自動的に実行するマシンを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、エネルギーの売買に関するアービトラージ戦略を自動的に実行するマシンを有するトランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、計算機容量のスポット市場を小さな取引でテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のためのアービトラージ戦略を自動的に実行するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間で計算能力を自動的に割り当てるマシンを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリートを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリートを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
知識のためのブロックチェーン
知識のためのブロックチェーン
実施形態では、分散型台帳を利用したスマートコントラクトラッパーを有し、スマートコントラクト（スマート契約）が分散型台帳に埋め込まれた知的財産のIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットすることで、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有する取引を可能にするプラットフォームが提供され、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にする。
実施形態では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有し、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間のロイヤルティの配分に合意することができる、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有する取引を可能にするプラットフォームが提供され、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にする。
実施形態では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有し、分散型台帳上のスマートコントラプラッパーにより、台帳上の操作で契約条件に当事者をコミットすることができる、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、命令セットをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では，実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳を有し，分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供することで，取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、3Dプリンタの命令セットをトークン化した分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能な、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作により製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作によりファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが可能となるような、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能な、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスを提供することで、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスを提供することで、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、取引を可能にするプラットフォームが提供される。これは、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を持ち、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するものである。
実施形態では、取引を可能にするためのプラットフォームが提供される。このプラットフォームは、どの当事者がどのようにして企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに、企業秘密の閲覧を集約する分散型台帳を備える。
実施形態では、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳へのトランザクションの記録につながるような、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳や知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、一連の命令を集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作により、少なくとも1つの命令を既存の命令群に追加して、修正された命令群を提供することで、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
インテリジェント暗号通貨
インテリジェント暗号通貨
実施形態では、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際に取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、機械学習を利用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするためのプラットフォームが提供される。
実施形態では、トランザクションを可能にするためのプラットフォームが、トランザクションを実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する提供される。
実施形態では、機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
非伝統的データを用いたフォワード・マーケットの予測
非伝統的データを用いたフォワード・マーケットの予測
実施形態では、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、モノのインターネット（Internet of Things：IoT）のデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするためのプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワーク・スペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワーク・スペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワーク・スペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルやネットワーク帯域幅の市場におけるフォワードマーケット価格を予測し、フォワードマーケット予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、取引を可能にするためのプラットフォームが提供される。
実施形態では、アテンションのフォワードマーケットでアテンションリソースを自動的に購入するマシンを持つ、取引を可能にするプラットフォームが提供される。
実施形態では、注目のフォワードマーケットでの購入を自動的に集約する機械のフリートを持ち、取引を可能にするプラットフォームを提供する。
ここで提供されるのは、柔軟でインテリジェントなエネルギー・計算施設、およびインテリジェントなエネルギー・計算施設リソース管理システムであり、コンポーネント、システム、サービス、モジュール、プログラム、プロセス、およびデータ収集、保存、処理のための機能、入力、リソース、出力の自動構成、および施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットでの学習により、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、そのような施設に関連するパラメータを最適化する機能など、その他の実現可能な要素を含む。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供し、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成することができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するための人工知能システムの選択および構成を最適化するための情報技術システムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する、検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、これにより、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、これにより、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、これにより、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、これにより、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受け取った一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する。
本開示およびその特定の実施形態に関する以下の詳細な説明は、以下の図を参照して理解することができる。
本明細書で使用されているサービス／マイクロサービスという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、サービス／マイクロサービスは、サービスの操作を機能的に実行するように構成された任意のシステム（またはプラットフォーム）を含み、ここで、システムは、データ収集回路、ブロックチェーン回路、人工知能回路、および／または貸し出しエンティティおよびトランザクションを処理するためのスマートコントラクト回路を含む、データ統合されたものであってもよい。サービス／マイクロサービスは、データの取り扱いを容易にすることができ、データの抽出、変換およびロードのための設備、データのクレンジングおよび重複排除のための設備、データの正規化のための設備、データの同期のための設備、データセキュリティのための設備、計算のための設備（例えば、データストリーム上で事前に定義された計算操作を実行し、出力ストリームを提供するための設備）、圧縮および非圧縮のための設備、分析のための設備（データの可視化の自動生成を提供するなど）、データ処理のための設備、および／またはデータストレージのための設備（ストレージの保持、フォーマット、圧縮、移行などを含む）などを含むことができる。
サービス／マイクロサービスは、コントローラ、プロセッサ、ネットワークインフラ、入出力デバイス、サーバー、クライアントデバイス（例えば、ラップトップ、であるクトップ、端末、モバイルデバイス、および／または専用デバイス）、センサー（例えば、1つまたは複数のエンティティ、機器、および／または担保に関連するIoTセンサー）、アクチュエータ（例えば、自動ロック、通知デバイス、ライト、カメラ制御など）、前述のいずれか1つまたは複数の仮想化バージョン（例えば。クラウドストレージなどのアウトソーシングされたコンピューティングリソース、コンピューティングオペレーション、仮想センサー、株価や商品価格などの収集されるサブスクライブされたデータ、記録ログなど）、および/または、プロセッサによって実行されたときにプロセッサにサービスの1つまたは複数の機能を実行させるコンピュータ可読命令として構成されたコンポーネントなどを含む。 サービスは、多数のデバイスに分散されてもよく、および／または、サービスの機能は、サービスの所定の機能を実行するために協力する1つまたは複数のデバイスによって実行されてもよい。
サービス／マイクロサービスは、サービスを実行するシステムのコンポーネント（例えば、マイクロサービス）間、およびシステムとシステムの外部にあるエンティティ（例えば、プログラム、ウェブサイト、ユーザーデバイスなど）との間の接続を容易にするアプリケーションプログラミングインターフェースを含むことができる。 本開示の他の態様に限定されないが、特定の実施形態に存在し得る例示的なマイクロサービスには、（a）融資取引に関連するエンティティに関する情報を収集し、監視するマルチモーダルな一連のデータ収集回路、（b）融資に関連するイベントの安全な履歴台帳を維持するためのブロックチェーン回路であって、ブロックチェーン回路は、融資に関与する一連の関係者によるアクセスを管理するアクセス制御機能を有するブロックチェーン回路。c）ローンに関連するイベントおよびローンに関連する活動を処理するためのアプリケーションプログラミングインターフェース、データ統合サービス、データ処理ワークフローおよびユーザーインターフェースのセット、および（d）ローン条件、ローンに関連するイベントおよびローンに関連する活動の少なくとも1つを管理するスマートコントラクトの条件を指定するためのスマートコントラクト回路。サービス／マイクロサービスのいずれも、コントローラによって制御されるか、またはコントローラに対する制御を有していてもよい。特定のシステムは、サービス／マイクロサービスとみなされない場合がある。例えば、商品やサービスに対して単に設定されたコストを請求するPOSデバイスは、サービスではない場合もある。別の例では、商品またはサービスのコストを追跡し、価値が変化したときに通知を発するサービスは、評価サービスそのものではない場合もあるが、評価サービスに依存している可能性があり、特定の実施形態において評価サービスの一部を形成している可能性がある。所与の回路、コントローラ、またはデバイスは、回路、コントローラ、またはデバイスの機能または能力が本明細書に記載のサービスまたはマイクロサービスをサポートするように構成されている場合など、特定の実施形態ではサービスまたはサービスの一部であってもよいが、他の実施形態（例えば、回路、コントローラ、またはデバイスの機能または能力が本明細書に記載のサービスまたはマイクロサービスに関連しない場合）ではサービスまたはサービスの一部ではない場合があることがわかる。別の例では、ユーザによって操作されるモバイルデバイスは、第1の時点（例えば、ユーザがモバイルデバイスからのアプリケーションまたは他の通信を介してサービスの機能にアクセスしたとき、および／または監視機能がモバイルデバイスを介して実行されているとき）に本明細書に記載のサービスの一部を形成することができるが、第2の時点（例えば、トランザクションが完了した後、ユーザがアプリケーションをアンインストールした後、および／または監視機能が停止および／または他のデバイスに渡されたとき）にはサービスの一部を形成しないことができる。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスまたはシステムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムはいずれも、本明細書においてサービス（またはサービスの一部）とみなすことができる。
当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる想定されるシステムに関する知識があれば、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせて構築し、性能特性（例えば、帯域幅、計算能力、時間応答など）を提供し、および／または動作能力（例えば、チェック間の時間、長手方向（例えば、連続動作時間）および／またはシーケンシャル（例えば、時間帯、カレンダー時間など）を含むアップタイム要件）を提供するかを容易に判断することができる。本明細書に記載されているサービス、プラットフォーム、および／またはマイクロサービスの所定の実施形態を提供するのに十分な、サービスのコンポーネントの、チェック間の時間、長手方向（例えば、連続動作時間）および／または逐次方向（例えば、時間帯、カレンダー時間など）を含むアップタイム要件、センシングの解像度および／または精度、データ決定（例えば、精度、タイミング、データ量）、および／またはアクチュエータ確認能力）を提供する。本明細書に記載されているサービス、プラットフォーム、および／またはマイクロサービス（以下のリストでは「サービス」）を実装するためのコンポーネント、回路、コントローラ、および／またはデバイスの構成を決定する際に、当業者が考慮すべき特定の事項には、以下が含まれるが、これらに限定されるものではない：サービスを実装および運用する際の資本コスト対運用コストのバランス、システムコンポーネント、サービスユーザ、および／またはサービスと相互作用する他のエンティティが利用可能なネットワークサービスの可用性、速度、および／または帯域幅、サービスに対する考慮事項の応答時間（例えば、サービス内の決定がどの程度迅速に行われなければならないか、など）。サービスを検討する際の応答時間（例：サービスの商業機能をサポートするためにサービス内の決定をどれだけ迅速に実施する必要があるか、様々な人工知能やその他の高度な計算処理の動作時間）、および/または所定の応答時間をサポートするための資本コストまたは運用コスト；サービスの相互作用するコンポーネントの場所、およびサービスの動作に対するそのような場所の影響（例：データストレージの場所、関連する規制スキーム、および/またはサービスの動作に対するそのような場所の影響）。サービスと相互作用するコンポーネントの場所と、そのような場所がサービスの運用に与える影響（例：データストレージの場所と関連する規制スキーム、ネットワーク通信の制限およびコスト、場所に応じた電力コスト、サービスに関連するタイムゾーンのサポートの有無など）、特定の種類のセンサーの利用可能性、それらのセンサーに対する関連サポート、および十分な代替品の利用可能性（例：カメラには照明のサポートが必要な場合がある。サービスの側面の基礎的な価値の側面（例えば、ローンの元本、担保の価値、担保の価値の変動、貸し手、保証人、借り手の純資産または相対的な純資産など）で、基礎的な価値の時間的な感度を含むもの（例えば、ローンの元本、担保の価値、担保の価値の変動、貸し手、保証人、借り手の純資産または相対的な純資産など）。取引の当事者間の信頼指標（当事者間のパフォーマンスの履歴、信用格付け、社会的格付け、またはその他の外部指標、取引に関連する活動の業界標準またはその他の標準化された取引タイプへの適合性など）、および／またはサービス、プラットフォーム、および／またはマイクロサービスの所定の構成および／または機能に対するコスト回収オプション（サブスクリプション、手数料、サービスに対する支払いなど）の利用可能性。本開示の他の側面に限定されることなく、本明細書のサービスによって実行される特定の操作には、追跡されたデータに基づいてローンにリアルタイムの変更を実行すること、データを利用して担保付きスマートコントラクトを実行すること、追跡された状態またはデータに応じて債務取引を再評価すること、などが含まれる。本明細書では、例示を目的として、サービス／マイクロサービスおよび考慮事項の具体例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
限定されないが、サービスには、金融サービス（例えば、融資取引サービス）、データ収集サービス（例えば、データを収集および監視するためのデータ収集サービス）、ブロックチェーンサービス（例えば、安全なデータを維持するためのブロックチェーンサービス）、データ統合サービス（例えば、データを集約するためのデータ統合サービス）、スマートコントラクトサービス（例えば、。スマートコントラクトサービス（例：スマートコントラクトのアスペクトを決定するスマートコントラクトサービス）、ソフトウェアサービス（例：一般に公開されている情報サイトからエンティティに関連するデータを抽出するソフトウェアサービス）、クラウドソーシングサービス（例：情報を募集して報告するクラウドソーシングサービス）、モノのインターネットサービス（例：環境を監視するモノのインターネットサービス）、パブリッシングサービス（例：データを公開するパブリッシングサービス）、マイクロサービス（例：。マイクロサービス（例えば、マイクロサービス間の接続を容易にする一連のアプリケーション・プログラミング・インターフェースを有する）、評価サービス（例えば、情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する）、人工知能サービス、市場価値データ収集サービス（例えば、市場情報を監視および報告する）、クラスタリングサービス（例えば、属性の類似性に基づいて担保アイテムをグループ化する）、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（例えば。ソーシャルネットワーキングサービス（例：ソーシャルネットワークのパラメータに関する設定を可能にするサービス）、資産識別サービス（例：金融機関が責任を持って保管する一連の資産を識別するためのサービス）、アイデンティティ管理サービス（例：金融機関がアイデンティティとクレデンシャルを検証するためのサービス）など、および／または同様の機能用語を使用する。 本明細書で1つまたは複数の機能を実行するサービスの例には、コンピューティングデバイス；サーバー；ネットワークデバイス；ユーザーインターフェース；通信プロトコル、共有情報および／または情報ストレージ、および／またはアプリケーションプログラミングインターフェース（API）などのデバイス間インターフェース；センサー（例えば、監視されたコンポーネント、機器、場所などに動作可能に結合されたIoTセンサー）；分散型台帳；回路；および／またはプロセッサにサービスの1つまたは複数の機能を実行させるように構成されたコンピュータ可読コードが含まれる。本明細書のサービスの1つまたは複数の側面またはコンポーネントは、多数のデバイスに分散してもよく、および／または、全体または部分的に所定のデバイスに集約してもよい。 実施形態では、本明細書のサービスの側面またはコンポーネントは、非限定的な例として、データを収集および監視するために構造化されたデータ収集回路として少なくとも一部が実装されたデータ収集サービス、安全なデータを維持するために構造化されたブロックチェーン回路として少なくとも一部が実装されたブロックチェーンサービス、データを集約するために構造化されたデータ統合回路として少なくとも一部が実装されたデータ統合サービス、スマートコントラクトの側面を決定するために構造化されたスマートコントラクト回路として少なくとも一部が実装されたスマートコントラクトサービスなど、回路を通じて少なくとも一部が実装されてもよい。公開されている情報サイトからエンティティに関連するデータを抽出するソフトウェアサービス回路として少なくとも一部が実装されているソフトウェアサービス、情報を募集して報告するクラウドソーシング回路として少なくとも一部が実装されているクラウドソーシングサービス、環境を監視するInternet of Things回路として少なくとも一部が実装されているInternet of Thingsサービス、データを公開するパブリッシングサービス回路として少なくとも一部が実装されているパブリッシングサービス、複数のサービス回路を相互に接続するマイクロサービス回路として少なくとも一部が実装されているマイクロサービスサービス。データに基づいて担保物件の価値を設定するための評価モデルにアクセスするための評価サービス回路として少なくとも一部が実装された評価サービス、人工知能サービス回路として少なくとも一部が実装された人工知能サービス、市場情報を監視および報告するための市場価値データ収集サービス回路として少なくとも一部が実装された市場価値データ収集サービス、属性の類似性に基づいて担保物件をグループ化するためのクラスタリングサービス回路として少なくとも一部が実装されたクラスタリングサービス。ソーシャルネットワークに関するパラメータを設定するためのソーシャルネットワーキング分析サービス回路として少なくとも一部が実装されたソーシャルネットワーキングサービス、金融機関が保管責任を負う一連の資産を識別するための資産識別サービス回路として少なくとも一部が実装された資産識別サービス、金融機関がアイデンティティとクレデンシャルを検証するためのアイデンティティ管理サービス回路として少なくとも一部が実装されたアイデンティティ管理サービス、などがある。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムは、本明細書の項目およびサービスに関して考慮することができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の項目およびサービスに関して考慮しないことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 特定のサービスのための構成を決定するために、当業者が考え得る考慮事項の中には、以下のものが含まれる。 特定の取引の1つまたは複数の当事者が利用できる配布デバイスおよびアクセスデバイス、特定の種類の情報の保存、種類、および通信に関する司法権の制限、サービスの情報通信のセキュリティおよび検証に関する要件または望ましい側面、情報収集、当事者間通信、およびサービスのアルゴリズム、機械学習コンポーネント、および／または人工知能コンポーネントによって行われる決定の応答時間。資本コストや運用コストを含むサービスのコストに関する検討事項、どの当事者または団体がコストを負担するか、加入料やサービス料などでコストを回収できるか、サービスをサポートするために保存および／または通信される情報の量、および／またはサービスをサポートするために利用される処理能力や計算能力。
本明細書で利用されているアイテムおよびサービス（および類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、アイテムおよびサービスには、報酬として使用されるアイテムおよびサービス、担保として使用されるアイテムおよびサービス、交渉の対象となるアイテムおよびサービス、などが含まれ、例えば以下のようなものがある。製品、サービス、提供物、ソリューション、物理的製品、ソフトウェア、サービスレベル、サービス品質、金融商品、債務、担保項目、サービスの履行、その他の項目など、融資の対象となる項目に関する保証の申請、融資の担保などである。 本開示の他の態様または説明に限定されないが、アイテムおよびサービスには、物理的アイテム（例えば、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、骨董品、備品、家具のアイテム、機器のアイテム、工具、機械のアイテム、および個人所有物のアイテム）に適用されるアイテムおよびサービス、金融アイテム（例えば、。商品、有価証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨）、消耗品（例えば、食用のアイテム、飲料）、高価値のアイテム（例えば、貴金属、宝石のアイテム、宝石）、知的アイテム（例えば、知的財産のアイテム、知的財産権、契約上の権利）などがある。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムを本明細書のアイテムおよびサービスに関して考慮することができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムを本明細書のアイテムおよびサービスに関して考慮しないことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの操作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。
本明細書で使用されるエージェント、自動化エージェント、および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、エージェントまたは自動エージェントは、担保または資産のアイテムの価値、状態、および所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理することができる。また、エージェントまたは自動化されたエージェントは、処理されたイベントに対応するなどして、担保または資産が対象となるローン、債務取引、債券取引、補助金付きローンなどに関連する行動を取ることができる。エージェントまたは自動化されたエージェントは、データの収集、スポット市場取引のテスト、取引の実行などの目的で市場と対話することができる。ここで、動的なシステムの動作には、ユーザーが理解、予測、制御、および／または最適化を望むことができる複雑な相互作用が含まれる。特定のシステムは、エージェントまたは自動化されたエージェントと見なされない場合がある。例えば、イベントが単に収集されるだけで処理されない場合、システムはエージェントまたは自動化されたエージェントではない場合がある。いくつかの実施形態では、処理されたイベントに対応していないローン関連アクションが行われた場合、それはエージェントまたは自動化されたエージェントによって行われていない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面がエージェントまたは自動化エージェントを含む、および／または、エージェントまたは自動化エージェントの恩恵を受けるかを容易に判断することができる。当業者、またはエージェントまたは自動エージェントに関する本開示の実施形態のための特定の考慮事項には、限定されるものではないが、資産または担保の価値、状態または所有権に変化があったときに判断する規則、および／または変化がローンまたは他の取引に関するさらなる行動を保証するかどうかを判断する規則、および他の考慮事項が含まれる。本明細書では、説明のために市場価値および市場情報の具体的な例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されている市場情報、市場価値、および同様の用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、市場情報および市場価値は、定義された時点または期間における資産、担保、食品、またはサービスの状態または価値を説明する。市場価値は、市場やオークションの設定でアイテムに付けられた期待値、または少なくとも1つの公開市場でアイテム、資産、または担保に類似したアイテムの価格設定や財務データを指す場合がある。企業の場合は、発行済み株式数に現在の株価を乗じたものが市場価値となる。評価サービスには、担保、発行者、債券のセット、資産のセットの価値（市場価値など）に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスが含まれる場合がある。 補助金付き融資のセット、当事者などである。市場価値は、物理的な稼働状況から経済情勢、需要と供給の力学まで、さまざまな要因に左右されるため、本質的にダイナミックなものである可能性がある。市場価値は、他の資産との近接性、資産の在庫や供給、資産に対する需要、アイテムの原産地、アイテムの履歴、アイテムの構成要素の基礎となる現在の価値、企業の破産状態、企業の差し押さえ状態、企業の契約不履行状態、企業の規制違反状態、企業の犯罪状態、企業の輸出規制状態、企業の禁輸状態などによって影響を受けることがあり、市場情報にはこれらが含まれる。エンティティの輸出規制状況、エンティティの禁輸状況、エンティティの関税状況、エンティティの納税状況、エンティティの信用報告書、エンティティの信用格付け、エンティティのウェブサイト評価、エンティティの製品に対するカスタマーレビューのセット、エンティティのソーシャルネットワーク評価、エンティティの資格のセット、エンティティの紹介のセット、エンティティの証言のセット、エンティティの行動のセット、エンティティの場所、およびエンティティの地理的位置情報。特定の実施形態では、市場価値は、価値のボラティリティ、価値の感度（例えば、それに関連する不確実性を有する他のパラメータとの相対的な関係）、および／または、評価対象物の特定の当事者に対する特定の価値（例えば、対象物は、第2の当事者が所有するよりも第1の当事者が所有する方が価値が高い場合がある）などの情報を含むことができる。
ある情報は、市場情報や市場価値ではないかもしれない。例えば、ある価値に関連する変数が市場由来のものではない場合、それらは使用価値または投資価値である可能性がある。特定の実施形態では、投資価値は、市場価値とみなされ（例えば、評価者が、取得した場合に資産を投資として利用することを意図している場合）、他の実施形態では市場価値ではないとみなされる場合がある（例えば、評価者が、取得した場合に投資を直ちに清算することを意図している場合）。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有し、本開示のどの側面が市場情報または市場価値から恩恵を受けるかを容易に判断することができる。当業者にとって、市場価値という言葉が資産、アイテム、担保、商品、またはサービスに言及しているかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、市場における他の同様の資産の存在、場所による価値の変化、アイテムの開始時の入札が定価を上回ること、およびその他の考慮事項が含まれる。本明細書では、説明のために市場価値および市場情報の具体例を記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるアポーション値またはアポーション値 という用語および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、アポーション値は、価値を比例的に分配または配分すること、または比例分配の規則に従って価値を分割および割り当てするプロセスを説明する。 価値の配分は、複数の当事者に（例えば、複数の当事者のそれぞれが価値の一部の受益者である）、複数の取引に（例えば、取引のそれぞれが価値の一部を利用する）、および／または多対多の関係で（例えば、対象物のグループが、多数の当事者および／または取引の間で配分される集約的な価値を有する）であってもよい。 いくつかの実施形態では、価値は純損失であってもよく、配分された価値は、各エンティティへの負債の配分である。他の実施形態では、配分された価値は、経済的利益、不動産、担保などの分配または割り当てを指す場合がある。 例えば、1,000万ドルの資産を2つの当事者間で50/50に配分した場合、当事者がその資産に対して異なる価値を考慮していると、一方の当事者が配分を信用し、配分の結果として異なる価値が得られることがある。 例えば、第1のタイプの取引（例えば、長期ローン）は、第2のタイプの取引（例えば、短期クレジットライン）とは異なる資産の評価を持つことがある。
ある条件やプロセスは、配分された価値に関係しない場合がある。例えば、アイテムの総価値はその固有の価値を提供することができるが、識別された各エンティティがどれだけの価値を保有しているかはわからない。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、配分価値に関する知識を持っているので、本開示のどの側面が配分価値のための特定のアプリケーションに恩恵をもたらすかを容易に判断することができる。当業者、または配分値に関する本開示の実施形態のための特定の考慮事項には、限定されないが、元金の通貨、予想される取引の種類（ローン、債券、または債務）、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引/ローン額、元金の額、債務を負う主体の数、担保の価値などが含まれる。本明細書では、説明のために配分された値の特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
財務状況という用語および本明細書で使われている同様の用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、財務状況は、定義された時点または期間における、企業の資産、負債、および資本のポジションの現在の状況を表す。財務状況は、財務諸表に記録されることがある。また、財務状況には、将来のリスクシナリオを乗り切る能力や、将来または満期を迎える債務を履行する能力の評価が含まれる場合がある。財務状況は、公示された企業の評価、公文書によって示された企業が所有する一連の財産、企業が所有する一連の財産の評価、企業の破産状態、企業の差し押さえ状態、企業の契約不履行状態、企業の規制違反状態、企業の犯罪状態、企業の輸出規制状態、企業の禁輸状態、企業が所有する一連の属性の中から選択された一連の属性に基づいていてもよい。事業体の規制違反状況、事業体の犯罪状況、事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト評価、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格情報のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の所在地、および事業体の地理的位置。また、財務状況は、契約や融資の条件や閾値を表すこともある。例えば、開発者が開発を進めるための条件は、様々な証明書と金銭的な支払いへの同意である場合がある。つまり、開発者が開発を進めることができるかどうかは、特に財務的な要素が条件となる。ある条件は、財務的な条件ではない場合がある。例えば、クレジットカードの残高だけでも財務状況を知る手がかりにはなる可能性があるが、それだけでは財務状況とは言えない可能性がある。別の例では、支払予定表は、負債が企業のバランスシート上にどのくらいの期間存在するかを決定するかもしれないが、それだけでは財務状況を正確に提供できないかもしれない。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用可能な企図されたシステムに関する知識を得て、本開示のどの側面が財務状態を含むか、および／または財務状態から恩恵を受けるかを容易に判断することができる。当業者が、財務状況という用語が、定義された時点または期間、および／または所定の目的における、企業の資産、負債、および資本のポジションの現在の状況を指しているかどうかを判断する際に考慮すべき事項としては、複数の財務データポイントの報告、担保価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引／ローン額、借り手および貸し手のクレジットスコア、およびその他の考慮事項が挙げられる。本明細書では、説明のために金融条件の特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で使用されている金利という用語および同様の用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、金利は、貸し出し、預け入れ、または借り入れた金額の割合として、期間ごとに支払うべき利息の量を含む。貸したり借りたりする金額の利息総額は、元本、金利、複利計算の頻度、および貸したり預けたり借りたりする期間に依存する場合がある。通常、金利は年率で表されるが、任意の期間で定義することもできる。金利は、銀行などの貸し手がそのお金を借りるために請求する金額、または銀行などが口座にお金を入れておくために貯蓄者に支払う利率に関連する。金利は変動制または固定制である。例えば、金利は、政府やその他の利害関係者の指示、貸し借りされる元本の通貨、投資の満期までの期間、借り手の認識されたデフォルト確率、市場での需要と供給、担保の量、経済の状況、またはコール条項などの特別な機能に応じて変動する場合がある。特定の実施形態では、金利は、相対的なレート（例えば、プライムレート、インフレ指数などに対する相対的なレート）であってもよい。 特定の実施形態では、金利は、金利を調整するために適用されるコストまたは手数料（例えば、「ポイント」）をさらに考慮してもよい。 実質金利がインフレを考慮するのに対し、名目金利はインフレを調整しなくてもよい。特定の例は、特定の実施形態の目的のための金利ではないかもしれない。例えば、銀行口座が毎年固定のドル額で成長し、および／または固定の手数料額で成長することは、特定の実施形態のための金利の例ではないかもしれない。本明細書の開示の恩恵を受け、金利に関する知識を有する当業者であれば、特定の実施形態に対する金利の特徴を容易に判断することができる。金利に関する当業者、または本開示の実施形態のための特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。元金の通貨、金利を設定するための変数、金利を修正するための基準、予想される取引の種類（ローン、債券、または債務）、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引／ローン額、元金の額、特定の業界における取引および／または担保の適切な寿命、貸し手が期間前にローンを売却および／または統合する可能性、などが挙げられる。本明細書では、説明のために金利の特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される評価サービスという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、評価サービスは、商品またはサービスに価値を設定するあらゆるサービスを含む。評価サービスは、評価モデルを使用して、データ収集および監視サービスからの情報に基づいて、担保の価値を設定してもよい。スマートコントラクトサービスは、一連の評価サービスからの出力を処理し、ローンのセキュリティを提供するのに十分な担保のアイテムを割り当て、および／または、一連の貸し手および／または取引の間で担保のアイテムの価値を配分してもよい。評価サービスは、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含んでもよい。評価サービスは、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告する市場価値データ収集サービスを含む場合がある。あるプロセスは、評価サービスとは見なされない場合がある。例えば、商品やサービスに対して設定されたコストを請求するだけのPOS装置は、評価サービスではない可能性がある。別の例では、商品またはサービスのコストを追跡し、価値が変化したときに通知を行うサービスは、評価サービスそのものではない可能性があるが、評価サービスに依存し、および／または評価サービスの一部を形成する可能性がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセス・システムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムはいずれも、本明細書では評価サービスと見なされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定のサービスは本明細書では評価サービスと見なされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、また、本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせて、企図されたシステムの動作を強化するか、および／または評価サービスを提供するかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたシステムが評価サービスであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、担保の価値に基づいてローンにリアルタイムの変更を行うこと、市場データを利用して担保担保付きスマートコントラクトを実行すること、保管状態または地理的位置に基づいて担保を再評価すること、担保が揮発性の価値を持ち、利用され、および／または移動される傾向があること、などが含まれる。評価サービスおよび考慮事項の特定の例が説明のために本明細書に記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される担保の属性（および類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、担保の属性には、耐久性（担保が摩耗に耐える能力、または担保の耐用年数）、価値、識別性（担保が識別または市場に出しやすい明確な特徴を持っているか）、価値の安定性（時間が経過しても価値を維持しているか）、標準化、等級、品質、市場性、流動性、譲渡性、望ましさなどの識別が含まれる。価値の安定性（担保が時間の経過とともに価値を維持しているか）、標準化、等級、品質、市場性、流動性、譲渡可能性、望ましさ、追跡可能性、引渡し可能性（担保が価値の低下なしに引渡しまたは譲渡できるか）、市場の透明性（担保の価値が容易に検証可能か、広く合意されているか）、物理的または仮想的なものがある。担保の属性は、絶対的または相対的に測定することができ、定性的（例えば、カテゴリー的な記述）または定量的な記述を含むことができる。担保属性は、異なる産業、製品、要素、用途などによって異なる場合がある。担保属性は、定量的または定性的な値を割り当てることができる。担保属性に関連する値は、スケール（1～10など）または相対的な指定（高い、低い、良いなど）に基づいていてもよい。担保は様々なコンポーネントを含み、各コンポーネントは担保の属性を持つことができる。したがって、担保は、同じ担保属性に対して複数の値を持つことがある。いくつかの実施形態では、担保属性の複数の値を組み合わせて、各属性に1つの値を生成することができる。一部の担保属性は、担保の特定の部分にのみ適用される場合がある。一部の担保属性は、担保の特定のコンポーネントであっても、利害関係者（例えば、担保のある側面を他の当事者よりも高く評価する当事者）に応じて、および／または取引の種類に応じて、異なる値を持つ場合がある（例えば、担保は、第2の種類のローンよりも第1の種類のローンに対してより価値がある、または適切である場合がある）。 担保に関連する特定の属性は、本明細書の担保属性の目的に応じて、本明細書に記載された担保属性ではない場合がある。 例えば、ある製品は、類似の製品と比較して耐久性があると評価されるかもしれないが、製品の寿命が検討中の特定のローンの期間よりもはるかに短い場合、製品の耐久性は、異なる評価（例えば、耐久性がない）または無関係（例えば、製品の現在の在庫が担保として添付され、ローンの期間中に交換されることが予想される場合）となるかもしれない。したがって、本開示の利点は、様々な属性に適用することができ、そのような属性はいずれも本明細書では担保属性と見なされることがあり、一方、特定の実施形態では、所定の属性は本明細書では担保属性と見なされないことがある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図された担保属性に関する知識を持って、本開示のどの側面が特定の担保属性に恩恵をもたらすかを容易に判断することができる。当業者が、想定される属性が担保属性であるかどうか、および／または本開示の側面が想定されるシステムに利益をもたらすかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、属性の出所および属性値の出所（例えば、属性および属性値が信頼できる出所から来ているかどうか）、属性の変動性（例えば、担保の属性値が変動するかどうか、属性が担保の新しい属性であるかどうか）、類似の担保の属性値の相対的な差異、属性の例外的な値（例えば、いくつかの属性値が高いかもしれない。属性値の例外的な値（例えば、類似したクラスの担保と比較して、98パーセンタイルのように高い属性値や、2パーセンタイルのように非常に低い属性値など）、担保のファンジビリティ、担保に関連する取引のタイプ、および/または、特定の当事者や取引のために担保を利用する目的などがある。本明細書では、説明のために担保の属性および考慮事項の特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されるブロックチェーンサービス（および類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ブロックチェーンサービスは、ブロックチェーンの処理、記録、および／または更新に関連する任意のサービスを含み、ブロックの処理、ハッシュ値の計算、ブロックチェーン内の新しいブロックの生成、ブロックチェーンへのブロックの追加、ブロックチェーン内のフォークの作成、ブロックチェーン内のフォークのマージ、以前の計算の検証、共有元帳の更新のためのサービスを含んでもよい。ブロックチェーン内のフォークの作成、ブロックチェーン内のフォークのマージ、以前の計算の検証、共有台帳の更新、分散台帳の更新、暗号鍵の生成、トランザクションの検証、ブロックチェーンの維持、ブロックチェーンの更新、ブロックチェーンの検証、乱数の生成。サービスは、ローカルコンピュータ上および／またはリモートサーバおよびコンピュータによるコンピュータ可読命令の実行によって実行されてもよい。特定のサービスは、個別にはブロックチェーンサービスとみなされない場合あるが、サービスの最終的な使用に基づいて、および／または特定の実施形態において、ブロックチェーンサービスとみなされる可能性がある。例えば、ハッシュ値の計算は、安全な通信の文脈のようなブロックチェーンの外の文脈で実行される場合がある。いくつかの初期サービスは、最初にブロックチェーンに適用されることなく呼び出される可能性があるが、初期サービスと連携するさらなるアクションまたはサービスは、初期サービスをブロックチェーンの側面と関連付けることができる。例えば、乱数が定期的に生成され、メモリに格納されてもよい。乱数は、最初はブロックチェーンの目的で生成されなくても、ブロックチェーンに利用されてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なサービスにおいて適用することができ、そのようなサービスはいずれも本明細書においてブロックチェーンサービスとみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態においては、所定のサービスは本明細書においてブロックチェーンサービスとみなされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたブロックチェーンサービスに関する知識とを有することで、本開示のどの側面を構成して特定のブロックチェーンサービスを実施することができるか、および／または恩恵を受けるかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたサービスがブロックチェーンサービスであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、サービスの用途、サービスのソース（例えば、サービスが既知または検証可能なブロックチェーンサービスプロバイダに関連する場合）、サービスの応答性（例えば、いくつかのブロックチェーンサービスは、予想される完了時間を有していてもよく、および／または利用によって決定されてもよい）、サービスのコスト、サービスに要求されるデータ量、および／またはサービスによって生成されるデータ量（ブロックチェーンのブロックまたはブロックチェーンに関連する鍵は、特定のサイズまたは特定の範囲のサイズであってもよい）。本明細書では、ブロックチェーンサービスおよび考慮事項の特定の例が説明のために記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されているブロックチェーン（および暗号通貨台帳などのバリエーション）という用語は、オンライン取引を記録、管理、またはその他の方法で処理する暗号通貨台帳を説明するために広く理解される。 ブロックチェーンは、限定されることなく、パブリック、プライベート、またはそれらの組み合わせであってもよい。 また、ブロックチェーンは、一連のデジタル取引、合意、条件、またはその他のデジタル価値を表すために使用されてもよい。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、前者の場合、ブロックチェーンは、投資アプリケーション、トークントレーディングアプリケーション、および／またはデジタル／暗号通貨ベースのマーケットプレイスと関連して使用することもできる。 また、ブロックチェーンは、商品、サービス、アイテム、手数料、制限されたエリアやイベントへのアクセス、データ、またはその他の価値ある利益の提供など、対価の提供と関連付けることもできる。様々な形態のブロックチェーンは、対価の単位、担保、通貨、暗号通貨、またはその他の価値の形態を議論する場合に含まれることがある。本明細書の開示の利益と、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、ブロックチェーンによって象徴されるまたは表される価値を容易に決定することができる。 本明細書では、説明のためにブロックチェーンの特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で使用される台帳および分散型台帳（および類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、台帳は、取引の記録を維持する文書、ファイル、コンピュータファイル、データベース、書籍などであってもよい。台帳は、物理的なものであっても、デジタルなものであってもよい。台帳は、売上、口座、購入、取引、資産、負債、収入、支出、資本などに関連する記録を含んでもよい。台帳は、時間に関連付けられた取引の履歴を提供することができる。台帳は集中型であっても、分散型であってもよい。集中型台帳は、1つ以上の選択されたエンティティまたはクリアリングハウスによって管理、更新、または閲覧可能な文書であり、台帳への変更または更新は、エンティティまたはクリアリングハウスによって管理または制御されるものであってもよい。分散型台帳とは、複数のエンティティ、参加者、または地域に分散された台帳であって、これらのエンティティ、参加者、または地域は、台帳のコピーを独立して、同時に、または同意の上で、更新または修正することができる。台帳や分散型台帳には、コンテンツの署名、隠蔽、検証のためのセキュリティ対策や暗号機能が含まれる場合がある。分散型台帳の場合、ブロックチェーン技術を使用してもよい。ブロックチェーンを用いて実装された分散型台帳の場合、台帳は、各ノードが前のノードのハッシュ化または暗号化された取引データを含むノードの連結リストからなるMerkle木であってもよい。特定の取引記録は、台帳とみなされない場合がある。ファイル、コンピュータファイル、データベース、または書籍は、どのようなデータを保存しているか、データがどのように編成、維持、または保護されているかによって、台帳になる場合とならない場合がある。例えば、取引のリストは、信頼や検証ができない場合や、一貫性のないデータ、不正なデータ、不完全なデータに基づいている場合は、台帳とはみなされない。台帳のデータは、テーブル、リスト、データのバイナリストリームなど、利便性、データのソース、データの種類、環境、アプリケーションなどに応じて、任意の形式で整理することができる。様々なエンティティ間で共有される台帳は、分散型台帳ではない可能性があるが、分散型の区別は、どのエンティティが台帳に変更を加える権限を持っているか、および／または、変更が異なるエンティティ間でどのように共有され処理されるかに基づいている場合がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なデータに適用することができ、そのようなデータはいずれも本明細書では台帳とみなすことができ、一方、特定の実施形態では、所定のデータは本明細書では台帳とみなされないことがある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図された元帳および分散型元帳に関する知識を有することで、本開示のどの側面を利用して実装することができるか、および／または特定の元帳に恩恵をもたらすかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたデータが台帳であるかどうか、および／または本開示の側面が企図された台帳に利益をもたらすかまたは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが以下が含まれる。 台帳内のデータのセキュリティ（データの改ざんや変更が可能か）、台帳内のデータの変更にかかる時間、変更にかかるコスト（計算上および金銭上）、データの詳細、データの構成（アプリケーションで使用するためにデータを処理する必要があるか）。データの機密性（誰が台帳のデータを見たり追跡したりできるか）、インフラの規模、通信要件（分散型台帳には通信インターフェースや特定のインフラが必要な場合がある）、回復力。本明細書では、説明のためにブロックチェーンサービスおよび考慮事項の具体例を記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で使用されているローンという用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ローンは、借りた資産に関連する契約であって、現物（例えば、お金を借りてお金を返す）または合意された取引（例えば、第1の財またはサービスが借りられ、お金、第2の財またはサービス、またはその組み合わせが返される）として返されることが期待されるものであってもよい。資産とは、金銭、財産、時間、物理的オブジェクト、仮想オブジェクト、サービス、権利（チケット、ライセンス、その他の権利など）、減価償却費、クレジット（税額控除、排出権控除など）、リスクや負債の合意された引き受け、およびそれらの組み合わせなどである。ローンは、借り手と貸し手の間の公式または非公式の契約に基づいており、貸し手は、あらかじめ定義された期間、可変期間、または無期限に借り手に資産を提供することができる。貸し手と借り手は、個人、事業体、企業、政府、人々のグループ、組織などである。ローンの種類には、住宅ローン、個人ローン、有担保ローン、無担保ローン、コンセッションローン、コマーシャルローン、マイクロローンなどがある。借り手と貸し手の間の契約書には、ローンの条件が明記されている場合がある。借り手は、資産の返還を求められたり、借りた時とは異なる資産での返済を求められたりする。場合によっては、借りた資産に対する利息の返済が求められることもある。借り手と貸し手は、他のエンティティ間の仲介者であり、資産を所有または使用することはない場合がある。いくつかの実施形態では、ローンは物品の直接的な譲渡とは関係なく、使用権または共有使用権と関係している場合がある。特定の実施形態では、借り手と貸し手との間の契約は、借り手と貸し手との間で実行されてもよく、および／または、仲介者（例えば、ローンの売却によるようなローン権利の受益者）との間で実行されてもよい。 特定の実施形態では、借り手と貸し手との間の契約は、本明細書のサービスを介して実行されてもよく、例えば、ローンの条件の少なくとも一部を決定するスマートコントラクトサービスを介して実行されてもよく、特定の実施形態では、借り手および／または貸し手を契約の条件にコミットしてもよく、これはスマートコントラクトであってもよい。 特定の実施形態では、スマートコントラクトサービスは、契約の条件を入力し、実行のために借り手および／または貸し手に提示してもよい。 特定の実施形態では、スマートコントラクトサービスは、借り手または貸し手の一方を条件に（少なくともオファーとして）自動的にコミットしてもよく、借り手または貸し手の他方にオファーを提示して実行させてもよい。 特定の実施形態では、ローン契約は、複数の借り手および／または複数の貸し手を含んでいてもよく、例えば、ローンのセットに多数の支払いの受益者が含まれている場合、および／またはローンのセットに多数の借り手が含まれている場合などがある。 特定の実施形態において、ローンのセットのリスクおよび／または義務は、個別化（例えば、各借り手および／または貸し手は、ローンのセットの特定のローンに関連する）、配分（例えば、特定のローンのデフォルトは、貸し手の間で配分された関連する損失を有する）、および／またはこれらの組み合わせ（例えば、ローンのセットの1つ以上のサブセットは、個別に扱われ、および／または配分される）されてもよい。
ある種の契約は、ローンとみなされない場合がある。資産を譲渡または借用する契約は、どのような資産が譲渡されたか、どのように資産が譲渡されたか、または関係者によっては融資ではない場合がある。例えば、あるケースでは、資産の譲渡が無期限で行われ、資産の売却や永久的な譲渡とみなされる場合がある。同様に、明確な条件なしに資産が借りられたり譲渡されたりした場合や、貸し手と借り手の間でコンセンサスが得られなかった場合には、場合によってはローンとみなされないこともある。正式な合意が直接契約書に成文化されていなくても、当事者が進んで承知の上で取り決めに同意している限り、および／または通常の慣行（例えば、特定の業界における）では、取引を融資として扱うことができる。したがって、本開示の利点は、多種多様な契約において適用することができ、そのような契約はいずれも本明細書において融資とみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態においては、所定の契約は本明細書において融資とみなされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる想定されるローンに関する知識とを有し、本開示のどの側面がローンを実施するか、ローンを利用するか、または特定のローン取引に恩恵を与えるかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたデータがローンであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたローンに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、関係する資産の価値、借り手がローンを返却または返済する能力、関係する資産の種類（例えば、。ローンの契約方法、契約書の形式、契約書の詳細、ローンの契約書の詳細、ローンの担保属性、および/または、特定の状況における上記のいずれかの通常のビジネス上の期待などである。本明細書では、説明のためにローンおよび考慮事項の具体例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されるローン関連イベント（およびローン関連イベントを含む類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、ローン関連イベントは、ローンの条件に関連するイベント、またはローンに関連する契約によってトリガされるイベントを含んでもよい。ローン関連イベントは、ローンの不履行、契約違反、履行、返済、支払い、利息の変更、遅延料金の査定、返金の査定、分配などを含んでもよい。ローン関連イベントは、明示的な契約条件によって引き起こされる場合がある。例えば、ローンの開始から一定期間が経過した後に金利が上昇することを契約で指定することができ、契約によって引き起こされる金利の上昇がローン関連イベントとなる場合がある。ローン関連イベントは、関連するローン契約条件によって暗黙のうちに引き起こされる場合がある。特定の実施形態では、ローン契約の前提条件、および／または、ローン契約の当事者の期待に関連すると考えられるあらゆる事象が、イベントの発生とみなされることがある。 例えば、ローンの担保が交換可能であると予想される場合（例えば、担保としての在庫）、在庫レベルの変化は、ローンに関連するイベントの発生とみなされる可能性がある。 別の例では、担保の見直しおよび／または確認が期待される場合、担保へのアクセスの欠如、監視センサの無効化または故障などが、ローン関連イベントの発生とみなされることがある。 特定の実施形態において、本明細書に記載された回路、コントローラ、または他のデバイスは、ローン関連イベントの決定を自動的にトリガすることができる。いくつかの実施形態では、ローン関連イベントは、ローンまたはローン関連契約を管理するエンティティによってトリガされてもよい。ローン関連イベントは、ローン契約における1つまたは複数の条件に基づいて、条件付きでトリガされてもよい。ローン関連イベントは、貸し手、借り手、または第三者が完了する必要のあるタスクまたは要件に関連していてもよい。特定のイベントは、特定の実施形態および／または特定の文脈においてローン関連イベントとみなされる場合があるが、別の実施形態または文脈においてはローン関連イベントとみなされない場合がある。多くのイベントは、ローンに関連していても、ローンに関連していない外部トリガーによって引き起こされる可能性がある。しかし、特定の実施形態では、外部トリガーのイベント（例えば、担保アイテムに関連する商品価格の変化）は、ローンに関連するイベントである可能性がある。 例えば、貸し手によって開始されたローン条件の再交渉は、既存のローン契約の条件および／または性能が再交渉のトリガーとならなかった場合、ローン関連イベントとは見なされない可能性がある。したがって、本開示の利点は、多種多様な事象に適用することができ、そのような事象はいずれも本明細書においてローン関連事象とみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態においては、与えられた事象は本明細書においてローン関連事象とみなされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が、企図されたシステムおよび／またはそのシステムによってサポートされる特定の取引のためのローン関連イベントと見なされ得るかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたデータがローン関連イベントであるかどうか、および／または本開示の側面が企図された取引システムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを決定する際の特定の考慮事項には、限定されないが、関連イベントのローンへの影響（ローンのデフォルトまたは終了を引き起こすイベントは、より高い影響を有する可能性がある）、イベントに関連するコスト（資本および／または運営）、イベントの発生を監視することに関連するコスト（資本および／または運営）、イベントに対応する責任を負うエンティティ、イベントに関連する期間および／または応答時間（例えば。イベントを完了するために必要な時間、及びイベントが発生してからイベントの処理又は検出が望まれるまでに割り当てられる時間）、イベントに責任を負うエンティティ、イベントの処理に必要なデータ（例えば、機密情報には異なる保護措置又は制限がある可能性がある）、検出されないイベントが発生した場合の緩和措置の利用可能性、及び／又は検出されずにイベントが発生した場合にリスクを負う当事者が利用できる救済措置。本明細書では、説明のためにローン関連イベントおよび考慮事項の特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で使用されているローン関連活動（および同様の用語）という用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ローン関連活動は、ローンの生成、維持、終了、回収、施行、サービシング、請求、マーケティング、履行能力、または交渉に関連する活動を含んでもよい。ローン関連活動には、ローン契約書または約束手形の署名、ローン文書のレビュー、支払いの処理、担保の評価、借り手または貸し手のローン条件へのコンプライアンスの評価、条件の再交渉、ローンのためのセキュリティまたは担保の完成、および／または条件の否定に関連する活動が含まれる場合がある。融資関連の活動は、最初の交渉に関連する活動など、条件の正式合意前の融資に関連するイベントに関連する場合がある。ローン関連の活動は、ローンの存続期間中およびローンの終了後のイベントに関連する場合がある。融資関連の活動は、貸手、借手、または第三者が行うことができる。ある活動は、個別にはローン関連の活動とは見なされない可能性があるが、ローンのライフサイクルに対する活動の特異性に基づいてローン関連の活動と見なされる可能性がある。例えば、未払いローンに関連する請求書またはインボイスは、ローン関連の活動と見なされる可能性があるが、ローンの請求書またはインボイスが、ローンに関連しない要素に対する請求書またはインボイスと組み合わされた場合、請求書またはインボイスは、ローン関連の活動とは見なされない可能性がある。一部の活動は、ローンが資産に関連しているかどうかに関わらず、資産に関連して実行されることがあるが、このような場合、その活動はローン関連の活動とは見なされない。例えば、資産に関連した定期的な監査は、その資産がローンに関連しているかどうかに関わらず行われる場合があり、ローンに関連した活動とは見なされない場合がある。別の例では、資産に関連する定期的な監査は、ローン契約によって必要とされ、ローンとの関連性がなければ通常は発生しない可能性があり、この場合、活動はローンに関連する活動と見なされる可能性がある。いくつかの実施形態では、活動は、ローンが活動していない、または存在していない場合に、そうでなければ発生しない活動であれば、ローンに関連する活動と見なされてもよいが、いくつかの事例では、まだローンに関連する活動と見なされてもよい（例えば、監査が通常発生するが、貸し手が監査を実施またはレビューする能力を有していない場合、監査は、そうでなければ既に発生しているにもかかわらず、ローンに関連する活動と見なされてもよい）。したがって、本開示の利点は、多種多様な事象に適用することができ、そのような事象はいずれも、本明細書において融資関連事象とみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態においては、所定の事象は、本明細書において融資関連事象とみなされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、企図されたシステムの目的のために、ローン関連活動を容易に決定することができる。当業者が、企図されたデータがローン関連活動であるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたローンに利益をもたらすかまたは強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが以下が含まれる。ローンに対する活動の必要性（活動なしでローン契約または条件を満たすことができるか）、活動のコスト、ローンに対する活動の特異性（活動は他の産業と類似または同一であるか）、活動にかかる時間、活動がローンのライフサイクルに与える影響、活動を行う主体、活動に必要なデータ量（活動はローンに関連する機密情報、または主体に関連する個人情報を必要とするか）、および／または活動を実施および／またはレビューする当事者の能力。本明細書では、説明のために、ローンに関連するイベントおよび考慮事項の特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される融資（ローン）条件（loan-terms, loan terms, terms for a loan, terms and conditions）などの用語（「ローン用語」）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ローン条件は、タイミング、返済、オリジネーション、および借り手とローンの貸し手が合意した他の強制可能な条件に関連する条件、規則、制限、契約義務などに関するものであってもよい。融資条件は、借り手と貸し手の間の正式な契約書に明記されることがある。ローン条件は、金利、担保、抵当権設定の条件、債務の結果、支払方法、支払スケジュール、誓約などの側面を指定することができる。融資条件は交渉可能で、融資期間中に変更されることもある。ローン条件は、市場価格、債券価格、貸し手または借り手に関連する条件など、外部のパラメータによって変更または影響を受ける可能性がある。ローンのある側面は、ローン条件とは見なされない場合がある。特定の実施形態では、貸し手と借り手の間で正式に合意されていないローンの側面、および／またはビジネスの過程（および／または特定の業界）で通常理解されていないローンの側面は、ローン条件とみなされない場合がある。融資のある側面は、契約や正式な合意で正式に同意または確認されるまでは、予備的または非公式なものである可能性がある。ローンの特定の側面は、個別にはローン条件とみなされない可能性があるが、特定のローンに対する側面の特異性に基づいて、ローン条件とみなされない可能性がある。ローンの特定の側面は、ローン中の特定の時点ではローン条件とみなされない可能性があるが、ローン中の別の時点ではローン条件とみなされる可能性がある（例えば、当事者の履行により発生する可能性のある義務および／または放棄、および／またはローン期間の満了）。例えば、金利は、一般的に、ローンの関係で定義され、複利（年利、月利）、計算方法などについて定義されるまで、ローン条件とはみなされない場合がある。ローンのある側面は、それが不明確であるか、または法的強制力がない場合、用語とみなされないことがある。いくつかの側面は、ローンの条件を示す。ものであったり、条件に関連するものであったりするが、それ自体は条件ではない場合もある。例えば、ローンの条件は、1年などのローンの返済期間である。用語は、その年にどのようにローンを返済するかを特定するものではない。月々12回の支払いで返済する場合と、年1回の支払いで返済する場合がある。この場合の月々の支払い計画は、ローンによって直接指定されていない返済のための1つまたは多くの選択肢に過ぎないため、ローンの期間とは見なされない場合がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なローンの態様に適用することができ、そのような態様はいずれも本明細書ではローン条件とみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定の態様は本明細書ではローン条件とみなされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有し、本開示のどの側面が企図されたシステムのローン条件であるかを容易に判断することができる。
当業者が、予定されているデータがローン条件であるかどうか、および／または本開示の側面が予定されているローンに利益をもたらしたり強化したりできるかどうかを判断する際に考慮すべき事項としては、以下のものが挙げられるが、これらに限定されるものではない。条件の執行可能性（貸し手、貸し手または借り手が条件を執行できるか）、条件執行のコスト（条件が守られていることを確認するために必要な時間または労力）、条件の複雑さ（関係者がどれだけ簡単に従うことができるか、または理解することができるか、条件が誤りやすいか、または誤解されやすいか）、条件に責任を持つ主体、条件の公正さ。条件の安定性（どのくらいの頻度で変更されるか）、条件の観察可能性（別の当事者が条件を検証できるか）、一方の当事者にとっての条件の有利性（借手または貸手に有利な条件か）、ローンに関連するリスク（条件はローンが返済されない可能性に依存する場合がある）、借手または貸手の特性（条件を満たす能力）、および/またはローンおよび関連業界に対する通常の期待などである。
ここでは、説明のためにローン条件の具体例を記載するが、本開示の恩恵を受けるシステムや、本開示の恩恵を受けた当業者が理解できる検討事項は、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で使用されるローン条件、ローン条件、ローンの条件、条件などの用語は、広く理解されるべきである（「ローン条件」）。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ローン条件は、ローンに関連する規則、制限、および／または義務に関するものであってもよい。ローン条件は、ローンを取得するため、ローンを維持するため、ローンを申請するため、ローンを譲渡するためなどの規則または必要な義務に関するものであってもよい。融資条件には、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、担保の扱い、担保へのアクセス、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務者の他の債務に関する条件、債務不履行の結果などがある。
ローンのある側面はローン条件とみなされない場合がある。貸し手と借り手の間で正式に合意されていないローンの側面、および／またはビジネスの過程（および／または特定の業界）で通常理解されていないローンの側面は、貸付条件とみなされない場合がある。融資のある側面は、契約または正式な合意で正式に同意または確認されるまで、予備的または非公式なものである可能性がある。融資のある側面は、個別には融資条件とみなされない可能性があるが、特定の融資に対するその側面の特異性に基づいて、融資条件とみなされる可能性がある。ローンの特定の局面は、ローン中の特定の時点ではローン条件とみなされない可能性があるが、ローン中の別の時点ではローン条件とみなされる可能性がある（例えば、当事者の履行により発生する可能性のある義務および／または放棄、および／またはローン条件の失効）。したがって、本開示の利点は、多種多様なローンの局面で適用することができ、そのような局面はいずれも本明細書でローン条件とみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、与えられた局面は本明細書でローン条件とみなされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有し、本開示のどの側面が企図されたシステムのローン条件であるかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたデータがローン条件であるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたローンに利益をもたらすかまたは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが以下が含まれる。条件の執行可能性（貸し手、貸し手または借り手が条件を執行できるか）、条件執行のコスト（条件が守られていることを確認するために必要な時間または労力）、条件の複雑さ（関係者がどれだけ簡単に条件を守れるか、または理解できるか、条件がエラーになりやすいか、または誤解されやすいか）。条件の責任者、条件の公正さ、条件の観察可能性（他の当事者が条件を検証できるか）、条件の一方の当事者への有利さ（条件は借り手と貸し手のどちらに有利か）、ローンに関連するリスク（条件はローンが返済されない可能性に依存する場合がある）、および/またはローンおよび/または関連業界に対する通常の期待などである。
ここでは、説明のためにローン条件の具体例を記載するが、本開示の恩恵を受けるシステムや、本開示の恩恵を受けた当業者が理解できる検討事項は、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるローン担保、担保、担保の項目、担保の項目などの用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、ローン担保は、借り手が貸し手に対して、ローンと引き換えにバックアップとして、および／または、ローンの担保として約束する任意の資産または財産に関するものであってもよい。担保は、ローンが不履行になった場合の代替的な返済手段として受け入れられる価値のあるあらゆるアイテムであってもよい。担保には、車両、船、飛行機、建物、家、不動産、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人資産など、あらゆる物理的または仮想的な複数の品目または品目の種類が含まれる場合がある。
担保項目とは、融資や取引の担保として定義される資産、財産、価値、その他の項目（アイテム）を指すものである。担保項目のセットを定義し、そのセット内で担保項目の置換、削除、追加を行うことができる。例えば、担保アイテムは、非限定的な意味で、車、船、飛行機、建物、家、不動産、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫品、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石などである。さらに、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などである。一連のまたは複数の担保項目が定義されている場合、担保項目の置換、削除、または追加は、担保項目のセットへのまたはセットからの担保項目の置換、削除、または追加のように、効果的に行うことができる。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、担保項目または担保項目のセットは、表明、保証、補償、誓約、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、担保、個人保証、先取特権、期間、抵当権設定条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果など、契約またはローンの他の条件と組み合わせて使用することもできる。特定の実施形態では、スマートコントラクトは、借り手が条件または誓約を満たしているかどうかを計算し、借り手がそのような条件または誓約を満たしていない場合には、自動化されたアクションを有効にしたり、担保アイテムのステータス、所有権、または譲渡に影響を与える可能性のある別の条件または条項をトリガしたり、ローンの担保セットへの担保アイテムの置換、削除、または追加を開始したりすることができる。本明細書の開示の恩恵を受け、担保アイテムに関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における担保アイテムの目的および使用を、その置換、除去、および追加を含めて、容易に決定することができる。
ここでは説明のためにローン担保の具体的な例を記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるスマートコントラクトサービスという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、スマートコントラクトサービスは、スマートコントラクトまたはスマートレンディングコントラクトを管理する任意のサービスまたはアプリケーションを含む。例えば、スマートコントラクトサービスは、ルールデータベースなどであるマートコントラクトの条件を指定したり、一連の評価サービスからの出力を処理して、融資の担保として十分な担保の項目を割り当てたりしてもよい。スマートコントラクトサービスは、スマートコントラクトを具現化する一連のルールまたは条件を自動的に実行してもよく、その実行は、収集されたデータに基づくかまたはそれを利用してもよい。スマートコントラクトサービスは、ローンの支払い要求を自動的に開始したり、差し押さえプロセスを自動的に開始したり、代替またはバックアップの担保を請求したり、担保の所有権を移転したりするアクションを自動的に開始したり、検査プロセスを自動的に開始したり、担保に基づく支払いまたは金利の期間を自動的に変更したり、ローンに関連するアクションを自動的に行うようにスマートコントラクトを構成したりしてもよい。スマートコントラクトは、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定してもよい。スマートコントラクトは、コンピュータプロトコルとしてエンコードされた契約であってもよく、スマートコントラクトの交渉または履行を促進、検証、または強制してもよい。スマートコントラクトは、部分的または完全な自己実行、または部分的または完全な自己強化のうちの1つ以上であってもよいし、そうでなくてもよい。
特定のプロセスは、個別にはスマートコントラクト関連とは見なされない可能性があるが、集約されたシステムではスマートコントラクト関連と見なされる可能性がある。例えば、ローン関連のアクションを自動的に引き受けることは、ある例ではスマートコントラクト関連ではない可能性があるが、別の例ではスマートコントラクトの条件に支配されている可能性がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセス・システムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムはいずれも、本明細書ではスマートコントラクトまたはスマートコントラクトサービスと見なされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定のサービスは本明細書ではスマートコントラクトサービスと見なされない可能性がある。
当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を持ち、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、また、本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせてスマートコントラクトサービスを実施し、および／または企図されたシステムの運用を強化するかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたシステムがスマートコントラクトサービスまたはスマートコントラクトを含むかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかまたは強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、イベントに応答して担保の所有権を自動的に移転する能力、コベナンツの遵守（または遵守の欠如）が判明したときに利用可能な自動化されたアクション、担保からのアイテムのクラスタリング、再バランス、分配、追加、置換、および除去に対する担保のアメニティ、イベントに応答したローンの側面の修正パラメータ（例えば、以下。タイミング、複雑さ、ローンタイプへの適合性など）、ローンに関連するエンティティ（担保、当事者の財務状況、担保のオフセット、および当事者に関連する業界など）の変更の迅速な決定および／または予測による利益を含む、システムのローンの条件の複雑さ、システムに想定されるローン、当事者、および／または業界のタイプに対する条件の自動生成および／または実行の適合性など。スマートコントラクトサービスおよび考察の特定の例が説明のために本明細書に記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考察が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されるIoTシステムという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、IoTシステムには、介入なしにネットワーク上でデータを転送できる、一意に識別され相互に関連するコンピューティングデバイス、機械的およびデジタル機械、センサー、およびオブジェクトの任意のシステムが含まれる。特定のコンポーネントは、個別にはIoTシステムとみなされない可能性があるが、集約された（例えば、単一のネットワーク化された）システムではIoTシステムとみなされる可能性がある。
センサー、スマートスピーカー、および/または医療機器は、IoTシステムではなくても、より大きなシステムの一部であってもよく、および/または、他の多くの同様のコンポーネントと集積されて、IoTシステムおよび/またはIoTシステムの一部とみなされることがある。特定の実施形態では、システムは、ある目的のためにはIoTシステムとみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、スマートスピーカーは、サラウンドサウンドを提供するなどの特定の操作のためにIoTシステムの一部とみなされるが、単一のローカルネットワークソースからコンテンツを直接ストリーミングするなどの他の操作のためにはIoTシステムの一部ではない場合がある。さらに、ある実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムがIoTシステムであるかどうか、および／またはどのタイプのIoTシステムであるかを決定する際に区別されることがある。例えば、ある医療機器グループは、所定の時間に集約されたHERデータベースに共有していないかもしれないが、別の医療機器グループは、臨床研究の目的で集約されたHERにデータを共有しているかもしれず、それに応じて、ある医療機器グループはIoTシステムであるが、他の医療機器グループはそうではないかもしれない。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムはいずれも本明細書ではIoTシステムと見なされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは本明細書ではIoTシステムと見なされない可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるか、およびどの回路、コントローラ、および／またはデバイスが企図されたシステムのIoTシステムを含むかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたシステムがIoTシステムであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、システムの伝送環境（例えば、低電力、デバイス間ネットワーキングの利用可能性）、デバイス群の共有データストレージ、デバイス群によるジオフェンスの確立、ブロックチェーンノードとしてのサービス、資産、担保、または実体の監視の性能、デバイス間のデータの中継、複数のセンサーまたは監視デバイスからのデータを集約する能力などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。本明細書では、IoTシステムおよび考察の具体例を説明のために記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考察が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるデータ収集サービスという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、データ収集サービスは、データまたは情報を収集する任意のサービスを含み、データを保存、送信、転送、共有、処理、整理、比較、報告、および／または集計することができる任意の回路、コントローラ、デバイス、またはアプリケーションを含む。データ収集サービスは、データ収集デバイス（例えば、センサー）を含むことがあり、および／またはデータ収集デバイスと通信することがある。 データ収集サービスは、データや情報を収集するためにエンティティを監視することがある。データ収集サービスは、イベントドリブンであったり、定期的に実行されたり、アプリケーションの実行中の特定の時点でアプリケーションからデータを取得したりする。特定のプロセスは、個別にはデータ収集サービスとみなされない可能性があるが、集約されたシステムではデータ収集サービスとみなされる可能性がある。例えば、ネットワーク接続されたストレージデバイスは、ある例ではデータ収集サービスのコンポーネントである可能性があるが、別の例では、スタンドアロンの機能を持つ可能性がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセス・システムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムは、本明細書においてデータ収集サービスと見なされてもよく、一方、特定の実施形態においては、所定のサービスは、本明細書においてデータ収集サービスと見なされなくてもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、また本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせてデータ収集サービスを実施するか、および／または企図されたシステムの動作を強化するかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたシステムがデータ収集サービスであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、ビジネスルールをその場で変更してデータ収集プロトコルを変更する能力、イベントのリアルタイム監視の実行、データ収集用デバイスの監視インフラストラクチャへの接続、プロセッサにイベントを記録または追跡させるコンピュータ可読命令の実行、自動検査システムの使用、ネットワーク化されたPOSでの販売の発生、1つまたは複数の分散したセンサまたはカメラからのデータの必要性、などが含まれる。本明細書では、データ収集サービスおよび考察の具体例を説明のために記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考察が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるデータ統合サービスという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、データ統合サービスは、データパケット、信号、および他の情報を抽出、変換、ロード、正規化、圧縮、解凍、エンコード、デコード、およびその他の方法で処理することができる任意のデバイスまたはアプリケーションを含む、データまたは情報を統合する任意のサービスを含む。データ統合サービスは、統合のためのデータまたは情報を特定するためなどに、エンティティを監視することがある。データ統合サービスは、必要な周波数、通信プロトコル、または複雑な統合パターンに必要なビジネスルールに関係なく、データを統合することができる。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセス・システムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムは、本明細書ではデータ統合サービスと見なされてもよく、一方、特定の実施形態では、所定のサービスは、本明細書ではデータ統合サービスと見なされなくてもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、また、本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせて、データ統合サービスを実施し、および／または企図されたシステムの動作を強化するかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたシステムがデータ統合サービスであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、ビジネスルールをその場で修正してデータ統合プロトコルを変更する能力、統合するデータを取り込むためのサードパーティデータベースとの通信、異なるプラットフォーム間でのデータの同期、中央データウェアハウスへの接続、システム全体に分散されたデータ記憶容量、処理容量、および／または通信容量、別々の自動化されたワークフローの接続、などが含まれる。本明細書では、データ統合サービスおよび検討事項の具体例を説明するために記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の検討事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用される計算サービス（および類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、計算サービスは、ブロックチェーンサービス、データ収集サービス、データ統合サービス、評価サービス、スマートコントラクトサービス、データモニタリングサービス、データマイニング、および／またはデータの収集、アクセス、処理、変換、分析、保存、可視化、または共有を容易にする任意のサービスなど、1つ以上のサービス、プラットフォーム、またはマイクロサービスの一部として含まれる場合がある。特定のプロセスは、計算サービスとは見なされない場合がある。例えば、あるプロセスは、サービスを支配するルールの種類、サービスの最終製品、またはサービスの意図によっては、計算サービスとみなされない場合がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセス・システムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムは、本明細書において計算サービスとみなされる場合があり、一方、特定の実施形態においては、所定のサービスは、本明細書において計算サービスとみなされない場合がある。当業者であれば、本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせて1つ以上の計算サービスを実施するか、および／または企図されたシステムの動作を強化するかを容易に判断することができる。当業者が、企図されたシステムが計算サービスであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかどうか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、以下が含まれる：サービスへの合意ベースのアクセス；異なるサービス間の交換を仲介する；ウェブサービスにオンデマンドの計算能力を提供する；データの監視、収集、アクセス、処理、変換、分析、保存、統合、視覚化、マイニング、または共有のうちの1つまたは複数を達成する。本明細書では、説明のために計算サービスおよび考察の具体例を記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示の恩恵を受けた当業者に理解される任意の考察が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるセンサーという用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、センサーは、物理的な品質、イベント、または変化を検出または測定するデバイス、モジュール、機械、またはサブシステムであってもよい。実施形態では、検出または測定を記録、表示、送信、またはその他の方法で応答してもよい。センサーの例としては、エンティティの動きを検知するためのセンサー、エンティティまたはその環境に関する温度、圧力または他の属性を検知するためのセンサー、エンティティの静止画またはビデオ画像をキャプチャするカメラ、担保または資産に関するデータを収集するセンサー、例えば、場所、状態（健康、物理的、またはその他）、品質、セキュリティ、所有などに関するデータを収集するセンサーなどがある。実施形態では、センサーは、測定対象の特性には敏感だが、他の特性には影響を受けない場合がある。センサーは、アナログまたはデジタルであってもよい。センサは、プロセッサ、トランスミッタ、トランシーバ、メモリ、電力、検出回路、電気化学流体リザーバ、光源などを含んでいてもよい。さらに、バイオセンサー、ケミカルセンサー、ブラックシリコンセンサー、赤外線センサー、音響センサー、誘導センサー、モーションセンサー、光学センサー、不透明度センサー、近接センサー、誘導センサー、渦電流センサー、パッシブ赤外線近接センサー、レーダー、静電容量センサー、静電容量式変位センサー、ホール効果センサー、磁気センサー、GPSセンサー、サーマルイメージングセンサー、熱電対、サーミスター、光電センサー、超音波センサー、赤外線レーザーセンサー、慣性モーションセンサー、などのセンサーが考えられる。赤外線レーザーセンサー、慣性モーションセンサー、MEMS内部モーションセンサー、超音波3次元モーションセンサー、加速度計、傾斜計、力センサー、圧電センサー、ロータリーエンコーダ、リニアエンコーダ、オゾンセンサー、煙センサー、熱センサー、磁力計、二酸化炭素検知器、一酸化炭素検知器、酸素センサー、グルコースセンサー、煙検知器、金属検知器、雨センサー、高度計、GPS、外出検知、文脈検知、活動検知、物体検知（コラテラルなど）、マーカ検知、その他静電容量、光学的応答、心拍数センサー、RF/マイクロパワーインパルスラジオ（MIR）センサーなどがある。 ある実施形態では、センサーは、例えば、システム内の他の感知されたパラメータに基づいて、関心のあるパラメータを計算で決定するような、仮想センサーであってもよい。 特定の実施形態では、センサーは、スマートセンサーであってもよい - 例えば、感知された値を抽象化された通信として（例えば、ネットワーク通信として）報告する。 特定の実施形態では、センサーは、感知された値を（例えば、電圧レベル、周波数パラメータなどとして）システム内の回路、コントローラ、または他のデバイスに直接提供してもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる想定されるシステムに関する知識を得て、本開示のどの側面がセンサーから恩恵を受けるかを容易に判断することができる。当業者が、想定されるデバイスがセンサーであるかどうか、および本開示の側面が想定されるセンサーから恩恵を受けられるかどうか、またはセンサーによって強化されるかどうかを判断する際に考慮すべき点としては、環境品質に対するシステムの起動／停止の調整、電気出力の測定量への変換、ジオフェンスを実施する能力、担保の変更に応じたローンの自動修正などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。本明細書では、説明のためにセンサの具体的な例や考慮事項を記載するが、本明細書の開示内容の恩恵を受ける任意のシステム、および本明細書の開示内容の恩恵を受けた当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されている保管条件という用語および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、保管状態には、契約、融資、または契約の裏付けとなる契約、融資、または契約で指定され監視される資産、担保、または実体の保管に関連する環境、物理的な場所、環境品質、暴露レベル、セキュリティ対策、メンテナンスの説明、アクセス性の説明などが含まれる。担保、資産、または実体の保管状態に基づいて、資産の状態またはその資産の担保としての使用を維持、改善、および／または確認するためのアクションが取られることがある。保管状況に基づいて、ローンや債券の条件を変更するための措置が取られることがある。保管状態は、様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどに従って分類されてもよく、自己申告に基づいても、モノのインターネットデバイスからのデータ、環境条件センサーのセットからのデータ、ソーシャルネットワーク分析サービスのセットからのデータ、ネットワークドメインを照会するアルゴリズムのセット、ソーシャルメディアデータ、クラウドソースデータなどに基づいてもよい。保管条件は、担保、発行者、借り手、資金の分配、または他の地理的な場所に関連する地理的な場所に結び付けられてもよい。IoTデータの例は、画像、センサーデータ、位置データなどを含んでもよい。ソーシャルメディアデータやクラウドソースデータの例としては、ローンの当事者の行動、当事者の財務状況、ローンや債券の条件や条項に対する当事者の遵守状況などが挙げられる。ローンの当事者には、債券の発行者、関連団体、貸し手、借り手、債務に利害関係を持つ第3者が含まれる場合がある。保管条件は、地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨などの資産や担保の種類に関連している場合がある。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物などである。また、保管状態には、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両の中から選択された環境が含まれていてもよい。担保、資産、または事業体の保管状況に基づく行動には、管理、報告、変更、シンジケート、統合、終了、維持、条件および/または条件の変更、資産の差し押さえ、またはローン、契約、または合意の処理が含まれる。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、想定される保管条件に関する知識を有することで、本開示のどの側面が保管条件に関する特定のアプリケーションに恩恵をもたらすかを容易に判断することができる。当業者、または本開示の実施形態が、管理および／または監視するための適切な保管条件を選択する際に考慮すべき特定の事項には、限定されないが、取引の管轄区域を考慮した条件の合法性、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引の種類（ローン、債券または債務）、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引／ローン額、借り手および貸し手のクレジットスコア、業界の通常の慣行、およびその他の考慮事項が含まれる。本明細書では、説明のために保管条件の具体例を記載しているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されるジオロケーションという用語および同様の用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ジオロケーションは、一連の地理的座標（例えば、緯度と経度）および／またはストリートアドレスの生成を含む、オブジェクトの現実世界の地理的位置の識別または推定を含む。担保、資産、またはエンティティのジオロケーションに基づいて、資産の状態または担保としてのその資産の使用を維持または改善するためのアクションが取られる場合がある。ジオロケーションに基づいて、ローンや債券の条件を変更するためのアクションを取ることができる。ジオロケーションに基づいて、例えば、天候、特定の地域の市民の不安、および／または地域の災害（例えば、地震、洪水、竜巻、ハリケーン、産業事故など）に基づいて、取引に関連する決定または予測が実行されることがある。 ジオロケーションは、様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどに従って決定されてもよく、自己申告に基づいても、モノのインターネットデバイスからのデータ、環境条件センサーのセットからのデータ、ソーシャルネットワーク分析サービスのセットからのデータ、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット、ソーシャルメディアデータ、クラウドソースデータなどに基づいていてもよい。ジオロケーションデータの例としては、GPS座標、画像、センサーデータ、住所などが挙げられる。ジオロケーションデータは、定量的（例：経度／緯度、地図に対する相対値など）および／または定性的（例：「沿岸部」、「田舎」などのカテゴリー、「ニューヨーク市内」など）であってもよい。 地理位置データは、絶対的なもの（GPS位置など）でも、相対的なもの（予想される場所から100ヤード以内など）でもよい。ソーシャルメディアデータまたはクラウドソースデータの例には、地理的位置によって推測されるローンの当事者の行動、地理的位置によって推測される当事者の財務状況、ローン、またはボンドの用語または条件に対する当事者の遵守などが含まれる場合がある。ジオロケーションは、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫品、商品、証券などの資産や担保の種類について判断することができる。さらに、貨幣、価値のあるトークン、チケット、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などである。ジオロケーションは、当事者の一方、第三者（例えば、取引に関連する検査サービス、メンテナンスサービス、クリーニングサービスなど）、または取引に関連する他のエンティティなどのエンティティに対して決定されてもよい。 ジオロケーションは、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、交通環境、製造環境、保管環境、家庭、車両の中から選択された環境を含んでいてもよい。担保、資産、または事業体の地理的位置に基づく行動には、ローン、契約、または合意の管理、報告、変更、シンジケート、統合、終了、維持、条件および/または条件の変更、資産の差し押さえ、またはその他の処理が含まれる。本明細書の開示の恩恵と企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面がジオロケーションのための特定のアプリケーションに恩恵をもたらすか、およびアイテムのどのロケーションの側面が企図されたシステムのためのジオロケーションであるかを容易に決定することができる。管理する適切なジオロケーションを選択する際の、当業者、または本開示の実施形態のための特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。取引の司法権を考慮したジオロケーションの合法性、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引の種類（ローン、債券、または債務）、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引／ローン額、特定の司法権への借り手の旅行の頻度などの考慮事項、担保の移動性、および／または取引に関連する場所固有のイベント発生の可能性（例えば、天候、関連産業施設の位置、関連サービスの利用可能性など)である。本明細書では、説明のためにジオロケーションの特定の例を記載しているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用されている管轄地という用語および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、管轄場所とは、ローンの実体を支配する法律および法的権限を指す。 管轄場所は、事業体の地理的位置、事業体の登録場所（例えば、船舶の旗国、企業の設立状態など）、知的優先権などの特定の権利の付与状態などに基づいていてもよい。特定の実施形態では、管轄位置は、システム内のエンティティのジオロケーションの1つ以上であってもよい。 特定の実施形態では、管轄場所は、システム内のエンティティのジオロケーションと同じでなくてもよい（例えば、契約で他の管轄を指定している場合）。 特定の実施形態では、管轄場所は、システム内のエンティティによって異なる場合がある（例えば、借り手がA、貸し手がB、担保がCに配置され、契約がDに施行された場合など）。 特定の実施形態では、所定のエンティティに対する管轄位置は、システムの運用中に変化する可能性がある（例えば、担保、関連データの移動、契約条件の変更などによる）。 特定の実施形態では、システムの所定のエンティティは、（例えば、関連法の運用、および／または1つ以上の当事者が利用可能なオプションに起因して）複数の管轄場所を有してもよく、および／または、異なる目的のために異なる管轄場所を有してもよい。 担保物件、資産、または事業体の管轄場所は、行動によって、ローンや債券の特定の条件を決定することがあり、および／または、当事者への通知、差押えおよび／または債務不履行の実行、担保および／または債務担保の処理、および／またはシステム内の様々なデータの処理について、異なる義務を示す。ことがある。本明細書では、例示を目的として管轄区域の具体的な例を記載しているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される、価値の増分、トークン、および暗号通貨トークンなどのバリエーションという用語は、以下のいずれかを説明するために広く理解されてもよい。a）通貨または暗号通貨の単位（例えば、暗号通貨トークン）、および（b）商品、サービス、データ、または他の価値ある対価と交換できるクレデンシャル（例えば、価値のあるトークン）を表すためにも使用される場合がある。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、前者の場合、トークンは、投資アプリケーション、トークントレーディングアプリケーション、およびトークンベースのマーケットプレイスと併せて使用することもできる。後者の場合、トークンは、商品、サービス、料金、制限されたエリアやイベントへのアクセス、データ、またはその他の価値ある利益の提供など、対価の提供と関連付けることもできる。トークンは、偶発的なもの（例えば、偶発的なアクセストークン）であったり、偶発的でないものであったりする。例えば、価値のあるトークンは、宿泊施設（ホテルの部屋など）、食事/食品の商品やサービス、スペース（共有スペース、ワークスペース、コンベンションスペースなど）、フィットネス/ウェルネスの商品やサービス、イベントチケットやイベント入場料、旅行、航空券などの交通手段、デジタルコンテンツ、仮想商品、ライセンスキー、またはその他の価値のある商品、サービス、データ、もしくは対価と交換することができる。様々な形態のトークンは、通貨、暗号通貨、または商品、サービス、データ、その他の利益などの価値の他の形態に関わらず、対価、担保、または価値の単位を議論する場合に含まれることがある。本明細書の開示の恩恵を受け、トークンに関する知識を持つ当業者は、通貨、暗号通貨、財、サービス、データ、またはその他の価値のいずれであっても、トークンによって象徴または表される価値を容易に決定することができる。本明細書では、説明のためにトークンの特定の例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で使用される価格データという用語は、市場における1つまたは複数のアイテムの価格やコストなどの情報量を表すものとして広く理解される。本開示の他の側面や説明に限定されることなく、価格設定データは、スポット市場価格、フォワード市場価格、価格割引情報、プロモーション価格、およびアイテムのコストや価格に関連する他の情報と組み合わせて使用することもできる。価格設定データは、1つまたは複数の条件を満たしてもよいし、スマートコントラクトの1つまたは複数のルールの適用をトリガしてもよい。価格設定データは、市場価値データ、会計データ、アクセスデータ、資産・施設データ、作業者データ、イベントデータ、引受データ、クレームデータなど、他の形式のデータと組み合わせて使用することができる。価格設定データは、評価対象アイテムのコンテキスト（例えば、状態、流動性、場所など）および／または特定の当事者のコンテキストに合わせて調整することができる。 本明細書の開示の恩恵を受け、価格設定データに関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における価格設定データの目的および使用を容易に判断することができる。
本開示の他の側面または説明に限定されることなく、トークンは、担保、資産、報酬などの価値のあるトークン、商品またはサービスと交換できる価値保持券などの価値の表現として機能するトークンなど、任意のトークンを含む。特定のコンポーネントは、個別にはトークンとみなされない可能性があるが、集約されたシステムではトークンとみなされる可能性がある。例えば、資産に置かれた価値は、それ自体はトークンではない可能性があるが、資産の価値は、保管、交換、取引などのために、価値のあるトークンに置かれる可能性がある。例えば、非限定的な例では、ブロックチェーン回路は、資産の価値を保存するメカニズムを貸し手に提供するように構成されていてもよく、その場合、トークンに帰属する価値は、ブロックチェーン回路の分散型台帳に保存されるが、価値を割り当てられたトークン自体は、トークンマーケットプレイスを介してなど交換または取引されてもよい。特定の実施形態では、トークンは、ある目的のためにはトークンとみなされるかもしれないが、他の目的のためにはみなされない。例えば、トークンは、資産の所有権の表示として使用されるかもしれないが、このようなトークンの使用は、資産の価値を含むトークンが価値として取引されるかもしれない場合には、取引されない。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムは、本明細書においてトークンとみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態においては、所定のシステムは、本明細書においてトークンとみなされない可能性がある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または、企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムがトークンであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、アクセス権、チケット、およびトークンに関連するなどのアクセスデータ、株式、持分、およびトークンへの投資のためなどの投資アプリケーションでの使用、トークン取引アプリケーション、トークンベースの市場、金銭的報酬およびトークンなどの対価の形態、トークンでの資源の価値の変換、暗号通貨のトークン、トークンでの資源の価値の変換などが含まれる。暗号通貨トークン、アイデンティティ情報、イベント情報、トークン情報などの所有権の表示、マーケットプレイスアプリケーションで取引されるブロックチェーンベースのアクセストークン、偶発的なアクセス権、基礎となるアクセス権、トークン、および手数料の価格設定および監視などの価格設定アプリケーション、偶発的なアクセス権または基礎となるアクセス権またはトークンの取引または交換などの取引アプリケーション、所有権をもたらす偶発的なアクセス権のためにブロックチェーン上に作成され保存されたトークン（例えば、以下「トークン」という。g.,チケット)などがある。
本明細書で使用される財務データという用語は、資産、担保、またはその他の項目に関する財務情報の集合体を表すものとして広く理解される。財務データには、収益、費用、資産、負債、株式、債券の格付け、デフォルト、ROA（総資産利益率）、ROI（投資利益率）、過去の実績、将来の予想される実績、EPS（一株当たり利益）、IRR（内部収益率）、収益発表、比率、上記の統計的分析（移動平均など）などが含まれる。また、本開示の他の側面や説明に限定されることなく、財務データを価格データや市場価値データと組み合わせて使用することもできる。財務データは、1つまたは複数の条件を満たしてもよく、またはスマートコントラクトの1つまたは複数のルールの適用をトリガしてもよい。財務データは、市場価値データ、価格設定データ、会計データ、アクセスデータ、資産および施設データ、作業者データ、イベントデータ、引受データ、クレームデータ、または他の形態のデータなどの他の形態のデータと組み合わせて使用してもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、金融データに関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおける価格設定データの目的および使用方法を容易に判断することができる。
本明細書で使用されている誓約という用語は、何らかの行為または不作為の履行など、用語、合意または約束を表すものとして広く理解される。例えば、誓約は、当事者の行動または当事者の法的地位に関するものであってもよい。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、誓約は、表明、保証、補償、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、抵当権設定条件、債務不履行条件、および債務不履行の結果など、契約またはローンに関連する他の用語と組み合わせて使用することもできる。誓約または誓約の不履行は、1つまたは複数の条件を満たす場合があり、または回収、違反または他の条件を引き起こす場合がある。特定の実施形態では、スマートコントラクトは、コベナンツが満たされているかどうかを計算してもよく、コベナンツが満たされていない場合には、自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりしてもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、コベナンツに関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるコベナンツの目的および使用を容易に判断することができる。
ここでいうエンティティとは、当事者、第三者（監査人、規制当局、サービスプロバイダーなど）、および／または取引に関連する担保物件などの識別可能な関連物を指すと広く理解される。 エンティティの例としては、個人、パートナーシップ、企業、有限責任会社、その他の法的組織がある。他の例示的なエンティティには、識別可能な担保アイテム、オフセット担保、潜在的な担保などが含まれる。例えば、エンティティは、契約やローンの個人などの所定の当事者であってもよい。本明細書のデータまたは他の用語は、エンティティ指向のデータなど、エンティティに関連するコンテキストを持つものとして特徴付けられる場合がある。エンティティは、限定されるものではないが、ヒューマンエンティティ、物理的エンティティ、トランザクションエンティティ、または金融エンティティなど、特定のコンテキストまたはアプリケーションを特徴とする場合がある。エンティティは、エンティティを代表して行動する代表者を持つことができる。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、エンティティは、表現、保証、補償、誓約、債務残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュールなど、契約またはローンに関連する他のエンティティまたは用語と組み合わせて使用することもできる。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果などがある。エンティティは、以下のような一連の属性を持つことがある。公表された評価額、公的記録によって示されたエンティティが所有する一連の財産、エンティティが所有する一連の財産の評価額、破産状態、差押え状態、契約上の債務不履行状態、規制違反状態、犯罪状態、輸出規制状態、禁輸状態、関税状態などの属性。信用報告書、信用格付け、ウェブサイトの格付け、エンティティの製品に対するカスタマーレビューのセット、ソーシャルネットワークの格付け、クレデンシャルのセット、紹介のセット、証言のセット、行動のセット、ロケーション、およびジオロケーションなど、限定されるものではない。特定の実施形態では、スマートコントラクトは、エンティティが条件または誓約を満たしているかどうかを計算し、エンティティがそのような条件または誓約を満たしていない場合には、自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりしてもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、エンティティに関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるエンティティの目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で利用される当事者という用語は、個人、パートナーシップ、法人、有限責任会社、その他の法的組織など、契約の構成員を表すものとして広く理解される。例えば、当事者とは、一次貸手、二次貸手、貸付シンジケート、企業貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、査定人、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士、または契約、取引、融資に関する権利または義務を有するその他の事業体を指す。当事者は、複数の当事者が取引に関与する複数当事者取引という用語のように、取引などの異なる用語を制限なく特徴づけることができる。当事者は、自らを代表して行動する代表者を有していてもよい。特定の実施形態では、当事者という用語は、潜在的な当事者または見込みのある当事者、例えば、システムと対話する意図的な貸し手または借り手であって、システムとの対話中にまだ実際の合意にコミットしていない可能性があるものを指すことがある。 また、本開示の他の側面や説明に限定されることなく、当事者は、表明、保証、補償、誓約、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、支払日、支払方法など、契約やローンに関連する他の当事者や用語と組み合わせて使用することができる。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、事業体、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果などである。当事者は、身元、信用力、活動、行動、商習慣、契約の履行状況、売掛金に関する情報、買掛金に関する情報、担保の価値に関する情報、その他の種類の情報などの属性のセットを、制限なく有することができる。特定の実施形態では、スマートコントラクトは、当事者が条件または誓約を満たしているかどうかを計算し、当事者がそのような条件または誓約を満たしていない場合には、自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりしてもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、当事者に関する知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における当事者の目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で使用されている当事者属性、エンティティ属性、または当事者/エンティティ属性という用語は、当事者またはエンティティの価値、特性、または状態を説明するために広く理解される。例えば、当事者またはエンティティの属性は、限定されないが、価値、品質、場所、純資産、価格、物理的条件、健康状態、セキュリティ、安全性、所有権、アイデンティティ、信用力、活動、行動、ビジネス慣行、契約の履行状況、売掛金に関する情報、買掛金に関する情報、担保の価値に関する情報、およびその他のタイプの情報などであってもよい。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、当事者またはエンティティの属性に関連する値、状態または条件を計算してもよく、当事者またはエンティティがそのような条件または誓約を満たしていない場合には、自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりしてもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、当事者またはエンティティの属性に関する知識を持ち、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるこれらの属性の目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で使用されている「貸し手」という用語は、貸し出し用の資産やローンの収益を提供する契約の当事者を表すものとして広く理解されており、個人、パートナーシップ、法人、リミテッド・ライアビリティー・カンパニー、またはその他の法的組織が含まれる。例えば、貸し手は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、無担保貸し手、または借り手に融資を提供する契約、取引、ローンに対して権利または義務を有するその他の当事者であってもよいが、これに限定されるものではない。貸し手は、自らを代表して行動する代理人を持つことができる。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、当事者は、借り手、保証人、表明、保証、補償、誓約、債務残高、固定金利、変動金利、支払額など、他の関係者または契約やローンの用語と組み合わせて使用されることもある。固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、担保、個人保証、先取特権、期間、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果などがある。特定の実施形態では、スマートコントラクトは、貸し手が条件または誓約を満たしているかどうかを計算してもよく、貸し手がそのような条件または誓約を満たしていない場合には、自動化されたアクション、通知またはアラートを有効にしてもよく、または他の条件または条項をトリガしてもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、貸し手に関する知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における貸し手の目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で利用されるクラウドソーシングサービスという用語は、クラウドソーシングモデルまたは取引に関連して提供またはレンダリングされるサービスを広く理解することができる。クラウドソーシングモデルまたは取引では、大規模な人々またはエンティティのグループが、ローンなどの必要性を満たすために貢献を供給する。クラウドソーシングサービスは、限定されることなく、プラットフォームまたはシステムによって提供されてもよい。クラウドソーシングのリクエストは、情報供給者のグループに伝達されてもよく、それによって、リクエストに対する応答が収集され、処理されて、成功した少なくとも1つの情報供給者に報酬を提供してもよい。要求およびパラメータは、ローンのための一連の担保の状態に関連する情報を取得するように構成されてもよい。クラウドソーシングのリクエストは、公開されてもよい。特定の実施形態では、限定されないが、クラウドソーシングサービスは、スマートコントラクトによって実行されてもよく、報酬は、クラウドソーシング要求に対する応答を処理し、クラウドソーシング要求に対して構成されたパラメータのセットを満たす情報に報酬を自動的に割り当てるスマートコントラクトによって管理される。本明細書の開示の恩恵を受け、クラウドソーシングサービスに関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるクラウドソーシングサービスの目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で利用されるパブリッシングサービスという用語は、クラウドソーシングのリクエストを公開するための一連のサービスを説明するものと理解してよい。パブリッシングサービスは、限定されることなく、プラットフォームまたはシステムによって提供されてもよい。特定の実施形態では、限定されないが、パブリッシングサービスは、スマートコントラクトによって実行されてもよく、クラウドソーシングリクエストが公開されるか、または公開がスマートコントラクトによって開始される。本明細書の開示の恩恵を受け、出版サービスに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおける出版サービスの目的および使用を容易に決定することができる。
本明細書で使用されるインターフェースという用語は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されるコンピュータのコンポーネントなど、相互作用や通信を実現するコンポーネントを表すものとして広く理解される。例えば、インターフェースは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース、グラフィック・ユーザー・インターフェース、ユーザー・インターフェース、ソフトウェア・インターフェース、マーケットプレイス・インターフェース、デマンド・アグリゲーション・インターフェース、クラウドソーシング・インターフェース、セキュア・アクセス・コントロール・インターフェース、ネットワーク・インターフェース、データ・インテグレーション・インターフェース、クラウド・コンピューティング・インターフェース、またはこれらの組み合わせなど、様々な目的に応じて、または様々なアプリケーションやコンテキストに応じて構成されることがある（ただし、これらに限定されない）。インターフェースは、限定されるものではないが、貸し出し、借り換え、回収、統合、ファクタリング、ブローカリング、または差し押さえの範囲内で、データを入力、受信、または表示す。る方法として機能してもよい。インターフェースは、別のインターフェースのためのインターフェースとして機能してもよい。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、インターフェースは、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、レイヤ、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続と組み合わせて、またはシステムの一部として使用することができる。ある実施形態では、インターフェースは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化され、媒体またはメモリに格納される。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、インターフェースに関する知識を持って、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるインターフェースの目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で使用するグラフィカルユーザーインターフェースという用語は、ユーザーがシステム、コンピューター、またはその他のインターフェースと相互作用することを可能にするインターフェースの一種であり、相互作用またはコミュニケーションがグラフィカルなデバイスまたは表現によって達成されるものと理解することができる。グラフィカル・ユーザー・インターフェースは、コンピュータのコンポーネントであってもよく、コンピュータ可読命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されてもよい。グラフィカル・ユーザー・インターフェースは、多くの異なる目的を果たすことができ、また、異なるアプリケーションまたはコンテクストのために構成されることができる。このようなインターフェースは、限定されるものではないが、視覚的表現、刺激、またはインタラクティブなデータを使用してデータを受信または表示す。る方法として機能することができる。グラフィカルユーザーインターフェースは、別のグラフィカルユーザーインターフェースまたは他のインターフェースのためのインターフェースとして機能してもよい。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、グラフィカルユーザーインターフェースは、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、レイヤー、デバイス、コンポーネント、マシン、製品、サブシステム、インターフェース、接続と組み合わせて、またはシステムの一部として使用することができる。特定の実施形態では、グラフィカルユーザーインターフェースは、コンピュータ読み取り可能な命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されるとともに、媒体またはメモリに格納されてもよい。グラフィカルユーザーインターフェースは、キーボード、マウス、タッチスクリーンなど、あらゆる入力タイプに対応するように構成されてもよい。 グラフィカル・ユーザー・インターフェースは、例えば、専用アプリケーション、ウェブページ・インターフェース、またはこれらの組み合わせを含む、任意の所望のユーザー・インタラクション環境のために構成されてもよい。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、グラフィカル・ユーザー・インターフェースに関する知識を持っているので、本明細書に開示されている様々な実施形態および文脈におけるグラフィカル・ユーザー・インターフェースの目的および使用方法を容易に判断することができる。
ここでいうユーザーインターフェースとは、ユーザーがシステム、コンピューター、その他の装置と相互作用するためのインターフェースであり、グラフィカルな装置や表現によって相互作用やコミュニケーションが行われるものと理解することができる。ユーザーインターフェースは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化される、コンピュータのコンポーネントであってもよい。ユーザーインターフェースは、媒体またはメモリに格納されていてもよい。 ユーザーインターフェースは、デフォルト、テンプレート化、推奨、または事前￢≠設定された条件を持つドロップダウンメニュー、テーブル、フォームなどを含んでもよい。ある実施形態では、ユーザーインターフェースは、音声対話を含んでいてもよい。 本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ユーザーインターフェースは、アプリケーション、回路、コントローラ、プロセス、モジュール、サービス、レイヤー、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続と組み合わせて、またはシステムの一部として使用することができる。ユーザーインターフェースは、多くの異なる目的を果たすことができ、また、異なるアプリケーションやコンテクストのために構成される。 例えば、貸し手側のユーザーインターフェースには、複数の顧客プロファイルを表示す。る機能が含まれるが、特定の変更を行うことが制限される場合がある。債務者側のユーザーインターフェースには、ユーザーアカウントの詳細を閲覧したり、変更したりする機能が含まれる場合がある。 第3者の中立側のインターフェース（例えば、規制当局、監査人など、基礎となる取引に利害関係を持たない第3者）は、データを操作する能力なしに、会社の監視および匿名化されたユーザーデータの表示を可能にする機能を有してもよく、また、第3者およびアクセスの目的に応じてスケジュールされたアクセスを有してもよい。第3者の利害関係者側のインターフェース（例えば、コレクター、債務者擁護者、調査者、部分的所有者など、基礎となる取引に利害関係を持つ可能性のある第3者）は、変更を行うことを制限した上で、特定のユーザーデータの表示を可能にする機能を含むことができる。 これらのユーザーインターフェースの多くのさらなる機能は、本開示全体を通して説明されるシステムおよび／または手順の実施形態で利用可能である。 したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスおよびシステムに適用することができ、そのようなプロセスまたはシステムは、本明細書においてサービスと見なされることがある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、ユーザーインターフェースに関する知識を持って、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるユーザーインターフェースの目的および使用を容易に決定することができる。 当業者が、企図されたインターフェースがユーザーインターフェースであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらしたり強化したりできるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、構成可能なビュー、操作またはビューを制限する能力、レポート機能、ユーザープロファイルおよびデータを操作する能力、規制要件の実装、借り手、貸し手、およびサードパーティのための所望のユーザー機能の提供、などが含まれる。
本明細書で使用されるインターフェースおよびダッシュボードは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されるコンピュータのコンポーネントなど、相互作用または通信を実現するコンポーネントを説明するために広く理解される。 インターフェイスおよびダッシュボードは、アイテム、サービス、提供物、または取引やローンの他の側面を取得、受信、提示、またはその他の方法で管理することができる。例えば、インターフェースやダッシュボードは、アプリケーションプログラミングインターフェース、グラフィックユーザーインターフェース、ユーザーインターフェース、ソフトウェアインターフェース、マーケットプレイスインターフェース、デマンドアグリゲーションインターフェース、クラウドソーシングインターフェース、セキュアアクセスコントロールインターフェース、ネットワークインターフェース、データ統合インターフェース、クラウドコンピューティングインターフェース、またはこれらの組み合わせなど、多くの異なる目的に役立つか、または異なるアプリケーションやコンテクストのために構成されてもよい。 インターフェースまたはダッシュボードは、限定されるものではないが、貸し出し、借り換え、回収、統合、ファクタリング、ブローカリング、または差し押さえのコンテキスト内で、データを受信または表示す。る方法として機能することができる。 インターフェースまたはダッシュボードは、別のインターフェースまたはダッシュボードのためのインターフェースまたはダッシュボードとして機能してもよい。 本開示の他の側面または説明に限定されることなく、インターフェースは、アプリケーション、回路、コントローラ、プロセス、モジュール、サービス、レイヤ、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続と組み合わせて、またはシステムの一部として使用されてもよい。特定の実施形態では、インターフェースまたはダッシュボードは、コンピュータ可読命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されるだけでなく、媒体またはメモリに格納されていてもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、想定されるシステムについて通常利用可能な知識を有しているため、本明細書で開示される様々な実施形態およびコンテキストにおけるインターフェースおよび／またはダッシュボードの目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で使用されているドメインという用語は、取引および/または取引に関連する通信の範囲または文脈を説明するために広く理解される。例えば、ドメインは、実行のためのドメイン、デジタル資産のためのドメイン、要求が公開されるドメイン、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスが適用されるドメイン、モノのインターネットデータ収集および監視サービスが適用されるドメイン、ネットワークドメイン、ジオロケーションドメイン、管轄のロケーションドメイン、および時間ドメインなど、限定されるものではないが、多数の異なる目的に役立つか、または異なるアプリケーションまたはコンテキストのために構成されることがある。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、1つまたは複数のドメインは、任意のアプリケーション、回路、コントローラ、プロセス、モジュール、サービス、レイヤ、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続に関連して、またはシステムの一部として利用することができる。ドメインは、コンピュータ読み取り可能な命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化され、媒体またはメモリに格納される。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、ドメインに関する知識を持っているので、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるドメインの目的および使用を容易に決定することができる。
本明細書で使用されている「リクエスト」という用語（およびそのバリエーション）は、あるもの（情報、応答、オブジェクトなど）の提供を開始または要求する行為または事例を表すものとして広く理解される。特定のタイプのリクエストは、多数の異なる目的を果たしたり、異なるアプリケーションやコンテキストのために構成されたりすることもある。例えば、限定されるものではないが、正式な法的リクエスト（召喚状など）、借り換えのリクエスト（ローンなど）、またはクラウドソーシングのリクエストなどがある。システムは、リクエストを実行するためにも、リクエストを満たすためにも利用することができる。法的措置、ローンの借り換え、またはクラウドソーシングサービスを議論する場合には、様々な形態のリクエストが限定されずに含まれる可能性がある。本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムに関する知識を有する当業者であれば、実施形態で実施されるリクエストの価値を容易に判断することができる。本明細書では、説明のためにリクエストの特定の例を記載しているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
ここで使われている報酬（およびそのバリエーション）という用語は、行動や刺激に応じて受け取ったり提供したりするものや対価を表すものとして広く理解される。報酬は、金銭的なものであっても、非金銭的なものであっても、制限はない。特定のタイプの報酬は、限定されることなく、報酬イベント、報酬の請求、金銭的な報酬、データセットとして取得された報酬、報酬ポイント、その他の形態の報酬など、多くの異なる目的を果たしたり、異なるアプリケーションやコンテキストのために構成されたりすることもある。報酬は、他のアクションと同様に、限定されることなく、トリガーされ、割り当てられ、イノベーションのために生成され、証拠の提出のために提供され、要求され、提供され、選択され、管理され、管理され、構成され、割り当てられ、伝達され、識別されてもよい。前述のアクションを実行するために、システムを利用することができる。特定の行動について話し合ったり、特定の行動を奨励したりする際に、様々な形態の報酬が含まれることがあるが、これに限定されるものではない。本明細書の特定の実施形態では、報酬は、特定のインセンティブ（例えば、クラウドソーシングリクエストに応答した特定の人に報酬を与える）として、または一般的なインセンティブ（例えば、応答した特定の人への報酬に加えて、またはその代わりに、成功したクラウドソーシングリクエストに応答して報酬を提供する）として利用されてもよい。 本明細書の開示の恩恵を受け、報酬に関する知識を有する当業者は、実施形態で実装された報酬の価値を容易に決定することができる。本明細書では、説明のために報酬の特定の例を記載しているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されるロボットプロセスオートメーションシステムという用語は、本開示のシステムのタスクを実行することができる、またはニーズを提供することができるシステムを説明するために、広く理解されてもよい。例えば、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、限定されないが、以下のために構成され得る。ローンの条件の交渉、ローンの借り換えの交渉、ローンの回収、一連のローンの統合、ファクタリングローンの管理、モーゲージローンの仲介、差し押さえ交渉のためのトレーニング、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシングのリクエストを構成すること、報酬を設定すること。リクエストが公開されるドメインのセットを決定することと、リクエストのコンテンツを構成することと、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集および監視アクションを構成することと、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定することと、一連の結果に基づいて反復的にトレーニングおよび改善することと、を含む。ロボットプロセスオートメーションシステムは、データ収集および監視サービスのセットと、人工知能システムと、上位のロボットプロセスオートメーションシステムのコンポーネントである別のロボットプロセスオートメーションシステムとを含んでもよい。ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、以下を含んでもよい。一連の住宅ローン活動および一連の住宅ローン相互作用のうちの少なくとも1つは、マーケティング活動、借り手候補の特定、財産の特定、担保の特定、借り手の資格、権利調査、権利確認、財産評価、財産検査、財産評価、所得確認、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、利用可能な金利の決定のうちの活動を含む。既存の住宅ローンの分析、既存の住宅ローンと新しい住宅ローンの条件の比較分析、申請ワークフローの完成、申請項目の入力、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書のスケジュールの完成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、抵当権の設定、住宅ローン契約の締結など。例示的かつ非限定的なロボットプロセスオートメーションシステムは、1つまたは複数のユーザーインターフェース、データを提供、要求、および／または共有するためにシステム全体の回路および／またはコントローラとのインターフェース、および／またはロボットプロセスオートメーションシステムの1つまたは複数の操作を反復的に改善するように構成された1つまたは複数の人工知能回路を含むことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、企図されたロボットプロセスオートメーションシステムについて通常利用可能な知識とを有することで、企図されたシステムについて選択された機能を実行するロボットプロセスオートメーションシステムを実装するために含めるべき回路、コントローラ、および／またはデバイスを容易に決定することができる。ロボットプロセスオートメーションシステムの特定の例は、説明のために本明細書に記載されているが、本明細書の開示から恩恵を受ける任意の実施形態、および理解される任意の考慮事項がある。
本明細書では、ローンに関連するアクション（およびローンに関連するイベントやローンに関連するアクティビティなどの他の関連用語）という用語が利用されており、取引内にローンを含む取引に関連する1つまたは複数のアクション、イベント、またはアクティビティを説明するために広く理解されることがある。 アクション、イベント、またはアクティビティは、貸付、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、管理、交渉、収集、調達、施行、およびデータ処理（データ収集など）などのローンの多くの異なる文脈、またはそれらの組み合わせにおいて、制限なく発生する可能性がある。 ローン関連行為は、名詞の形で使用されることがある（例えば、債務不履行の通知が正式な通知で借り手に伝達された、これはローン関連行為と考えられる）。 ローン関連のアクション、イベント、またはアクティビティは、単一のインスタンスを指す場合もあれば、アクション、イベント、またはアクティビティのグループを特徴付ける場合もある。例えば、支払期限を過ぎた債務者に特定の通知を行うなどの単一の行動は、ローン関連の行動と考えられる。 同様に、債務不履行に関連する最初から最後までの一連の行動も、単一のローン関連行動とみなされる場合がある。 査定、検査、資金調達、記録もまた、限定されるものではないが、いずれも発生したローン関連のアクションであり、ローンに関連するイベントであるとみなされる場合がある。 同様に、これらのアクションを完了する活動もまた、限定されることなく、ローン関連の活動（鑑定、検査、資金調達、記録など）と見なされてもよい。特定の実施形態では、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者の1つまたは複数のために、ローン関連アクション、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティを実行し、それらを完了するために適切なタスクを処理してもよい。 場合によっては、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムは、ローン関連アクションを完了しないことがあり、そのような結果に応じて、これは自動化されたアクションを有効にすることができ、または他の条件または条項をトリガすることができる。 本明細書の開示の恩恵を受け、ローン関連のアクション、イベント、およびアクティビティに関する知識を有する当業者は、本開示全体を通して説明されるような様々な形態および実施形態におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。
また、ここでいうローン関連の行動、イベント、活動という言葉は、より具体的には、ローンの呼び出しの状況を説明するために使われることもある。 ローンの呼び出しとは、貸し手がローンの返済を要求できる行為であり、通常、支払いの延滞など、何らかの他の条件や用語がきっかけとなる。例えば、借り手が3回連続して支払いを滞納し、ローンの支払いスケジュールに深刻な延滞が発生し、ローンが不履行に陥った場合に、ローン関連のアクションが発生することがある。 このようなシナリオでは、貸し手は自分の権利を守るために、ローンの呼び出しに関連するアクションを開始することがある。 このようなシナリオでは、おそらく借り手が延滞や違約金を解決するために金額を支払うことになりが、これもローンの呼び出しのためのローン関連アクションと考えられる。いくつかの状況では、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムが、通知の提供、支払履歴の調査および収集、またはローンの呼び出しの一部として実行される他のタスクを含む、限定されないローンの呼び出しのためのローン関連アクションを開始、管理または処理することができる。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、ローンの呼び出しのためのローン関連アクション、またはこの用語の他の形態およびその様々な形態に関する知識を有し、イベントまたは本明細書に開示された他の様々な実施形態およびコンテキストの文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。
本明細書に記載されているように、ローンに関連する行動、イベント、および活動という用語は、より具体的には、ローンの支払いに関する状況を説明するために使用することもできる。通常、ローンを含む取引では、限定されるものではないが、ローンは支払いスケジュールに沿って返済される。借り手にローンを返済するための情報を提供するための様々なアクションや、貸し手がローンの支払いを受けるためのアクションが行われる場合がある。 例えば、借り手がローンの支払いを行った場合、ローンの支払いのためのローン関連アクションが発生することがある。 限定されるものではないが、このような支払いは、貸し手に支払いが申し込まれること、支払いが行われたことを反映するローン台帳または会計、行われた支払いの借り手に提供される領収書、および借り手に次の支払いが要求されることなど、ローンの支払いに関して発生するいくつかのアクションを含んでもよい。 いくつかの状況では、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムが、ローンの支払いのためのそのようなローン関連アクションを開始、管理、または処理してもよく、これには、限定されないが、貸し手への通知の提供、支払い履歴の調査および収集、借り手への領収書の提供、借り手に要求される次の支払いの通知の提供、またはローンの支払いに関連する他のアクションが含まれてもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、ローンの支払いのためのローン関連アクション、またはこの用語の他の形態およびその様々な形態に関する知識を有する当業者は、イベントまたは本明細書に開示された他の様々な実施形態およびコンテキストの文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。
本明細書に記載されているように、ローンに関連する行動、イベント、および活動という用語は、より具体的には、支払いスケジュールまたは代替の支払いスケジュールのコンテキストを説明するためにも使用できる。 通常、ローンを含む取引では、限定されるものではないが、ローンは、時間の経過とともに変更される可能性のある支払いスケジュールで返済される。 あるいは、そのような支払いスケジュールは、代替的な支払いスケジュールを策定し、合意してもよい。 貸し手または借り手にとって、支払いスケジュールまたは代替の支払いスケジュールに関連して、次のような様々なアクションが行われる可能性がある：当該支払いの金額、当該支払いの期限、支払いの遅延にどのようなペナルティまたは手数料が付くか、またはその他の条件。例えば、借り手がローンの早期支払いを行った場合、ローンの支払スケジュールおよび代替支払スケジュールに関するローン関連アクションが発生する可能性がある。この場合、おそらくその支払いは元本として適用され、通常の支払いは引き続き行われる。 限定されるものではないが、支払スケジュールおよび代替支払スケジュールのためのローン関連アクションは、支払が貸し手に提示されること、支払が行われたことを反映するローン台帳または会計、行われた支払の借り手に提供される領収書、任意の手数料が添付されるかまたは支払われるかどうかの計算、および借り手に次の支払が要求されることなど、ローンの支払に関して発生する可能性のあるいくつかのアクションから構成されてもよい。特定の実施形態では、支払スケジュールまたは代替支払スケジュールを決定する活動は、ローン関連のアクション、イベント、または活動であってもよい。特定の実施形態では、支払スケジュールまたは代替支払スケジュールを（例えば、借り手、貸し手、または第3者に）伝達する活動は、ローン関連のアクション、イベント、または活動であってもよい。 いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムが、支払スケジュールおよび代替支払スケジュールのためのそのようなローン関連アクションを開始、管理、または処理してもよく、これには、限定されないが、貸し手への通知の提供、支払履歴の調査および収集、借り手への領収書の提供、次の支払期日の計算、最終的な支払額および期日の計算、借り手への次の支払期日の通知の提供、支払スケジュールまたは代替支払スケジュールの決定、支払スケジューラまたは代替支払スケジュールの伝達、またはローンの支払に関連する他のアクションが含まれ得る。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、支払スケジュールおよび代替支払スケジュール、またはこの用語の他の形態およびその様々な形態のためのローン関連アクションに関する知識を有しているので、本明細書に開示されているイベントまたは他の様々な実施形態および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。
ここで使われている規制通知要件（およびその派生語）という用語は、通知またはメッセージを他の当事者または事業体に伝達する義務または条件を表すものとして、広く理解される。規制上の通知要件は、トリガーとなる1つまたは複数の条件の下で要求される場合もあれば、一般的に要求される場合もある。例えば、貸し手は、借り手に対して、ローンの債務不履行、ローンの金利変更、または取引やローンに関連するその他の通知を提供する規制上の通知要件を有することがある。この用語の規制的な側面は、コミュニケーションの特定の義務を要求する、管轄区域特有の法律、規則、またはコードに起因している可能性がある。特定の実施形態では、ポリシー指示が規制上の通知要件として扱われる場合がある。例えば、貸し手が、取引に関連する1つまたは複数の管轄地の規制要件を超える可能性のある内部通知ポリシーを持っている場合などである。 通知の側面は、一般的に正式なコミュニケーションに関するものであり、様々な形態が考えられるが、特定の通知形態、例えば、配達証明付き郵便、ファクシミリ、電子メール送信、その他の物理的または電子的な形態、通知の内容、および／または通知に関連するタイミング要件などが具体的に指定される場合がある。要件の側面は、法律、規則、コード、ポリシー、標準的な慣行、または契約やローンの条件を遵守するために、当事者がその義務を完了する必要性に関するものである。特定の実施形態では、スマートコントラクトは、規制上の通知要件を処理またはトリガし、借り手に適切な通知を提供することができる。これは、貸し手、借り手、ローンを介して提供された資金、ローンの返済、ローンの担保、またはローン、取引、または契約の条件で指定された他の場所のうち、少なくとも1つの場所に基づいていてもよい。当事者またはエンティティがそのような規制上の通知要件を満たしていない場合、当事者間の権利または義務の特定の変更がトリガーされる可能性がある例えば、貸し手が借り手に非準拠の通知を提供する場合、ローンの条件に基づく、および／または外部情報（例えば、規制上の処方箋、貸し手の内部ポリシーなど）に基づく自動化されたアクションまたはトリガーが、スマートコントラクト回路および／またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって実行されてもよい。本明細書の開示の恩恵と、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における規制通知要件の目的および使用を容易に決定することができる。
また、本明細書では、規制通知要件という用語を、特定の管轄区域、または特定の場所の法律、規則、またはコードに基づくのではなく、一般的または特定の方針に基づいて、通知またはメッセージを他の当事者または事業体に伝達する義務または条件を説明するために利用することができる（管轄区域固有の規制通知要件のように）。規制当局の通知要件は、トリガーとなる、あるいは一般的に要求される1つ以上の条件の下で、義務や要求ではなく、賢明なもの、あるいは提案となる場合がある。例えば、貸し手は、借り手に新しい情報提供ウェブサイトの通知を行うこと、将来的にローンの金利が変更されること、または義務的ではなく助言的または有用な取引やローンに関連するその他の通知を行うことをポリシーベースの規制通知要件とすることができる（ただし、義務的な通知もポリシーベースに該当する場合がある）。このように、規制通知要件の用語の政策ベースの使用では、スマートコントラクト回路は、規制通知要件を処理またはトリガし、法律、規則またはコードによって必ずしも必要とされる場合もそうでない場合もある適切な通知を借り手に提供することができる。通知やコミュニケーションの根拠は、慎重さ、礼儀正しさ、慣習、または義務による場合がある。
また、規制通知という用語は、貸し手や借り手などの他の当事者や事業体に通知やメッセージを伝達する義務や条件を表すために使用されることもある。規制通知は、任意の当事者または事業体、あるいは当事者または事業体のグループに対して具体的に指示す。ることができる。例えば、借り手がローンの支払いを怠った結果、債務不履行に陥った場合など、特定の通知や通信を借り手に提供することが望ましい、または必要となる場合がある。このように、貸し手や借り手などの特定のユーザーに向けられたこのような規制上の通知は、司法権に特化した、または政策に基づく規制上の通知要件の結果として行われる場合がある。このように、状況によっては、スマートコントラクトが規制通知を処理またはトリガーし、借り手などの特定の当事者に適切な通知を行うことがある。この通知は、法律、規則、またはコードによって必ずしも必要とされる場合もあれば、そうでない場合もあるが、慎重さ、礼儀正しさ、または慣習に基づいて提供される場合もある。当事者または事業体が特定の当事者に対してそのような規制上の通知要件を満たしていない場合、1つまたは複数の当事者または事業体によって特定の権利が放棄される状況が生じたり、自動化されたアクションが可能になったり、他の条件や条項が発動したりする可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、かつ企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有しているので、本明細書で開示された様々な実施形態および文脈に基づいて、規制通知要件の目的および使用を容易に決定することができる。
ここで使われている規制上の差押え要件（およびその派生語）という用語は、ローンの債務不履行、担保の差押えや回収、その他関連する差押え行為を引き起こすための義務や条件を表すものとして、広く理解される。規制上の差押え要件は、トリガーとなる1つ以上の条件、あるいは一般的に要求される条件で要求される場合がある。例えば、貸し手は、差し押さえの前に、借り手にローンの債務不履行の通知、またはローンの債務不履行に関連する他の通知を提供する規制上の差し押さえ要件を有していてもよい。この用語の規制的側面は、特定のコミュニケーション義務を要求する法域固有の法律、規則、規約に起因する場合がある。差し押さえの側面は、一般的に、差し押さえ、または担保物件の奪還とローンの不履行という特定の救済措置に関連しており、それは多くの異なる形態をとることがあるが、ローンの条件で指定されることがある。要件の側面は、法律、規則、規範、または契約やローンの条件の遵守または履行のために、当事者がその義務を完了する必要性に関するものである。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路は、規制上の差押え要件を処理またはトリガし、そのような差押え行為に関連する適切なタスクを処理することができる。これは、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保のうちの少なくとも1つの管轄の場所、またはローン、取引、または契約の条件によって指定される他の場所に基づいていてもよい。当事者または事業体がそのような規制上の差し押さえ要件を満たしていない場合、当事者または事業体（例えば貸し手）によって特定の権利が放棄される可能性があり、またはそのような規制上の通知要件の不履行によって、自動化されたアクションが可能になるか、または他の条件または条項が発動する可能性がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有し、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における規制抵当権要件の目的および使用を容易に決定することができる。
また、規制上の差押え要件という用語は、ローンのデフォルト、担保の差押えや回収、その他の関連する差押え行為を引き起こすための義務、またはそのために利用されることがある。 特定の司法管轄区、または特定の場所の法律、規則、またはコードに基づくのではなく、一般的または特定のポリシーに基づくものである（司法管轄区に特有の規制上の差押え要件のように）。規制上の差押え要件は、トリガーとなる1つ以上の条件の下で、義務や要求ではなく、慎重なものであったり、提案されるものであったり、一般的に要求されるものであったりする。例えば、貸金業者は、ローンの債務不履行の通知を借主に提供すること、又は義務的ではなく、助言的又は有用な取引又はローンに関連する他の通知を提供することが、政策に基づく規制上の差押え要件である場合がある（ただし、義務的な通知も政策に基づくものに該当する場合がある）。このように、規制抵当権要求用語の政策ベースの使用では、スマートコントラクトは、規制抵当権要求を処理またはトリガし、法律、規則またはコードによって必ずしも要求されていないかもしれないが、借り手に適切な通知を提供することができる。通知やコミュニケーションの根拠は、慎重さ、礼儀正しさ、慣習、業界の慣行、または義務による場合がある。
また、本明細書では、規制上の差押え要件という用語を、貸し手や借り手などの特定の利用者に関して実行されるべき義務や条件を表すために使用することがある。規制通知は、任意の当事者もしくは事業体、または当事者もしくは事業体のグループに向けて具体的に指示す。ることができる。例えば、借り手がローンの予定された支払いを行わなかった結果、債務不履行に陥った場合などに、特定の通知や通信を借り手に提供することが望ましい、または必要となる場合がある。このように、このような規制上の差押え要件は、貸し手や借り手などの特定のユーザーに向けられたものであり、司法権に特化した規制上の差押え要件、または政策に基づいた規制上の差押え要件などの結果である可能性がある。例えば、差し押さえ要件は、取引に関与する特定のエンティティ（例えば、現在の借り手は30年間顧客であるため、固有の扱いを受ける）、またはエンティティのクラス（例えば、「優先的な」借り手、または「初めての債務不履行」の借り手）に関連していてもよい。 このように、状況によっては、スマートコントラクト回路は、差押えに従って行わなければならない義務または行動を処理またはトリガすることができ、その行動は、貸し手や借り手などの特定の当事者から指示されたり、法律、規則、またはコードによって必ずしも必要とされる場合もあれば、そうでない場合もあるが、そうでない場合は、慎重さ、礼儀、または慣習から提供される場合もある。 特定の実施形態では、特定のユーザーに関して実行されるべき義務または条件は、規約の一部を形成するか、またはそうでなければ、それが適用される特定のユーザーに知られていてもよい（例：。また、ある実施形態では、特定のユーザーに関して実行される義務または条件は、それが適用される特定のユーザーには知られていない可能性がある（例えば、銀行は、特定のユーザーが属するユーザーのクラスに関連するポリシーを持つが、特定のユーザーはそのクラスを認識していない）。
本明細書で利用される価値、評価、評価モデル（および同様の用語）は、担保の推定価値を評価および決定するアプローチを説明するために広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、評価モデルは、担保（例：担保物件）、人工知能サービス（例：評価モデルを改善するため）、データ収集および監視サービス（例：評価額を設定するため）、評価サービス（例：評価モデルを通知、使用、および／または改善するプロセス）、および／または担保の取引に関する結果（例：評価モデルを改善するための基礎として）と組み合わせて使用することができる。"管轄区固有の評価モデル "は、特定の地理的／管轄区の領域または地域で使用される評価モデルとしても使用され、ここで、管轄区は、貸し手、借り手、資金の引渡し、ローンの支払いまたはローンの担保の管轄区、またはそれらの組み合わせに固有のものとすることができる。 特定の実施形態では、司法権固有の評価モデルは、担保の評価に対する司法権の影響を考慮する。これには、少なくとも、関連する司法権における借り手と貸し手の権利と義務、担保の移動、輸入、輸出、代替、および／または清算の能力に対する司法権の影響、デフォルトと担保の差し押さえまたは回収の間のタイミングに対する司法権の影響、および／または担保価値決定のボラティリティおよび／または感度に対する司法権の影響が含まれる。 特定の実施形態では、地理的位置に特化した評価モデルは、担保の評価に対する地理的位置の影響を考慮する。これは、管轄権の影響（ただし、管轄権の位置は地理的位置とは異なる場合がある）と同様のリストを含む場合があるが、天候関連の影響、監視、保守、または差し押さえサービスからの担保の距離、および／またはリスク現象（例えば、断層、工業地帯、原子力発電所など）の近接性などの追加の影響を含む場合がある。 評価モデルは、担保の評価の一部として、オフセット担保の評価（例えば、担保の類似アイテム、類似または偽造可能な担保の市場価値などの一般的な価値、および／または、担保の価値と相関するアイテムの価値）を利用してもよい。 特定の実施形態では、人工知能回路は、1つまたは複数の機械学習および／または人工知能アルゴリズムを含み、評価モデルを改善するために、例えば、類似または相殺された担保を含む複数の取引間の経時的な情報を利用すること、および／または評価モデルを反復的に改善するために、同じ取引または他の取引からの結果情報（例えば、ローン取引が成功または失敗して完了した場合、および／または現実の担保評価決定を示す。担保の差し押さえまたは清算イベントに対応した場合）を利用することを含む。 特定の実施形態では、人工知能回路は、担保評価データセット、例えば、以前に決定された評価、および／またはトレーナー（例えば、人間、会計評価、および／または他の評価データ）との相互作用を通じて、トレーニングされる。 特定の実施形態では、評価モデルおよび／または評価モデルのパラメータ（例えば、仮定、較正値など）は、取引条件（例えば、ローン、ローンのセット、および／またはローンのセットのサブセット）の一部として決定および／または交渉されてもよい。 当業者であれば、本明細書の開示の利益と、企図されたシステムについて通常利用可能な知識とを有することにより、本開示のどの側面が評価モデルの特定の用途に利益をもたらすか、および評価モデルの実施形態を実装するために評価モデルをどのように選択または組み合わせるかを容易に決定することができる。適切な評価モデルを選択する際の当業者、または本開示の実施形態のための特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。担保の管轄権を考慮した評価モデルの法的考察、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引／ローンの種類、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローンの総額、借り手のクレジットスコア、ローンの種類および／または関連業界の会計慣行、上記のいずれかに関連する不確実性、および／または上記のいずれかに関連する感応度。本明細書では、説明のために評価モデルおよび考慮事項の具体例を記載するが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
ここで使われている「市場価値データ」または「市場情報」（およびその他の形式またはバリエーション）という用語は、ローン、担保、または取引の対象として使用される可能性のある不動産、資産、担保、またはその他の価値のあるアイテムの評価に関連するデータまたは情報を表すものとして、広く理解される。市場価値データまたは市場情報は、時々刻々と変化する可能性があり、様々な情報源から推定、計算、客観的または主観的に決定される可能性がある。市場価値データまたは市場情報は、担保のアイテムに直接関連する場合もあれば、オフセットされた担保のアイテムに関連する場合もある。市場価値データまたは市場情報には、財務データ、市場評価、製品評価、顧客データ、顧客のニーズや好みを理解するための市場調査、競合他社やサプライヤーなどの競合情報、事業体の売上、取引、顧客獲得コスト、顧客生涯価値、ブランド認知度、解約率などが含まれる。この用語は、貸し出し、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、データ処理（データ収集など）など、契約やローンの多くの異なる文脈で発生する可能性があり、また、これらの組み合わせも限定されない。市場価値データまたは市場情報は、単一の数値または複数の数値やデータを識別するための名詞として使用することができる。例えば、市場価値データまたは市場情報は、これらの状況に限定されることなく、貸し手によって、不動産または資産が担保付きローンの担保として機能するかどうかを判断するために利用されてもよいし、代替的に、ローンが不履行である場合の差し押さえの判断に利用されてもよい。また、市場価値データまたは市場情報は、ローン対価値の数値または計算を決定するために使用されてもよい。特定の実施形態において、コレクションサービス、スマートコントラクト回路、および／またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、1つまたは複数のデータまたは情報のソースから市場価値データまたは市場情報を推定または計算してもよい。いくつかのケースでは、市場データの価値または市場情報は、そこに含まれるデータ／情報に応じて、自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりすることができる。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受けるとともに、想定されるシステムおよび利用可能な関連市場情報について通常得られる知識を有しているため、本明細書で開示されている様々な形態、実施形態、および文脈における本用語の目的および使用を容易に判断することができる。
ここで使われている類似担保、担保に類似、オフセット担保などの用語は、ローンやその他の取引に関する担保（例えば、担保として保有されている価値のある物品）と性質が似ている可能性のある財産、資産、価値のある物品を説明するために広く理解される。類似の担保とは、他の担保と一緒に集計、置換、またはその他の方法で参照される財産、資産、担保、またはその他の価値のあるアイテムを指す。担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理者、担保物件のセキュリティ、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的な位置、担保物件の司法権の位置などの共通属性の形で表示される。特定の実施形態では、オフセット担保は、担保のアイテムと価値の相関関係があるアイテムを参照する。例えば、オフセット担保は、担保のアイテムと同様の価格変動、ボラティリティ、保管要件などを示す。ことがある。 ある実施形態では、同様の担保は、より大きな担保権を形成するために集約され、追加の融資や分配、または取引のための担保となる。特定の実施形態では、オフセット担保は、担保の評価を通知するために利用されてもよい。 特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、類似の担保に関連する数値、データまたは情報を推定または計算してもよく、または類似の担保の集約に関する機能を実行してもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈における担保に関連する、類似担保、オフセット担保、または関連する用語の目的および使用を容易に決定することができる。
ここで使われているリストラクチャリング（およびリストラなどの他の形態）という用語は、ローンや取引に影響を与える条件、物件、担保、その他の検討事項を修正することを意味すると広く理解される。リストラクチャリングは、当事者間で修正された条件が採用されて成功する場合もあれば、修正やリストラクチャリングが行われずに失敗する場合もあるが、これに限定されるものではない。リストラクチャリングは、申し込み、貸し出し、借り換え、回収、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえなど、契約やローンのさまざまな場面で発生する可能性があるが、これらに限定されるものではない。また、債務の再構築とは、ある当事者に対して負っている債務が、時期、金額、担保、その他の条件について修正されることを意味する。例えば、借り手は、財務状況の変化に対応するためにローンの債務を再編してもよく、貸し手は、自らのニーズまたは慎重さのために債務の再編を借り手に申し出てもよい。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、監視された状態に基づいて自動的または手動で債務を再構築したり、債務を再構築するためのオプションを作成したり、債務の再構築を交渉または実行するプロセスを管理したり、ローンまたは取引の条件を再構築または修正することに関連する他のアクションを行ったりすることができる。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有し、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈において、債務の文脈であるか否かにかかわらず、この用語の目的および使用を容易に判断することができる。
ここでいうソーシャルネットワークデータ収集、ソーシャルネットワーク監視サービス、ソーシャルネットワークデータ収集・監視サービス（およびその様々な形態や派生物）とは、1つ以上のソーシャルネットワークから得られるデータや情報の取得、整理、観察、その他の行動に関連するサービスを指すものと広く理解してよい。ソーシャルネットワークデータの収集および監視サービスは、関連するサービスシステムの一部であっても、独立したサービスセットであってもよい。ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスは、限定されることなく、プラットフォームまたはシステムによって提供されてもよい。ソーシャルネットワークデータの収集および監視サービスは、貸し出し、借り換え、交渉、回収、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、およびそれらの組み合わせなど、さまざまな状況で使用することができるが、これらに限定されるものではない。ソーシャルネットワークデータの収集および監視の要求は、設定パラメータを用いて、他のサービスから要求されたり、自動的に開始されたり、発生した条件や状況に基づいて発生するようにトリガされたりすることがある。ソーシャルネットワークデータの収集および監視サービスを構成、開始、表示、またはその他の方法で対話するためのインターフェースが提供される場合がある。本明細書で利用されるソーシャルネットワークとは、個人および／またはエンティティ間でデータおよび通信が発生する任意のマスプラットフォームを指し、データおよび通信は実施形態システムに少なくとも部分的にアクセス可能である。 特定の実施形態では、ソーシャルネットワークデータは、公的に利用可能な（例えば、任意の許可なしにアクセス可能な）情報を含む。 特定の実施形態では、ソーシャルネットワークデータは、実施形態システムに適切にアクセス可能な情報を含むが、一般に自由に利用可能ではないが、アクセス可能である（例えば、ソーシャルネットワークのユーザとのプライバシーポリシーに一致する）情報へのサブスクリプションアクセスまたは他のアクセスを含んでもよい。 ソーシャルネットワークは、主に社会的な性質のものであってもよいが、追加的または代替的に、職業上のネットワーク、同窓生のネットワーク、業界関連のネットワーク、学術的に指向されたネットワークなどを含んでもよい。 特定の実施形態では、ソーシャルネットワークは、クラウドソーシングプラットフォームであってもよく、例えば、ユーザ（および／または、潜在的に指定された基準を満たすユーザのサブセット）に向けられたクエリまたはリクエストを受け入れるように構成されたプラットフォームであって、ユーザは、特定のコミュニケーションが、リクエスタ、プラットフォームのユーザの少なくとも一部に共有され、アクセス可能になること、および／または、公的に利用可能になることを認識することができる。 特定の実施形態では、限定されないが、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスは、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムによって実行されてもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有することで、本明細書に開示された様々な実施形態およびコンテキストにおけるソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスの目的および使用を容易に決定することができる。
本明細書で利用されるクラウドソースおよびソーシャルネットワーク情報という用語は、さらに、クラウドソーシングモデルもしくはトランザクションに関連して取得もしくは提供される情報、またはソーシャルネットワーク上もしくはそれに関連して取得もしくは提供される情報を説明するために広く理解されてもよい。クラウドソース情報およびソーシャルネットワーク情報は、限定されることなく、プラットフォームまたはシステムによって提供されてもよい。 クラウドソースおよびソーシャルネットワーク情報は、情報供給者のグループに、またはそのグループから、取得、提供または通信されてもよく、それによって、要求に対する応答が収集および処理されてもよい。 クラウドソースやソーシャルネットワークの情報は、ローンや契約に関連する情報、条件、または要因を提供することができる。クラウドソースおよびソーシャルネットワークの情報は、限定されることなく、非公開または公開、またはそれらの組み合わせであってもよい。特定の実施形態では、限定されるものではないが、クラウドソースおよびソーシャルネットワーク情報は、スマートコントラクト回路によって、取得、提供、整理、または処理されてもよく、クラウドソースおよびソーシャルネットワーク情報は、構成されたパラメータのセットを満たすように情報を処理するスマートコントラクト回路によって管理されてもよい。 本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に判断することができる。
ここで使われている「交渉（negotiate）（及び negotiating、negotiation などの他の形態）という言葉は、当事者や事業体の間で妥協点や結果、合意をもたらすための話し合いやコミュニケーションを表すものとして、広く理解される。交渉は、当事者間で条件が合意される成功した結果になることもあれば、当事者が特定の条件に合意しない失敗した結果になることもあり、またそれらの組み合わせにも制限はない。交渉は、ある局面で、あるいは特定の目的のために成功することもあれば、別の局面で、あるいは別の目的のために失敗することもある。交渉は、貸し出し、借り換え、回収、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえなど、契約やローンの様々な場面で発生する可能性があるが、これらに限定されるものではない。例えば、借り手は貸し手と金利や融資条件を交渉することができる。別の例では、債務不履行の借り手は、貸し手と差し押さえを回避するための代替解決策を交渉することができる。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、当事者の1つまたは複数のために交渉し、条件の交渉を完了するまたは完了しようとするための適切なタスクを処理してもよい。場合によっては、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムによる交渉が完了しない、または成功しないことがある。交渉が成功すると、自動化されたアクションが可能になるか、またはスマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムによって実施される他の条件または条項をトリガすることができる。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有し、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈におけるネゴシエーションの目的および使用を容易に決定することができる。
様々な形態の交渉（negotiate）という用語は、より具体的には、本明細書では、動詞形式（例えば、交渉すること）や名詞形式（例えば、交渉）などで利用され、結果につながる相互の話し合いの文脈を表すことができる。例えば、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、当事者に代わって条件を交渉することがあり、これは動詞節としての使用となる。別の例では、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、ローンの変更のための条件を交渉したり、統合の申し出を交渉したり、その他の条件を交渉したりすることがある。名詞節として、交渉（例えばイベント）がロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって実行されることがある。したがって、いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、（例えば動詞節として）条件を交渉してもよいし、そうすることの記述が（例えば名詞節として）交渉とみなされてもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、交渉およびネゴシエーション、またはネゴシエーションという言葉の他の形態に関する知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に判断することができる。
また、様々な形態のネゴシエートという言葉は、具体的には、お互いの妥協点や、結果につながる交渉の完了など、結果を表すために利用されることもある。例えば、融資は、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムなどによって、交渉が完了したところで、当事者間の合意に至った成功した結果としてネゴシエートされたとみなされることがある。したがって、いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、一連の条件、または交渉されたローンを完了するために交渉しているかもしれない。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、想定されるシステムについて通常利用可能な知識を有し、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における交渉の完了による相互に合意した結果に関連するこの用語の目的および使用を容易に判断することができる。
また、様々な形態のnegotiateという用語は、具体的には、交渉イベント、または当事者間で合意可能な条件に到達することを含むイベント交渉などのイベントを特徴づけるために使用されることがある。当事者間の合意や妥協を必要とするイベントは、限定されることなく、交渉イベントとみなされることがある。例えば、ローンの調達時に、当事者間で相互に合意可能な条件のセットに到達するプロセスは、交渉イベントと考えられる。したがって、いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、交渉イベントのための当事者の通信、行動、または行動に対応することができる。
本明細書で使用されている「収集」（および「コレクト」または「コレクティング」などの他の形態）という用語は、広義には、有形（物理的なアイテムなど）、無形（データ、ライセンス、または権利など）、または金銭（支払いなど）のアイテム、またはその他の義務や資産をソースから取得することを表すものと理解される。一般的に、この用語は、初期段階の関連作業から後期段階の関連作業、またはアイテムの取得の完全な完了まで、そのようなアイテムの取得見込み全体に関連している場合がある。収集は、アイテムが当事者に入札される成功の結果になることもあれば、アイテムが当事者に入札されない、または取得されない失敗の結果になることもあり、また、それらの組み合わせ（例えば、アイテムの入札が遅れた場合やその他の欠陥がある場合）になることもあるが、これらに限定されない。回収は、貸し出し、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、データ処理（データ収集など）など、契約やローンのさまざまな場面で発生する可能性があるが、これらに限定されるものではない。回収は、名詞の形で使用されることもあれば（例えば、データ収集や延滞金の回収など、イベントを参照したり、イベントを特徴づける場合）、アイテムの品揃えを名詞として参照することもあり（例えば、融資のための担保の回収など、取引における多数のアイテムを参照する場合）、動詞の形で使用されることもある（例えば、借り手から支払いを回収する場合）。例えば、貸し手は、オンライン決済を介して借り手から延滞金を回収してもよいし、顧客サービスの電話を介して取得した延滞金の回収に成功してもよい。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者の1つ以上のために回収を行い、1つ以上の項目（延滞金など）に対する回収を完了または試みるための適切なタスクを処理してもよい。場合によっては、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムによる交渉が完了しない、または成功しないことがあり、そのような結果に応じて、これは自動化されたアクションを有効にする、または他の条件または条項をトリガすることができる。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を持ち、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、およびコンテキストにおける収集の目的および使用を容易に決定することができる。
また、様々な形態のコレクションという用語は、より具体的には、本明細書では名詞の形で利用され、コレクションイベント、またはコレクションペイメントなどのイベントまたは物事のコンテキストを説明することができる。例えば、収集イベントは、限定されないが、当該活動におけるアイテムの取得に関連する当事者または他の活動への連絡を指すことがある。回収支払いとは、例えば、借り手が行った支払いのうち、回収の過程で取得されたもの、または貸し手との回収部門を通じて取得されたものに関するものであってもよい。延滞、延滞、または債務不履行のローンに限定されるものではないが、コレクションは、イベント、支払いまたは部門、または取引やローンに関連する他の名詞を、延滞になったものに対する救済策であると特徴づけることができる。したがって、いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、借り手から支払いまたは分割払いを回収することがあり、そうする活動は、限定されることなく、回収イベントとみなされることがある。
また、本明細書では、様々な形態のコレクションという用語を、より具体的には、コレクション訴訟（例えば、ローンの延滞金や不払い金に関する訴訟）の結果など、訴訟に関連する文脈を表す形容詞などとして利用することができる。例えば、回収訴訟の結果は、借り手または他の当事者が負っている延滞金に関連する場合があり、それらの延滞金に関連する回収努力が当事者によって訴訟される場合がある。したがって、いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、回収訴訟の結果を受け取り、決定し、またはその他の方法で管理してもよい。
また、様々な形態のコレクションという用語は、より具体的には、本明細書では形容詞などとして利用され、回収行為（例えば、ローンなどの債務に対する延滞または不履行の支払いの入札または取得を誘導する行為）などの取得行為に関する文脈を表すことがある。回収の利回り、回収の財務的利回り、および/または回収の財務的利回りという用語を使用してもよい。このような回収行為の結果は、財務的な利回りを持っていてもいなくてもよい。例えば、回収行為の結果として、ローンの1つまたは複数の未払い金が支払われることがあり、これが貸し手などの別の当事者に財務的な収穫をもたらすことがある。したがって、いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、収集アクションからの財務的な利回りをレンダリングしてもよく、または、そうでなければ、収集アクションの財務的な利回りを管理するか、または、何らかの方法で支援してもよい。実施形態では、回収行為は、回収訴訟の必要性を含んでもよい。
また、本明細書では、様々な形態のコレクションという用語（コレクションROI、コレクションに対するROI、コレクション活動に対するROI、コレクション活動ROIなど）を、より具体的には、投資収益率（ROI）のあるコレクション行為（例えば、ローンやその他の債務に対する延滞または不履行の支払いの入札または獲得を誘導する行為）など、価値を受け取る行為に関する文脈を説明するために使用することができる。このような回収行為の結果は、回収行為自体に関するROI（回収行為に対するROI）、または回収行為の対象であるより広範なローンまたは取引に対するROIのいずれかにおいて、ROIを有する場合もあれば、有さない場合もある。例えば、回収行為のROIは、貸し手などの当事者にROIが提供されるかどうかに応じて、限定されることなく、デフォルトのローンに関して賢明であるかどうかが決まる。回収に関する予測ROIは、推定されてもよく、また、経過する実際のイベントを考慮して計算されてもよい。いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、限定されることなく、回収行為または回収イベントに対する推定ROIをレンダリングしてもよく、または回収行為または回収イベントで経過する実際のイベントに対するROIを計算してもよい。実施形態では、そのようなROIは、推定または実際に関わらず、正または負の数値であってもよい。
評判、評判の尺度、貸し手の評判、借り手の評判、エンティティの評判などの用語は、個人、エンティティ、担保などについて一般的に保持されている一般的で広く保持されている信念、意見、および/または認識を含むことがある。レピュテーションの指標は、好き嫌いを含むソーシャルデータ、エンティティまたはエンティティが提供する製品およびサービスのレビュー、企業または製品のランキング、現在および過去の市場および財務データ（価格、予測、売買推奨、エンティティに関する財務ニュース、競合他社、およびパートナーを含む）に基づいて決定される場合がある。評判は、製品の評判、会社のリーダーやリードサイエンティストの評判が、企業の全体的な評判に影響を与えるという点で、累積的なものである可能性がある。エンティティに関連する機関（例えば、学生が通う学校）の評判は、エンティティの評判に影響を与える可能性がある。いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、上記に関連するデータを収集し、または収集を開始して、評判の尺度またはランキングを決定してもよい。実体の評判の測定値またはランキングは、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムによって、実体との契約を締結するかどうかの決定、ローンの条件の決定、金利の決定などに使用されてもよい。特定の実施形態では、評判判断の指標は、1つまたは複数の取引の結果（例えば、特定のソーシャルメディアデータセットの「いいね！」と、成功した支払い、成功した交渉結果、特定の種類の担保を清算する能力などの結果指標との比較）に関連して、エンティティの評判の尺度またはランキングを決定してもよい。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有することで、評判の目的および利用、評判の測定値またはランキング、および／または交渉における評判の利用、条件の決定、取引を進めるかどうかの決定、および本明細書に開示された他の様々な実施形態およびコンテキストを容易に決定することができる。
様々な形態のコレクション（例：コレクター）という用語は、本明細書ではより具体的に、コレクション行為、コレクションイベント、またはその他のコレクションに関連するコンテキストを誘発、管理、または促進する当事者またはエンティティを説明するために使用されることもある。コレクターなどの関係者、またはコレクションのコンテキスト中の評判の尺度は、客観的、主観的、または歴史的なメトリクスまたはデータを使用して推定または計算することができる。例えば、コレクターは、コレクション行為に関与してもよく、そのコレクターの評判は、決定、行動または条件を決定するために使用されてもよい。同様に、コレクションはまた、貸し手、借り手、債務者などの関係者の評判を測定するために、客観的、主観的、または履歴的なメトリクスまたはデータを記述するために使用される場合がある。いくつかの状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、取引またはローンのコンテキスト内で、コレクションまたは対策をレンダリングしたり、コレクターを実装したりすることがある。
また、本明細書では、データ収集システムを含む様々な形態の収集およびデータ収集という用語を、より具体的に利用して、データの取得、整理、処理、またはそれらの組み合わせに関連する文脈を、制限なく説明することができる。このようなデータ収集の結果は、アイテムの収集（例えば、物理的または論理的にアイテムをグループ化すること）、または滞納に対して取られるアクション（例えば、担保や負債などを回収すること）に関連することもあれば、全く関連しないこともある。例えば、データ収集は、データ収集システムによって実行されてもよく、見込みまたは実際の取引または融資の意思決定、監視、またはその他の目的のために、データが取得、整理、または処理される。いくつかの状況では、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムは、データ収集の一部または全体のタスクを実行するために、データ収集またはデータ収集システムを組み込んでもよいが、これに限定されない。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有し、本明細書で使用されるデータまたは情報の文脈における収集の目的および使用を容易に決定し、区別することができる。
本明細書で利用される、借り換え、借り換え活動（複数可）、借り換え相互作用、借り換え結果、および類似の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されないが、借り換えおよび借り換え活動は、既存の住宅ローン、ローン、債券、債務取引などを、以前の金融取り決めを完済または終了する新しい住宅ローン、ローン、債券、または債務取引に置き換えることを含む。 特定の実施形態では、ローンの条件に対するあらゆる変更、および／またはローンの条件に対するあらゆる重要な変更が、借り換え活動とみなされる場合がある。 特定の実施形態では、借り換え活動は、ローン契約の異なる財務的結果をもたらすローン契約の変更のみが考慮される。典型的には、新しいローンは、借り手または発行者にとって有利なものであるべきであり、および／または、相互に合意可能なものであるべきである（例えば、一方の生の財務的結果を改善し、他方の証券または他の結果を改善する）。借り換えは、金利の引き下げ、定期的な支払額の引き下げ、ローン期間の変更、ローンに関連する担保の変更、債務の単一ローンへの統合、債務の再構築、ローンの種類の変更（例：変動金利から固定金利への変更）、期日の到来したローンの返済、クレジットスコアの向上に応じたローンの拡大、および／または市場環境（例：金利、担保の価値など）の変化に応じて行われることがある。
借り換え活動には、借り換えの申し出の開始、借り換えの要求の開始、借り換え金利の設定、借り換え支払スケジュールの設定、借り換えローンの金額または条件に応じた借り換え残高の設定、使用する担保の変更、担保の条件の変更、担保金額の変更などを含む借り換えのための担保の設定、借り換え収入の使用の管理などがある。借り換えの一部として条件が変更された場合に、必要に応じて異なるアイテムの担保に先取特権を付与すること、借り換えたローンを担保するために使用される新規または既存のアイテムの担保の所有権を確認すること、借り換えたローンを担保するために使用される新規または既存のアイテムの担保の所有権の検査プロセスを管理すること、ローンの借り換え申請書を作成すること、借り換えたローンの条件を交渉すること、および借り換えを完了すること。借り換えおよび借り換え活動は、一連のローン借り換え活動に対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するデータ収集および監視サービスの文脈で開示されてもよい。借り換えおよび借り換え活動は、借り換え活動および結果の両方を含む、収集された相互作用のトレーニングセットを使用してトレーニングされる人工知能システムの文脈で開示されてもよい。訓練された人工知能は、その後、借り換え活動を推奨するため、借り換え活動を評価するため、借り換え活動の予想される結果を予測するためなどに使用されてもよい。借り換えおよび借り換え活動は、借り換えの相互作用および活動のサブセットを自動化することができるスマートコントラクトシステムの文脈で開示されてもよい。一例では、スマートコントラクトシステムは、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整してもよい。金利は、二次貸し手から貸し手が利用できる金利、借り手のリスク要因（人工知能を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、マーケティング要因（他の貸し手が提供する競合金利など）などに基づいて、ローンの借り換えのための金利を決定する、または推奨するルール、閾値、モデルパラメータに基づいて調整されてもよい。借り換え活動の成果とイベントは、分散型台帳に記録されてもよい。借り換え活動の結果に基づいて、借り換えローンのスマートコントラクトが自動的に再構成され、借金の元本、借金の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュールなどの新しいローンの条件を定義してもよい。担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果など、新しいローンの条件を自動的に再設定することができる。
当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有することで、本開示のどの側面が借り換え活動の特定のアプリケーションから恩恵を受けるか、借り換え活動をどのように選択または組み合わせるか、借り換え活動の1つまたは複数（またはすべて）の側面を自動的に実行するシステム、サービス、または回路をどのように実装するか、などを容易に判断することができる。特定の借り換え活動の結果を取る、推奨する、または予測するために人工知能を訓練するための相互作用の適切な訓練セットを選択する際の、当業者、または本開示の実施形態のための特定の考慮事項。借り換えおよび借り換え活動の特定の例が説明のために本明細書に記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用されている、集約、集約活動、ローン集約、債務集約、集約計画、および類似の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、コンソリデーション、コンソリデーション活動（ies）、ローンコンソリデーション、債務コンソリデーション、コンソリデーションプランは、単一の大きなローンを使用して複数の小さなローンを返済すること、および／または、1組のローンの1つまたは複数を使用して2組目のローンの1つまたは複数の少なくとも一部を返済することに関連している。実施形態では、ローンの統合は、担保付き（すなわち、担保に裏付けられた）であっても、無担保であってもよい。ローンの統合は、現在の1つ以上のローンよりも低い金利を得るため、月々のローンの総支払額を減らすため、および／または、債務者が統合されたローンまたは債務者の他の債務を遵守するために行われることがある。統合候補として分類されるローンは、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払テンポ、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状況、担保の価値など、一連のローンに関与するエンティティの属性を処理するモデルに基づいて決定されることがある。連結活動は、一連の候補ローンからのローンの識別、連結オファーの準備、連結プランの準備、連結オファーを伝えるコンテンツの準備、連結オファーのスケジューリング、連結オファーの伝達、連結オファーの修正の交渉、連結契約の準備、連結契約の実行、一連のローンの担保の修正、連結のための申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、および連結契約の締結のうち、少なくとも1つの管理を含んでもよい。実施形態では、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、貸付取引または貸付のセットに対する連結アクションまたはプランを決定する、または推奨するために、様々なルール、閾値、条件付き手続き、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定、またはその他の方法で処理するように構成されたシステム、回路、および／またはサービスが存在してもよい。実施形態では、統合計画は、支払いの状況、ローンのセットの金利、プラットフォーム市場または外部市場での実勢金利、ローンのセットの借り手の状況、担保または資産の状況、借り手、貸し手、1つ以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因など、さまざまな要因に基づいてもよい。連結および連結活動は、一連のローン連結活動のためにエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するデータ収集および監視サービスの文脈で開示されてもよい。連結および連結活動は、連結活動およびそれらの活動に関連する結果の両方を含む、収集された相互作用のトレーニングセットを使用してトレーニングされる人工知能システムの文脈で開示されてもよい。訓練された人工知能は、次に、債務の状態、一連のローンを確保または裏付けするために使用される担保または資産の状態、事業または業務の状態（例えば、債権、債務など）、当事者の状態（純資産、富、債務、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す。行動、債務の嗜好を示す。行動など）などを含むモデルに基づいて、統合活動を推奨する、統合活動を評価する、統合活動の予想される結果に関する予測を行うなどのために使用されてもよい。債務整理、ローン整理、および関連する整理活動は、整理の相互作用および活動のサブセットを自動化することができるスマートコントラクトシステムの文脈で開示されてもよい。実施形態では、コンソリデーションは、ローンのセットの条件に関するコンソリデーション、適切なローンの選択、連結されたローンの支払い条件の設定、既存のローンのペイオフプランの設定、コンソリデーションを促すためのコミュニケーションなどを含んでもよい。実施形態では、スマートコントラクトの人工知能は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨された統合プランが得られ、このプランは、統合の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、このプランは、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクトの条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、統合プランによって作成、構成、および／または説明されてもよく、その結果、推奨された統合プランが得られる。連結計画は、市場要因（他の貸し手が提供する競合金利、担保の価値など）ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも1つ基づいて決定および実行されてもよい。連結計画は、新しい連結ローンの作成、連結ローンに関連する二次的なローン、連結に関連する既存のローンの修正、連結ローンの条件変更、差し押さえの状況（例えば、有担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能の状況、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利の変化）などのために生成および／または実行されてもよい。
ローン、担保、事業体などに関連する活動の一部は、多種多様なローンに適用される可能性があり、連結活動に明示的に適用されない場合がある。連結活動としての活動の分類は、その活動が行われているローンのコンテキストに基づいて行うことができる。しかし、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本開示のどの側面が統合活動の特定の適用から恩恵を受けるか、統合活動をどのように選択または組み合わせるか、特定のローン統合操作を実行するために本明細書に記載された選択されたサービス、回路、および／またはシステムをどのように実装するか、などを容易に判断することができる。本明細書では、例示を目的として、統合および統合活動の特定の例が記載されているが、本明細書の開示から恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される、ローンのファクタリング、ローン取引のファクタリング、要因、ローンのインタラクションのファクタリング、ファクタリング資産またはファクタリングに使用される資産のセット、および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、ファクタリングは、請求書、在庫、売掛金などの、アイテムの実現価値が将来にある資産のファクタリングに適用されてもよい。例えば、売掛債権は、支払いが完了しており、債務不履行のリスクが少ない場合に価値が高まる。棚卸資産や仕掛品（WIP）は、部品ではなく最終製品としての価値が高い場合がある。売掛金という用語は、これらの用語を包含するものと理解すべきであり、限定的なものではない。ファクタリングには、売掛金を現在の価値（多くの場合、現金）で割引いて販売することが含まれる。また、ファクタリングには、売掛金を短期融資の担保として利用することも含まれる。いずれの場合も、売掛債権や請求書の価値は、貨幣の将来価値、売掛債権の期間（例えば、30日の純支払と1年の純支払）などの複数の理由により割引されることがある。30日以内の支払いと90日以内の支払い売掛金の期間（例：30日間の純支払と90日間の純支払）、売掛金の債務不履行リスクの程度、債権の状況、仕掛品の状況、在庫の状況、納品・出荷の状況、売掛金に対して債務を負っている当事者の財務状況、出荷・請求の状況、支払の状況など、複数の理由により割引くことができる。支払状況、借り手の状況、在庫の状況、借り手、貸し手、一人以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因、債務の状況（売掛債権や在庫の支払債務に他の先取特権がないか、担保資産の状況（例えば、棚卸資産の状況（例：在庫が最新か最新でないか、請求書が滞っていないか）、事業や経営の状況、取引当事者の状況（純資産、資産、負債、所在地など）、取引当事者の行動（嗜好を示す。行動、交渉スタイルを示す。行動など）、現在の金利、棚卸資産や売掛債権に関連する現在の規制やコンプライアンス上の問題（例：棚卸資産がファクタリングされている場合、ファクタリングされていないか）、市場リスク要因。在庫をファクタリングする場合、意図した製品が適切な承認を受けているかなど）、借り手に対する法的措置など、人工知能を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づくリスクの予測を含む多くの情報が含まれる。)ファクタリングとは、請求書の販売による取得、または請求書を担保とした融資のために価値を提供することに同意する個人、企業、団体、またはそのグループを指す。ファクタリングには、ファクタリングを行う候補者（貸し手・借り手）の特定、提案する債権（全て、一部、一定の条件を満たすもののみ）と提案する割引率を指定したファクタリングの計画、候補者への計画の伝達、申し出と申し出の受領、債権の品質の確認、融資期間中の債権の取り扱いに関する条件などが含まれる。本明細書では、ファクタリングおよびファクタリング活動の具体的な例が説明のために記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で使用されている抵当権、抵当権の仲介、抵当権の担保、抵当権の融資活動、および/または抵当権に関連する活動という用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、抵当権とは、借り手が、金銭または別の価値のある項目と引き換えに、価値のある項目、典型的には不動産の所有権または所有権に対する先取特権を担保として貸し手に提供し、典型的には利息を付けて返済するというやりとりである。この交換には、ローンの返済時に所有権が借り手に戻ること、および/または不動産の先取特権が取り除かれることが条件として含まれる。抵当権の仲介には、潜在的な不動産、貸し手、その他のローンの当事者の特定、抵当権の条件の調整や交渉が含まれることがある。 特定の構成要素や活動は、個別には住宅ローンに関連するとは考えられないが、住宅ローンに関連して使用される場合、住宅ローンに作用する場合、住宅ローンのエンティティまたは当事者に関連する場合などには、住宅ローンに関連すると考えられる。例えば、ブローカリングは、無担保ローン、不動産のアウトライトセールなどを含む様々なローンの提供に適用される場合がある。住宅ローン活動および住宅ローンの相互作用には、住宅ローンマーケティング活動、借り手候補の特定、抵当権設定対象の不動産の特定、抵当権設定対象の担保不動産の特定、借り手の資格認定、抵当権設定対象の不動産の権利調査および／または権利確認、抵当権設定対象の不動産評価、不動産検査、または不動産評価、所得確認、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、既存の住宅ローンの分析、既存の住宅ローン条件と新しい住宅ローン条件の比較分析、申請ワークフローの完了（例．申し込みワークフローの完了（例：必要に応じて次のステップを開始して申し込みを進める）、申し込み分野の抽出、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書のスケジュールの完了、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、住宅ローン対象物件への先取特権の付与、住宅ローン契約の締結など、ここで使用されている同様の用語は広く理解されるべきである。本明細書では、説明のために住宅ローンおよび住宅ローン仲介の具体的な例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で利用される、債務管理、債務取引、債務行為、債務条件、債務のシンジケート化、債務の統合、および／または債務ポートフォリオという用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されるものではないが、債務とは、他者に負っている金銭的価値のあるものを含む。ローンは通常、借り手が負債（例えば、ローンの条件に従って返済しなければならないお金で、利息を含む場合もある）を抱えることになる。債務の統合には、複数のローンを返済するために新しい単一のローンを使用することが含まれる（または、本明細書に記載されているように、当業者に理解されるような様々な債務の構造化の構成がある）。多くの場合、新しいローンはより良い条件や低金利である可能性がある。債務ポートフォリオには、期間、リスクなどを含む異なる特性を有する多くの債務の断片またはグループが含まれる。債務ポートフォリオの管理には、保有する債務の量と質に関する決定、および所望のリスク／リターンを達成するために様々な債務のバランスを取る最善の方法に関する決定が含まれる場合がある：投資方針、個々の債務または債務グループのリスクに対するリターンの決定。債務は、複数の貸し手が借り手に対して1つのローン（または複数のローン）に資金を提供するシンジケート方式で行われることもある。債務ポートフォリオは、第三者に（例えば、割引価格で）販売されることもある。負債のコンプライアンスには、負債の返済を確実にするために取られる様々な措置が含まれる。コンプライアンスの実証には、債務を返済するために取られた行動の文書化が含まれる場合がある。
債務に関連する取引（債務取引）および債務に関連する行為（債務行為）には、債務取引の募集、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の呼びかけ、取引の締結、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケート化、および／または債務の統合が含まれる場合がある。債務条件には、債務残高、債務元本、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券を裏付ける資産の特定、資産の代替性の特定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、差押え条件、債務不履行条件、債務不履行の結果などがある。本明細書では、例示を目的として、債務管理および債務管理活動の具体的な例が記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される、条件、条件分類、分類モデル、条件管理、および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、条件、条件分類、分類モデル、条件管理は、資産、発行者、借り手、ローン、債務、債券、規制状況、契約で指定され監視されている債券、ローン、または債務取引の用語または条件などの条件を分類または決定することを含む。資産の分類された状態に基づいて、状態管理は、資産の状態を維持または改善するためのアクション、またはその資産の担保としての使用を含むことができる。発行者、借り手、当事者の規制状況などの分類された状態に基づいて、条件管理には、ローンや債券の条件を変更するアクションが含まれる場合がある。条件分類は、モノのインターネットデバイスからのデータ、一組の環境条件センサからのデータ、一組のソーシャルネットワーク分析サービスからのデータ、およびネットワークドメインを照会するための一組のアルゴリズム、ソーシャルメディアデータ、クラウドソースデータなどに基づいて、資産、発行者、借り手、ローン、債券、規制状況、債券、ローンまたは債券取引の条件または条件などの条件を分類するための、様々なルール、閾値、条件手続き、ワークフロー、モデルパラメータなどを含んでもよい。 条件の分類は、分類された条件のいくつかの側面（例えば、リスク、品質、ROI、回復の可能性、デフォルトの可能性、または関連する債務のいくつかの他の側面）に関して同様に位置付けられるものとして、エンティティをグループ化またはラベル付けすること、またはエンティティをクラスタリングすることを含んでもよい。
分類および分類モデルが、担保、発行者、借り手、資金の分配、または他の地理的な場所に関連する地理的な場所に結び付けられる場合がある、様々な分類モデルが開示される。分類および分類モデルは、分類モデルを改善するために人工知能が使用されるところが開示されている（例えば、人工知能データを使用して改良を行うことにより、モデルを改良する）。したがって、人工知能は、いくつかの例では、分類モデルの一部として考えられ、その逆もまた同様である。ソーシャルメディアデータ、クラウドソースデータ、またはIoTデータが、モデルを洗練するための入力として、または分類モデルへの入力として使用される分類および分類モデルが開示されている。IoTデータの例は、画像、センサデータ、位置データなどを含んでもよい。ソーシャルメディアデータまたはクラウドソースデータの例には、ローンの当事者の行動、当事者の財務状況、ローンや債券の条件や条項に対する当事者の遵守状況などが含まれる場合がある。ローンの当事者には、債券の発行者、関連団体、貸し手、借り手、債務に利害関係のある第3者が含まれる場合がある。条件管理は、条件分類、データ収集・監視、債券・ローン・債務の取引管理を含むスマートコントラクトサービスに関連して議論されることがある。データ収集および監視サービスは、債券の発行者、債券に関連する資産または担保資産、債券を裏付ける担保資産、債券の当事者、およびそれらのセットを分類する際に関連する分類および分類モデルに関連しても議論される。いくつかの実施形態では、債券の種類を議論する際に、分類モデルを含めることができる。特定のステップ、要因、または改良は、分類モデルの一部と見なされてもよい。様々な実施形態において、分類モデルは、特定の司法権に結びついている実施形態、または同じ実施形態の両方で変更されてもよい。異なる分類モデルは、異なるデータセット（例えば、発行者、借り手、担保資産、債券の種類、ローンの種類などに基づく）を使用してもよく、複数の分類モデルを1つの分類で使用してもよい。例えば、地方債などのある種類の債券では、規模や経済的繁栄が似ている自治体の債券データに基づいた分類モデルが可能である一方、別の分類モデルでは、担保資産に関連するIoTセンサーからのデータを重視することができる。したがって、異なる分類モデルは、実施形態および債券、ローン、または負債取引の詳細に応じて、他の分類モデルに対する利点またはリスクを提供する。分類モデルは、分類のためのアプローチまたはコンセプトを含む。債券、ローン、または債務取引について分類された条件には、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券、ローン、または債務取引を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、および／またはデフォルトの結果が含まれる場合がある。分類される条件には、地方自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、非営利団体などの債券発行者の種類が含まれる場合がある。エンティティには、発行体の集合、債券の集合、当事者の集合、および/または、資産の集合が含まれる場合がある。分類される条件には、純資産、富、負債、場所などのエンティティの条件、当事者の行動（嗜好を示す。行動、負債の嗜好を示す。行動など）などが含まれる場合がある。分類される条件には、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、自宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットなどの資産や担保の種類が含まれる場合がある。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物などである。分類される条件には、債券の種類が含まれる場合がある。債券の種類には、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および社債が含まれる。分類された状態には、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す。状態、財務リスク状態、行動リスク状態、政策リスク状態、財務健全性状態、物理的欠陥状態、物理的健全性状態、実体リスク状態、実体健全性状態が含まれる。分類された条件は、環境が、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を含んでいてもよい。資産、発行者、借り手、ローン、債務、債券、規制状況などの状態に基づくアクションには、一連の債券（地方債、社債、パフォーマンス・ボンドなど）の管理、報告、シンジケート、コンソリデーションなどの処理、一連のローン（補助金付き、補助金なし。保証、保証人、保証を裏付ける担保、保証を裏付ける資産などの信頼性、品質、状態、健康状態、財務状態、身体状態などの情報を監視、分類、予測、その他の方法で取り扱うことができる。債券の状態に応じた債券取引活動には、債務取引の提供、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の呼びかけ、取引の締結、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケート化、および／または債務の統合が含まれる。
当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、想定されるシステムについて通常利用可能な知識を持っているため、本開示のどの側面が分類モデルの特定のアプリケーションに有益であるか、分類モデルをどのように選択または組み合わせて条件に到達するか、および／または必要なデータが与えられた場合に担保の価値を計算するかを容易に判断することができる。当業者、または本開示の実施形態が管理する適切な条件を選択する際の特定の考慮事項には、取引の管轄権を考慮した条件の合法性、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引の種類（ローン、債券、または債務）、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引／ローン額、借り手と貸し手のクレジットスコア、およびその他の考慮事項が含まれるが、これらに限定されるものではない。本明細書では、条件、条件分類、分類モデル、および条件管理の具体的な例が説明のために記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図されている。
本明細書で利用される分類する、分類する、分類する、分類する、分類する（および同様の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されないが、状態またはアイテムを分類することは、その時点で他の態様または条件に基づく分類またはカテゴリが発散しているにもかかわらず、その分類に置かれたすべてのアイテムに状態またはアイテムが共通または類似している状態またはアイテムの何らかの態様、属性、または特性に基づいて、状態またはアイテムをグループまたはカテゴリに分類する動作を含むことがある。分類には、アイテム、エンティティ、人、プロセス、アイテム、金融構造などの状態またはパラメータに関連する1つまたは複数のパラメータ、特徴、特性、または現象の認識が含まれる場合がある。状態分類システムによって分類された状態には、デフォルト状態、差し押さえ状態、誓約違反を示す。状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約履行状態、ポリシーリスク状態、財務健全性状態、物理的欠陥状態、物理的健全性状態、エンティティリスク状態、および／またはエンティティ健全性状態が含まれてもよい。分類モデルは、さまざまなソースから受信したデータに基づいて、アイテム、エンティティ、プロセス、アイテム、財務構造などを自動的に分類またはカテゴリー化してもよい。分類モデルは、単一の属性または複数の属性の組み合わせに基づいてアイテムを分類してもよく、また、分類されるアイテムに関するデータおよびモデルを利用してもよい。分類モデルは、個々のアイテム、エンティティ、財務構造、またはそれらのグループを分類することができる。債券は、債券の種類（地方債、社債、パフォーマンスボンドなど）、収益率、債券格付け（債券発行者の財務力、および／または債券の元本と利息を支払う能力に関する債券の品質の第三者指標）などに基づいて分類されてもよい。貸し手または債券発行者は、貸し手または発行者の種類、許可された属性（例えば、収入、資産、所在地（国内または海外）、様々なリスク要因、発行者のステータスなどに基づいて分類される場合がある。借り手は、許可された属性（例：収入、資産、総資産、所在地、クレジットヒストリー）、リスク要因、現在のステータス（例：就職、学生）、当事者の行動（嗜好性、信頼性などを示す。行動など）などに基づいて分類されてもよい。 条件分類システムは、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生のクラスでの成績または順位、学生の学校でのステータス（入学（matriculated）、仮及第（proboation）など）、学生の非営利活動への参加、学生の延期ステータス、および学生の公益活動への参加に基づいて、ローンを受ける学生を分類することができる。条件分類システムによって分類された条件には、ローンの担保セットの状態や、ローンの保証に関連するエンティティの状態が含まれる。条件分類システムで分類される条件には、借り手、保証人、補助人などの医学的な条件が含まれることがある。条件分類システムによって分類された条件には、融資取引や融資機関に関連する法律、規則、政策のうち少なくとも1つの遵守状況が含まれる場合がある。条件分類システムによって分類される条件には、債券の発行者の条件、債券の条件、融資関連企業の格付けなどが含まれる。状態分類システムによって分類された状態には、機械、部品、動作モードの識別が含まれる場合がある。状態分類システムによって分類された状態は、状態またはコンテキスト（マシンの状態、プロセス、ワークフロー、マーケットプレイス、ストレージシステム、ネットワーク、データコレクタなど）を含んでもよい。状態分類システムは、状態またはコンテキストを含むプロセス（例えば、データストレージプロセス、ネットワークコーディングプロセス、ネットワーク選択プロセス、データマーケットプレイスプロセス、発電プロセス、製造プロセス、精製プロセス、掘削プロセス、ボーリングプロセス、および／または本明細書に記載の他のプロセス）を分類してもよい。条件分類システムは、ローン借り換えアクションのセットの予測された結果に基づいて、ローン借り換えアクションのセットを分類してもよい。条件分類システムは、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状態、担保の価値などの属性に基づいて、一組のローンを統合の候補として分類してもよい。条件分類システムは、ファクタリングローン、債券発行活動、住宅ローンなどのセットに関わるエンティティを分類してもよい。条件分類システムは、様々なローン管理活動から予測される結果に基づいて、一連のエンティティを分類してもよい。条件分類システムは、モノのインターネット（Internet of Things）データ収集および監視サービスからの情報、発行者に関連するパラメータのセット、ソーシャルネットワークの監視および分析サービスのセットなどに基づいて、一連の発行者の条件を分類してもよい。条件分類システムは、ローン回収行為、ローン統合行為、ローン交渉行為、ローン借り換え行為などのセットを、それらの活動やエンティティの予測される結果のセットに基づいて分類してもよい。
本明細書で使用されている補助金付き融資、補助金付き融資という用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。本開示の他の態様または説明に限定されないが、補助金付きローンとは、借り手が学校に通っている間、失業中、病気にかかっている間などに、発生の有無にかかわらず、ローンの価値に対する利息の支払いが延期されたり、延期されたり、遅延されたりする金銭または価値のある物品のローンである。実施形態では、ローンの一部またはサブセットの利息の支払いが、借り手以外の者によって負担または保証される場合、ローンは補助されてもよい。補助金付きローンの例としては、地方自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付き補助金付きローン、および企業の補助金付きローンが挙げられる。補助金付き学生ローンの例としては、政府が補助し、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、学生の延期状況、および学生の公益活動への参加状況に基づいて、利息の発生が猶予されたり、発生しなかったりする学生ローンが挙げられる。政府補助金付き住宅ローンの例としては、借り手がクロージングコストや最初の住宅ローンの支払いなどを免除することができる政府補助金を含むことができる。このような補助金付きローンの条件としては、物件の所在地（農村部か都市部か）、借り手の収入、借り手の軍人資格、購入した住宅が健康・安全基準を満たすことができるかどうか、住宅の売却で得られる利益に制限があるかどうか、などが考えられる。ローンという言葉の特定の用法は、補助金付きのローンに適用されるのではなく、通常のローンに適用される場合がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、その者が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有し、本開示のどの側面が補助金付きローンを考慮することで恩恵を受けるかを容易に判断することができる（例えば、以下のように。融資の価値の決定、融資に関連する交渉、融資に関連する条件など）において、借り手が非補助金付き融資に共通する融資義務の一部を免除される場合があり、補助金は、融資の利息の免除、遅延、延期、または第三者による利息の支払いを含む場合がある。補助金は、借り手以外の個人または団体による、ポイント、初穂料などを含むクロージングコストの支払いを含んでいてもよく、および／または、本開示のプロセスおよびシステムを組み合わせて、タイトル検証を強化したり、恩恵を受けたりする方法である。
本明細書で利用される補助金付き融資管理（および同様の用語）という用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、補助金付き融資管理は、補助金付き融資に関連する1つまたは複数のイベントを管理または対応するための複数の活動およびソリューションを含むことができ、そのようなイベントには、補助金付き融資の要求、補助金付き融資の提供、補助金付き融資の受け入れが含まれることがある。補助金付き融資の引受情報の提供、補助金付き融資を求める借り手の信用報告書の提供、補助金の一部として必要な支払いの延期、補助金付き融資の金利設定（より低い金利が補助金の一部となる場合がある）、補助金の一部として必要な支払いの延期。融資のための担保の特定、融資のための担保または保証のための所有権の確認、所有権の変更の記録、融資のための担保または保証の価値の評価、融資に関係する財産の検査、融資に関係する実体の状態の変化の特定、融資に関係する実体の価値の変化。借り手の雇用状況の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される物品の財務的価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する財産に対する保険の証拠の提供、融資の適格性の証拠の提供、融資のための担保の特定。融資の引受け、融資の支払い、融資の不履行、融資の呼びかけ、融資の締結、融資条件の設定、融資対象物件の差押え、融資条件の変更、融資条件の設定（債務元本、債務残高、固定金利、変動金利など）。固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果など）を設定すること。債務不履行の結果）、またはローン関連活動の管理（ローン取引への参加に関心のある当事者の発見、ローン申請の処理、ローンの引受け、ローンの法的契約の形成、ローンの履行状況の監視、ローンの支払い、ローンの再構築または修正、ローンの決済などが含まれるが、これらに限定されない。ローンの再構築または修正、ローンの決済、ローンの担保の監視、ローンのためのシンジケート団の形成、ローンの差押え、ローンの回収、一連のローンの統合、ローンのパフォーマンスの分析、ローンの不履行の処理、資産または担保の所有権の移転、およびローン取引の終了）などが挙げられる。実施形態では、補助金付きローンを処理するシステムは、モノのインターネットデータ収集および監視サービスから取得したそれらのパラメータに関連するデータに基づいて、補助金付きローンのセットのパラメータを分類することを含んでもよい。また、補助金付き融資のセットのパラメータのセットを分類することは、パラメータデータ（例えば、人またはエンティティが補助金付き融資に適格であることの判定、補助金付き融資を提供することまたは融資から補助金を取り除くことの社会的価値の判定、補助金を出すエンティティが正当であることの判定、購入者および／または補助金を出す人の特性に基づいて適切な補助金条件を決定することなど）を得るためにソーシャルネットワーク分析サービス、クラウドソーシングサービスなどを活用する1つまたは複数の構成可能なデータ収集および監視サービスから得られたデータに基づいてもよい。
本明細書で利用される抵当流れ（foreclose、foreclosure、foreclose or foreclosure condition、default foreclosure collateral、default collateral）、および同様の用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面や説明に限定されることなく、差押え条件、デフォルトなどは、借り手がローンの条件を満たさないことを表す。本開示の他の側面や説明に限定されることなく、抵当流れ（forecloseおよびforeclosure）は、貸し手が抵当流れ（foreclose）またはデフォルト（default）状態の借り手からローンの残高を回収しようとするプロセス、またはローンの担保として保有されている抵当権を償還する借り手の権利を代償として奪うプロセスを含む。ローンの条件を満たさないことには、指定された支払いを行わないこと、支払いスケジュールを守らないこと、バルーンペイメントを行わないこと、担保を適切に確保しないこと、担保を指定された状態（例えば、良好な修理状態）で維持しないこと、第2のローンの取得などが含まれる場合がある。差し押さえには、差し押さえオークションなどで、担保物件を強制的に売却することを、借り手、一般市民、管轄当局に通知することが含まれる。差し押さえに伴い、担保物件はオークションサイト（eBay N￠など）や、特定の物件に適したオークションサイトに出品されることがある。担保物件の最低落札価格は貸主が設定することができ、ローン残高、ローン利息、差押えに伴う手数料などをカバーすることができる。ローンの残高を回収する試みには、差し押さえの代わりに担保物件の証書を譲渡することが含まれる場合がある（例：不動産担保ローンで、借り手が住宅ローンの担保となる物件の証書を保有している場合など）。差し押さえには、担保物件（自動車、ボートなどのスポーツ車両、ATV、スキーモービル、宝石類など）の占有または差し押さえが含まれる場合がある。差し押さえは、ローンに関連する担保のアイテムを確保することを含んでもよい（例えば、担保を含むまたは確保するスマートロック、スマートコンテナなどの接続デバイスをロックすることによって）。差し押さえは、輸送業者、貨物輸送業者などによる担保品の出荷を手配することを含んでもよい。差し押さえは、担保を輸送するためのドローン、ロボットなどによる担保のアイテムの輸送を手配することを含んでもよい。実施形態では、ローンは、担保の代替、またはローンを確保するために最初に使用された担保のアイテムから、代替担保が最初の担保よりも（貸し手にとって）価値が高い、または借り手がより大きな持分を持つアイテムである場合の代替担保への先取特権の移行を可能にすることができる。代替担保の結果、ローンが差し押さえられた場合、代替担保が強制的な売却や差し押さえの対象となることがある。デフォルトという言葉のある用法は、差し押さえのようなものではなく、商品の規則的な状態や不履行の状態に適用される場合がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を持って、本開示のどの側面が差し押さえから利益を得るか、および／または本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせて差し押さえを強化または利益を得るかを容易に判断することができる。差し押さえ、差し押さえ条件、デフォルトなどの用語が、借り手がローンの条件を満たさないこと、および貸し手がローンの残高を回収したり、担保の所有権を取得したりする関連する試みを指しているかどうかを判断する際に、当業者にとって一定の考慮事項がある。
本明細書で使用されている、タイルの検証、タイトルの検証、タイトルの検証、および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の側面または説明に限定されることなく、所有権の検証および所有権の確認には、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、一連の在庫などの所有物に対する個人または団体の所有権または利益を検証または確認するあらゆる取り組みが含まれる。商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物などである。所有権を確認するためには、売買契約書の参照、政府の所有権移転証明書、所有権を移転する法的遺言書、所有物に対する先取特権の抹消証明書、適切な管轄区域における借り手候補への知的財産権の譲渡証明書などがある。不動産物件の場合、検証には、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、車両、船舶、飛行機、倉庫などが所在または登録されている国、州、郡、地区の裁判所での証書や記録の確認が含まれることがある。検証という言葉の特定の用法は、タイトルの検証やタイトルバリデーションに適用されるのではなく、プロセスが正しく動作していること、バイオメトリックデータを使用して個人が正しく識別されていること、知的財産権が有効であること、データが正しく意味のあるものであることなどの確認に適用される場合がある。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる想定されるシステムに関する知識を得て、本開示のどの側面がタイトル検証から恩恵を受けるか、および／または本開示のプロセスとシステムをどのように組み合わせてタイトル検証を強化または恩恵を受けるかを容易に判断することができる。検証という用語がタイトル検証に言及しているかどうかを判断する際の、当業者のための特定の考慮事項は、本開示の範囲内で特に意図されている。
本開示の他の態様または説明に限定されないが、検証には、担保またはローンのセキュリティのためのタイトルの検証、セキュリティまたはローンのための担保の条件の検証、ローンのための保証の条件の検証などを含む、任意の検証システムが含まれる。 例えば、検証サービスは、ローンまたはセキュリティ情報の構成要素（例えば、収入、雇用、タイトル、ローンの条件、担保の条件、および資産の条件）を検証することなどにより、より確実にローンを提供するメカニズムを貸し手に提供することができる。 非限定的な例では、検証サービス回路は、資産のローン条件を決定するように構成された金融エンティティに関して、複数のローン情報コンポーネントを検証するように構成されてもよい。 特定のコンポーネントは、個別には検証システムとみなされない場合があるが、集約されたシステムでは検証とみなされる場合がある。例えば、モノのインターネットコンポーネントは、それ自体では検証コンポーネントとみなされない場合があるが、資産データの収集および監視に利用されるモノのインターネットコンポーネントは、モノのインターネットコンポーネントが担保資産に関連付けられている場合に、負荷に対する個人保証の信頼性パラメータの検証に適用される場合には、検証コンポーネントとみなされる場合がある。 特定の実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムが検証用であるかどうかを判断する際に区別されることがある。 例えば、ブロックチェーンベースの台帳は、ある例ではアイデンティティを検証するために使用され、別の例では機密情報を維持するために使用されてもよい。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムはいずれも、本明細書では検証用のシステムとみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは本明細書では検証用のシステムとみなされない可能性がある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが有効なシステムであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、以下のものが含まれる。融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する融資プラットフォーム、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットデータ収集および監視システムを有する融資プラットフォーム、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する融資プラットフォーム、融資のための担保の品質、タイトル、またはその他の条件を検証するためのクラウドソーシングシステム、DNAまたは指紋を利用するなどのバイオメトリクス識別検証アプリケーション。仮想資産タグでタグ付けされた固定資産の位置と同一性を一括して検証するために利用されるIoTデバイス、投票またはコンセンサスプロトコルを利用した検証システム、イベントを認識し検証するように訓練された人工知能システム、権利記録、ビデオ映像、写真、または目撃者の証言などの情報を検証すること、コンプライアンスの条件の発生を検証すること、デフォルトの条件の発生を検証すること、不適切な行動や虚偽の陳述を抑止すること、不確実性を低減すること、または情報の非対称性を低減することなど、行動に関連する検証表現などがある。
ここで使われているアンダーライティング（および類似の用語）という言葉は、広く理解されるべきである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、引受は、引受人に関すること、融資のための引受情報の提供、債務取引の引受、債券取引の引受、補助金付き融資取引の引受、証券取引の引受など、あらゆる引受を含む。 引受けサービスは、銀行、保険会社、投資会社などの金融機関が提供するものであり、金融機関は、損失条件（損害や金銭的損失など）が確定した場合に支払いを保証し、保証に起因する責任に対する金融リスクを引き受けることになる。例えば、銀行は、消費者ローンを要求する個々の借り手に関連する個人情報構成要素（例えば、雇用履歴、給与、借り手のクレジットヒストリーなどの財務諸表公開情報）の分析や、商業負荷を要求する企業からの事業財務情報構成要素（例えば、有形純資産、負債と純資産の比率（レバレッジ）、利用可能な流動性（流動比率））の分析など、融資を行うかどうかの判断につながる信用分析を行う仕組みを通じて、融資を引き受けてもよい。 非限定的な例では、引受サービス回路は、資産の財務状態を決定するように構成された金融機関に関して、複数の金融情報コンポーネントを含む金融取引を引き受けるように構成されてもよい。 特定の実施形態では、アンダーライティングコンポーネントは、ある目的のためにはアンダーライティングとみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、取引データを収集および分析する人工知能システムは、ローン取引を監視するためにスマートコントラクトプラットフォームと連携して利用されるが、人間の専門アンダーライターによって訓練されたモデルを利用するなど、アンダーライティングデータを収集および分析するために交互に利用される場合がある。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書ではアンダーライティングとみなされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは本明細書ではアンダーライティングとみなされない可能性がある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を持って、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの操作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムがアンダーライティングであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかまたは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが以下のものが含まれる。データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、スマートコントラクトサービスなどのデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを有する融資プラットフォーム、引受プロセス、オペレーション、およびサービス、保険およびその他の取引に関わる見込みおよび実際の当事者の身元に関連するデータ、保険数理データ、活動に関連する発生確率および／またはリスクの程度に関連するデータ、観察された活動に関連するデータ、およびリスクを引受または推定するために使用されるその他のデータなどの引受データ。保険、ローン、その他の取引の引受けなどの引受けアプリケーション（リスクの可能性や範囲を検出、特徴づけ、予測するためのアプリケーション、融資ソリューション、分析ソリューション、資産管理ソリューションを提供する企業に関する引受けや検査のフローを含むがこれらに限定されない。保険契約、融資、保証、または保証の引き受け、保険の引き受けのためにアイデンティティと行動の情報を集約するためのブロックチェーンとスマートコントラクトのプラットフォーム、例えば、引き受けプロセスに関連する一連のイベント、取引、活動、アイデンティティ、事実、およびその他の情報を記録するためのオプションの分散型台帳を備えたもの。様々な種類のローン、および保証の引受けのためなどのクラウドソーシングプラットフォーム；データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資主体および取引の引受けのためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたローンの引受けシステム；様々なルール、閾値、条件付き手続き、ワークフロー、またはモデルパラメータを作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で処理する引受けソリューション。1つ以上のイベント、条件、状態、行動、セカンダリーローンやローンを裏付ける取引、回収、統合、差し押さえ、破産、支払い不能の状況、既存のローンの修正、市場の変化を伴う状況、差し押さえ活動などに基づいて、所定の種類のローンを管理するための引受行動や計画。一連の予測、分類、制御指示、計画、モデルを生成するために、専門家による引受活動のトレーニングセット、および／または引受活動の結果についてトレーニングされた人工知能モデルを含む適応型インテリジェントシステム；貸付事業体および取引の引受のための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、スマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システム；などがある。
本明細書で利用される保険という用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、保険をかけることは、ローンに対する保険の提供、ローンに関連する資産に対する保険の証拠の提供、第1エンティティが別のエンティティのためにリスクまたは責任を引き受けることなどを含む、あらゆる保険を含む。 保険をかけること、または保険は、偶発的または不確実な損失のリスクに対するリスク管理のような形で、保険の保有者が金銭的な損失からの保護を提供されるメカニズムであってもよい。 保険機構は、保険を提供する、保険の必要性を判断する、保険の証拠を判断するなど、例えば、資産、資産の取引、資産の融資、証券などに関連するものであってもよい。 保険を提供するエンティティは、保険会社、保険会社、保険キャリア、アンダーライターなどと呼ばれることがある。 例えば、保険をかけるためのメカニズムは、ローンに関連する資産に対する保険の証拠を決定するメカニズムを金融機関に提供してもよい。 非限定的な例では、保険サービス回路は、資産に対するローン条件を決定するように構成された金融エンティティに関して、複数の保険情報コンポーネントに基づいて、資産に対する保険の証拠条件を決定するように構成されてもよい。 特定の実施形態では、構成要素は、ある目的のためには保険とみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、ブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォームは、アイデンティティおよび機密性のためなど、ローン取引の側面を管理するために利用される場合があるが、交互に、保険の引き受けのためにアイデンティティおよび行動情報を集約するために利用される場合がある。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムはいずれも本明細書では保険と見なされる可能性があり、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは本明細書では保険と見なされない可能性がある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが保険をかけているかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかまたは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが以下のものが含まれる。支店、事務所、保管施設、データセンター、引受業務などの保険施設。事業中断保険、製造物責任保険、商品・施設・設備に対する保険、洪水保険、契約関連のリスクに対する保険などの保険請求、ならびに製造物責任、一般責任、作業者災害補償、傷害などの賠償請求に関連する請求データ、および供給契約履行請求、製品納入要件、契約請求、損害賠償請求、ポイントや報酬の交換請求、アクセス権の請求、保証請求、補償請求、エネルギー生産要件、納入要件、タイミング要件、マイルストーン、主要業績評価指標などの契約に関連する請求データなど。保険関連の貸し出し。保険サービス、保険仲介サービス、生命保険サービス、健康保険サービス、退職保険サービス、損害保険サービス、金融・保険サービス、再保険サービス、保険引受のためのアイデンティティと行動情報を集約するためのブロックチェーンとスマートコントラクトのプラットフォーム。保険の申請者の身元、保険を提供する可能性のある当事者の身元、保険をかける可能性のあるリスクに関する情報（財産、生命、旅行、侵害、健康、家庭、商業責任、製造物責任、自動車、火災、洪水、カジュアルティ、退職、失業など、あらゆる種類のもので、制限はない。分散型台帳は、マイクロインシュランスの提供と引き受けを容易にするために利用することができる。例えば、典型的な保険契約よりも狭い期間の定義された活動に関連する定義されたリスクに対する保険、ローンに対する保険の提供、ローンに関連する財産に対する保険の証拠の提供などである。
本明細書で利用される集約という用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、集約または集約することには、類似のアイテムを集約またはリンクするなど、アイテムを一緒に集約することを含む任意の集約が含まれる（例えば、以下のとおり）。例えば、一連のローンの担保を提供するための担保、一連のローンの担保アイテムを一連のアイテムの状態の類似性に基づいてリアルタイムで集約する、など）、データを一緒に収集する（例えば、保存のため、通信のため、分析のため、モデルのトレーニングデータとして、など）、集約されたアイテムまたはデータをより簡単な説明にまとめる、またはいくつかの（例えば、異種の）要素を組み合わせて形成された全体を作成するための他の方法などが含まれる。さらに、アグリゲーターは、説明されているような、アグリゲーションのための任意のシステムまたはプラットフォームであってもよい。特定のコンポーネントは、個別には集約とみなされない可能性があるが、集約されたシステムでは集約とみなされる可能性がある。例えば、ローンのコレクションは、それ自体ではローンの集約とみなされない可能性があるが、そのように収集された場合には集約となる可能性がある。非限定的な例では、集約回路は、ローンの属性、パラメータ、用語または条件、金融機関などに基づいて、複数のローンからローンをまとめて集約するメカニズムを貸し手に提供するように構成されていてもよい。 特定の実施形態では、ある目的のためには集約とみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、資産担保条件の集約は、ある例ではローンをまとめて集約する目的で収集され、別の例ではデフォルトアクションを決定する目的で収集される場合がある。 さらに、特定の実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムがアグリゲータであるかどうか、および／またはどのタイプのアグリゲータであるかを決定する際に区別されてもよい。 例えば、第1のアグリゲータと第2のアグリゲータの両方が、金融機関データを集約してもよく、第1のアグリゲータは、分析モデル回路のトレーニングセットを構築するために集約し、第2のアグリゲータは、ブロックチェーンベースの分散型台帳に保存するために金融機関データを集約する。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムを本明細書の集約とみなすことができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムを本明細書の集約とみなさないことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムがアグリゲーションであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、フォワード市場の需要アグリゲーション（例．フォワード市場の需要集約のためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム、需要集約インターフェースで表明されたまたはコミットされた関心事、様々な製品およびサービスに関してフォワード市場の将来の需要を集約するために使用されるブロックチェーン、互いに一致する構成のサブセットのための異なるパラメータを有する潜在的な構成のセットを処理し、利益のある価格で十分に大きなサブセットを満足させる提供物のためのコミットされた将来の需要を集約するために使用される構成のサブセット、など）が含まれる。)作業者の年齢、資格、経験（プロセスタイプ別を含む）に関する相関性のある集計データ（トレンド情報を含む）と、それらの作業者が関与するプロセスに関するデータ；事前に集計され、ブロックチェーン上に表現された事前設定されたコミットメントを満たす条件を自動認識することで便利に満たされる宿泊施設の需要（例．g.,分散型台帳）；交通機関の提供が集約され、満たされる（例えば、事前に定義された広範な偶発性を伴う）；ブロックチェーン（例えば、需要計画に使用される分散型台帳）上の商品およびサービスの集約；需要集約インターフェース（例えば、1人以上の消費者に提示される）に関して；複数の提出物の集約；アイデンティティおよび行動情報の集約（例えば。保険のアンダーライティング）；複数の当事者の集積および集約；担保のセットのデータの集約；担保または資産の集約された価値（例えば、リアルタイムの状態監視、リアルタイム￢≠タイムの市場データの収集および統合などに基づく）；ローンの集約されたトランシェ；他の同様の担保と集約されたスマートコントラクトのための担保；などである。
本明細書で利用されるリンキングという用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。 本開示の他の側面または説明に限定されることなく、リンクすることは、2つの物事または状況の間の関係としてのリンク（例えば、1つの物事が他の物事に影響を与える）を含む、あらゆるリンクを含む。 例えば、一連のローンに担保を提供するために、担保などの類似アイテムのサブセットをリンクすること。 特定のコンポーネントは、個別にリンクされているとは見なされない可能性があるが、集約されたシステムでリンクするプロセスで考慮される可能性がある。例えば、スマートコントラクト回路は、ローン処理プラットフォームの一部としてブロックチェーン回路と連携して動作するように構成される可能性があるが、スマートコントラクト回路がブロックチェーン回路を介して情報を保存することなく契約を処理する場合、しかし、2つの回路は、スマートコントラクト回路がブロックチェーン回路上の分散型台帳を介して金融機関の情報をリンクすることによってリンクされる可能性がある。 特定の実施形態では、リンクは、ある目的のためにはリンクとみなされるが、他の目的のためにはリンクとみなされない場合がある。例えば、ユーザーのための商品やサービスのリンクと、アクセスポイント間の無線リンクは、異なる形態のリンクであり、ユーザーのための商品やサービスのリンクは、一緒に考えることをリンクし、一方、RFリンクは、トランシーバー間の通信リンクである。 さらに、ある実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムがリンクしているかどうか、および／またはどのタイプのリンクかを決定する際に区別される場合がある。 例えば、分析のために類似のデータをリンクすることは、グラフ化のために類似のデータをリンクすることとは異なる。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムは、本明細書でリンクしているとみなされる可能性があり、一方、ある実施形態では、所定のシステムは、本明細書でリンクしているとみなされない可能性がある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または、企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者にとって、企図されたシステムがリンクしているかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、マーケットプレイスまたは外部マーケットプレイスをシステムまたはプラットフォームとリンクすること、データ（例えば、リンクおよびノードを含むデータクラスタ）をリンクすること、ローカルプロセスにリンクされたデータの保存および検索、共通ナレッジグラフにおけるリンク（例えば、ノードに関する）、（例えば、資産の）近接または位置にリンクされたデータ環境へのリンク、（例えば、商品、サービス、資産など）イベントのリンク（例えば、ブロックチェーンなどの保存のため、通信や分析のため）、所有権やアクセス権のリンク、アクセストークンへのリンク（例えば、アクセストークンにリンクされた旅行提供）、1つ以上のリソースへのリンク（例えば、暗号技術などで保護されたもの）、スマートコントラクトへのメッセージのリンク、など。
本明細書で利用される関心のある指標（および類似の用語）という用語は、広く理解されるべきである。 本開示の他の態様または説明に限定されないが、関心の指標は、ユーザまたは複数のユーザまたは取引などに関連する当事者（例えば、ローン取引に参加することに関心のある当事者）からの関心の指標、そのような関心の記録または保存（例えば、。利害関係者からの利害関係の入力を記録する回路）、利害関係のデータを分析して利害関係の指標を設定する回路（例えば、利用者、当事者、事業体、システム、回路などからの回路への入力に基づいて指標を設定または伝達する回路）、利用者、当事者、金融機関などからの複数の入力のうちの1つによる利害関係に関連する入力データから利害関係の指標を決定するように学習されたモデルなどが挙げられる。 特定のコンポーネントは、個別には関心の指標とみなされない可能性があるが、集約されたシステムでは関心の指標とみなされ可能性がある。例えば、当事者は、当事者が情報を求めることに関心がある翻訳マーケットプレイスにもかかわらず、そのような取引に関連する情報を求める可能性があるが、それは取引の関心の指標とはみなされない可能性がある。しかし、当事者が特定の関心を主張すると（例えば、関心を示す。ための制御入力を備えたユーザーインターフェースを介して）、当事者の関心は、（例えば、記憶回路、ブロックチェーン回路に）記録され、（例えば、分析回路、データ収集回路を介して）分析され、（例えば、監視回路を介して）監視されるなどしてもよい。 非限定的な例では、関心のある指標は、製品やサービスなどに関して一連の当事者から（例えば、分散型台帳を介してブロックチェーンに）記録されることがあり、例えば、当事者が製品やサービスの購入をコミットすることを望むパラメータを定義するものなどがある。 特定の実施形態では、関心の指標は、ある目的のための関心の指標と考えられるが、他の目的のための関心の指標とは考えられない。例えば、ユーザーは、ローン取引に対する関心を示す。ことができるが、それは、ユーザーが、ローン取引に関連する種類の担保を提供することに対する関心を示していることを必ずしも意味しない。 例えば、データ収集回路は、取引に対する関心の指標を記録するが、担保に対する関心の指標を判断するための別の回路構造を有していてもよい。 さらに、特定の実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムが関心表示を決定しているかどうか、および／または、どのタイプの関心表示が存在するかを決定する際に区別されてもよい。 例えば、1つの回路またはシステムは、複数の当事者からデータを収集して、ローンを確保することに対する関心の指標を決定し、第2の回路またはシステムは、複数の当事者からデータを収集して、ローンに関連する所有権を決定することに対する関心の指標を決定してもよい。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書の関心の指標とみなすことができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の関心の指標とみなされないことがある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが関心の指標であるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、取引（例えば、ローン取引）に参加することに関心を示す。当事者、製品またはサービスにおいて確保することに関心を示す。当事者、関心の指標を（例えば、記憶回路またはブロックチェーン回路を介して）記録または保存すること、関心の指標を（例えば、データ収集および／または監視回路を介して）分析すること、などが含まれる。
本明細書で使用されている宿泊施設という用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきものである。 本開示の他の側面または説明に限定されることなく、宿泊施設は、部屋、部屋のグループ、テーブル、座席、建物、イベント、個人が提供する共有スペース（例えば、AirBnBスペース）、ベッドアンドブレックファースト、ワークスペース、会議室、コンベンションスペース、フィットネス宿泊施設、ヘルス＆ウェルネス宿泊施設、ダイニング宿泊施設など、誰かが住んだり、滞在したり、座ったり、居住したり、参加したりすることができる、あらゆるサービス、活動、イベントなどを含む。 このように、宿泊施設は、購入（例：スポーツチケットアプリケーションによるチケット）、予約（例：ホテル予約アプリケーションによる予約）、報酬またはギフトとしての提供、取引または交換（例：マーケットプレイスを介して）、アクセス権としての提供（例：アグリゲーション需要による提供）、偶発的な状況に基づいての提供（例：近くで開催されるイベントの利用可能性を条件とした部屋の予約）などを行うことができる。特定のコンポーネントは、個別には宿泊施設とみなされない可能性があるが、集約されたシステムでは宿泊施設とみなされる可能性がある。例えば、ホテルの部屋のようなリソースは、それ自体は宿泊施設とみなされない可能性があるが、部屋の予約は宿泊施設とみなされる可能性がある。例えば、宿泊施設のフォワードマーケットの権利のためのブロックチェーンとスマートコントラクトのプラットフォームは、宿泊施設に関するアクセス権を提供するメカニズムを提供してもよい。 非限定的な例では、ブロックチェーン回路は、フォワード需要市場におけるアクセス権を格納するように構成されてもよく、アクセス権は、複数の行動可能なエンティティへの関連する共有アクセスを有する分散台帳に格納されてもよい。 特定の実施形態では、宿泊施設は、ある目的のためには宿泊施設とみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、部屋の予約は、それ自体では宿泊施設であるが、例えば予約時に合意した通りに関連する偶発的な事態が満たされない場合には、満たされる宿泊施設ではない場合がある。 さらに、ある実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのシステムが宿泊施設に関連するかどうか、および／またはどのタイプの宿泊施設であるかを決定する際に区別される場合がある。 例えば、宿泊施設の提供が、前方の需要に関連するデータを収集するシステムによって決定されるものと、宿泊施設の提供がパフォーマンスパラメータを処理するシステムに基づいて報酬として提供される第2のもののように、異なるシステムに基づいて行われてもよい。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書の宿泊施設に関連するものと考えることができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の宿泊施設に関連するものとは考えられない。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが宿泊施設に関連するかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、サービス回路を介して決定されるように提供される宿泊施設、サービスを取引または交換すること（例えば、アプリケーションおよび／またはユーザーインターフェースを介して。アプリケーションおよび／またはユーザーインターフェースを通じて）、製品、サービス、およびアクセス権の組み合わせに関するような宿泊施設の提供として、処理された（例えば、フォワード市場における提供物に対する需要の集約）、事前に予約することによる宿泊施設、一定の条件（例えば、所定の時間ウィンドウ内の価格に関する）を満たした上で事前に予約することによる宿泊施設、などが含まれる。
本明細書で利用されるコンティンジェンシーという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきである。 本開示の他の側面または説明に限定されることなく、偶発性は、第2のアクションに依存するアクションを含むあらゆる偶発性を含む。 例えば、モノのインターネット回路からの資産タグの指示を条件としてデータを収集するなど、あるパラメータ値を条件としてサービスを提供することができる。 また、ホテルの予約などの宿泊施設は、（そのホテルの地元で、予約と同時期に開催される）コンサートが予定通りに開催されることを条件に提供される場合もある。 例えば、データ収集サービス回路から収集されたデータ入力は、保存、分析、処理などが行われ、偶発的な事態に関しては考慮されない可能性があるが、スマートコントラクトサービス回路は、収集されたデータを条件とする契約条件を適用することができる。例えば、データは、ローン取引に関する担保の状態を示してもよく、スマートコントラクトサービス回路は、そのデータを、担保に依存する契約条件に適用してもよい。 特定の実施形態では、偶発性は、ある目的のためには偶発性とみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、将来のイベントのための偶発的なアクセス権の引渡しは、ローン条件が満たされることを条件とするが、ローン条件自体は、条件とアクセス権との間の偶発性の連結がない場合には、偶発性とみなされない場合がある。 さらに、特定の実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムが偶発性に関連しているかどうか、および／またはどのタイプの偶発性であるかを決定する際に区別されることがある。 例えば、2つのアルゴリズムが両方ともフォワードマーケットイベントアクセス権トークンを作成してもよいが、第1のアルゴリズムが偶発性のないトークンを作成し、第2のアルゴリズムがトークンの引渡しに関する偶発性を有するトークンを作成する場合である。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書では偶発性とみなされることがあり、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書では偶発性とみなされないことがある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムがコンティンジェンシーであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、プラットフォーム内でまたはプラットフォームによって運営されるフォワード市場は、イベントの発生、条件の充足などに基づいて、将来の権利が権利化される、トリガーされる、または出現するものなどのコンティンジェントフォワード市場であってもよい。偶発的なアクセス権、基礎となるアクセス権、トークン、手数料などの価格設定と監視、提供方法、タイミング、価格設定などの最適化、パターンの認識と予測、ルールと偶発性の確立など、あらゆる形態のイベントまたはアクセストークンの偶発的な市場を作るために使用されるブロックチェーン偶発的なアクセス権または基礎的なアクセス権またはトークンアクセストークンおよび／または偶発的なアクセストークンの交換；チケットの所有権をもたらす可能性のある偶発的なアクセス権のためにトークンが作成され、ブロックチェーン上に保存される可能性のある偶発的なフォワードマーケットイベントアクセス権トークンの作成；将来のイベントに対する偶発的なアクセス権の発見および配信；製品、サービスなどのセットを含むような提供物に対する将来の需要に影響を与える、またはそれを表す偶発的なもの。事前に定義された偶発性；最適化された提供物、タイミング、価格設定など、パターンを認識・予測す。ルや偶発性を確立すること；ダッシュボード内での偶発的な将来の提供物の作成；定義された条件下で利用可能になった場合に、仮想財の所有権または仮想財を購入するための各スマートコントラクトをもたらす可能性のある偶発的なアクセス権；などである。
本明細書で使用されているサービスレベルという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、サービスレベルには、ファーストクラス対ビジネスクラスのサービス（例えば、旅行の予約または郵便物の配達）など、サービスが提供される程度の定性的または定量的な尺度、リソースが利用可能である程度（例えば、。例えば、サービスレベルAはリソースが非常に利用可能であることを示し、サービスレベルCはリソースが制約されていることを示す。（例えば、道路上の交通量の制限など））、運用パラメータが実行されている度合い（例えば、システムが高いサービス状態と低いサービス状態で動作している）などである。 実施形態では、サービスレベルは、システムまたは回路がサービス評価を提供する場合（例えば、サービス評価が、サービス評価に基づいて結果を決定するための分析回路への入力として使用される場合）、サービスレベルが可変であるようなマルチモーダルであってもよい。 例えば、交通流量を監視するシステムは、現在の流量に関するデータを提供するが、サービスレベルを示す。ことはないが、決定された交通流量が監視回路に提供されると、監視回路は、決定された交通流量を過去の交通流量と比較し、その比較に基づいてサービスレベルを決定することができる。 特定の実施形態において、サービスレベルは、ある目的のためのサービスレベルと考えられるが、他の目的のためのサービスレベルとは考えられない。例えば、ファーストクラスの旅行用宿泊施設の利用可能性は、航空券が購入されるかどうかを決定するためのサービスレベルと考えられるが、フライトに対する将来の需要を予測するためのサービスレベルとは考えられない。 さらに、特定の実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムがサービスのレベルを利用するかどうか、および／またはどのタイプのサービスのレベルを利用するかを決定する際に区別されてもよい。 例えば、人工知能回路は、あるフリーウェイ上の交通流パターンに関する過去のサービスレベルについて学習され、現在の流量に基づいて将来の交通流パターンを予測するために使用されてもよいが、同様の人工知能回路は、1日の時間に基づいて将来の交通流パターンを予測してもよい。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書のサービスレベルに関して考慮することができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書のサービスレベルに関して考慮しないことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または、企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムがサービスレベルであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、価格、サービスのモード、およびサービスレベルに関してなど、事前に定義された偶発性およびパラメータを有する輸送または宿泊施設の提供、保証または保証の適用、輸送市場などが含まれるが、これらに限定されない。
本明細書で利用される支払いという用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、支払いは、支払う行為またはプロセス（例えば、ローンへの支払い）または支払われる行為（例えば、保険からの支払い）、支払われるまたは支払うべき金額（例えば、1000ドルの支払いが行われる）、返済（例えば、ローンを返済する）、支払いのモード（例えば、ロイヤリティプログラム、リワードポイント、または暗号通貨を含む特定の通貨の使用）などを含むあらゆる支払いを含むものである。 特定のコンポーネントは、個別には支払いとみなされない可能性があるが、集約されたシステムでは支払いとみなされる可能性がある。例えば、金額を提出することは、そのままでは支払いとみなされない可能性があるが、ローンの要件を満たすために支払いに適用されると、支払い（または返済）とみなされる可能性がある。例えば、データ収集回路は、ローンの返済を監視するメカニズムを貸し手に提供することができる。 非限定的な例では、データ収集回路は、資産のローン条件を決定するように構成された金融ローン契約に関して、複数のローン構成要素の支払いを監視するように構成されてもよい。 特定の実施形態では、支払いは、ある目的のためには支払いとみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、金融機関への支払いは、ローンを返済するための返済額である場合もあれば、ローンのデフォルト状態における担保債務を満たすためのものである場合もある。 さらに、ある実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムが支払いに関連しているかどうか、および／またはどのタイプの支払いであるかを決定する際に区別されることがある。 例えば、資金は、宿泊施設を予約するために適用されてもよいし、宿泊施設が満たされた後のサービスの提供を満たすために適用されてもよい。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、任意のそのようなシステムは、本明細書の支払いとみなされることがあり、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の支払いとみなされないことがある。 当業者であれば、本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが支払いであるかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすかどうか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、必要な支払いを延期すること、支払い要件を延期すること、ローンの支払い、支払い額、支払いスケジュール、バルーン支払いスケジュール、支払いのパフォーマンスおよび満足度、支払いのモードなどが含まれる。
本明細書で使用されているロケーションという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。 本開示の他の態様または説明に限定されないが、ロケーションは、特定の場所または人、場所、もしくはアイテムの位置、または人、場所、もしくはアイテムの位置に関するロケーション情報、例えば、ジオロケーション（例えば、担保のジオロケーション）、保管場所（例えば、資産の保管場所）、人の位置（例えば、貸し手、借り手、作業者）、それに関するロケーション情報などを含む任意のロケーションを含む。 特定のコンポーネントは、個別には場所に関して考慮されないかもしれないが、集約されたシステムでは場所に関して考慮されるかもしれない-例えば、スマートコントラクト回路は、担保が固定された場所に保管されるという要件を指定するが、特定の担保のための特定の場所を指定しないように構成されるかもしれない。 特定の実施形態では、ある目的のためには場所とみなされるが、他の目的のためには場所とみなされない場合がある - 例えば、ある例ではローンを処理するために借り手の住所場所が必要となり、別の例ではデフォルト状態を処理するために特定の場所が必要となる場合がある。 さらに、ある実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのシステムが場所であるかどうか、および/またはどのタイプの場所であるかを判断する際に区別される場合がある。 例えば、音楽コンサートの場所は、ある例では1万人を収容するコンサートホールであることが要求されるが、別の例では実際のコンサートホールの場所を指定することができる。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムを本明細書の場所に関して考慮することができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムを本明細書の場所に関して考慮しないことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが場所に関して考慮されているかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらし、または強化することができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、アイテムまたは担保のジオロケーション、アイテムまたは資産の保管場所、位置情報、貸し手または借り手の位置、位置ベースの製品またはサービスのターゲティングアプリケーション、位置ベースの不正検出アプリケーション、屋内位置監視システム（例えば、カメラ、IRシステム、モーション検知システム。屋内位置監視システム（カメラ、IRシステム、動体検知システムなど）、作業員の位置（場所を通過したルートを含む）、位置パラメータ、イベントの位置、イベントの特定の位置などである。
本明細書で使用されているルートという用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。 本開示の他の側面または説明に限定されることなく、経路は、出発点から目的地に行く際に取られる方法またはコース、指定されたコースに沿って送信または指示す。ることなどを含む任意の経路を含む。 例えば、モバイルデータコレクタは、監視回路からの入力に基づいてデータを収集するための経路の要件を指定することができるが、その入力を受信した場合にのみ、モバイルデータコレクタはどのような経路を取るかを決定し、その経路に沿って移動を開始する。 例えば、道路システムを通過する可能性のあるルートは、ある場所から別の場所まで通過する特定のルートとは異なると考えられる。 さらに、ある実施形態では、他の類似した外観のシステムは、そのようなシステムが場所に関して指定されているかどうか、および／またはどのタイプの場所であるかを決定する際に区別される場合がある。 例えば、地図上に描かれたルートは、可能性のあるルートや、個人が実際に通ったルートを示していてもよい。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書の経路に関して考慮されてもよく、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の経路に関して考慮されなくてもよい。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの操作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが経路を利用しているかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらしたり強化したりすることができるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、配送経路、場所を通過する経路、環境内の顧客または作業者が移動する経路を示す。ヒートマップ、どのリソースがどの経路または種類の移動に展開されるかを決定すること、消費者の目的地から特定の場所まで、またはイベントが行われる場所までなどの直接経路または複数の停留所を通る経路、モバイルデータコレクタのための経路などが含まれる。
本明細書で使用されている将来の提供という用語（および同様の用語）は、広く理解されるべきものである。 本開示の他の態様または説明に限定されることなく、将来のオファーは、アイテムまたはサービスを提供する将来のオファー、提案された購入に関する将来のオファー、フォワードマーケットプラットフォームを通じて行われる将来のオファー、スマートコントラクト回路によって決定される将来のオファーなどを含む、将来におけるアイテムまたはサービスのあらゆるオファーを含む。 さらに、将来の提供は、偶発的な将来の提供、または将来の提供であることに起因する条件に基づく提供であってもよく、例えば、将来の提供が、所定の条件に基づいて、または所定の条件によって課される条件を伴って行われる場合（例えば、市場指標の所定の状態に基づいて、将来の設定日に1000ドルで証券が購入される場合がある）などである。 特定の構成要素は、個別には将来の提供とみなされないかもしれないが、集約されたシステムでは将来の提供とみなされるかもしれない。例えば、融資の申し出は、申し出に関連する複数の当事者間の集団的な合意を通じて認可されない場合には将来の提供とみなされないかもしれないが、ブロックチェーン回路を通じたような分散型台帳を通じて投票が収集され、保存されると将来の提供とみなされるかもしれない。 特定の実施形態では、将来のオファーは、ある目的のためには将来のオファーとみなされるが、他の目的のためにはみなされない場合がある。例えば、将来のオファーは、将来的に条件が満たされることを条件としている場合があり、そのため、条件が満たされるまで、将来のオファーは将来のオファーとみなされない場合がある。 さらに、特定の実施形態では、他の類似した外観のシステムが、そのようなシステムが将来の提供物であるかどうか、および／またはどのタイプの将来の提供物であるかを決定する際に区別されることがある。 例えば、2つの証券の提供は、将来の時期に行われる提供であると決定されるかもしれないが、一方は、満たされるべき即時の条件を有し、したがって、将来の提供ではなく、将来の宣言を伴う即時の提供であるとみなされるかもしれない。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのような任意のシステムは、本明細書の将来の提供に関連して考慮することができ、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の将来の提供に関連して考慮しないことができる。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者が、企図されたシステムが将来の提供に関連しているかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されないが、フォワード提供、コンティンジェントフォワード提供、フォワード市場プラットフォームにおけるフォワードオファリング（例えば、以下のものが含まれる。プラットフォームが運営する市場または外部の市場からの提供データを識別することに関連する将来の提供物または偶発的な将来の提供物を作成するため）、スマートコントラクトの締結に関する将来の提供物（例えば、将来の提供物を購入、参加、またはその他の方法で消費するコミットメントの表示を実行することによる）などが含まれる。
本明細書で使用するアクセス権（およびその派生物または変形）という用語は、財産、物品、またはその他の価値あるものを取得または所有する権利を表すものとして広く理解することができる。 偶発的なアクセス権は、そのようなアクセス権が権利化、既得権化、またはその他の弁護が可能になる前に、あるトリガーまたは条件が満たされることを条件とすることができる。また、アクセス権または偶発的アクセス権は、特定の目的のために使用されたり、ローンに関連する行為やあらゆるサービスまたは提供物など、異なる用途や状況に合わせて設定されることがある。 このようなアクセス権または偶発的アクセス権が行使される前に、財産、物品、または価値のあるアイテムの所有者に通知を提供することが要求される場合があるが、これに限定されない。様々な形態のアクセス権および偶発的アクセス権は、法的措置、延滞または債務不履行のローンまたは契約、または貸主が救済を求めている可能性のあるその他の状況を議論する際に、限定されることなく含まれる場合がある。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、かつ企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有しているので、実施形態で実装されたこのような権利の価値を容易に判断することができる。 本明細書では、例示を目的としてアクセス権および偶発的なアクセス権の特定の例を説明しているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で使用されているスマートコントラクト（および他の形態またはバリエーション）という用語は、本明細書で開示されている実施形態によるアクション、タスク、または物事を支援または実行するのに有用な1つ以上のリソースを提供する方法、システム、接続されたリソース、または広域ネットワークを説明するために広く理解される。 スマートコントラクトは、当事者間の合意またはローンを交渉、管理、再構築または実施するための一連のステップまたはプロセスであってもよい。 また、スマートコントラクトは、当事者間の合意または融資を交渉、管理、再構築、または実施するためのリソースをレンダリングするアプリケーション、ウェブサイト、FTPサイト、サーバ、アプライアンス、または他の接続されたコンポーネントまたはインターネット関連システムとして実装されてもよい。 スマートコントラクトは、自己完結型のシステムである場合もあれば、スマートコントラクトでもあるより大きなシステムまたはコンポーネントの一部である場合もある。 例えば、スマートコントラクトは、ローンまたは契約自体、条件または条項を参照してもよいし、そのようなローンまたは契約を実施するためのシステムを参照してもよい。 特定の実施形態において、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、ローンまたは取引プロセスの一部であるか否かにかかわらず、1つ以上の目的またはタスクを実行するために、自動ロボティックプロセスオートメーションシステムに組み込まれるか、または組み込まれてもよい。 本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈におけるスマートコントラクトに関連する本用語の目的および使用を容易に決定することができる。
本明細書で利用される報酬の配分（およびバリエーション）という用語は、対価として割り当てられた、または提供された、あるいは目的のために提供された物または対価を説明するために、広く理解されてもよい。報酬の配分は、制限なく、金銭的なタイプ、または非金銭的なタイプとすることができる。また、特定のタイプの報酬の割り当ては、限定されるものではないが、報酬イベント、報酬の請求、金銭的な報酬、データセットとして取り込まれた報酬、報酬ポイント、および他の形式の報酬など、多くの異なる目的に役立つか、または異なる用途または文脈のために構成される場合がある。 したがって、報酬の割り当ては、ローンまたは契約のコンテキスト内の対価として提供されてもよい。 報酬を配分するためにシステムが利用されてもよい。 様々な形態の報酬の割り当ては、限定されることなく、特定の行動、または特定の行動の奨励を議論するところに含まれてもよい。 報酬の割り当てには、実際に報酬を分配すること、および／または、報酬を記録することが含まれる場合がある。 報酬の割り当ては、スマートコントラクト回路またはロボット処理自動化システムによって実行されてもよい。本明細書の開示の恩恵と、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者であれば、実施形態における報酬の配分の価値を容易に決定することができる。 本明細書では、報酬の配分の特定の例が説明のために記載されているが、本明細書の開示の恩恵を受ける任意の実施形態、および本明細書の開示の恩恵を受ける当業者に理解される任意の考慮事項が、本開示の範囲内で具体的に企図される。
本明細書で使用されているパラメータまたは条件の充足（およびその他の派生物、形態または変形）という用語は、充足されたパラメータまたは条件の完了、存在、または証明を表すものとして広く理解される。 この用語は、一般的に、そのようなパラメータまたは条件の満足度を決定するプロセスに関連していてもよいし、限定されることなく、結果を伴うそのようなプロセスの完了に関連していてもよい。 満足は、限定されることなく、実行に移される可能性のある他のトリガーまたは条件または条項の成功という結果をもたらすことがある。 パラメータまたは条件の充足は、限定されることなく、融資、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、およびデータ処理（データ収集など）、またはそれらの組み合わせなど、契約またはローンの多くの異なる文脈で発生する可能性がある。 パラメータまたは条件の充足は、名詞の形で使用されてもよいし（例えば、債務返済の充足）、パラメータまたは条件に対する結果を決定するプロセスを説明するために、動詞の形で使用されてもよい。 例えば、借り手は、期限内に一定の数の支払いを行うことでパラメータの満足度を得たり、ローンがデフォルトになった場合に所有者へのアクセス権を許可する条件の満足度を生じさせたりすることができるが、これらに限定されるものではない。 特定の実施形態では、スマートコントラクトまたはロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、当事者の1つまたは複数についてパラメータまたは条件の満足度を実行または決定し、パラメータまたは条件の満足度のために適切なタスクを処理してもよい。 場合によっては、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムによるパラメータまたは条件の満足が完了しない、または成功しないことがあり、そのような結果に応じて、これは自動化されたアクションを有効にする、または他の条件または条項をトリガすることができる。 本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。
ここで使われている情報（および限定されないinfoやinformalなどの他の形態）という用語は、契約やローンに関する様々な文脈で広く理解される可能性がある。 この用語は、一般的に、契約またはローンに関する情報などの大きな文脈に関連する場合もあれば、具体的に、有限の情報（例えば、特定の日付に起こったイベントの具体的な詳細）に関連する場合もある。 したがって、情報は、契約またはローンの多くの異なるコンテキストで発生する可能性があり、証拠、取引、アクセスなどの限定されないコンテキストで使用される可能性がある。 あるいは、限定されるものではないが、情報は、貸し出し、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、情報処理（データや情報の収集など）など、契約や取引の段階、またはそれらの組み合わせと関連して使用されることがある。例えば、証拠、取引、アクセスなどの情報は、名詞の形で使用されてもよく（例：情報は借り手から取得された）、情報アイテムの品揃えを名詞として参照してもよく（例：ローンに関する情報はスマートコントラクトの中にあるかもしれない）、形容詞として特徴づける形で使用されてもよい（例：借り手は情報提出を行っていた）。 例えば、貸し手は、オンライン決済を介して借り手から延滞金を回収してもよいし、顧客サービスの電話を介して取得した延滞金の回収に成功してもよい。 特定の実施形態において、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者の1つ以上のために収集、管理、計算、提供、またはその他のタスクを実行し、情報に関する適切なタスクを処理することができる（例えば、延滞金の通知を提供する）。 場合によっては、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムによる情報が不完全である可能性があり、そのような結果に応じて、これは自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりすることができる。 本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈における証拠、取引、アクセスなどの情報の目的および使用を容易に決定することができる。
情報は、外部情報（例えば、外部ソース）とリンクしていてもよい。 この用語は、より具体的には、限定されることなく、外部の起源またはソースの取得、解析、受信、またはその他の関係に関連していてもよい。 したがって、外部の情報またはソースにリンクされた情報は、貸し出し、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、および情報処理（データまたは情報の収集など）などの契約または取引の段階、またはそれらの組み合わせと関連して使用されることがある。例えば、外部情報にリンクされた情報は、外部ソースに基づく借り手のクレジットスコアなど、外部情報の変化に応じて変化することがある。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者の1つ以上のために、取得、管理、計算、受信、更新、提供またはその他のタスクを実行し、外部情報にリンクされている情報に関連する適切なタスクを処理してもよい。 場合によっては、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムによって外部情報にリンクされる情報が不完全である可能性があり、そのような結果に応じて、これは自動化されたアクションを有効にしたり、他の条件または条項をトリガしたりすることができる。本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。
ローンまたは契約の一部である情報は、アクセスロケーションで提示される情報から分離することができる。 この用語は、より具体的には、ローンまたは契約のコンテキスト内で、情報を他の情報から配分、分割、制限、またはその他の方法で分離することができるという特徴に関連している可能性がある。 したがって、アクセスロケーション上で提示または受信される情報は、必ずしも所定のコンテキストで利用可能な情報全体ではない場合がある。例えば、借り手に提供される情報は、貸し手が外部ソースから受信した異なる情報である可能性があり、アクセスロケーションから受信または提示される情報とは異なる可能性がある。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、当事者の1つ以上のために情報または他のタスクの分離を行い、適切なタスクを処理してもよい。当業者であれば、本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を持ち、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈における本用語の目的および使用を容易に判断することができる。
ここで使用されている情報の暗号化およびアクセス制御（およびその他の関連用語）という用語は、一般的に、当事者が取引やローンに関連する特定の情報、行動、イベント、活動を観察または所有することができるかどうかを示す。ものと広く理解される。 情報の暗号化は、当事者が情報にアクセスしたり、観察したり、受け取ったりすることを防止するために利用されることがあり、また、代わりに、取引または融資の外部の当事者が機密（またはその他の）情報にアクセスしたり、観察したり、受け取ったりすることを防止するために利用されることがある。情報へのアクセスの管理は、当事者がそのような情報へのアクセスの権利を有しているかどうかの判断に関連する。情報の暗号化またはアクセスの制御は、融資、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、管理、交渉、収集、調達、施行、データ処理（データ収集など）など、またはそれらの組み合わせなど、限定されないローンの多くの異なる文脈で発生する可能性がある。 情報の暗号化または情報へのアクセスの制御は、単一のインスタンスを指す場合もあれば、より大量の情報、行動、イベントまたは活動を特徴づける場合もあるが、これらに限定されない。例えば、借り手または貸し手は、ローンに関する情報にアクセスすることができるが、ローンまたは契約外の他の当事者は、情報の暗号化、またはローンの詳細へのアクセスの制御のために、ローン情報にアクセスすることができない場合がある。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、当事者の1つ以上のために、情報の暗号化または情報へのアクセスの制御を実行し、情報の暗号化またはアクセスの制御のための適切なタスクを処理してもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈における本用語の目的および使用を容易に決定することができる。
ここで使われている「潜在的アクセス権のある当事者リスト」（およびその他の関連用語）は、取引やローンに関連する特定の情報、行為、イベント、活動を、ある当事者が観察したり所有したりできるかどうかを一般的に説明するものとして広く理解される。 潜在的アクセス当事者リストは、1人または複数の当事者に情報へのアクセス、観察、または受信を許可するために利用されることもあれば、当事者がそうすることができないようにするために利用されることもある。 潜在的アクセス当事者リストの情報は、ある当事者（潜在的アクセス当事者リストに記載されているか、リストに記載されていないかのいずれか）がそのような情報へのアクセスの権利を有しているかどうかの判断に関連する。 潜在的アクセス当事者リストは、融資、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、管理、交渉、収集、調達、施行、データ処理（データ収集など）などの融資の多くの異なる文脈、またはそれらの組み合わせにおいて、制限なく発生する可能性がある。 潜在的アクセス当事者リストは、単一のインスタンスを参照してもよいし、より大量の当事者または情報、行動、イベント、または活動を限定せずに特徴づけることもできる。例えば、潜在的アクセスパーティリストは、ローンに関する情報へのアクセスを許可（または拒否）してもよいが、潜在的アクセスパーティリスト外の他の当事者は、ローン情報へのアクセスができない（または許可される場合がある）。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、1つ以上の当事者のために潜在的アクセス当事者リストの管理または実施を行い、情報の暗号化またはアクセスの制御のための適切なタスクを処理してもよい。本明細書の開示の恩恵を受け、企図されたシステムについて通常利用可能な知識を有する当業者であれば、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、および文脈における本用語の目的および使用を容易に判断することができる。
本明細書で使われている「提供」、「申し出」、および同様の用語は、広く理解されるべきものである。 本開示の他の側面または説明に限定されないが、オファーには、保険のオファー、証券のオファー、アイテムまたはサービスを提供するオファー、提案された購入に関するオファー、フォワードマーケットプラットフォームを通じて行われるオファー、将来のオファー、偶発的なオファー、貸し出しに関連するオファー（例：貸し出し、借り換え、回収、統合、ファクタリング、ブローカリング、差し押さえ）を含むがこれらに限定されない、アイテムまたはサービスのオファーが含まれる。スマートコントラクト回路によって決定されたオファー、顧客／債務者に向けられたオファー、プロバイダー／貸し手に向けられたオファー、サードパーティのオファー（例：規制当局、監査人、部分的所有者、階層化されたプロバイダー）など。 オファーには、物理的な商品、仮想的な商品、ソフトウェア、物理的なサービス、アクセス権、娯楽コンテンツ、宿泊施設、またはその他多くのアイテム、サービス、ソリューション、または検討事項が含まれる。一例として、サードパーティのオファーは、単なるチケット販売のオファーではなく、バンドのスケジュールを決めることである場合がある。さらに、オファーは事前に決められた条件や偶発性に基づいて行われることもある。例えば、保険のオファーは、オファーに関連する1つ以上の当事者によって承認されなければ、オファーとはみなされないかもしれないが、承認が得られれば、オファーとみなされるかもしれない。 したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムに適用することができ、そのようなシステムは、本明細書の提供に関連して考慮されてもよいが、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の提供に関連して考慮されなくてもよい。 当業者であれば、本明細書の開示の恩恵と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有することで、本開示のどの側面が特定のシステムに恩恵をもたらすか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかを容易に判断することができる。 当業者にとって、企図されたシステムが提供に関連しているかどうか、および／または本開示の側面が企図されたシステムに利益をもたらすか、または強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項には、限定されるものではないが、提供されるアイテムまたはサービス、提供に関連する偶発性、偶発性または条件が満たされたかどうかを追跡する方法、提供の承認、提供のための対価の交換の実行などが含まれる。
図1を参照すると、システム、方法、コンポーネント、モジュール、機械、物品、ブロック、回路、サービス、プログラム、アプリケーション、ハードウェア、ソフトウェア、およびその他の要素のセットが提供され、本明細書では総称してシステム100またはプラットフォーム100と互換的に呼ばれ、プラットフォーム100は、様々な機械の、およびそのための幅広い改善を可能にする。プラットフォーム100は、様々な商品、サービス、および資源のための、現行市場またはスポット市場170、フォワード市場130などを含む様々な市場での、価値の交換（通貨、暗号通貨、トークン、報酬などを使用するほか、幅広い現物および他の資源を使用するなど）を含む取引を可能にする、様々な機械、システム、および他のコンポーネントの幅広い改良を可能にする。本明細書で使用される「通貨」は、政府によって発行または規制された不換通貨、暗号通貨、価値のトークン、チケット、ロイヤリティポイント、リワードポイント、クーポン、および価値を表す、または価値と交換され得る他の要素を包含すると理解されるべきである。市場で価値と交換される可能性があるものなどの資源は、価値が交換される資源と、取引を可能にする資源（取引を可能にする必要な計算・処理資源、記憶資源、ネットワーク資源、エネルギー資源など）を含む、商品、サービス、天然資源、エネルギー資源、計算資源、エネルギー記憶資源、データ記憶資源、ネットワーク帯域幅資源、処理資源などを包含するものと理解されるべきである。プラットフォーム100は、一組のフォワード売買機110を含んでもよく、その各々は、一組のスポット市場170およびフォワード市場130のうちの1つまたは複数と対話するためのエキスパートシステムまたは自動化されたインテリジェントエージェントとして構成されてもよい。フォワード売買マシン110のセットを可能にするのは、スポット市場およびフォワード市場でリソースを購入するためのインテリジェントエージェントのセットを有するインテリジェントリソース購入システム164と、コンピュートリソース、エネルギーリソース、およびトランザクションに関与する、またはトランザクションを可能にする他のリソースなどの、割り当てられたまたは調整されたリソースをインテリジェントに販売するためのインテリジェントリソース割り当ておよび調整システム168とである。スポット市場および先物市場で割り当てられたリソースの販売をインテリジェントに調整するためのインテリジェント販売エンジン172、および、マイクロトランザクションなどを用いてスポット市場および先物市場のスポットテストを実行し、有利な裁定条件を示す。条件があれば、有利な条件を利用したリソースの取引を自動的に実行するための自動スポット市場テストおよび裁定取引実行エンジン194。エンジンのそれぞれは、ルールまたはヒューリスティックに基づくような、モデルベースまたはルールベースのエキスパートシステムを使用してもよく、また、ルールまたはヒューリスティックが大規模な入力セットを含む試行にわたって学習され得るディープラーニングシステムも使用してもよい。エンジンは、本開示全体で説明されているエキスパートシステムおよび人工知能機能のいずれを使用してもよい。すべてのプラットフォームコンポーネントを含むプラットフォーム100内のインタラクション、およびそれらの間のインタラクション、および様々な市場とのインタラクションは、本明細書に記載されたマシンのセットによる様々な市場での購入および販売に関するデータを集約するためのデータ集約システム144などによって、追跡および収集されてもよい。集約されたデータは、同じものを訓練または監督するためなど、人工知能および機械学習システムに供給される可能性のある追跡および結果データを含んでもよい。様々なエンジンは、マーケットプレイスの取引からの集計データ、エンジンのそれぞれの行動に関する追跡データ、および一組の外部データソース182を含む様々なデータソースで動作してもよく、これらのデータソースには、ソーシャルメディアデータソース180（FacebookTMやTwitterTMなどのソーシャルネットワーキングサイトなど）、モノのインターネット（IoT）データソース（センサ、カメラ、データコレクタ、および計装された機械およびシステムからのものを含む）、例えば、取引を可能にする機械およびシステム、ならびに資源の生産および消費に関与する機械およびシステムに関する情報を提供するIoTソースなどが含まれ得る。外部データソース182は、自動エージェント行動データソース188（会話およびダイアログ管理に使用される自動エージェント、機械およびシステムの制御機能に使用されるエージェント、購買および販売に使用されるエージェント、データ収集に使用されるエージェント、広告に使用されるエージェントなどの行動を追跡および報告するなど）などの行動データソース、人間の行動データソース（オンライン行動を追跡するデータソース、モビリティ行動。エネルギー消費行動、エネルギー生産行動、ネットワーク利用行動、計算・処理行動、資源消費行動、資源生産行動、購買行動、注意行動、社会行動など）、エンティティ行動データソース190（購買行動、消費行動、生産行動、市場活動、合併・買収行動、取引行動、ロケーション行動など、企業組織やその他のエンティティの行動など）がある。センサー、機械、人間、エンティティ、および自動化されたエージェントからの、およびそれらに関するIoT、社会、および行動データは、ディープラーニングシステムへの入力として提供されたり、予測、予測、分類、自動化、および制御のためのシステムのトレーニング、監督、および反復的改善の目的でフィードバックまたは成果として提供されたりするなど、本開示全体を通して説明されるエキスパートシステム、機械学習システム、および他のインテリジェントシステムおよびエンジンに投入するために、集合的に使用されてもよい。データは、イベントのストリームとして編成されてもよい。データは、分散型台帳または他の分散型システムに格納されてもよい。データは、ノードがエンティティを表し、リンクが関係を表すナレッジグラフに格納されていてもよい。外部データソースは、様々なデータベースクエリ関数を介してクエリされてもよい。データソース182は、API、ブローカー、コネクタ、RESTやSOAPなどのプロトコル、およびその他のデータ取り込みおよび抽出技術を介してアクセスされてもよい。データは、メタデータで強化されてもよく、また、クレンジング、正規化、重複排除などにより、エンジンによる消費に適した形に変換およびロードされてもよい。
プラットフォーム100は、スポット市場170、フォワード市場130、そのような市場で取引されるリソース、そのような市場を可能にするリソース、行動（外部データソース182で追跡されるもののいずれかなど）、取引などのイベント、活動、変数、およびパラメータを予測するための一連のインテリジェントな予測エンジン192を含んでもよい。予測エンジン192は、プラットフォーム100の要素に関するデータ集約システム144からのデータ、および、外部データソース182からのデータに基づいて動作してもよい。プラットフォームは、スポット市場170およびフォワード市場130における取引を自動的に実行するための一連のインテリジェント取引エンジン136を含んでもよい。これは、以下でより詳細に説明するように、インテリジェントな暗号通貨実行エンジン183でインテリジェントな暗号通貨取引を実行することを含んでもよい。プラットフォーム110は、改良された分散型台帳113および改良されたスマートコントラクト103の資産を利用してもよく、これには、複雑な取引を仲介者への依存度を低減して（または依存しないで）個人間で行うことを可能にする専有情報、命令セットなどを埋め込んで動作させるものが含まれる。これらの構成要素および他の構成要素は、本開示を通してより詳細に説明される。
図2のブロック図を参照すると、プラットフォーム100のさらなる詳細および追加のコンポーネント、およびそれらの間の相互作用が描かれている。一連のフォワード売買機110は、再生能力割り当てエンジン102（エネルギー生成または再生能力を含むハイブリッド車両またはシステム、エネルギー貯蔵を有する再生可能エネルギーシステム、または他のエネルギー貯蔵システム内などで、エネルギーがフォワード市場130での販売、スポット市場170での販売、取引を完了する際の使用（例えば、暗号通貨のマイニング）、または他の目的の1つ以上のために割り当てられるような、エネルギー生成または再生能力を割り当てるためのもの）を含んでもよい。例えば、回生容量割り当てエンジン102は、生産者からエネルギーを受け入れる現在およびフォワードエネルギー市場での販売、将来の使用のためにエネルギーを貯蔵しておくこと、または仕事のためにエネルギーを使用すること（データ収集または処理のようなプラットフォームの処理活動、または暗号通貨のためのマイニング活動を含むトランザクションを実行するための処理作業などの処理作業を含む場合がある）など、貯蔵されたエネルギーの使用のための利用可能なオプションを探索してもよい。
一連のフォワード売買機110は、エネルギースポット市場148またはエネルギーフォワード市場122などで、エネルギーを購入または販売するためのエネルギー売買機104を含んでもよい。エネルギー売買マシン104は、エキスパートシステム、ニューラルネットワーク、または他のインテリジェンスを使用して、エネルギーの価格設定および利用可能性に関する現在および予想される状態の情報に基づいて、また、コンピューティングタスク、暗号通貨マイニング、データ収集動作、および他の作業を実行するためのエネルギーのニーズを含む、エネルギーのニーズに関する現在および予想される状態の情報に基づいて、自動化されたエージェントおよびシステムによって行われる作業や、人間またはエンティティの行動に基づいて必要とされる作業など、購入のタイミングを決定してもよい。例えば、エネルギー購入マシンは、機械学習によって、ビジネスが注文または市場需要の増加に基づいて増加したレベルの製造を行うためにエネルギーのブロックを必要とする可能性が高いことを認識し、エネルギー市場データとエンティティの行動データの組み合わせに基づいて、先物市場で有利な価格でエネルギーを購入してもよい。例を続けると、市場の需要は、需要の増加を示す。ソーシャルメディアの投稿、電子商取引データなどの人間の行動データソース184を処理することなどにより、機械学習によって理解されてもよい。エネルギー売買機104は、エネルギースポット市場148またはエネルギーフォワード市場122でエネルギーを販売してもよい。販売はまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
一連のフォワード売買機110は、再生可能エネルギークレジット（REC）売買機108を含んでもよく、再生可能エネルギークレジット、汚染クレジット、および他の環境または規制クレジットを、そのようなクレジットのスポット市場150またはフォワード市場124で購入してもよい。購入は、外部データソース182のいずれか、またはプラットフォームのためのデータ集約システム144のセットによって集約されたデータ上で動作するエキスパートシステムによって構成および管理されてもよい。再生可能エネルギークレジットおよび他のクレジットは、データソースからの入力を処理することによって決定される需要と供給の理解に基づいて有利なタイミングでクレジットが購入されるような、機械学習または他の人工知能を含むエキスパートシステムを用いた自動システムによって購入されてもよい。エキスパートシステムは、過去の入力条件での購入による結果のデータセットで学習されてもよい。エキスパートシステムは、人間の購入決定のデータセットで学習されてもよく、また、1人以上の人間のオペレータによって監督されてもよい。再生可能エネルギークレジット（REC）売買機108は、再生可能エネルギークレジット、汚染クレジット、および他の環境または規制クレジットを、そのようなクレジットのスポット市場150またはフォワード市場124で販売することもできる。販売はまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
一連のフォワード売買マシン110は、注目のスポット市場152または注目のフォワード市場128において、広告スペース、検索リスティング、キーワードリスティング、バナー広告、パネルまたは調査活動への参加、トライアルまたはパイロットへの参加など、1つまたは複数の注目関連リソースを購入する注目売買マシン112を含んでもよい。アテンションリソースは、検索、ショッピング、および購入に使用されるボット、クローラー、ダイアログマネージャなどの自動エージェントのアテンションを含んでもよい。アテンションリソースの購入は、外部データソース182のいずれかで動作するエキスパートシステムによって、またはプラットフォームのための一連のデータ集約システム144によって集約されたデータ上で構成および管理されてもよい。注意リソースは、様々なデータソースからの入力を処理することによって決定される、需要と供給の理解に基づいてリソースが有利なタイミングで購入されるような、機械学習または他の人工知能を含むエキスパートシステムを用いた自動システムによって購入されてもよい。例えば、注目購入マシン112は、市場の状況、行動データ、プラットフォーム100内のエージェントやシステムの活動に関するデータなど、幅広い入力からの学習に基づいて、広告のフォワード市場で広告スペースを購入してもよい。エキスパートシステムは、過去の入力条件での購入による結果のデータセットで学習されてもよい。エキスパートシステムは、人間の購入決定のデータセットで学習されてもよく、および／または、1人または複数の人間のオペレータによって監督されてもよい。注目度売買マシン112は、注目度のスポット市場152または注目度のフォワード市場128において、広告スペース、検索リスティング、キーワードリスティング、バナー広告、パネルまたは調査活動への参加、試験またはパイロットへの参加など、1つまたは複数の注目度関連リソースを販売することもでき、これは、プラットフォーム100の1つまたは複数の自動化されたエージェントへのアクセス、または注目度を提供または販売することを含んでもよい。売却はまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
一連のフォワード売買マシン110は、計算機154のスポット市場または計算機132のフォワード市場において、処理リソース、データベースリソース、計算リソース、サーバリソース、ディスクリソース、入出力リソース、一時記憶リソース、メモリリソース、仮想マシンリソース、コンテナリソースなどの1つまたは複数の計算関連リソースを購入する計算機売買マシン114を含んでいてもよい。コンピュートリソースの購入は、外部データソース182のいずれか、または、プラットフォームのためのデータ集約システム144のセットによって集約されたデータ上で動作するエキスパートシステムによって構成および管理されてもよい。コンピュートリソースは、様々なデータソースからの入力を処理することによって決定される、需要と供給の理解に基づいてリソースが有利なタイミングで購入されるような、機械学習または他の人工知能を含むエキスパートシステムを用いた自動システムによって購入されてもよい。例えば、計算機購入マシン114は、コンピューティングに対する需要の急増期に有利な価格でそのようなリソースを取得するように、市場の状況、行動データ、プラットフォーム100内のエージェントおよびシステムの活動に関するデータなどの広範な入力からの学習に基づいて、計算リソースのフォワード市場でクラウドプラットフォーム上の計算リソースを購入または予約してもよい。エキスパートシステムは、過去の入力条件での購入から得られた結果のデータセットで学習されてもよい。エキスパートシステムは、人間の購入決定のデータセットで学習されてもよく、また、1人以上の人間のオペレータによって監督されてもよい。計算機売買マシン114は、処理リソース、データベースリソース、計算リソース、サーバリソース、ディスクリソース、入出力リソース、一時記憶リソース、メモリリソース、仮想マシンリソース、コンテナリソースなど、プラットフォーム100に接続され、その一部となり、またはプラットフォーム100によって管理されている1つまたは複数の計算関連リソースを、計算機154のスポット市場または計算機132のフォワード市場で販売することもできる。セールはまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
一連のフォワード売買マシン110は、データストレージ売買マシン118を含んでもよく、このマシンは、ストレージのスポット市場158またはデータストレージのフォワード市場134において、データベースリソース、ディスクリソース、サーバリソース、メモリリソース、RAMリソース、ネットワークアタッチドストレージリソース、ストレージアタッチドネットワーク（SAN）リソース、テープリソース、タイムベースのデータアクセスリソース、仮想マシンリソース、コンテナリソースなど、1つまたは複数のデータ関連リソースを購入してもよい。データストレージリソースの購入は、外部データソース182のいずれか、またはプラットフォームのためのデータ集約システム144のセットによって集約されたデータ上で動作するエキスパートシステムによって構成および管理されてもよい。データストレージリソースは、様々なデータソースからの入力を処理することによって決定される、需要と供給の理解に基づいてリソースが有利なタイミングで購入されるような、機械学習または他の人工知能を含むエキスパートシステムを用いた自動システムによって購入されてもよい。例えば、計算機購入マシン114は、ストレージに対する需要の急増期に有利な価格でそのようなリソースを取得するように、市場の状況、行動データ、プラットフォーム100内のエージェントやシステムの活動に関するデータなどの幅広い入力からの学習に基づいて、計算機リソースのフォワード市場でクラウドプラットフォーム上の計算機リソースを購入または予約してもよい。エキスパートシステムは、過去の入力条件での購入から得られた結果のデータセットで学習されてもよい。エキスパートシステムは、人間の購入決定のデータセットで学習されてもよく、また、1人以上の人間のオペレータによって監督されてもよい。また、データストレージ売買機118は、ストレージリソースのスポット市場158またはストレージのフォワード市場134において、プラットフォーム100に接続され、プラットフォームの一部であり、またはプラットフォーム100によって管理されている1つまたは複数のデータストレージ関連リソースを販売してもよい。売却はまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
一連のフォワード売買機110は、帯域幅売買機120を含んでもよく、この帯域幅売買機120は、セルラー帯域幅、Wifi帯域幅、無線帯域幅、アクセスポイント帯域幅、ビーコン帯域幅、ローカルエリアネットワーク帯域幅、ワイドエリアネットワーク帯域幅、エンタープライズネットワーク帯域幅、サーバ帯域幅、ストレージ入出力帯域幅、広告ネットワーク帯域幅、市場帯域幅、またはその他の帯域幅などの1つまたは複数の帯域幅関連リソースを、帯域幅のスポット市場160または帯域幅のフォワード市場138で購入してもよい。帯域幅リソースの購入は、外部データソース182のいずれか、またはプラットフォーム用のデータ集約システム144のセットによって集約されたデータ上で動作するエキスパートシステムによって構成および管理されてもよい。帯域幅リソースは、様々なデータソースからの入力を処理することによって決定される、需要と供給の理解に基づいてリソースが有利なタイミングで購入されるような、機械学習または他の人工知能を含むエキスパートシステムを用いた自動システムによって購入されてもよい。例えば、帯域幅売買マシン120は、市場の状況、行動データ、プラットフォーム100内のエージェントおよびシステムの活動に関するデータなどの幅広い入力からの学習に基づいて、プラットフォームが管理する将来のネットワーキング活動のために、ネットワークリソース上の帯域幅を購入または予約してもよく、例えば、帯域幅の需要が急増する期間に有利な価格でそのようなリソースを入手することができる。エキスパートシステムは、過去の入力条件で購入した結果のデータセットで学習されてもよい。エキスパートシステムは、人間の購入決定のデータセットで学習されてもよく、また、1人以上の人間のオペレータによって監督されてもよい。また、帯域幅売買機120は、プラットフォーム100に接続され、プラットフォーム100の一部であり、またはプラットフォーム100によって管理されている1つまたは複数の帯域幅関連リソースを、帯域幅リソースのスポット市場160または帯域幅のフォワード市場138で販売してもよい。売却はまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
一連のフォワード売買機110は、スペクトラム売買機142を含んでもよく、このスペクトラム売買機142は、スペクトラム162のスポット市場またはスペクトラム140のフォワード市場において、セルラースペクトラム、3Gスペクトラム、4Gスペクトラム、LTEスペクトラム、5Gスペクトラム、コグニティブラジオスペクトラム、ピアツーピアネットワークスペクトラム、緊急応答者スペクトラムなどの1つまたは複数のスペクトラム関連リソースを購入してもよい。スペクトラムリソースの購入は、外部データソース182のいずれか、またはプラットフォームのための一連のデータ集約システム144によって集約されたデータ上で動作するエキスパートシステムによって構成および管理されてもよい。スペクトラムリソースは、様々なデータソースからの入力を処理することによって決定される、需要と供給の理解に基づいてリソースが有利なタイミングで購入されるような、機械学習または他の人工知能を含むエキスパートシステムを用いた自動システムによって購入されてもよい。例えば、スペクトル売買マシン142は、市場の状況、行動データ、およびプラットフォーム100内のエージェントおよびシステムの活動に関するデータなどの広範な入力からの学習に基づいて、プラットフォームが管理する将来のネットワーキング活動のために、ネットワークリソース上のスペクトルを購入または予約してもよく、例えば、スペクトルに対する需要の急増期に有利な価格でそのようなリソースを取得することができる。エキスパートシステムは、過去の入力条件で購入した結果のデータセットで学習されてもよい。エキスパートシステムは、人間の購入決定のデータセットで訓練されてもよく、また、1人以上の人間のオペレータによって監督されてもよい。スペクトラム売買機142は、プラットフォーム100に接続されているか、プラットフォーム100の一部であるか、またはプラットフォーム100によって管理されている1つまたは複数のスペクトラム関連リソースを、スペクトラムリソース162のスポット市場または帯域幅140のフォワード市場で販売することもできる。売却はまた、成果に関するトレーニングや人間の監督を含めて、本明細書に記載された様々なデータソース上で動作するエキスパートシステムによって行われてもよい。
実施形態では、リソース購入エンジン164、売却エンジン172、およびテストおよびアービトレートエンジン194を含むインテリジェントリソース調整および割り当てエンジン168は、機械学習システム（モデルベースまたは深層学習システムであってもよく、成果に基づいてトレーニングされてもよく、および／または人間によって監督されてもよい）などのエキスパートシステムによって、様々なフォワード市場130およびスポット市場170にわたるリソースの調整された自動割り当ておよび取引の調整された実行を提供してもよい。例えば、調整および割り当てエンジン168は、車両のフリート、処理およびデータ記憶リソースのデータセンター、情報技術ネットワーク（構内、クラウド、またはハイブリッド）、エネルギー生産システム（再生可能または非再生可能）のフリート、スマートホームまたは建物（リソースを消費または生産するその中の家電製品、機械、インフラストラクチャコンポーネントおよびシステムなどを含む）などの、資産のセットに対するリソースの購入を調整し、資産のセットから利用可能なリソースの販売を調整してもよい。プラットフォーム100は、様々なエンジンやエージェントの活動を追跡することや、外部のデータソース182から入力を取ることなどにより、プラットフォームに集約されたデータに基づいて、資源の購入、販売、利用の配分を最適化してもよい。実施形態では、歩留まり、収益性、資源の最適化、事業目的の最適化、目標の満足度、ユーザまたはオペレータの満足度などに基づく成果を、知的資源調整および割り当てエンジン168を訓練するためのフィードバックとして提供してもよい。例えば、計算タスクのためのエネルギーが企業のエネルギー使用量のかなりの部分を占めるようになると、プラットフォーム100は、エネルギー貯蔵容量を有するマシンのセットが、その容量を、計算タスク（暗号通貨のマイニング、ニューラルネットワークの適用、データの計算などのためなど）、他の有用なタスク（利益または他の利益をもたらす可能性がある）、将来の使用のための貯蔵、またはエネルギーグリッドのプロバイダへの売却にどのように割り当てるかを最適化することを学習してもよい。プラットフォーム100は、フリートオペレータ、企業、政府、自治体、軍事ユニット、ファーストレスポンダーユニット、メーカー、エネルギー生産者、クラウドプラットフォームプロバイダ、およびエネルギー、計算、データストレージ、帯域幅、またはスペクトルを消費または提供するリソースを所有または運営する他の企業およびオペレータによって使用されてもよい。また、プラットフォーム100は、広告市場、マイクロトランザクション市場など、注目に基づく価値の交換をサポートするためにリソースの利用可能な容量を使用するなど、注目の市場に関連して使用することもできまる。
さらに図2を参照すると、プラットフォーム100は、1つまたは複数の属性、パラメータ、変数、または他の要因を予測する一連のインテリジェント予測エンジン192を含んでいてもよく、これは、一連の前方売買マシン、インテリジェントトランザクションエンジン126（インテリジェントな暗号通貨の実行のためなど）による入力として使用するため、または他の目的のためである。一連のインテリジェント予測エンジン192のそれぞれは、データ集約システム144など、プラットフォーム100内で追跡、集約、処理、または処理されるデータを使用してもよいし、ソーシャルメディアデータソース180、自動エージェント行動データソース188、人間行動データソース184、エンティティ行動データソース190、IoTデータソース198など、外部データソース182からの入力データを使用してもよい。これらの集合的な入力は、モデル（例えば、ベイジアンモデル、回帰モデル、または他の統計モデル）、ルール、または、本開示全体を通して説明されているエキスパートシステムのいずれかのような、1つ以上の分類器、パターン認識器、および予測器を有する機械学習システムなどのエキスパートシステムを使用するなどして、属性を予測するために使用されてもよい。実施形態では、インテリジェント予測エンジン192のセットは、特定の市場のための特定のデータソースを使用して、容量、需要、供給、および価格などの市場属性を予測する1つまたは複数の特化されたエンジンを含んでもよい。これらは、自動化されたエージェントの挙動に予測を基づかせるエネルギー価格予測エンジン215、自動化されたエージェントの挙動に予測を基づかせるネットワークスペクトル価格予測エンジン217、自動化されたエージェントの挙動に予測を基づかせるREC価格予測エンジン219、自動化されたエージェントの挙動に予測を基づかせる計算価格予測エンジン221、自動化されたエージェントの挙動に予測を基づかせるネットワークスペクトル価格予測エンジン223を含んでもよい。それぞれの場合において、会話のために使用されるもの、ダイアログ管理のために使用されるもの、電子商取引の管理のために使用されるもの、広告の管理のために使用されるものなど、自動化されたエージェントの挙動に関する観測結果が、エンジンへの予測のための入力として提供されてもよい。また、インテリジェント予測エンジン192は、企業などの組織の行動、例えば、マーケティング行動、販売行動、製品提供行動、広告行動、購買行動、取引行動、合併・買収行動などのエンティティ行動に少なくとも部分的に基づいて予測を提供するエンジンの範囲を含んでもよい。これらは、エンティティの挙動を用いたエネルギー価格予測エンジン225、エンティティの挙動を用いたネットワークスペクトル価格予測エンジン227、エンティティの挙動を用いたREC価格予測エンジン229、エンティティの挙動を用いた計算価格予測エンジン231、エンティティの挙動を用いたネットワークスペクトル価格予測エンジン233を含むことができる。
また、インテリジェント予測エンジン192は、消費者やユーザの行動、例えば、購買行動、ショッピング行動、販売行動、製品インタラクション行動、エネルギー利用行動、モビリティ行動、アクティビティレベル行動、アクティビティタイプ行動、トランザクション行動などの人間の行動に少なくとも部分的に基づいて予測を提供するエンジンの範囲を含んでもよい。これらには、人間の行動を利用したエネルギー価格予測エンジン235、人間の行動を利用したネットワークスペクトル価格予測エンジン237、人間の行動を利用したREC価格予測エンジン239、人間の行動を利用したコンピュート価格予測エンジン241、人間の行動を利用したネットワークスペクトル価格予測エンジン243が含まれる場合がある。
図2を参照すると、プラットフォーム100は、インテリジェントリソース割り当ておよび調整エンジン168による、および／またはインテリジェント予測エンジン192による予測を使用して、有利な条件が存在するという判断に基づいて、フォワード市場130および／またはスポット市場170における取引の実行を自動化する一連のインテリジェント取引エンジン138を含んでもよい。知的取引エンジン136は、API、コネクタ、ポート、ネットワークインタフェースなどの利用可能な市場インタフェースを使用して、上述の各市場で取引を自動的に実行するように構成されてもよい。実施形態では、インテリジェントトランザクションエンジンは、IoTデータソース198やソーシャルデータソース180などの外部データソースから来るイベントストリームに基づいて、トランザクションを実行してもよい。エンジンは、例えば、IoTフォワードエネルギートランザクションエンジン195および／またはIoTコンピュート市場トランザクションエンジン106を含んでもよく、これらのいずれかまたは両方は、モノのインターネットからのデータを使用して、エネルギー市場トランザクション、コンピュートリソーストランザクションまたは他のリソーストランザクションなど、本明細書に記載されたリソースの1つまたは複数のための市場における市場トランザクションのタイミングおよび他の属性を決定してもよい。IoTデータには、エネルギーを使用または生産する、または計算資源を使用または有する1つ以上の機械（任意にフリートとして調整される）の計装および制御データ、エネルギーの価格または消費に影響を与える気象データ（風力エネルギーの生産に影響を与える風のデータなど）、エネルギー生産環境からのセンサーデータなどがある。エネルギーまたは計算資源の使用点からのセンサーデータ（車両のトラフィックデータ、ネットワークのトラフィックデータ、ITネットワークの利用率データ、インターネットの利用率およびトラフィックデータ、作業現場からのカメラデータ、スマートビルディングデータ、スマートホームデータなど）、およびIoTプラットフォームや、Amazon、IBMなどのクラウドサービスプロバイダの中に保存されているデータを含む、モノのインターネットによって収集された、またはモノのインターネット内で転送された他のデータ。エンジン136は、ソーシャルデータフォワードエネルギートランザクションエンジン199および／またはソーシャルデータコンピュートマーケットトランザクションエンジン116など、本明細書に記載されたリソースの1つまたは複数におけるマーケットトランザクションのための他の属性のタイミングを決定するためにソーシャルデータを使用するエンジンを含んでもよい。ソーシャルデータは、ソーシャルネットワーキングサイト（例えば、FacebookTM、YoutubeTM、TwitterTM、SnapchatTM、InstagramTMなど）からのデータ、ウェブサイトからのデータ、電子商取引サイトからのデータ、および、特定のトピック、商品またはサービスへの関心または注意を示す。データ、活動の種類およびレベルを示す。データ（旅行、仕事の活動、レジャーの活動などを含む活動に従事している個人を示す。画像データの機械処理によって観察されるような、ユーザーまたはエンティティの行動を決定または予測するのに関連する可能性のある情報を含む他のサイトからのデータを含んでもよい。ソーシャルデータは、ユーザの行動やエンティティの行動を学習するためなどの機械学習に提供されてもよく、また、ソーシャルデータに基づいて取引のためのパラメータを決定するためなどのエキスパートシステムやモデルなどへの入力として提供されてもよい。例えば、ソーシャルデータストリーム内のイベントまたは一連のイベントは、オンラインリソース、製品、またはサービスに対する関心の高まりの可能性を示している場合があり、ソーシャルデータストリームが反映する関心の高まりに対応するために、コンピューティングリソース、帯域幅、ストレージなどを事前に購入することができる（サージプライシングの回避）。
図3を参照すると、プラットフォーム100は、1つまたは複数の分散型台帳113および1つまたは複数のスマートコントラクト103を含むトランザクション実行のための機能を含むことができ、分散型台帳113およびスマートコントラクト103は、特定のトランザクションドメインのための特化されたトランザクション機能を可能にするように構成される。そのようなドメインの1つは知的財産であり、その取引は、より直接的な商品またはサービスの販売と比較して、管理がやや困難なライセンス条件を含む、非常に複雑なものである。実施形態では、分散型台帳を利用した、知的財産を集約したラッパーなどのスマートコントラクトラッパー105が提供され、スマートコントラクトは、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者をIPライセンス条件にコミットさせることができる。ビデオ、オーディオ、ビデオゲーム、ビデオゲームの要素、音楽、電子書籍などのデジタル商品を含む幅広い商品やサービスのライセンス条件は、それらに関わるトランザクションを分散型台帳上で追跡することによって管理されてもよく、それによって出版社は、ライセンスおよびサブライセンスの連鎖を検証することができる。分散型台帳は、各ライセンシーを台帳に追加するように構成されており、ストリーミングプラットフォームなどでデジタルアイテムを使用する際に台帳を検索して、ライセンシングが行われたことを検証することができる。
実施形態では、知的財産のライセンス条件を集約するためのIPラッパー、コンテナ、スマートコントラクトまたは同様のメカニズムなど、改良された分散型台帳がスマートコントラクトラッパー105とともに提供され、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができる。多くの場合、知的財産は他の知的財産の上に構築される。例えば、ソフトウェアコードが他のコードから派生する場合、プロセスの要素に関する企業秘密やノウハウがより大きなプロセスを可能にするために結合される場合、システムのサブコンポーネントやプロセスのステップをカバーする特許がプールされる場合、ビデオゲームの要素が異なるクリエイターのサブコンポーネント資産を含む場合、本が複数の著者の貢献を含む場合などがある。実施形態では、スマートIPラッパーは、異なる知的財産アイテム（異なるタイプの知的財産権を具現化したものを含むデジタル商品を含む）のライセンス条件を集約し、アイテムに関わるトランザクションデータ、およびオプションとしてトランザクションデータに対応するアイテムの1つ以上の部分を、ライセンス条件への同意の検証（使用の任命時など）および／またはアイテムへのアクセス制御を可能にするように構成された分散型台帳に格を格納する。実施形態では、ロイヤリティ配分ラッパー115は、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有するシステムに提供されてもよく、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーは、台帳上の操作によって、知的財産を追加し、台帳内の当事者間でロイヤリティの配分に合意することを可能にする。このように、台帳は、台帳への貢献を、台帳に組み込まれたおよび／または台帳によって管理されている知的財産の貢献者間でのロイヤルティの配分に合意した証拠とともに蓄積することができる。台帳は、ライセンス条件を記録し、新たな貢献がなされると、1つまたは複数のルールによってライセンス条件を自動的に変更することができる。例えば、貢献者は、貢献したコードの行数、著者の行数、システムのコンポーネントへの貢献度など、端数の貢献度に基づくなどのルールに従って、ロイヤリティスタックのシェアを与えられてもよい。実施形態では、分散型台帳を、IPのサブコンポーネントの様々な組み合わせを表すバージョンに分岐させて、ユーザーが最も利用価値のある組み合わせを選択できるようにし、それによって、最も価値のある貢献をした貢献者が報われるようにしてもよい。バリエーションと結果の追跡は、機械学習などによって反復的に改善されてもよい。
実施形態では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳が提供され、分散型台帳上のスマートコントラプラッパーが、台帳上の操作によって知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にする。
実施形態では、プラットフォーム100は、知的財産ライセンス条件を集約するための改良された分散型台帳を有していてもよく、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーは、台帳上の操作が、台帳のIPトランザクションラッパー119を介して当事者を契約条件にコミットすることを可能にしている。これには、暗号通貨、トークン、またはその他の操作、ならびに本明細書に記載された様々なリソースのような従来の支払いおよび現物譲渡を含むことができる。台帳は、ロイヤリティ条件、収益分配条件、IP所有権条件、保証および責任条件、ライセンス許可および制限、使用分野条件、その他多くの条件を締結するなど、当事者によるIP取引へのコミットメントの証拠を蓄積してもよい。
実施形態では、改良された分散型台帳は、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、トークン化された命令セットを有するものを含むことができる。ノウハウの許可、企業秘密、または他の価値ある命令を共有したい当事者は、このように、第三者による台帳上の操作の証拠を捕捉して保存する分散型台帳を介して命令セットを共有し、それによって、アクセスおよびアクセス条件への同意を証明することができる。実施形態では、プラットフォーム100は、実行可能なアルゴリズムロジック121をトークン化する分散型台帳を有していてもよく、分散型台帳上での動作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するようになっている。アクセスを検証したり、条件（スマートコントラクトの条件など）への合意を検証したりするなど、様々な命令セットが分散型台帳によって保存されてもよい。実施形態では、企業秘密を具現化する命令セットをサブコンポーネントに分離し、企業秘密への（証明可能な）アクセスを得るためには、複数の台帳上で操作を行わなければならないようにしてもよい。これにより、複数の下請け業者やベンダーなどと秘密を共有したい当事者は、証明可能なアクセス制御を行うことができ、一方で、異なるベンダー間でコンポーネントを分離して、単一の当事者とセット全体を共有することを避けることができる。様々な種類の実行可能な命令セットは、特定の種類の命令セットのためのスマートラッパーを含む可能性のある特殊な分散型台帳に格納されてもよく、証明可能なアクセス制御、条件の検証、および利用の追跡が、分散型台帳上の操作によって実行されてもよい（これは、台帳上のスマートコントラクトで実行されたアクションの検証時に、コンテンツ管理システムまたは他のシステム内のアクセス制御をトリガーすることを含んでもよい）。実施形態では、プラットフォーム100は、3Dプリンタ命令セット123をトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、コーティングプロセス125の命令セットをトークン化する分散型台帳を有してもよく、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっている。
実施形態では、プラットフォーム100は、半導体製造プロセス129の命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、ファームウェアプログラム131をトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、FPGA133の命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、サーバーレスコードロジック135をトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、分散型台帳に対する操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システム139の命令セットをトークン化する分散型台帳を有してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、分散型台帳に対する操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品準備プロセス141の命令セットをトークン化する分散型台帳を有してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、ポリマー製造プロセス143の命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、化学合成プロセス145の命令セットをトークン化する分散型台帳を有していてもよく、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっている。
実施形態では、プラットフォーム100は、生物学的生産プロセス149の命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにしてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパー151で営業秘密をトークン化する分散型台帳を有してもよい。専門家が台帳上の企業秘密にアクセスし、その情報が正確であり、第三者がその秘密を使用するのに十分であることを検証するインターフェースが提供されてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、トレードシークレット153のビューを、どの当事者がどれだけトレードシークレットを閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有していてもよい。ビューは、企業秘密の作成者、プラットフォーム100の運用者などに価値を割り当てるために使用されてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセス155を提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セット111をトークン化する分散型台帳を有してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有していてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、命令のセットを集約する分散型台帳を有していてもよく、分散型台帳上の操作は、修正された命令のセットを提供するために、既存の命令のセット161に少なくとも1つの命令を追加する。
さらに図3を参照すると、インテリジェントな暗号通貨実行エンジン183は、マイニングトランザクション、交換トランザクション、ストレージトランザクション、リトリーバルトランザクションなどの暗号通貨トランザクションのタイミング、場所、およびその他の属性に対するインテリジェンスを提供することができる。ビットコインTMのような暗号通貨はますます普及しており、様々な専門的な市場ドメインで価値を交換するなど、多種多様な目的のために特殊なコインが出現する。そのようなコインの初回提供（ICO）は、証券規制などの規制を受けることが多くなり、場合によっては課税の対象となる。このように、暗号通貨の取引は一般的にコンピュータネットワーク内で行われるが、どこで、いつ、どのようにして取引を実行し、暗号通貨を保管し、価値と交換するかを決定する上で、管轄の要因が重要になる場合がある。実施形態では、インテリジェントな暗号通貨実行エンジン183は、地理的条件、規制条件、税務条件、市場条件などを含む様々な条件を意識してコインの取引の実行を行わせる機能など、コインを表すデジタルオブジェクトに埋め込まれた、またはその周りに巻き付けられた機能を使用してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る、暗号通貨コイン用の税認識コイン165またはスマートラッパーを含んでもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインを可能にするロケーションアウェアコイン169またはスマートラッパーを含むことができる。
実施形態では、プラットフォーム100は、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムまたはAIエージェント171を含んでもよい。機械学習は、関連する管轄の税務データを用いてポピュレートされるなど、1つまたは複数のモデルまたはヒューリスティックを使用してもよく、人間の取引操作のトレーニングセットでトレーニングされてもよく、人間の監督者によって監督されてもよく、および／または、本開示全体で説明されるような広範囲の内部システムデータおよび外部データソース182で動作する場合など、経時的な成果に基づく深層学習技術を使用してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、コインを有する規制認識コイン173、スマートラッパー、および／または暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを含んでもよい。機械学習は、関連する管轄の規制データを用いてポピュレートされるなど、1つまたは複数のモデルまたはヒューリスティックを使用してもよく、人間の取引操作のトレーニングセットでトレーニングされてもよく、人間の監督者によって監督されてもよく、および／または、本開示全体を通して説明されるように、広範囲の内部システムデータおよび外部データソース182で動作する場合など、経時的な成果に基づく深層学習技術を使用してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエネルギー価格対応コイン175、ラッパー、またはエキスパートシステムを含んでもよい。コインマイニングやブロックチェーン操作などの暗号通貨取引は、非常にエネルギーを消費する可能性がある。エネルギー価格認識コインは、本開示全体で説明した予測エンジン192の1つ以上を用いた場合など、エネルギー価格予測に基づいて、そのような操作のタイミングを計るように構成されてもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化する、エネルギー源を認識するコイン179、ラッパー、またはエキスパートシステムを含んでもよい。例えば、コインマイニングは、再生可能なエネルギー源が利用可能な場合にのみ実行されてもよい。トランザクションの最適化のための機械学習は、関連するエネルギー源データ（種類、場所、および動作パラメータによるエネルギー源情報を含む可能性のあるナレッジグラフに取り込まれる可能性があるなど）を用いてポピュレートされるなど、1つまたは複数のモデルまたはヒューリスティックを使用してもよく、人間が開始したトランザクションの入出力データのトレーニングセットでトレーニングされてもよく、人間のスーパーバイザーによって監督されてもよく、および／または、本開示全体を通して説明されるように、広範囲の内部システムデータおよび外部データソース182で動作する場合など、経時的な成果に基づいて深層学習技術を使用してもよい。
実施形態では、プラットフォーム100は、充電サイクルを認識するコイン181、ラッパー、または機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを含んでもよい。例えば、再充電リソースが容易に利用可能であることが知られている場合など、他の動作使用のためにバッテリ充電の最小閾値が維持される場合にのみ、暗号通貨トランザクションのためにバッテリを放電することができる。充電および再充電の最適化のための機械学習は、関連するバッテリーデータ（種類、場所、および動作パラメータによるエネルギー源情報を含むナレッジグラフに取り込まれる可能性があるなど）を用いてポピュレートされるなど、1つまたは複数のモデルまたはヒューリスティックを使用してもよく、人間の操作のトレーニングセットで訓練されてもよく、人間の監督者によって監督されてもよく、および／または、本開示全体を通して説明されているように、広範囲の内部システムデータおよび外部データソース182で動作する場合など、経時的な成果に基づいて深層学習技術を使用してもよい。
様々なインテリジェントなコイン操作の最適化は、財務的な収益性などの結果に基づいて訓練された機械学習で行われることがある。本開示を通じて説明された機械学習システムのいずれかが、インテリジェントな暗号通貨トランザクション管理の最適化のために使用されてもよい。
実施形態では、本開示全体で言及されているような計算資源は、プラットフォーム100内で発生する操作、プラットフォームによって管理される操作、および計算資源を有するまたは使用する資産のセットまたはフリートなど、プラットフォームと連携して所有、運営、または管理される可能性のある様々な資産の活動、ワークフロー、およびプロセスを伴うものの両方について、様々な計算タスクを実行するために割り当てられてもよい。コンピュートタスクの例としては、限定されないが、暗号通貨のマイニング、分散型台帳の計算と保存、予測タスク、取引実行タスク、スポット市場テストタスク、内部データ収集タスク、外部データ収集、機械学習タスクなどがある。上述のように、エネルギー、計算リソース、帯域幅、スペクトル、およびその他のリソースが、これらのタスクのために、機械学習などによって調整されてもよい。機械学習のために、個々のタスクのいずれかの成果や、タスクを含むビジネスやその他の業務の歩留まりや収益性などの全体的な成果など、成果やフィードバックの情報が提供されてもよい。
実施形態では、本開示で言及されているようなネットワーキングリソースは、プラットフォーム100内で発生する操作、プラットフォームによって管理される操作、およびネットワーキングリソースを有するまたは使用する資産のセットまたはフリートなど、プラットフォームと連携して所有、運営、または管理される様々な資産の活動、ワークフロー、およびプロセスに関与する操作の両方に対して、様々なネットワーキングタスクを実行するために割り当てられてもよい。ネットワークタスクの例としては、コグニティブネットワークコーディネーション、ネットワークコーディング、ピア帯域共有（例えば、コストベースルーティング、バリューベースルーティング、アウトカムベースルーティングなど）、分散型トランザクション実行、スポット市場テスト、ランダム化（例えば、アウトカムフィードバック付きの遺伝的プログラミングを使用して、ネットワーク構成や伝送経路を変化させる）、内部データ収集、外部データ収集などがある。上述のように、エネルギー、計算リソース、帯域幅、スペクトル、およびその他のリソースは、これらのネットワークタスクのために、機械学習などによって調整されてもよい。機械学習のために、個々のタスクのいずれかの成果や、タスクを含むビジネスまたは他の業務の歩留まりや収益性などの全体的な成果など、成果およびフィードバック情報が提供されてもよい。
実施形態では、本開示全体で言及されているようなデータストレージリソースは、プラットフォーム100内で発生する操作、プラットフォームによって管理される操作、およびネットワークリソースを有するまたは使用する資産のセットまたはフリートなど、プラットフォームと連携して所有、運営、または管理される可能性がある様々な資産の活動、ワークフロー、およびプロセスに関わるものの両方について、様々なデータストレージタスクを実行するために割り当てられてもよい。データストレージタスクの例には、分散型台帳のストレージ、内部データ（プラットフォームとの運用データなど）のストレージ、暗号通貨のストレージ、スマートラッパーのストレージ、外部データのストレージ、フィードバックおよび成果データのストレージなどがある。上述のように、データストレージ、エネルギー、計算リソース、帯域幅、スペクトル、およびその他のリソースは、これらのデータストレージタスクのために、機械学習などによって調整されてもよい。機械学習のために、個々のタスクのいずれかに対する成果や、タスクを含むビジネスまたは他の業務の歩留まりや収益性などの全体的な成果など、成果およびフィードバック情報が提供されてもよい。
実施形態では、スマートコントラクトは、知的財産、企業秘密、ノウハウ、命令セット、アルゴリズムロジックなどに関連する条件を具現化したものなど、契約条件を具現化または含むことができ、この契約条件には、オプションの条件、ロイヤリティスタッキング条件、分野独占権、部分独占権、知的財産のプーリング、標準条件（必須および非必須の特許使用に関連するものなど）、技術移転条件、コンサルティングサービス条件、アップデート条件、サポート条件、メンテナンス条件、派生物条件、コピー条件、パフォーマンス関連の権利または指標など、多くの条件が含まれる。
分散型台帳取引システムに含まれる、または分散型台帳取引システムによって管理されるなど、命令セットがデジタル形式で具現化される実施形態では、様々なシステムが、命令セットにアクセスして使用することを可能にするインターフェースで構成されてもよい。実施形態では、そのようなシステムは、命令セットへのアクセス権の存在を示す。分散型台帳、鍵、トークンなどの検査によって、適切なライセンスを検証するアクセス制御機能を含んでもよい。分散した命令セットを実行するそのようなシステムには、3Dプリント、水晶製造、半導体製造、コーティングアイテム、ポリマーの製造、化学合成、生物学的製造などのシステムが含まれる場合がある。
ネットワーキング機能とネットワークリソースは、3G、4G、LTE、5Gなどのセルラーネットワークタイプのインフラ要素、アクセスポイント、ルーターなどのWifi要素、コグニティブネットワーキングシステムとコンポーネント、モバイルネットワーキングシステムとコンポーネント、物理層、MAC層、アプリケーション層のシステムとコンポーネント、コグニティブネットワーキングコンポーネントと能力、ピアツーピアネットワーキングコンポーネントと能力、オプティカルネットワーキングコンポーネントと能力など、幅広いネットワーキングシステム、コンポーネント、能力を含むものと理解すべきである。
エキスパートシステムとAIに関するビルディングブロック
ニューラルネットシステム
エキスパートシステムとAIに関するビルディングブロック
ニューラルネットシステム
図4から図31を参照すると、エキスパートシステム、自己組織化、機械学習、人工知能などを含む本開示の実施形態は、パターン認識のため、1つまたは複数のパラメータ、特性、または現象の分類のため、自律制御の支援のため、およびその他の目的のために訓練されたニューラルネットなどのニューラルネットの使用から利益を得ることができる。本開示全体におけるニューラルネットへの言及は、フィードフォワードニューラルネットワーク、ラジアルベース関数ニューラルネットワーク、自己組織化ニューラルネットワーク（例えば、Kohonen自己組織化ニューラルネットワーク）、リカレントニューラルネットワーク、モジュラーニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ニューラルネットと他のエキスパートシステムとのハイブリッド（例えば。オートエンコーダーニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、時間遅延ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、レギュラトリーフィードバックニューラルネットワーク、ラジアルベースファンクションニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ホップフィールドニューラルネットワーク、ボルツマンマシンニューラルネットワーク、自己組織化マップ（SOM）ニューラルネットワーク、学習ベクトル量子化（LVQ）ニューラルネットワーク、フルリカレントニューラルネットワーク、シンプルリカレントニューラルネットワーク、エコー状態ニューラルネットワーク。長短期記憶ニューラルネットワーク、双方向ニューラルネットワーク、階層型ニューラルネットワーク、確率ニューラルネットワーク、遺伝的スケールRNNニューラルネットワーク、機械委員会ニューラルネットワーク、連想ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、瞬間的に学習されたニューラルネットワーク、スパイキングニューラルネットワーク、新認識ニューラルネットワーク、動的ニューラルネットワーク、カスケードニューラルネットワーク、ニューロファジィニューラルネットワーク、構成パターン生成ニューラルネットワーク、記憶ニューラルネットワーク、階層的時間記憶ニューラルネットワーク。深層フィードフォワードニューラルネットワーク、ゲーテッドリカレントユニット（GCU）ニューラルネットワーク、オートエンコーダニューラルネットワーク、変分オートエンコーダニューラルネットワーク、デノイジングオートエンコーダニューラルネットワーク、スパースオートエンコーダニューラルネットワーク、マルコフチェーンニューラルネットワーク、制限付きボルツマンマシンニューラルネットワーク、ディープビリーフニューラルネットワーク、ディープコンボリューショナルニューラルネットワーク、デコンボリューショナルニューラルネットワーク、ディープコンボリューショナルインバースグラフィックスニューラルネットワーク、ジェネレーティブアドバーサリアルニューラルネットワーク、リキッドステートマシンニューラルネットワーク。エクストリームラーニングマシンニューラルネットワーク、エコーステートニューラルネットワーク、ディープレジデントニューラルネットワーク、サポートベクターマシンニューラルネットワーク、ニューラルチューリングマシンニューラルネットワーク、および／またはホログラフィック連想メモリニューラルネットワーク、または前記のハイブリッドまたは組み合わせ、またはルールベースシステム、モデルベースシステム（物理モデル、統計モデル、フローベースモデル、生物モデル、バイオミメティックモデルなどに基づくものを含む）などの他のエキスパートシステムとの組み合わせ。
実施形態では、図5-図31は例示的なニューラルネットワークを描いており、図4は、図5-図31を通して描かれたニューラルネットワークの様々なコンポーネントを示す。凡例を描いている。図4は、機能および要件を割り当てられたセルに描かれた様々なニューラルネットコンポーネントを描いている。実施形態では、様々なニューラルネットの例は、バックフィードされたデータ／センサセル、データ／センサセル、ノイズのある入力セル、および隠れたセルを含むことができる。また、ニューラルネットコンポーネントは、確率的隠れセル、スパイキング隠れセル、出力セル、マッチ入力／出力セル、リカレントセル、メモリセル、異なるメモリセル、カーネル、およびコンボリューションまたはプールセルを含む。
実施形態では、図5は、プラットフォーム100に接続、統合、またはインターフェースすることができる例示的なパーセプトロン・ニューラルネットワークを描いている。また、プラットフォームは、フィードフォワードニューラルネットワーク（図6）、ラジアルベースニューラルネットワーク（図7）、ディープフィードフォワードニューラルネットワーク（図8）、リカレントニューラルネットワーク（図9）、ロング／ショートタームニューラルネットワーク（図10）、およびゲーテッドリカレントニューラルネットワーク（図11）などのさらなるニューラルネットシステムと関連していてもよい。また、プラットフォームは、オートエンコーダニューラルネットワーク（図12）、変分ニューラルネットワーク（図13）、デノイジングニューラルネットワーク（図14）、スパースニューラルネットワーク（図15）、マルコフチェーンニューラルネットワーク（図16）、およびホップフィールドネットワークニューラルネットワーク（図17）などのさらなるニューラルネットシステムと関連していてもよい。プラットフォームはさらに、ボルツマンマシンニューラルネットワーク（図18）、制限付きBMニューラルネットワーク（図19）、ディープビリーフニューラルネットワーク（図20）、ディープコンボリューショナルニューラルネットワーク（図21）、デコンボリューショナルニューラルネットワーク（図22）、およびディープコンボリューショナルインバースグラフィックスニューラルネットワーク（図23）などの追加のニューラルネットシステムと関連付けられてもよい。また、プラットフォームは、生成的敵対的ニューラルネットワーク（図24）、液体状態機械ニューラルネットワーク（図25）、極端な学習機械ニューラルネットワーク（図26）、エコー状態ニューラルネットワーク（図27）、深い残差ニューラルネットワーク（図28）、Kohonenニューラルネットワーク（図29）、サポートベクトル機械ニューラルネットワーク（図30）、およびニューラルチューリングマシンニューラルネットワーク（図31）などのさらなるニューラルネットシステムと関連していてもよい。
前述のニューラルネットワークは、様々なノードまたはニューロンを有していてもよく、これらのノードは、他のノードを含むセンサーまたは他のデータソースから受け取った入力などの入力に対して、様々な機能を実行してもよい。機能は、重み、特徴、特徴ベクトルなどを含んでもよい。ニューロンには、パーセプトロン、（人間の触覚、視覚、味覚、聴覚、嗅覚などの）生物学的機能を模倣したニューロンなどがある。シグモイド活性化などの連続的なニューロンは、バックプロパゲーションなど、様々な形態のニューラルネットのコンテキストで使用されることがある。
多くの実施形態において、エキスパートシステムまたはニューラルネットワークは、人間のオペレーターまたはスーパーバイザーなどによって、またはデータセット、モデルなどに基づいて、トレーニングされてもよい。トレーニングは、センサーデータ、イベントデータ、パラメータデータ、およびその他のタイプのデータ（本開示全体で説明される多くのタイプを含む）などの値を表す1つまたは複数のトレーニングデータセット、ならびにプロセスの結果、計算の結果、イベントの結果、活動の結果などの結果の1つまたは複数の指標をニューラルネットワークに提示す。ることを含んでもよい。トレーニングは、ベイジアンアプローチ、パラメトリックベイズ分類器アプローチ、k-nearest-neighbor分類器アプローチ、反復アプローチ、補間アプローチ、パレート最適化アプローチ、アルゴリズムアプローチなどの1つまたは複数の最適化アプローチに基づいて、1つまたは複数のシステムを最適化するようにニューラルネットワークをトレーニングするなど、最適化のトレーニングを含んでもよい。フィードバックは、一連のラウンドを通じてフィードバックに基づいて1つまたは複数のソリューションを進化させる遺伝的アルゴリズムなど、変化と選択のプロセスで提供される場合がある。
実施形態では、複数のニューラルネットワークが、1つまたは複数の取引環境で収集された（モバイルデータ収集器などによって）データストリームおよびその他の入力を受信し、効率的な伝送を行うためにネットワークコーディングを使用するなどして、1つまたは複数のネットワークを介してクラウドプラットフォームに伝送されるクラウドプラットフォームに展開されてもよい。クラウドプラットフォームでは、任意に超並列計算能力を使用して、様々なタイプの複数の異なるニューラルネットワーク（モジュール型、構造適応型、ハイブリッドなどを含む）を使用して、予測、分類、制御機能を実行し、本開示全体で開示されるエキスパートシステムに関連して説明されるような他の出力を提供してもよい。異なるニューラルネットワークは、適切な入力セット、重み、ノードタイプおよび機能などを備えた適切なタイプのニューラルネットワークが、所与のコンテキスト、ワークフロー、環境プロセス、システムなどに関与する特定のタスクのために、エキスパートシステムなどによって選択されるように、互いに競合するように構造化されてもよい（任意に、進化的アルゴリズム、遺伝的アルゴリズムなどを使用することを含む）。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよい。フィードフォワードニューラルネットワークは、例えば、本開示全体で言及されているデータソースのいずれかのような、トランザクション環境に関連する少なくとも1つのリソースまたはパラメータに関連するデータソースのようなデータ入力から、一連のニューロンまたはノードを介して、出力へと情報を一方向に移動させる。データは、入力ノードから出力ノードへ、任意に1つ以上の隠れノードを通過して、ループなしで移動することができる。実施形態では、フィードフォワードニューラルネットワークは、最も単純なパーセプトロンである2つのマッカロク・ピッツ・ニューロンのような様々なタイプのユニットで構築されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、本開示全体を通して記載された1つまたは複数の機械および自動化システムに関連するような取引環境に関する予測、分類、または制御機能のために、カプセルニューラルネットワークを使用することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、ラジアルベース関数（RBF）ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、多次元空間での補間を伴ういくつかの状況（ここに記載されているようなデータ市場の最適化、発電システム、工場システムなどの効率または出力の最適化など、多次元関数の最適化に補間が役立つ場合、または多次元を伴う他の状況など）で好まれる可能性がある。実施形態では、RBFニューラルネットワークの各ニューロンは、トレーニングセットからの例を "プロトタイプ "として保存する。このニューラルネットワークの機能に関わる線形性は、RBFに、局所的な最小値または最大値の問題に悩まされないという利点をもたらすものである。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、中心に対する距離基準（例えば、ガウス関数）を採用するものなど、放射状基底関数（RBF）ニューラルネットワークを使用してもよい。放射状基底関数は、多層パーセプトロンにおけるシグモイド隠れ層転送などの隠れ層の代替として適用されてもよい。RBFネットワークは、入力が隠れ層の各RBFにマッピングされるなど、2つの層を有していてもよい。実施形態では、出力層は、例えば、平均予測出力を表す隠れ層の値の線形結合で構成されてもよい。出力層の値は、統計学における回帰モデルと同じまたは類似した出力を提供してもよい。分類問題では、出力層は、隠れた層の値の線形結合のシグモイド関数で、事後確率を表してもよい。どちらの場合も、古典的な統計学におけるリッジ回帰のような縮退技術によって性能が向上することが多い。これは、ベイズの枠組みにおいて、小さなパラメータ値（したがって、滑らかな出力関数）に対する事前の信念に対応するものである。RBFネットワークは、学習プロセスで調整される唯一のパラメータが隠れ層から出力層への線形マッピングであるため、局所的な最小値を避けることができる。線形性は、誤差面が二次的であることを保証し、したがって単一の最小値を持つことになる。回帰問題では、これは1つの行列操作で見つかる可能性がある。分類問題では、シグモイド出力関数によって導入された固定の非線形性は、反復的に再重み付けされた最小二乗関数などを使用して処理することができる。RBFネットワークは、サポートベクターマシン（SVM）やガウス過程（RBFがカーネル関数である）などのカーネル法を使用してもよい。非線形カーネル関数を用いて、入力データを線形モデルを用いて学習問題を解決できる空間に投影してもよい。
実施形態では、RBFニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、および和算層を含むことができる。入力層では、予測変数ごとに1つのニューロンが現れる。カテゴリー変数の場合には、N-1個のニューロンが使用され、ここでNはカテゴリーの数である。入力ニューロンは、実施形態では、中央値を引き、四分位範囲で割ることによって、値の範囲を標準化することができる。その後、入力ニューロンは、その値を隠れ層の各ニューロンに供給してもよい。隠れ層では、可変数のニューロンを使用することができる（トレーニングプロセスによって決定される）。各ニューロンは、予測変数の数と同数の次元を持つ点を中心とする放射状基底関数で構成される。RBF関数の広がり（例えば、半径）は、各次元ごとに異なっていてもよい。中心と広がりは，学習によって決定されてもよい．入力層からの入力値のベクトルが提示されると、隠れニューロンは、ニューロンの中心点からテストケースのユークリッド距離を計算し、スプレッド値を使用するなどして、この距離にRBFカーネル関数を適用してもよい。その結果、得られた値は、総和層に渡されてもよい。和算層では、隠れ層のニューロンから出力された値に、そのニューロンに関連付けられた重みをかけ、他のニューロンの重み付きの値と加算してもよい。この合計が出力となる。分類問題では、対象となるカテゴリーごとに1つの出力が生成される（重みと合計ユニットのセットが別々になる）。あるカテゴリーに対して出力される値は，評価対象のケースがそのカテゴリーに属する確率である．RBFの学習では，隠れ層のニューロンの数，隠れ層の各関数の中心の座標，各次元における各関数の広がり，出力が和算層に渡されるときに適用される重みなど，さまざまなパラメータを決定することができる．学習は、クラスタリングアルゴリズム（k-平均クラスタリングなど）や、進化的アプローチなどで行うことができる。
実施形態では、リカレントニューラルネットワークは、時間的に変化する実数値（0または1以上）の活性化（出力）を有していてもよい。各接続は、変更可能な実数値の重みを有してもよい。あるノードはラベル付きノード、あるノードは出力ノード、あるノードは隠れノードと呼ばれる。離散時間設定の教師付き学習では，実値の入力ベクトルの学習シーケンスは，一度に1つの入力ベクトルを入力ノードの活性化のシーケンスにすることができる．各時間ステップにおいて、各非入力ユニットは、その現在の活性化を、そのユニットが接続を受けているすべてのユニットの活性化の加重和の非線形関数として計算することができる。システムは、ある時間ステップにおいて、いくつかの出力ユニットを（入力信号とは無関係に）明示的に活性化してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、高次元データの低次元ビューなどのデータのビューの視覚化のためなどに、コホーネン自己組織化ニューラルネットワークなどの自己組織化ニューラルネットワークを使用してもよい。自己組織化ニューラルネットワークは、取引環境に関連する任意の機械またはコンポーネントを含む取引環境からの、または取引環境に関連する1つ以上のセンサまたは他のデータ入力などの入力データのセットに競争学習を適用してもよい。実施形態では、自己組織化ニューラルネットワークは、データのソースが未知である（イベントが未知のソースの範囲のいずれかから来る可能性がある場合など）トランザクション環境内の、またはそれに関連するセンサーに関する、さまざまなデータソースから感知されたデータのような、ラベルのないデータの構造を識別するために使用されてもよい。自己組織化ニューラルネットワークは、データ内の構造やパターンを整理して、それらを認識、分析、およびラベル付けすることができる。例えば、市場行動の構造を他のイベントや信号に対応するものとして識別することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、接続されたユニット（例えば、ニューロンまたはノード）が有向サイクルを形成する場合などに、データの双方向の流れを可能にするリカレントニューラルネットワークを使用してもよい。このようなネットワークは、データ収集、スポット市場取引のテスト、実行取引などの目的で市場と相互作用する自動化エージェントなど、本開示全体を通して記載されている多種多様な自動化システム、機械および装置などの動的システムに関与するような、動的な時間的挙動をモデル化または表示す。るために使用されてもよく、ここでは、動的システムの挙動は、ユーザーが理解、予測、制御および／または最適化を望む可能性のある複雑な相互作用を伴う。例えば、リカレントニューラルネットワークは、取引される資源の状態の変化など、動的なプロセスまたはアクションを伴う市場の状態を予測するために使用されてもよいし、取引環境の市場を実現するために使用されてもよい。実施形態では、リカレントニューラルネットワークは、内部メモリを使用して、他のノードから、および／または取引環境からもしくは取引環境に関するセンサおよび他のデータ入力など、本明細書に記載されている様々なタイプの入力シーケンスを処理することができる。実施形態では、リカレントニューラルネットワークは、行動シグネチャ、プロファイル、（音声ファイルや画像などの）特徴ベクトルのセットなどに基づいて、機械、コンポーネント、エージェント、または他のアイテムを認識するためなど、パターン認識にも使用されることがある。非限定的な例では、リカレントニューラルネットワークは、1つ以上のリソースに適用された、またはそれについてのセンサの1つ以上のデータソースからのデータのストリームで構成されるトレーニングデータセットからシフトを分類することを学習することによって、市場または機械の動作モードのシフトを認識することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、モジュラーニューラルネットワークを使用してもよく、モジュラーニューラルネットワークは、仲介者によって調整される一連の独立したニューラルネットワーク（本明細書に記載の様々なタイプのものなど）で構成されてもよい。モジュラー・ニューラル・ネットワーク内の独立したニューラル・ネットワークの各々は、別々の入力で動作し、モジュラー・ネットワークが全体として実行することを意図しているタスクを構成するサブタスクを達成することができる。例えば、モジュラー・ニューラル・ネットワークは、モジュラー・ネットワークへの入力チャネルとして提供される1つまたは複数のセンサによって感知されている機械またはシステムの種類を認識するようなパターン認識のためのリカレント・ニューラル・ネットワークと、一度理解された機械またはシステムの動作を最適化するためのRBFニューラル・ネットワークとで構成されてもよい。仲介者は、個々のニューラルネットワークのそれぞれの入力を受け入れ、それらを処理し、モジュール型ニューラルネットワークのための出力、例えば、適切な制御パラメータ、状態の予測などを作成してもよい。
本明細書に記載された様々なニューラルネットワークタイプのペア、トリプレット、またはより大きな組み合わせのいずれかの組み合わせは、本開示に包含される。これには、エキスパートシステムが、パターン（例えば、問題または故障の状態を示す。パターン）を認識するために1つのニューラルネットワークを使用し、認識されたパターンに基づいてアクティビティまたはワークフローを自己組織化する（認識された状態またはパターンに応答してシステムの自律制御を支配する出力を提供するなど）ために異なるニューラルネットワークを使用する組み合わせが含まれる場合がある。また、エキスパート・システムが、アイテムを分類するために1つのニューラル・ネットワークを使用し（例えば、機械、コンポーネント、または動作モードを識別する）、アイテムの状態を予測するために異なるニューラル・ネットワークを使用する（例えば、故障状態、動作状態、予期される状態、保守状態など）組み合わせも含まれる場合がある。モジュール式ニューラルネットワークは、エキスパートシステムが、状態またはコンテキスト（機械の状態、プロセス、ワークフロー、市場、ストレージシステム、ネットワーク、データコレクタなど）を決定するために1つのニューラルネットワークを使用し、状態またはコンテキストを含むプロセスを自己組織化するために別のニューラルネットワークを使用する状況も含むことができる（例えば、以下のように。データストレージプロセス、ネットワークコーディングプロセス、ネットワーク選択プロセス、データマーケットプレイスプロセス、発電プロセス、製造プロセス、精製プロセス、掘削プロセス、ボーリングプロセス、または本明細書に記載の他のプロセス）。)
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、1つまたは複数のハードウェア要素がニューラル動作を実行またはシミュレートするために使用される物理ニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態では、1つまたは複数のハードウェアニューロンは、1つまたは複数のトランザクションのためにエネルギーを提供する、またはエネルギーを消費する1つまたは複数のマシンによる、エネルギー消費、エネルギー生産などを表すアナログセンサ入力から情報を計算するような、センサデータを表す電圧値、電流値などをストリーミングするように構成されてもよい。1つまたは複数のハードウェアノードは、ニューラルネットの活動から得られる出力データをストリーミングするように構成されてもよい。ハードウェアノードは、1つ以上のチップ、マイクロプロセッサ、集積回路、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイなどで構成されてもよく、エネルギーを生産または消費している機械を最適化するため、または本明細書に記載されているいずれかのタイプのニューラルネットの一部の別のパラメータを最適化するために提供されてもよい。ハードウェアノードは、計算を加速するためのハードウェア（出力を提供するために入力データ上で基本的またはより洗練された計算を実行するための専用プロセッサ、データをフィルタリングまたは圧縮するための専用プロセッサ、データを非圧縮するための専用プロセッサ、特定のファイルまたはデータタイプの圧縮のための専用プロセッサ（例えば、画像データ、ビデオストリーム、音響信号、熱画像、ヒートマップなどを扱うためのもの）などを含んでもよい。物理的なニューラルネットワークは、異なるタイプの入力を処理するためにデータコレクタ内に異なるニューラルネット構成を提供するように、様々な構成で入力を切り替えたりルーティングしたりすることによって再構成されるものを含めて、データコレクタで具現化されてもよい（切り替えおよび構成は、データコレクタ上または遠隔地に配置されたソフトウェアベースのニューラルネットを含むエキスパートシステムの制御下に任意に置かれる）。物理的な、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットは、機械、データストレージシステム、分散型台帳、モバイルデバイス、サーバ、クラウドリソース内にデータを格納するため、または、ニューラルネットにデータを供給したり、ニューラルネットからデータを取り出したりする1つまたは複数のストレージ要素への入出力機能を加速するためなど、トランザクション環境に配置された物理的なハードウェアノードを含んでもよい。物理的な、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットワークは、ネット内の1つまたは複数のネットワークノードへの入力／出力機能を加速するため、中継機能を加速するためなど、産業環境内で、または産業環境へ、または産業環境からデータを送信するために、ネットワーク内に配置された物理的なハードウェアノードを含んでもよい。物理的なニューラルネットワークの実施形態では、神経シナプスの機能をエミュレートするために、電気的に調整可能な抵抗材料を使用してもよい。実施形態では、物理的なハードウェアがニューロンをエミュレートし、ソフトウェアがニューロン間のニューラルネットワークをエミュレートする。実施形態では、ニューラルネットワークは、従来のアルゴリズム・コンピュータを補完するものである。ニューラルネットワークは汎用性があり、分類機能、最適化機能、パターン認識機能、制御機能、選択機能、進化機能などの適切な機能を、指示を必要とせずに実行するように訓練することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、1つまたは複数のアイテム、現象、モード、状態などの複雑なパターン分類のためなどに、多層フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態では、多層フィードフォワードニューラルネットワークは、最適な、または最適に近いグローバルソリューションを見つけるために、大きくて複雑なオプションの空間を探索するために、遺伝的アルゴリズムなどの最適化技術によって学習されてもよい。例えば、1つまたは複数の遺伝的アルゴリズムを使用して多層フィードフォワードニューラルネットワークを学習し、複雑な現象を分類することができる。例えば、機械の複雑な動作モードを認識することができる。例えば、機械間の複雑な相互作用（干渉効果、共振効果などを含む）を伴うモード、非線形現象を伴うモード、複数の同時故障が発生して根本原因の分析が困難になるような致命的な故障を伴うモードなどがある。実施形態では、多層フィードフォワードニューラルネットワークを使用して、市場の監視から得られた結果を分類することができる。例えば、市場内で動作する自動エージェントなどの監視システムや、コンピューティング、ネットワーキング、エネルギー、データストレージ、エネルギーストレージなどの市場を実現するリソースの監視などが挙げられる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、様々な取引環境全体に分散したセンサから入力を取るなど、1つまたは複数のリモートセンシングアプリケーションを処理するためなどに、フィードフォワード、バックプロパゲーションの多層パーセプトロン（MLP）ニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態では、MLPニューラルネットワークは、スポット市場、フォワード市場、エネルギー市場、再生可能エネルギークレジット（REC）市場、ネットワーク市場、広告市場、スペクトル市場、発券市場、報酬市場、計算市場、および本開示全体で言及されているその他のものなどの取引環境および資源環境の分類に使用されてもよい。また、エネルギー資源（再生可能エネルギー環境、採掘環境、探査環境、掘削環境などを含む）など、物理的な資源やそれらを生み出す環境についても、地質構造（地下の特徴、地上の特徴を含む）の分類、物質（流体、鉱物、金属などを含む）の分類などの問題がある。ファジー分類を含む場合もある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、構造適応型ニューラルネットワークを使用してもよく、ここでは、ニューラルネットワークの構造が、規則、感知された条件、文脈上のパラメータなどに基づいて適応される。例えば、ニューラルネットワークが、ある程度学習した後、入力のセットに作用したときに、アイテムを分類したり、予測に到達したりするような解決策に収束しない場合、ニューラルネットワークは、ノードのいくつかのサブセット間のデータパスを単方向データパスから双方向データパスに切り替えるなどして、フィードフォワードニューラルネットワークからリカレントニューラルネットワークに変更されることがある。構造の適応は、エキスパートシステムの制御下で行われる場合がある。例えば、閾値の発生を認識したり（所定の時間内に解決策に収束しないなど）、異なるまたは追加の構造を必要とする現象を認識したり（システムが動的または非線形に変化していることを認識するなど）、トリガー、ルール、またはイベントの発生時に適応をトリガーすることができる。非限定的な例として、エキスパートシステムは、解析対象のシステムにおいて発電機やタービンなどを駆動するために無段変速機が使用されているという指示を受けたときに、フィードフォワードニューラルネットワークのような単純なニューラルネットワーク構造から、リカレントニューラルネットワーク、コンボリューショナルニューラルネットワークなどのより複雑なニューラルネットワーク構造に切り替えることができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、オートエンコーダー、オートアソシエイターまたはディアボロニューラルネットワークを使用してもよく、これは、入力層、出力層およびそれらを接続する1つ以上の隠れ層が存在してもよいなど、多層パーセプトロン（MLP）ニューラルネットワークに類似していてもよい。しかし、オートエンコーダの出力層は、MLPニューラルネットワークの目的が（単に目標値を発するのではなく）自身の入力を再構成することであるところ、入力層と同じ数のユニットを有していてもよい。したがって、オートエンコーダは、教師なしの学習モデルとして動作してもよい。オートエンコーダは、例えば、次元削減のため、データの生成モデルの学習のためなど、効率的なコーディングの教師なし学習のために使用されてもよい。実施形態では、自動符号化ニューラルネットワークは、1つまたは複数のネットワークを介した機械からのアナログセンサデータの伝送、または1つまたは複数のデータソースからのデジタルデータの伝送のための効率的なネットワーク符号化を自己学習するために使用されてもよい。実施形態では、自動符号化ニューラルネットワークは、データのストリームを保存するための効率的なストレージアプローチを自己学習するために使用されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、確率的ニューラルネットワーク（PNN）を使用してもよく、これは、実施形態では、多層（例えば、4層）フィードフォワードニューラルネットワークで構成されてもよく、ここで、層は、入力層、隠れ層、パターン／総和層、および出力層を含んでもよい。PNNアルゴリズムの一実施形態では、各クラスの親確率分布関数（PDF）が、パルゼン窓および／またはノンパラメトリック関数などによって近似されてもよい。次に、各クラスのPDFを用いて、新しい入力のクラス確率を推定し、最も高い事後確率を持つクラスに割り当てるなど、ベイズ則を採用してもよい。PNNは、ベイジアンネットワークを具現化したものであり、カーネルフィッシャー判別分析手法などの統計アルゴリズムや分析手法を用いてもよい。PNNは、本明細書に開示されている広範な実施形態のいずれかにおいて、分類およびパターン認識のために使用されてもよい。非限定的な一例として、確率的ニューラルネットワークを用いて、エンジン用のセンサーや機器からのデータ入力の収集に基づいて、エンジンの故障状態を予測することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、時間遅延ニューラルネットワーク（TDNN）を使用してもよい。TDNNは、シーケンスの位置に依存しない特徴を認識するシーケンシャルデータ用のフィードフォワードアーキテクチャを構成することができる。実施形態では、データの時間的変化を考慮して、1つ以上の入力、または1つ以上のノード間に遅延を追加し、（異なる時点の）複数のデータポイントを一緒に分析することができる。時間遅延ニューラルネットワークは、パーセプトロンネットワークなどの、より大きなパターン認識システムの一部を構成することができる。実施形態では、TDNNは教師あり学習で学習されてもよい。例えば、接続の重みを逆伝搬で学習したり、フィードバックで学習したりする。実施形態では、TDNNは、速度データのストリーム、加速度データのストリーム、温度データのストリーム、圧力データのストリームなどの異なるストリームからのセンサデータを処理するために使用されてもよく、時間遅延は、様々なストリームの理解を伴うパターン（例えば、スポット市場またはフォワード市場における価格パターンの変化）を理解するのに役立つように、データストリームを時間的に揃えるために使用される。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、畳み込みニューラルネットワーク（場合によってはCNN、ConvNet、shift invariant neural network、またはspace invariant neural networkと呼ばれる）を使用してもよく、この場合、ユニットは人間の脳の視覚皮質に類似したパターンで接続される。ニューロンは、受容野と呼ばれる空間の限られた領域で刺激に反応することがある。受容野は、部分的に重なっていてもよく、それらが集合的に（例えば、視覚）フィールド全体をカバーするようになっる。ノードの応答は、最小の前処理を行う多層パーセプトロンを用いた畳み込み演算などにより、数学的に計算することができる。畳み込みニューラルネットワークは、ドローンやモバイルロボットなどのモバイルデータ収集装置に配置されたカメラシステムを使用して、広い環境で機械の種類を認識するなど、画像やビデオストリーム内の認識に使用されてもよい。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークを使用して、モバイルデータコレクタのルートを推奨するなど、センサ入力やその他のコンテキスト情報を含むデータ入力に基づいて推奨を提供することができる。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、環境内のワークフローに関与する1つまたは複数の当事者によって提供される指示の自然言語処理など、入力の処理に使用されてもよい。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、多数のニューロン（例えば、100,000、500,000またはそれ以上）、複数（例えば、4、5、6またはそれ以上）の層、および多数（例えば、数百万）のパラメータを使用して展開されてもよい。畳み込み式ニューラルネットは、1つ以上の畳み込み式ネットを使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、創発現象（取引環境において以前は理解されていなかった新しいタイプの行動など）を認識するためなどに、規制フィードバックネットワークを使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、教師なし学習を伴う自己組織化マップ（SOM）を使用してもよい。一連のニューロンは、入力空間内の点を出力空間内の座標にマッピングすることを学習してもよい。入力空間は、出力空間とは異なる次元やトポロジーを持っている可能性があり、SOMはこれらを保持しながら現象をグループにマッピングすることができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、学習ベクトル量子化ニューラルネット（LVQ）を使用してもよい。クラスのプロトタイプ代表は、適切な距離尺度とともに、距離ベースの分類スキームでパラメータ化してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、疎結合でランダムな隠れ層を有するリカレントニューラルネットワークで構成されているエコー状態ネットワーク（ESN）を使用してもよい。出力ニューロンの重みは、変更されてもよい（例えば、重みは、フィードバックに基づいて訓練されてもよい）。実施形態では、ESNは、一例として、刺激に反応して価格が変化するパターンなど、市場に関連するイベントのパターンを認識するなど、時系列パターンを処理するために使用されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、双方向リカレントニューラルネットワーク（BRNN）を使用してもよい。例えば、有限の値のシーケンス（例えば、センサーからの電圧値）を使用して、シーケンスの各要素を、その要素の過去および未来のコンテキストの両方に基づいて予測またはラベル付けする。これは、2つのRNNの出力を加算することで行うことができる。例えば、一方のRNNがシーケンスを左から右に、もう一方のRNNが右から左に処理する。組み合わせた出力は、教師や監督から提供されるようなターゲット信号の予測となる。双方向RNNは、長短期記憶RNNと組み合わせてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、様々な方法で要素を接続して、有用なサブプログラムなどに階層的な動作を分解する階層型RNNを使用してもよい。実施形態では、階層型RNNは、トランザクション環境におけるデータ収集のための1つまたは複数の階層型テンプレートを管理するために使用されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、確率的ニューラルネットワークを使用してもよく、これにより、ネットワークにランダムな変動を導入することができる。このようなランダムな変動は、モンテカルロサンプリングなどの統計的サンプリングの一形態と見なすことができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、遺伝的スケールのリカレントニューラルネットワークを使用することができる。そのような実施形態では、RNN（多くの場合、LSTM）が使用され、系列がいくつかのスケールに分解され、各スケールが連続する2つの点の間の主要な長さを通知する。1番目のスケールは通常のRNNで構成され、2番目のスケールは2つのインデックスで区切られたすべてのポイントで構成される。N次のRNNは、最初と最後のノードを接続する。すべての様々なスケールからの出力は、メンバーの委員会として扱われ、関連するスコアは、次の反復のために遺伝的に使用することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載された方法およびシステムは、与えられた例について一緒に「投票」する異なるニューラルネットワークの集合体で構成されるコミッティオブマシン（CoM）を使用することができる。ニューラルネットワークは局所的な最小値に悩まされる可能性があるため、同じアーキテクチャとトレーニングから始めても、ランダムに異なる初期重みを使用すると、異なる結果になることが多い。CoMはその結果を安定させる効果がある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、複数のフィードフォワードニューラルネットワークとk-nearest neighbor技法を組み合わせたコミッティオブマシンの拡張を伴うような連想ニューラルネットワーク（ASNN）を使用してもよい。kNNでは、分析されたケース間の距離の指標として、アンサンブル応答間の相関を使用することができる。これにより、ニューラルネットワークのアンサンブルの偏りが修正される。連想ニューラルネットワークは、学習セットと一致するメモリを持っている場合がある。新しいデータが利用可能になった場合、ネットワークは再トレーニングなしで瞬時に予測能力を向上させ、データの近似性を提供する（自己学習）。ASNNのもう一つの重要な特徴は、モデルの空間におけるデータケース間の相関関係を分析することによって、ニューラルネットワークの結果を解釈することができることである。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載されている方法およびシステムは、隠れ層および出力層の重みが訓練ベクトルデータから直接マッピングされるインスタント・トレーニング・ニューラル・ネットワーク（ITNN）を使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、入力のタイミングを明示的に考慮することができるスパイキングニューラルネットワークを使用してもよい。ネットワークの入力および出力は、一連のスパイク（デルタ関数またはより複雑な形状など）として表されてもよい。SNNは、時間領域の情報（例えば、市場や取引環境の動的な動作を伴う信号など、時間とともに変化する信号）を処理することができる。SNNはリカレントネットワークとして実装されることが多い。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、非線形多変量挙動に対応し、過渡現象や遅延効果などの時間依存性挙動の学習を含む動的ニューラルネットワークを使用してもよい。過渡現象には、価格、利用可能な数量、利用可能な取引相手など、変化する市場変数の挙動が含まれる場合がある。
実施形態では、カスケード相関は、固定トポロジーのネットワークにおける重みの調整を補完するアーキテクチャおよび教師付き学習アルゴリズムとして使用することができる。カスケード相関は、最小のネットワークから始まり、自動的に学習して新しい隠れユニットを1つずつ追加し、多層構造を作ることができる。新しい隠れユニットがネットワークに追加されると、その入力側の重みが凍結されることがある。このユニットは、ネットワーク内の恒久的な特徴検出器となり、出力を生成したり、より複雑な特徴検出器を作成したりすることができる。カスケード相関アーキテクチャーは、学習速度が速く、サイズやトポロジーを自ら決定し、学習セットが変わっても構築した構造を維持することができ、バックプロパゲーションも必要としない。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、人工ニューラルネットワークの本体にファジィ推論システムを関与させるなど、ニューロファジィネットワークを使用してもよい。種類によっては、いくつかの層が、ファジィ化、推論、集約、デファジィ化など、ファジィ推論に関わるプロセスをシミュレートしてもよい。ニューラルネットの一般的な構造の中にファジーシステムを埋め込むことで、ファジーシステムのパラメータを見つけるために利用可能なトレーニング方法を使用できるという利点がある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、活性化関数のセットおよびその適用方法が異なる連想ニューラルネットワーク（ANN）のバリエーションなどの構成パターン生成ネットワーク（CPPN）を使用してもよい。典型的なANNはシグモイド関数（場合によってはガウス関数）のみを含むことが多いが、CPPNは両方のタイプの関数やその他の多くの関数を含むことができる。さらに、CPPNは入力可能な空間全体に適用することができるので、完全な画像を表現することができる。CPPN は関数の組み合わせであるため、実質的に無限の解像度の画像を符号化し、特定のディスプレイに最適な解像度でサンプリングすることができる。
このタイプのネットワークは、再トレーニングを行わずに新しいパターンを追加することができる。実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、隣接して接続された階層的アレイを使用して、各新しいパターンを直交平面に割り当てる特定のメモリ構造を作成するなどして、ワンショット連想メモリネットワークを使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、新皮質の構造的およびアルゴリズム的特性を含むような、階層的時間記憶（HTM）ニューラルネットワークを使用してもよい。また、HTMは、記憶予測理論に基づく生体模倣モデルを使用してもよい。HTMは、観察された入力パターンやシーケンスの高レベルの原因を発見し、推論するために使用される可能性がある。
ホログラム連想記憶
ホログラム連想記憶
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、ホログラフィック連想メモリ（HAM）ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、アナログ、相関ベース、連想、刺激-反応システムを構成してもよい。情報は複素数の位相方向にマッピングされてもよい。このメモリは、連想記憶タスク、一般化、および変更可能な注意を伴うパターン認識に有効である。
実施形態では、ネットワークコーディングを含む様々な実施形態が、ノードがトランザクション環境の1つ以上のデータコレクタまたはマシンに配置されているような、ニューラルネット内のネットワークノード間の伝送データをコード化するために使用されてもよい。
集積回路のビルディングブロック
集積回路のビルディングブロック
実施形態では、本開示全体に記載されているコントローラ、回路、システム、データコレクタ、ストレージシステム、ネットワーク要素などの1つまたは複数が、マイクロプロセッサ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ、または1つまたは複数の回路基板上に配置された1つまたは複数のチップ上に具現化された、アナログ、デジタル、または混合信号回路などの集積回路に、または集積回路上に具現化されてもよい。例えば、マイクロプロセッサ、プログラマブル・ロジック・コントローラ、特定用途向け集積回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイなどのアナログ・デジタル・混合信号回路や、1つまたは複数の回路基板上に配置された1つまたは複数のチップ上に具現化され、本明細書に記載された1つまたは複数の機能をハードウェアで提供することができる（速度、エネルギー性能、入出力性能などが加速される可能性がある）。これにより、数十億個の論理ゲート、フリップフロップ、マルチプレクサなどの回路を小さなスペースに配置し、高速処理、低消費電力、ボードレベルの集積化に比べた製造コストの削減を実現することができる。実施形態では、デジタルIC、典型的にはマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラなどは、ブール代数を使用してデジタル信号を処理し、本明細書に記載された回路、コントローラ、および他のシステムに関与するような複雑な論理を具現化することができる。実施形態では、データコレクタ、エキスパートシステム、ストレージシステムなどは、デジタル集積回路として具現化されてもよく、例えば、論理IC、メモリチップ、インターフェースIC（例えば。論理IC、メモリチップ、インターフェースIC（レベルシフタ、シリアライザ、デシリアライザなど）、電力管理ICおよび／またはプログラマブルデバイスなどのデジタル集積回路、リニアIC、RF ICなどのアナログ集積回路、またはデータ収集IC（A／Dコンバータ、D／Aコンバータ、デジタルポテンショメータを含む）および／またはクロック／タイミングICなどのミックスドシグナルICとして具現化することができる。
図32を参照すると、環境には、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設（多くの計算リソースをホストし、水力発電源などの大規模なエネルギー源にアクセスできる大規模施設など）と、ホストのインテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理プラットフォーム（便宜上、エネルギーおよび情報技術プラットフォーム（本明細書に記載されているネットワーク、データストレージ、データ処理およびその他のリソースを有する）と呼ばれるもの）、データソースのセット、エキスパートシステムのセット、市場プラットフォームおよび外部リソースのセットへのインターフェース、およびユーザー（またはクライアント）システムおよびデバイスのセットが含まれる。
インテリジェント・エネルギー・アンド・コンピュート・ファシリティ
インテリジェント・エネルギー・アンド・コンピュート・ファシリティ
水力発電ダム、風力発電所、太陽電池アレイ、原子力発電所、送電網などの安価な電源を利用し、処理装置やサーバーなどのネットワーク化された大規模な情報技術資源を有し、（入力の切り替え、構成の切り替え、プログラミングの切り替えなどにより）柔軟に利用することができ、柔軟に構成可能なさまざまな出力（スマートグリッドへの電力供給など）を提供するように構成することができる。入力の切り替え、構成の切り替え、プログラミングの切り替えなどにより）柔軟に利用できる処理装置、サーバーなどのネットワーク化された情報技術資源を収容し、柔軟に構成できるさまざまな出力（スマートグリッドへの電力供給、（暗号通貨マイニング、人工知能、分析などの）計算結果の提供など）を提供することができる。施設は、利用可能な電力の大規模な貯蔵のためなどに、電力貯蔵システムを含んでもよい。
インテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理プラットフォーム
インテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理プラットフォーム
ユーザーは、エネルギー・情報技術プラットフォームにアクセスして、利用可能な多様なタスクのうち、エネルギーとコンピューティングリソースの最適化を含む一連の活動を開始し、管理することができる。エネルギー資源には、水力発電、原子力発電、風力発電、太陽光発電、系統電力などのほか、電池、重力発電、溶融塩などの熱物質を利用した蓄電などがある。コンピューティングリソースには、GPU、FPGA、サーバー、チップ、アシックス、プロセッサ、データ記憶媒体、ネットワークリソースなどが含まれる場合がある。利用可能なタスクには、暗号通貨のハッシュ処理、エキスパートシステムの処理、コンピュータビジョンの処理、NLP、経路の最適化、アナリティクス用などのモデルの応用などが含まれる場合がある。
実施形態では、プラットフォームは、システムの他のサブシステムがアプリケーション・プログラミング・インターフェースAPIを介してマイクロサービスを提供するサブシステムの機能にアクセスするような、マイクロサービスとして実装される可能性のある様々なサブシステムを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、サブシステムによって提供される様々なサービスは、一連のAPIによってなど、統合されたバンドルで展開されてもよい。サブシステムのそれぞれは、図130に関してより詳細に説明される。
外部データソースは、プラットフォームにデータを提供することができる任意のシステムまたはデバイスを含むことができる。データソースの例としては、市場データソース（例えば、金融市場、商業市場（電子商取引を含む）、広告市場、エネルギー市場、電気通信市場、その他多数）を含むことができる。エネルギーおよびコンピューティングリソースプラットフォームは、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して、任意の適切な方法（例えば、クローラ、抽出-変換-ロード（ETL）システム、ゲートウェイ、ブローカー、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、スパイダー、分散データベースクエリなど）で外部データソースにアクセスする。
施設とは、エネルギー資源（例えば、水力発電資源）と、計算資源（例えば、GPUやFPGAなど、計算タスクを実行するためにプロビジョニングや管理が可能な柔軟な計算資源のセット、ネットワークコーディングプロトコルやパラメータを調整するなど、同様にプロビジョニングや管理が可能な柔軟なネットワーク資源のセット）などを有する施設のことである。
ユーザーおよびクライアントのシステムおよびデバイスは、エネルギーおよびコンピューティングリソースプラットフォームによって利用可能になった1つまたは複数のコンピューティングリソースまたはエネルギーリソースを消費する可能性のある任意のシステムまたはデバイスを含むことができる。例としては、暗号通貨システム（例えば、ビットコインおよび他の暗号通貨のマイニング操作のためのもの）、エキスパートおよび人工知能システム（例えば、コンピュータビジョン、自然言語処理、経路決定および最適化、パターン認識、深層学習、教師付き学習、意思決定支援などのためのニューラルネットワークなどのシステム）、エネルギー管理システム（スマートグリッドシステムなど）、および他の多くのシステムが含まれる。ユーザーおよびクライアントシステムは、スマートフォン、タブレットコンピュータデバイス、ラップトップコンピューティングデバイス、パーソナルコンピューティングデバイス、スマートテレビ、ゲームコンソールなどのユーザーデバイスを含むことができる。
エネルギーとコンピューティングリソースのプラットフォーム 図130のコンポーネント
図130は、本開示のいくつかの実施形態による、例示的なエネルギーおよびコンピューティングリソースプラットフォームを示す。実施形態では、エネルギーおよびコンピューティングリソースプラットフォームは、処理システム13002、ストレージシステム13004、および通信システム13006を含むことができる。
処理装置13002は、1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含んでもよい。プロセッサは、個別にまたは分散して動作してもよい。プロセッサは、同一の物理的装置内にあってもよいし、同一の施設内にあってもなくてもよい別個の装置内にあってもよい。メモリは、1つまたは複数のプロセッサによって実行されるコンピュータ実行可能な命令を格納してもよい。実施形態において、処理装置13002は、施設管理システム13008、データ取得システム13010、認知プロセスシステム13012、リード生成システム13014、コンテンツ生成システム13016、およびワークフローシステム13018を実行してもよい。
記憶装置13004は、1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含んでもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、同じ物理的装置に配置されていてもよいし、同じ施設に配置されていてもいなくてもよい、別々の装置に配置されていてもよいし、同じ施設に配置されていなくてもよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体は、フラッシュデバイス、ソリッドステートメモリデバイス、ハードディスクドライブなどを含んでもよい。実施形態では、記憶装置13004は、施設データストア13020、人物データストア13022、および外部データストア13024のうちの1つまたは複数を記憶する。
通信システム13006は、ネットワーク（例えば、インターネットおよび／またはセルラーネットワーク）を介して、ユーザデバイスおよび／またはサーバを含む1つまたは複数の外部デバイスとの無線または有線通信を実現するように構成された1つまたは複数のトランシーバを含んでもよい。通信システム13006は、任意の適切な通信プロトコルを実装してもよい。例えば、通信システムxxxは、IEEE 801.11無線通信プロトコルおよび／または任意の適切なセルラー通信プロトコルを実装して、無線ネットワークを介して外部デバイスおよび外部データ13024との無線通信を実現してもよい。
エネルギー・コンピューティングリソース管理プラットフォーム
エネルギー・コンピューティングリソース管理プラットフォーム
一連の結果を学習することにより、市場やその他の条件に敏感な人工知能やエキスパートシステムを用いて、エネルギーや計算資源を発見、提供、管理、最適化する。リソースを発見し、ユーザーによる入力や自動検出（他者検出を含む）により、リソースのカタログ化を促進する。利用可能なエネルギーおよび計算資源に関する関連情報を受け取るために、グラフィカルユーザーインターフェースを実装してもよい。これには、モデリング、予測などを可能にするエネルギーおよび計算施設の「デジタルツイン」が含まれる場合がある。ホストによる共通の所有権または運営下にある施設または施設のセットを定義するデータレコードのセットを生成してもよい。データレコードは、任意の適切なスキーマを有してもよい。いくつかの実施形態（例えば、図131）では、施設データレコードは、施設識別子（例えば、施設に対応する一意の識別子）、施設タイプ（例えば、エネルギーシステムおよび能力、計算システムおよび能力、ネットワークシステムおよび能力）、施設属性（例えば。施設の名前、施設の開始者の名前、施設の説明、施設のキーワード、施設の目標、タイミング要素、スケジュールなど）、施設の参加者／潜在的な参加者（所有者、運営者、ホスト、サービスプロバイダー、消費者、クライアント、ユーザー、作業者などの識別子）、および任意の適切なメタデータ（作成日、開始日、予定された要件など）。データレコードのコンテンツに基づいて、ドキュメント、メッセージ、アラート、レポート、ウェブページおよび／またはアプリケーションページなどのコンテンツを生成してもよい。例えば、施設のデータレコードを取得し、そこに含まれるデータをウェブページのテンプレートに入力してもよい。さらに、既存の施設の管理、施設のデータレコードの更新、成果（例えば、生成されたエネルギー、完了した計算タスク、達成された処理成果、達成された財務成果、達成されたサービスレベル、その他多くのもの）の決定、および個人やシステムへの情報（例えば、更新、アラート、要求、指示など）の送信を行うことができる。
データ取得システムは、異なるデータソースから様々なタイプのデータを取得し、そのデータを1つ以上のデータ構造に整理することができる。実施形態では、データ取得システムは、ユーザーインターフェースを介してユーザーからデータを受け取る（例えば、ユーザーがプロファイル情報を入力する）。実施形態では、データ取得システムは、パッシブな電子ソースからデータを取得することができる。実施形態では、データ取得システムは、異なるウェブサイトまたはアプリケーションをクロールするためのクローラを実装することができる。実施形態では、データ取得システムは、外部データソースまたはユーザーデバイス（例えば、ユーザーの電話または電子メールアカウントからの様々な連絡先リスト）からデータを取得するためのAPIを実装することができる。実施形態では、データ取得システムは、取得したデータを適切なデータ構造に構造化することができる。実施形態では、データ取得システムは、個人に関して収集されたデータに基づいて人物レコードを生成および維持する。実施形態では、人物データストアが人物レコードを格納する。これらの実施形態のいくつかにおいて、人物データストアは、1つまたは複数のデータベース、インデックス、テーブルなどを含んでもよい。各人物レコードは、それぞれの個人に対応してもよく、任意の適切なスキーマに従って編成されてもよい。
図132は、人物レコードのスキーマの例を示している。この例では、各人物レコードは、一意の人物識別子（例えば、ユーザ名または値）を含み、人物に関連するすべてのデータを定義してもよく、これには、人物の名前、所属または関連する施設（例えば、施設識別子のリスト）、人物の属性（年齢、場所、仕事、会社、役割、スキル、能力、学歴、職歴、およびその他）が含まれる。施設識別子のリスト）、人物の属性（年齢、場所、仕事、会社、役割、スキル、コンピテンシー、能力、教育履歴、職歴など）、人物の連絡先または関係のリスト（役割階層またはグラフなど）、および任意の適切なメタデータ（参加した日付、アクションを実行した日付、入力を受け取った日付など）を含む人物に関するすべてのデータを定義することができる。
実施形態では、データ取得システムは、検索されたデータに基づいて1つまたは複数のグラフを生成し、維持する。いくつかの実施形態では、グラフデータストアが1つまたは複数のグラフを格納してもよい。グラフは、ある施設に固有のものであってもよいし、グローバルなグラフであってもよい。グラフは、多くの異なるアプリケーションで使用されてもよい（例えば、人物の認証用、承認用などの一連の役割を識別すること、または、エネルギー生成、コンピューティング、ネットワーキング、または他のシステム、サブシステムおよび／またはリソースの階層などのシステム構成、能力などを識別すること）。
実施形態では、グラフは、グラフデータベースに格納されてもよく、データはノードおよびエッジの集合体に格納される。いくつかの実施形態では、グラフは、エンティティを表すノードおよび関係を表すエッジを有し、各ノードは、ノードタイプ（エンティティタイプとも呼ばれる）およびエンティティ値を有してもよく、各エッジは、関係タイプを有し、2つのエンティティ間の関係を定義してもよい。例えば、人物ノードは、そのノードが表す個人を識別する人物IDを含み、会社ノードは、会社を識別する会社識別子を含むことがある。人ノードから会社ノードに向けられた「works for」エッジは、エッジノードによって表される人が会社ノードによって表される会社のために働くことを示してもよい。別の例では、人物ノードは、そのノードが表す個人を識別する人物IDを含み、施設ノードは、施設を識別する施設識別子を含んでもよい。人物ノードから施設ノードに向けられた「管理」エッジは、人物ノードによって表される人物が、施設ノードによって表される施設の管理者であることを示してもよい。さらに、実施形態では、エッジまたはノードは、追加のデータを含むまたは参照することができる。例えば、「管理」のエッジは、ある人物が管理する施設内の特定の機能を示す。関数を含んでもよい。グラフは、認知処理システムに関連して議論される多くの異なるアプリケーションで使用することができる。
実施形態では、検証されたIdentity情報は、1つまたは複数のIdentity情報プロバイダからインポートされてもよく、データ取得および構造化データに関するLinkedInTMおよび他のソーシャルネットワークソースからのデータもインポートされてもよい。実施形態では、データ取得システムは、プラットフォームのアイデンティティ管理システム（図には示されていない）を含んでもよく、異なるソーシャルネットワーキングサイトや電子メールの連絡先にまたがって表された個人が実際には同一人物である場所を決定するなど、アイデンティティのつなぎ合わせ、アイデンティティの解決、アイデンティティの正規化などを管理してもよい。実施形態では、データ取得システムは、人の包括的なプロファイルを生成するために異種の情報を見つけて集約するプロファイル集約システム（図には示されていない）を含んでもよい。また、プロファイル集約システムは、個人の重複を排除してもよい。
認知処理システム
認知処理システム13312は、機械学習プロセス、人工知能プロセス、分析プロセス、自然言語処理プロセス、および自然言語生成プロセスのうちの1つまたは複数を実装してもよい。図133は、本開示のいくつかの実施形態による認知処理システムの例を示す。この例では、認知処理システムは、機械学習システム13302、人工知能（AI）システム13304、分析システム13306、自然言語処理システム13308、および自然言語生成システム13310を含んでもよい。
機械学習システム
実施形態では、機械学習システムは、予測モデル（例えば、様々なタイプのニューラルネットワーク、回帰ベースのモデル、および他の機械学習されたモデル）などのモデルをトレーニングすることができる。実施形態では、トレーニングは、教師あり、半教師あり、または教師なしとすることができる。実施形態では、トレーニングは、トレーニング目的で収集または生成されたトレーニングデータを使用して行うことができる。
設備の出力モデル（または予測モデル）は、設備の属性を受け取り、設備の生産またはその他の出力に関する1つまたは複数の予測を出力するモデルであってもよい。予測の例としては、施設が生産するエネルギーの量、施設が行う処理の量、ネットワークが転送できるデータの量、保存できるデータの量、（施設に供給される、または施設によって提供されるような）コンポーネントやサービスなどの価格、所定のタスクを達成することによって得られる利益、アクションを実行するために必要なコストなどが挙げられる。各ケースにおいて、機械学習システムは、オプションとして、トレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングする。実施形態では、機械学習システムは、施設属性（例えば、施設のタイプ、施設の能力、求められる目的、資源または施設の利用に適用される制約または規則など）、人属性（例えば、役割、管理されるコンポーネントなど）、および成果（例えば、生成されたエネルギー、完了した計算タスク、および財務結果など）を含むベクトルを受け取ることができる。各ベクトルは、それぞれの結果と、その結果をもたらしたそれぞれの施設の属性とそれぞれの行動に対応する。機械学習システムは、ベクターを取り込み、それに基づいて予測モデルを生成する。実施形態では、機械学習システムは、予測モデルをモデルデータストアに格納してもよい。
実施形態では、トレーニングは、システムが受け取ったフィードバックに基づいて行うこともでき、これは、"強化学習 "とも呼ばれる。 実施形態では、機械学習システムは、予測につながった状況（例えば、施設の属性、モデルの属性など）と、施設に関連する結果のセットを受け取り、フィードバックに応じてモデルを更新してもよい。
実施形態では、トレーニングは、様々な能力を持ち、様々なコンテキストや状況に関与する施設を管理する施設管理者など、一連の人間の行動を観察することによって作成されたトレーニングデータセットから提供されてもよい。これには、エネルギーおよび計算機管理施設を管理するために使用されるダッシュボード、制御システム、およびその他のシステムなどの1つまたは複数のコンピュータプログラムの、グラフィカルユーザインターフェースなどのインターフェースと人間の相互作用のトレーニングデータセット上で学習するロボティックプロセスオートメーションの使用が含まれてもよい。
人工知能（AI）システム
人工知能（AI）システム
実施形態では、AIシステムは、予測モデルを活用して、施設に関する予測を行う。予測の例としては、施設への入力に関連するもの（例えば。利用可能なエネルギー、エネルギーコスト、計算リソースのコスト、ネットワーク容量などのほか、エンドユース市場の価格情報などのさまざまな市場情報）、設備のコンポーネントやシステムに関するもの（性能予測、メンテナンス予測、稼働時間／停止時間予測、容量予測などを含む）、設備の機能やワークフローに関するもの（ワークフロー、プロセスなどの中で1つ以上の異なる可能な経路をたどることになる可能性がある条件や状態に関係するものなど）、設備の出力に関するものなどがある。実施形態では、AIシステムは、施設識別子を受信する。施設識別子に応答して、AIシステムは、施設に対応する属性を検索してもよい。いくつかの実施形態では、AIシステムは、グラフから施設の属性を取得してもよい。加えて又は代替的に、AIシステムは、施設識別子に対応する施設レコードから施設属性を取得し、人物識別子に対応する人物レコードから人物属性を取得してもよい。
施設または関連するシステムのプロセスに関する予測を行うために使用できる追加の属性の例としては、関連する施設情報、所有者の目標（金銭的な目標を含む）、クライアントの目標、およびその他多くの追加または代替の属性が挙げられる。実施形態では、AIシステムは、可能な予測ごとにスコアを出力してもよく、各予測は可能な結果に対応している。例えば、ある施設の水力発電源が5MWの電力を生成する可能性を判断するために使用される予測モデルを使用する場合、予測モデルは、「生成する」結果に対するスコアと、「生成しない」結果に対するスコアを出力することができる。そして、AIシステムは、最も高いスコアを持つ結果を予測値として選択してもよい。あるいは、AIシステムは、それぞれのスコアを要求元のシステムに出力してもよい。
クラスタリングシステム
クラスタリングシステム
実施形態では、クラスタリングシステムは、ここに含まれる属性に基づいて、レコードまたはエンティティをクラスタリングする。例えば、類似の施設、リソース、人、クライアントなどをクラスタリングしてもよい。クラスタリングシステムは、任意の適切なクラスタリングアルゴリズムを実装してもよい。例えば、ある施設で販売可能なリソースに対応する顧客リードのリストを特定するために人の記録をクラスタリングする場合、クラスタリングシステムは、k-nearest neighborsクラスタリングを実装してもよく、それによって、クラスタリングシステムは、施設に対して定義された属性に最も密接に関連するk個の人の記録を特定する。別の例では、クラスタリングシステムは、k-meansクラスタリングを実装してもよく、それによって、クラスタリングシステムは、k個の異なる人の記録のクラスタを識別し、それによって、クラスタリングシステムまたは別のシステムは、クラスタからアイテムを選択する。
分析システム
分析システム
実施形態では、分析システムは、エネルギーおよびコンピューティングリソースプラットフォームの様々な側面に関連する分析を行うことができる。分析システムは、特定の通信を分析して、設備のどの構成が最大の収量を生み出すか、どのような状態が潜在的な故障や問題を示す。傾向があるかなどを判断してもよい。
リードジェネレーションシステム
リードジェネレーションシステム
図134は、リード生成システムがリードリストを生成する態様を示す。リード生成システムは、潜在的なリードのリスト13402（利用可能な製品またはリソースの消費者の場合など）を受け取る。リード生成システムは、リードのリストをクラスタリングシステム13404に提供してもよい。クラスタリングシステムは、リードのプロファイルを施設属性のクラスタ13406とクラスタリングして、1つまたは複数のクラスタを識別する。実施形態では、クラスタリングシステムは、リードのリスト13408を返す。他の実施形態では、クラスタリングシステムは、クラスタ13408を返し、リード生成システムは、見込み客が属するクラスタからリードのリスト13410を選択する。
図135は、リード生成システムが、リードのリストで特定されたリードに対する施設出力を決定する態様を示す。実施形態では、リード生成システムは、それぞれのリードのリード識別子をAIシステムに提供する（ステップ13502）。その後、AIシステムは、リードのリード属性およびファシリティのファシリティ属性を取得し、それぞれの属性を予測モデルに投入してもよい（ステップ13504）。予測モデルは、可能性のある各結果に関連付けられたスコアであってもよいし、それぞれのスコアに基づいて選択された単一の予測結果（例えば、最も高いスコアを有する結果）であってもよい、予測を出力する（ステップ13506）。リード生成システムは、リードリスト内の各リードに対してこのような方法で反復してもよい。例えば、リード生成システムは、計算能力、エネルギー能力、予測・予想、最適化結果などの消費者であるリードを生成してもよい。
実施形態では、リード生成システムは、リードを分類し（ステップ13508）、施設運営者またはシステムのホストに提供するリードリストを生成し（ステップ13512）、これには、例えば、リードが複雑な多変数市場の挙動を予測するため、または暗号通貨を採掘するためなど、コンピューティングリソースの集中的なユーザであるというような、リードが施設に従事することを望んでいる可能性のある理由の指標が含まれる。 より多くのリードが保存および／または分類されている実施形態では、リード生成システムは、リードリストのチェックを続ける（ステップ13510）。
コンテンツ生成システム
コンテンツ生成システム
実施形態では、プラットフォームのコンテンツ生成システムが、電子メール、テキストメッセージ、ネットワークへの投稿などのコンタクトイベントや、APIやピアツーピアシステムを介した通信などのマシン間メッセージのコンテンツを生成する。実施形態では、コンテンツは、施設の属性、受信者の属性（例えば、人のプロフィール、人の役割などに基づく）、および／または、施設が関連するプロジェクトや活動に関連して、人工知能を用いてカスタマイズされる。コンテンツ生成システムは、テンプレートのセットでシードされてもよく、このテンプレートは、人間のライターによって作成されたデータのトレーニングセットでコンテンツ生成システムをトレーニングするなどしてカスタマイズされてもよく、プラットフォームによって追跡された結果、例えば、施設への寄付を生み出す上で特定の形態のコミュニケーションが成功したことを示す。結果や、本開示全体で言及された他の指標などに基づくフィードバックによってさらにトレーニングされてもよい。コンテンツ生成システムは、施設、プロジェクト、および／または1人以上の人の属性などに基づいて、コンテンツをカスタマイズしてもよい。例えば、施設の管理者は、施設の運営に関連するイベントについて、コード、略語、専門用語を含む短いメッセージを受け取ることができ、一方、施設からの出力の外部消費者は、同じイベントに関連するより正式な報告書を受け取ることができる。
図136は、コンテンツ生成システムが、パーソナライズされたコンテンツを生成する方法を示す。コンテンツ生成システムは、受信者ID、送信者ID（これは、人またはシステムなどであってもよい）、および施設IDを受信する（ステップ13602）。コンテンツ生成システムは、受信者、送信者、および施設の関係に基づいて、および／または他の考慮事項（例えば、多忙な管理者である受信者は、よりフォーマルでないメッセージまたはよりフォーマルなメッセージに応答する可能性が高い）に基づいて、使用する適切なテンプレートを決定してもよい（ステップ13604）。コンテンツ生成システムは、テンプレート（またはその識別子）を、受信者ID、送信者ID、および施設IDとともに、自然言語生成システムに提供してもよい。自然言語生成システムは、施設IDに基づいて施設属性を取得し、受信者または送信者のIDに基づいて、その受信者または送信者に対応する人物属性を取得してもよい（ステップ13606）。次に、自然言語生成システムは、選択されたテンプレート、施設パラメータ、および／または本明細書に記載された様々なタイプの他の属性に基づいて、パーソナライズされたまたはカスタマイズされたコンテンツを生成してもよい（ステップ13608）。自然言語生成システムは、生成されたコンテンツをコンテンツ生成システムに出力してもよい（ステップ13610）。
実施形態では、施設管理者などの人は、コンテンツ生成システムによって提供された生成コンテンツを承認し、および／または生成コンテンツに編集を加えた後、電子メールおよび／または他のチャネルを介してなど、コンテンツを送信してもよい。実施形態では、プラットフォームは、接触イベントを追跡する。
ワークフローマネジメントシステム
ワークフローマネジメントシステム
実施形態では、ワークフロー管理システムは、施設管理者が様々な分析結果やステータス情報などを確認するためのプラットフォームのインターフェースを含むなど、施設に関連する様々なワークフローをサポートすることができる。実施形態では、ワークフロー管理システムは、正しいフォローアップメッセージが自動的に、またはプラットフォームを使用する施設エージェントの制御下で、適切な個人、システムおよび／またはサービスに送信されることを保証するために、行動後のフォローアップモジュールの動作を追跡する。
様々な実施形態では、エネルギープロジェクト、計算機プロジェクト（例えば、暗号通貨および／またはAI）、およびハイブリッドのそれぞれに対するワークフローのための様々な要素が含まれる。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよびコンピュート施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、以下の少なくとも1つを行う。設備の生産結果を予測すること、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースの供給および割り当てを最適化すること、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースの供給および割り当てを最適化すること。利用可能なエネルギーおよび計算資源の要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から有利な設備入力資源プロファイルを生成し、利用可能なエネルギーおよび計算資源の構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から有利な設備資源構成プロファイルを生成し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中から有利な設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化し、または現在の顧客または将来の顧客が設備によって提供され得る出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成する。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギー・計算設備を有するシステムが提供され、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、設備の出力に関連する外部条件、入力リソースのセット、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセット、出力パラメータに関連する検出された条件のセット、利用率に関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。設備の出力に関連する外部条件、入力リソースのセット、設備リソースのセットに関連する検出条件のセット、出力パラメータに関連する検出条件のセット、設備の出力の利用パラメータに関連する検出条件のセット、または設備のデジタルツインから受信したパラメータのセットのうちの少なくとも1つに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から設備を構成する。
実施形態において、本明細書では、計算タスク、ネットワーキングタスク、およびエネルギー消費タスクの間で生成されたエネルギーの配信の割り当てを最適化する再生エネルギー設備を有するマシンを有するトランザクション可能化システムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、エネルギーのフォワード市場でエネルギーを自動的に購入するマシン、フォワード市場でエネルギークレジットを自動的に購入するマシン、エネルギーのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、フォワード市場でエネルギークレジットの購入を自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、計算能力のフォワード市場で計算能力を自動的に販売するマシン、ストレージ能力のフォワード市場で計算ストレージ能力を自動的に販売するマシンのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギー貯蔵容量の先物市場でエネルギー貯蔵容量を自動的に販売するマシン、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルの先物市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリートなどがある。ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群。計算機容量のフォワード市場で計算機容量の総計を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量のフォワード市場で計算ストレージ容量の総計を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ容量のフォワード市場でエネルギーストレージ容量の総計を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量のフォワード市場でネットワーク帯域幅の総計を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することで、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシンなど。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、ネットワークタスクの間で計算容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーク容量を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条項を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条項にコミットするものと、知的財産のライセンス条項を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができるものとを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、分散型台帳。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散台帳、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳、などがある。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、既存の命令セットに少なくとも1つの命令が追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳とを備える。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備える。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を使用して暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を使用して暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予
測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。 ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワードマーケット価格を予測し、フォワードマーケット予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、を備える。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、を備える。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果のトレーニングセットを用いて学習するシステムと施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステム、など。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。 ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワードマーケット価格を予測し、フォワードマーケット予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、を備える。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、を備える。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果のトレーニングセットを用いて学習するシステムと施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステム、など。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、エネルギーのフォワード市場でそのエネルギーを自動的に購入する機械を有する取引可能化システムである。取引可能なシステムは、エネルギークレジットをフォワード市場で自動的に購入するマシン、エネルギーのフォワード市場で自動的に購入を集計するマシンのフリート、エネルギークレジットをフォワード市場で自動的に購入を集計するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシン、計算能力のフォワード市場でその計算能力を自動的に販売するマシン、ストレージ容量のフォワード市場でその計算ストレージ容量を自動的に販売するマシン、エネルギーストレージ容量のフォワード市場でそのエネルギーストレージ容量を自動的に販売するマシンのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギー貯蔵容量の先物市場でエネルギー貯蔵容量を自動的に販売するマシン、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルの先物市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルをスポット市場で自動的に購入するマシン。ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスク割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場で自分の計算能力の集合体を自動的に売却するマシン群。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、蓄電容量の購入または売却のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なコンピュート容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットするものと、知的財産のライセンス条件を集約する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加するものと、知的財産のライセンス条件を集約する分散台帳とを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散台帳、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳、などがある。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、既存の命令セットに少なくとも1つの命令が追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳とを備える。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備える。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネッ
トのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、を備える。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、を備える。利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集されたデータ、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果の訓練セットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステム、など。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
トのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、を備える。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、を備える。利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集されたデータ、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果の訓練セットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステム、など。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、フォワード市場でエネルギークレジットを自動的に購入する機械を有する取引可能化システムである。取引可能なシステムは、エネルギーの先渡市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、エネルギークレジットの先渡市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、ネットワークスペクトルの先渡市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンと、計算能力の先渡市場で計算能力を自動的に販売するマシンと、ストレージ容量の先渡市場で計算ストレージ容量を自動的に販売するマシンと、エネルギーストレージ容量の先渡市場でエネルギーストレージ容量を自動的に販売するマシンと、ネットワーク容量の先渡市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシンとのうちの少なくとも1つをさらに含む。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルの先物市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートエネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算能力のフォワード市場で自分の集合的な計算能力を自動的に売却するマシン群など。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械など。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、蓄電容量の購入または売却のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、ネットワーク容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なコンピュート容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散台帳、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳、などがある。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、既存の命令セットに少なくとも1つの命令が追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳とを備える。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備える。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理
解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワードマーケット価格を予測し、フォワードマーケット予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、を備える。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、を備える。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果のトレーニングセットを用いて学習するシステムと施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステム、など。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワードマーケット価格を予測し、フォワードマーケット予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、を備える。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果をトレーニングするシステムと、を備える。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果のトレーニングセットを用いて学習するシステムと施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステム、など。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、エネルギーの先渡市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有する取引可能化システムを提供する。取引可能なシステムは、エネルギークレジットを先渡市場で自動的に購入する機械群、ネットワークスペクトルの先渡市場であるペクトル割り当てを自動的に購入する機械群、計算容量の先渡市場で計算容量を自動的に販売する機械群、記憶容量の先渡市場で計算記憶容量を自動的に販売する機械群、エネルギー記憶容量の先渡市場でエネルギー記憶容量を自動的に販売する機械群、ネットワーク容量の先渡市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売する機械群、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算能力のフォワード市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力のフォワード市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群。蓄電容量の先物市場で蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシンと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンとを備える。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、分散型台帳。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、を備える。実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティング・プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による命令セットの検証を提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備える。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、その規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備える。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインタ
ーネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習するシステムとを含む。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設と、を備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
ーネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習するシステムとを含む。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設と、を備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、フォワード市場で購入エネルギークレジットを自動的に集約するマシンのフリートを有する取引可能化システムを提供する。先物市場でエネルギークレジットの購入を自動的に集約する機械群を有する取引可能システムは、ネットワークスペクトルの先物市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入する機械、計算能力の先物市場で計算能力を自動的に販売する機械、記憶容量の先物市場で計算記憶容量を自動的に販売する機械、エネルギー記憶容量の先物市場でエネルギー記憶容量を自動的に販売する機械、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売する機械、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売する機械群のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルの先物市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルの先物市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートエネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算容量のフォワード市場で計算容量の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量のフォワード市場で計算ストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、など。蓄電容量の先物市場で蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシンと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンとを備える。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、分散型台帳。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、を備える。実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティング・プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、水晶製造システムのための命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による命令セットの検証を提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備える。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、その規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備える。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシ
ャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習するシステムとを含む。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
ャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習するシステムとを含む。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。トランザクションを可能にするシステムは、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンであって、計算容量のフォワード市場でその計算容量を自動的に販売するマシン、ストレージ容量のフォワード市場でその計算ストレージ容量を自動的に販売するマシン、エネルギーストレージ容量のフォワード市場でそのエネルギーストレージ容量を自動的に販売するマシン、ネットワーク容量のフォワード市場でそのネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算機タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算機容量のフォワード市場での販売の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算機タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート。エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力のフォワード市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群、など。蓄電容量の先物市場で蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシンと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンとを備える。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を利用したスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、知的財産ライセンス条件を集約する分散型台帳。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に同意するために知的財産を追加することを可能にする、分散型台帳。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、を備える。実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティング・プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による命令セットの検証を提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備える。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、その規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備える。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパ
ートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム、などがある。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
ートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム、などがある。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、計算容量の先渡市場でその計算容量を自動的に販売するマシンを有する取引可能化システムである。トランザクションを可能にするシステムは、記憶容量の先渡市場でその計算記憶容量を自動的に販売するマシン、エネルギー記憶容量の先渡市場でそのエネルギー記憶容量を自動的に販売するマシン、ネットワーク容量の先渡市場でそのネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルの先渡市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーの先渡市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギーのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワーク・スペクトルのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場での販売の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギーのスポット市場でエネルギーを自動的に購入するマシン、エネルギー・クレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に収集するマシン群。エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集計するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に集計するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に集計するマシン群、などがある。ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量の先物市場で計算ストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ容量の先物市場でエネルギーストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅の集合体を自動的に販売するマシン群。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力の先渡市場価値を自動的に予測するマシン。計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。ネットワーク・スペクトラムまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を、計算能力のスポット市場を小額の取引でテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なコンピュート能力を自動的に割り当てるマシン群と、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なネットワーキング能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備える。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。分散台帳上での操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散台帳であって、コーティングプロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳である。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳とを備える。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、前記スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと、前記命令サブセットへのアクセスを管理する分散型台帳管理用スマートラッパーとを備える。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格
を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習するシステム、などがある。およびデータソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習するシステム、などがある。およびデータソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、蓄電容量のフォワード市場でその計算蓄電容量を自動的に販売するマシンを有するトランザクション可能化システムである。トランザクションを可能にするシステムは、記憶容量のフォワード市場でその計算記憶容量を自動的に販売するマシンと、エネルギー記憶容量のフォワード市場でそのエネルギー記憶容量を自動的に販売するマシンと、ネットワーク容量のフォワード市場でそのネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシンと、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリートと、計算タスク割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリートと、エネルギーのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートと、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギーのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワーク・スペクトルのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場での販売の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギーのスポット市場でエネルギーを自動的に購入するマシン、エネルギー・クレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に収集するマシン群。エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集計するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に集計するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に集計するマシン群、などがある。ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量の先物市場で計算ストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ容量の先物市場でエネルギーストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅の集合体を自動的に販売するマシン群。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力の先渡市場価値を自動的に予測するマシン。計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。ネットワーク・スペクトラムまたは帯域幅の購入または売却のための裁定戦略を、計算能力のスポット市場を小額の取引でテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なコンピュート能力を自動的に割り当てるマシン群と、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なネットワーキング能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備える。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。分散台帳上での操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散台帳であって、コーティングプロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳である。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳とを備える。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、前記スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと、前記命令サブセットへのアクセスを管理する分散型台帳管理用スマートラッパーとを備える。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析し
て得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム、などがある。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
て得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム、などがある。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、エネルギー貯蔵容量の先渡市場でそのエネルギー貯蔵容量を自動的に販売する機械を有する取引可能化システムを提供する。取引可能なシステムは、ネットワーク容量のフォワード市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスク割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのフォワード市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのフォワード市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトラムをスポット市場で自動的に購入するマシン。ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシンのフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシンのフリート。計算機容量のフォワード市場で計算機容量の総計を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量のフォワード市場で計算ストレージ容量の総計を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ容量のフォワード市場でエネルギーストレージ容量の総計を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量のフォワード市場でネットワーク帯域幅の総計を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー・クレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コア・タスク、計算タスク、エネルギー・ストレージ・タスク、データ・ストレージ・タスク、およびネットワーク・タスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で計算能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間でネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用したスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットするものと、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスが可能となる分散型台帳と、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作で実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが可能となる分散型台帳と、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳と、を備える。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳とを備える。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、前記スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと、前記命令サブセットへのアクセスを管理する分散型台帳管理用スマートラッパーとを備える。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解
に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習するシステム、などがある。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の成果のトレーニングセットで学習するシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習して、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの学習セットを学習するシステム、などがある。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、ネットワーク容量の先渡市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムを提供する。取引可能化システムは、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスク割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのフォワード市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのフォワード市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのフォワード市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算能力のフォワード市場で自分の集合的な計算能力を自動的に売却するマシン群など。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、蓄電容量の購入または売却のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン群。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条項を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条項にコミットするものと、知的財産のライセンス条項を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上の操作により、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にするものとを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっている、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散台帳であって、コーティングプロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳である。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような）、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような）、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような）、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、専門家のラッパーを使用してトレードシークレットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するもの。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備える。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーとを備える。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて
、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書は、ネットワークスペクトルのフォワード市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリートを有するトランザクションイネーブルシステムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、計算能力のフォワード市場での販売の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算機タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート。エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力のフォワード市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群、など。蓄電容量の先物市場で蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、ネットワーク容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なコンピュート容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、などがある。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような）、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような）、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような）、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、専門家のラッパーを使用してトレードシークレットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するもの。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、を備えた分散型台帳。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーとを備える。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電と再充電のサイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市
場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、エネルギーのフォワード市場での購入の集団的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのフォワード市場での購入の集団的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集団的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、計算能力のフォワード市場での販売の集団的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算機タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート。エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力のフォワード市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群、など。蓄電容量の先物市場で蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、ネットワーク容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なコンピュート容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、などがある。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような）、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような）、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような）、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、専門家のラッパーを使用してトレードシークレットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するもの。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、を備えた分散型台帳。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーとを備える。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に
基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、エネルギーのフォワード市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約する機械群を有する取引可能化システムを提供する。取引可能化システムは、エネルギークレジットのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約する機械群、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約する機械群、計算能力のフォワード市場での販売の集団的最適化に関するデータを自動的に集約する機械群、エネルギーのスポット市場でそのエネルギーを自動的に購入する機械、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入する機械、のうちの少なくとも1つをさらに含んでもよい。エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集計するマシンのフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入を自動的に集計するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に集計するマシンのフリート。エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力の先物市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ能力の先物市場でエネルギーストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシンなどがある。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。ネットワーク・スペクトラムまたは帯域幅の購入または売却のための裁定戦略を、計算能力のスポット市場を小額の取引でテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なコンピュート能力を自動的に割り当てるマシン群と、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なネットワーキング能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備える。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による命令セットの検証を提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳とを備える。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備える。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータ
ソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
ソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、エネルギークレジットのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートを有する取引可能化システムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、計算能力のフォワード市場での販売の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場でそのエネルギーを自動的に購入するマシン、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシン、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットをスポット市場で自動的に購入するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトルの割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群。計算機容量のフォワード市場で計算機容量の総計を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量のフォワード市場で計算ストレージ容量の総計を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ容量のフォワード市場でエネルギーストレージ容量の総計を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量のフォワード市場でネットワーク帯域幅の総計を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー・クレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コア・タスク、計算タスク、エネルギー・ストレージ・タスク、データ・ストレージ・タスク、およびネットワーク・タスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で計算能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者にIPライセンス条件をコミットするスマートコントラクトラッパーとを備える。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することができる分散型台帳、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、命令セットをトークン化する分散型台帳、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による命令セットの検証を提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳とを備える。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備える。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予
測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供されることができる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ネットワークスペクトルのフォワード市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートを有するトランザクションイネーブルシステムである。取引可能なシステムは、計算能力のフォワード市場販売の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場でそのエネルギーを自動的に購入するマシン、スポット市場でエネルギークレジットを自動的に購入するマシン、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、スポット市場でのエネルギークレジットの購入を自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシン群、計算タスク割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力のフォワード市場で自分の計算能力の集合体を自動的に売却するマシン群。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー・クレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コア・タスク、計算タスク、エネルギー・ストレージ・タスク、データ・ストレージ・タスク、およびネットワーク・タスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で計算能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者にIPライセンス条件をコミットするスマートコントラクトラッパーとを備える。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による命令セットの検証を提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、専門家のラッパー付きで企業秘密をトークン化する分散台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳とを備える。命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識してトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワー
ド市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ド市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、計算能力のフォワード市場販売の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムである。取引可能化システムは、エネルギーのスポット市場でそのエネルギーを自動的に購入するマシン、スポット市場でエネルギークレジットを自動的に購入するマシン、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、スポット市場でエネルギークレジットの購入を自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算能力のフォワード市場で自分の集合的な計算能力を自動的に販売するマシン群。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー・クレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コア・タスク、計算タスク、エネルギー・ストレージ・タスク、データ・ストレージ・タスク、およびネットワーク・タスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で計算能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用したスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットするものと、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが提供されるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、を備える。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳とを備える。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパート
システム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
システム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、エネルギーのスポット市場でそのエネルギーを自動的に購入する機械を有する取引可能化システムである。トランザクションを可能にするシステムは、スポット市場でエネルギークレジットを自動的に購入するマシン、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集計するマシンのフリート、スポット市場でエネルギークレジットの購入を自動的に集計するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシン群、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシン群、計算能力のフォワード市場で自分の集合的な計算能力を自動的に販売するマシン群。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー・クレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コア・タスク、計算タスク、エネルギー・ストレージ・タスク、データ・ストレージ・タスク、およびネットワーク・タスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で計算能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間でネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスクおよびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用したスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットするものと、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが提供されるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、を備える。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳とを備える。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパート
システム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
システム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、スポット市場でエネルギークレジットを自動的に購入する機械を有する取引可能化システムを提供する。取引可能化システムは、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集約する機械のフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入を自動的に集約する機械のフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場でのスペクトル割り当てを自動的に購入する機械のフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化する機械のフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約する機械のフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力の先物市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ能力の先物市場でエネルギーストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン、ネットワーク容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で自動的に割り当てるマシン。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なコンピュート容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のライセンス条件を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者に知的財産のライセンス条件をコミットする、分散型元帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にする、分散型元帳とを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供する、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、分散型台帳。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作によりファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、生物学的製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、エキスパート・ラッパーで企業秘密をトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備える。暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化され
たエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
たエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、エネルギーのスポット市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有する取引可能化システムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、スポット市場でのエネルギークレジットの購入を自動的に集約する機械のフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場であるペクトル割り当てを自動的に購入する機械のフリート、コンピュートタスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化する機械のフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約する機械のフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ能力の先物市場で計算ストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ能力の先物市場でエネルギーストレージ能力の集合体を自動的に販売するマシン群。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データストレージタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンなどがある。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳で、分散型台帳への操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散台帳と、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供する、専門家ラッパー付きトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備える。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備える。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示す。る暗号通貨コインのスマートラッパーとを備える。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備える。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を
実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、スポット市場での購入エネルギークレジットを自動的に集約する機械のフリートを有するトランザクションイネーブルシステムである。トランザクションを可能にするシステムは、ネットワークスペクトルのスポット市場でスペクトル割り当てを自動的に購入するマシン、ネットワークスペクトルのスポット市場でスペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワーク・スペクトルのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量の先物市場で計算ストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギー・ストレージ容量の先物市場でエネルギー・ストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データストレージタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間で計算容量を自動的に配分するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳で、分散型台帳への操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散台帳と、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供する、専門家ラッパー付きトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備えている。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価
格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ネットワークスペクトルのスポット市場でスペクトル割り当てを自動的に購入するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。トランザクションを可能にするシステムは、ネットワークスペクトルのスポット市場でスペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリート、計算タスク割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的最適化に関するデータを自動的に収集するマシン群、計算能力の先物市場で計算能力の集合体を自動的に販売するマシン群、ストレージ容量の先物市場で計算ストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、エネルギーストレージ容量の先物市場でエネルギーストレージ容量の集合体を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅の集合体を自動的に販売するマシン群。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力の先渡市場価値を自動的に予測するマシン。計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データストレージタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンなどがある。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、などがあり。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳で、分散型台帳への操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散台帳と、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供する、専門家ラッパー付きトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備えている。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自
動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先取り市場価格を自動的に予測する機械、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先取り市場価格を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書は、ネットワークスペクトルのスポット市場でスペクトル割り当てを自動的に購入するマシンのフリートを有するトランザクションイネーブルシステムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリート、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算機容量の先物市場で計算機容量の総計を自動的に販売する機械群、ストレージ容量の先物市場で計算ストレージ容量の総計を自動的に販売する機械群、エネルギーストレージ容量の先物市場でエネルギーストレージ容量の総計を自動的に販売する機械群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅の総計を自動的に販売する機械群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測する機械。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することで、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシンなど。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群と、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、を備えている。実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティング・プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するように、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散台帳、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳、などがある。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳とを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパーと、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する、暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電と再充電のサイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソース
を分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
を分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、計算タスクの割り当てのためにエネルギー利用を自動的に最適化するマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、エネルギーのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリート、それらの集合的な計算能力を計算能力のフォワード市場で自動的に販売するマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。蓄電容量の先物市場で計算機の蓄電容量を自動的に販売するマシン群、蓄電容量の先物市場でエネルギーの蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワークの帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワーク・スペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー・クレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コア・タスク、計算タスク、エネルギー・ストレージ・タスク、データ・ストレージ・タスク、ネットワーク・タスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者にIPライセンス条件をコミットするスマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備えている。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳と、分散台帳上での操作により証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家によるトレードシークレットの検証が提供されるように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散台帳と、どの当事者が何人でトレードシークレットを閲覧したかを証明するチェーンにトレードシークレットの閲覧を集約する分散台帳とを備えている。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳とを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場
価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、エネルギーのスポット市場購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約する機械群を有する取引可能化システムを提供する。取引可能なシステムは、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約する機械群、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約する機械群、計算能力のフォワード市場でその集合的な計算能力を自動的に販売する機械群、ストレージ容量のフォワード市場でその集合的な計算ストレージ容量を自動的に販売する機械群、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。蓄電容量の先物市場で蓄電容量を自動的に販売するマシン群、ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーク容量を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー容量を割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用したスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条項を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条項にコミットするものと、知的財産のライセンス条項を集約するための分散型台帳と、を備えている。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳と、分散台帳上での操作により証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家によるトレードシークレットの検証が提供されるように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散台帳と、どの当事者が何人でトレードシークレットを閲覧したかを証明するチェーンにトレードシークレットの閲覧を集約する分散台帳とを備えている。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳とを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソース
から収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
から収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、エネルギークレジットのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートを有する取引可能化システムを提供する。取引可能なシステムは、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集合的な最適化に関するデータを自動的に集約する機械群、計算能力の先渡市場で計算能力の集合体を自動的に販売する機械群、記憶容量の先渡市場で計算記憶容量の集合体を自動的に販売する機械群、エネルギー記憶容量の先渡市場でエネルギー記憶容量の集合体を自動的に販売する機械群、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ネットワーク容量の先物市場でネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシン群、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条項を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条項にコミットするものと、知的財産のライセンス条項を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができるものとを備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが提供されるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、を備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳。食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳と、分散台帳上での操作により証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家によるトレードシークレットの検証が提供されるように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散台帳と、どの当事者が何人でトレードシークレットを閲覧したかを証明するチェーンにトレードシークレットの閲覧を集約する分散台帳とを備えている。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳とを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフ
ォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ネットワークスペクトルのスポット市場での購入の集団的最適化に関するデータを自動的に集約するマシンのフリートを有するトランザクションイネーブルシステムである。トランザクションを可能にするシステムは、計算容量のフォワード市場でその集合的な計算容量を自動的に販売するマシンのフリート、記憶容量のフォワード市場でその集合的な計算記憶容量を自動的に販売するマシンのフリート、エネルギー記憶容量のフォワード市場でその集合的なエネルギー記憶容量を自動的に販売するマシンのフリート、ネットワーク容量のフォワード市場でその集合的なネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力の先渡市場価値を自動的に予測するマシン。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、その結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン群。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条項を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条項にコミットするものと、知的財産のライセンス条項を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上の操作により、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にするものとを備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供する、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、分散型台帳。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作によりファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳とを備えている。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備えている。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価
格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態では、本明細書では、計算能力のフォワード市場でその集合的な計算能力を自動的に販売するマシンのフリートを有する取引可能化システムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、記憶容量の先渡し市場で計算記憶容量の集合体を自動的に販売するマシンのフリート、エネルギー記憶容量の先渡し市場でエネルギー記憶容量の集合体を自動的に販売するマシンのフリート、ネットワーク容量の先渡し市場でネットワーク帯域幅の集合体を自動的に販売するマシンのフリート、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先渡し市場価格を自動的に予測するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することで、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシンなど。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、ネットワーク容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を追加して、台帳内の当事者間でロイヤルティの配分に合意することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産のスタックの集合体に追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であり、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳である。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、エキスパート・ラッパーを用いて企業秘密をトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備えている。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するために利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的
に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、記憶容量のフォワード市場で計算記憶容量の集合体を自動的に販売するマシンのフリートを有する取引可能化システムを提供する。取引可能なシステムは、エネルギー貯蔵容量の先渡市場でエネルギー貯蔵容量の集合体を自動的に販売するマシンのフリート、ネットワーク容量の先渡市場でネットワーク帯域幅の集合体を自動的に販売するマシンのフリート、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格を自動的に予測する機械、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンなどがある。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーク容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシン群コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者にIPライセンス条件をコミットするスマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳。実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、エキスパート・ラッパーを用いて企業秘密をトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳に取引が記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備えている。暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェン
トの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
トの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステム、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステム、設備成果のトレーニングセットで学習するシステム。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルの集合の中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを学習するシステム、および施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステム、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、エネルギー貯蔵容量のフォワード市場でそれらの集合的なエネルギー貯蔵容量を自動的に販売する機械のフリートを有するトランザクション可能化システムである。取引可能なシステムは、ネットワーク容量のフォワード市場でネットワーク帯域幅の合計を自動的に販売するマシンのフリート、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報をもとに、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定取引戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算能力をコアタスクに自動的に割り当てるマシン、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に計算能力を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーキング能力を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー能力を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算能力を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算能力を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算能力を割り当てるマシン群コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳とを備えている。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するように、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、専門家のラッパーを使用してトレードシークレットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するもの。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基
づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ネットワーク容量のフォワード市場で彼らの集約されたネットワーク帯域幅を自動的に販売するマシンのフリートを有するトランザクションイネーブルシステムである。取引可能なシステムは、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの先渡市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力の先渡市場価値を自動的に予測するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシンなどがある。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーク容量を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー容量を割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用したスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条項を埋め込み、分散型台帳上でオペレーションを実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条項にコミットするものと、知的財産のライセンス条項を集約するための分散型台帳と、を備えている。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散台帳である。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。分散台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するように、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、専門家のラッパーを使用してトレードシークレットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するもの。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先
物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。取引可能化システムは、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、蓄電能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスクにエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、およびコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンなどがある。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なコンピュート容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で、集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のライセンス条件を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者に知的財産のライセンス条件をコミットする、分散型元帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することができる、分散型元帳とを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが提供されるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、を備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳。食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。分散台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳と、分散台帳上での操作により証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家によるトレードシークレットの検証が提供されるように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散台帳と、どの当事者が何人でトレードシークレットを閲覧したかを証明するチェーンにトレードシークレットの閲覧を集約する分散台帳とを備えている。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳とを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する分散型台帳の管理用スマートラッパーと、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の先物市
場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの先物市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の市場価値の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の市場価格の先取りを自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの市場価格の先取りを自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、ソーシャルメディアのデータソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムが提供される。取引可能なシステムは、ソーシャルメディアのデータソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルメディアのデータソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小額の取引でテストし、小額の取引の結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することによって、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク能力を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供する、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する、分散型台帳。コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるもの。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散型台帳への操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳、分散型台帳への操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳、生物学的製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、専門家によるラッパー付きの企業秘密をトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供されるような分散台帳、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳とを備えている。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワー
ド市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設の生産成果の可能性を予測するシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのデータソースから収集されたデータ、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、施設の結果のトレーニングセットで学習するためのシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータ。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、など。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ド市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設の生産成果の可能性を予測するシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのデータソースから収集されたデータ、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、施設の結果のトレーニングセットで学習するためのシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータ。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、など。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムを提供する。取引可能なシステムは、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、計算能力のスポット市場を小額の取引でテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、計算能力の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、の少なくとも1つをさらに含むことができる。計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギー貯蔵容量の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械、計算機容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の売買のための裁定戦略を自動的に実行する機械。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスクの間でエネルギー容量を自動的に配分するマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間でネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシン群と、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳。実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、生物学的製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、エキスパート・ラッパーで企業秘密をトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予
測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設の生産成果の可能性を予測するシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのデータソースから収集されたデータ、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、施設の結果のトレーニングセットで学習するためのシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータ。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、など。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習し、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設の生産成果の可能性を予測するシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのデータソースから収集されたデータ、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、施設の結果のトレーニングセットで学習するためのシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータ。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、など。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、ソーシャルメディアのデータソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムを提供する。取引可能化システムは、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、計算能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、エネルギー貯蔵能力の売買のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、ネットワーク・スペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行する機械。計算機容量のスポット市場を少額の取引でテストし、その結果に基づいて大規模な取引を迅速に実行することで、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、ネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、などがある。コアタスク、計算タスク、エネルギー蓄積タスク、データ蓄積タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーク容量を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー蓄積タスク、データ蓄積タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー蓄積タスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシン群、データ蓄積タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー蓄積タスク、およびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシン群。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができる分散型台帳。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳。実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、エキスパート・ラッパーを用いて企業秘密をトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳に取引が記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源に関する理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測する機械。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの
フォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するシステム施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのデータソースから収集されたデータ、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、施設の結果のトレーニングセットで学習するためのシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータ。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、など。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
フォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するシステム施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのデータソースから収集されたデータ、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、施設の結果のトレーニングセットで学習するためのシステム、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータ。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、など。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、計算容量のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、計算容量の購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシンを有する取引可能化システムが提供される。取引可能なシステムは、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、エネルギー貯蔵能力の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、ネットワークスペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、少額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、少額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または売却のための裁定戦略を自動的に実行するマシン。エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、ネットワーク容量をコアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートと、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のライセンス条件を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者に知的財産のライセンス条件をコミットする、分散型元帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にする、分散型元帳とを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが提供されるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、を備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、食品調理プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するような、専門家ラッパー付きのトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、を備えた分散型台帳。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備えている。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムとを備えている。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネル
ギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムとを備える。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の成果をトレーニングするためのシステムとデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムと、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムとを備える。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の成果をトレーニングするためのシステムとデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムとを備えている。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と、人工知能／機械学習システムが、一連の入力リソースに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備と人工知能／機械学習システムが、一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、計算能力のスポット市場を小口取引でテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、エネルギー貯蔵能力の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシンを有する取引可能化システムが提供される。取引可能なシステムは、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、ネットワークスペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、の少なくとも1つをさらに含むことができる。小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、エネルギー容量をコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン、計算能力をコアタスク、計算タスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクに自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に計算能力を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的にネットワーキング能力を割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー能力を割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算能力を割り当てるマシンのフリートコアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができる分散型台帳。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳とを備えている。実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、FPGAへの証明可能なアクセスが提供されるような分散台帳。サーバーレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳とを備えている。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電と再充電のサイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、
アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、ネットワークスペクトルまたは帯域幅の購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシンを有する取引可能化システムが提供される。取引可能なシステムは、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、小額の取引で計算能力のスポット市場をテストし、小額の取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、ネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なエネルギー容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的な計算容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なネットワーキング容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なネットワーキング容量を割り当てるマシン群、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で自動的に集合的なネットワーキング容量を割り当てるマシン群。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットするものと、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳とを備える。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と分散台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することができる分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることができる、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳と、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、命令セットをトークン化する分散台帳と実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、コーティング・プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを作成する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳とを備えている。命令セットを集約する分散型台帳を管理するスマートラッパーであって、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインとを備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電と再充電のサイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に
基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータの訓練セット上で学習するシステム、施設の成果、施設のパラメータ。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、エネルギーの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシンを有する取引可能化システムである。取引可能なシステムは、小口取引で計算能力のスポット市場をテストし、小口取引の結果に基づいて大口取引を迅速に実行することにより、エネルギークレジットの購入または販売のための裁定戦略を自動的に実行するマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でコンピュート能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシンのフリート。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なコンピュート能力を自動的に割り当てるマシン群と、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン群。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者にIPライセンス条件をコミットする分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる分散型台帳と、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作で実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが可能となるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳とを備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化した分散型台帳（分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となる）、コーティングプロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳（分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となる）、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化した分散型台帳（分散型台帳上での操作により製造プロセスへの証明可能なアクセスが可能となる）、ファームウェアプログラムをトークン化した分散型台帳（分散型台帳上での操作によりファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが可能となる）。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳。食品製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するような、専門家ラッパー付きのトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。暗号通貨コインのスマートラッパーであって、コインを含む取引の実行を、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて地理的な場所に指示するもの、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントの注目リソースを勧誘するように構成された知的エージェント、注目のフォワード市場で注目
リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果の可能性を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータの訓練セットに基づいて学習するためのシステム、およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果の可能性を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータの訓練セットに基づいて学習するためのシステム、およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、計算能力のスポット市場を小さな取引でテストし、小さな取引の結果に基づいてより大きな取引を迅速に実行することによって、エネルギークレジットの購入または販売のためのアービトラージ戦略を自動的に実行するマシンを有する取引可能化システムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でエネルギー容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で計算容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型台帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産のためのIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットするものと、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳とを備えている。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積するための分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散台帳とを備えている。実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるような、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが可能となるような）、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが可能となるような）、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作により、FPGAの命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるような）。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。分散型台帳への操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳、分散型台帳への操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳、生物学的製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供されるようになっている分散台帳と、企業秘密の閲覧を集約し、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳とを備えている。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。暗号通貨コインのスマートラッパーであって、コインを含む取引の実行を、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて地理的な場所に指示するもの、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電・再充電サイクルを最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントの注目リソースを勧誘するように構成された知的エージェント、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果の可能性を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに
基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータの訓練セットに基づいて学習するためのシステム、およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータの訓練セットに基づいて学習するためのシステム、およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間でそのエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンを有する、トランザクション可能化システムである。トランザクションを可能にするシステムは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でその計算能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間でそのネットワーク能力を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー能力を自動的に割り当てるマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、コンピュートタスク、エネルギーストレージタスク、データストレージタスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク能力を自動的に割り当てるマシンのフリート。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のライセンス条件を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者に知的財産のライセンス条件をコミットする、分散型元帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することができる、分散型元帳とを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳とを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが提供されるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、を備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、エキスパート・ラッパーを用いて企業秘密をトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／
機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間でその計算能力を自動的に割り当てるマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。トランザクションを可能にするシステムは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間でそのネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシン、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスクおよびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができる分散型台帳。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集計スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集計するための分散型台帳であって分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる分散型台帳と、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作で実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳とを備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、エキスパート・ラッパーで企業秘密をトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって一連の利用可能な出力の中から好ましい設
備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で、そのネットワーキング容量を自動的に割り当てるマシンを有するトランザクション可能化システムである。トランザクションを可能にするシステムは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的な計算容量を自動的に割り当てるマシンのフリート、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で、集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群と、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することで、知的財産へのアクセスを提供し、実行者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとを備えている。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約スタックに追加することができ、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができる分散型台帳。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする分散型台帳、知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、契約条件に当事者をコミットするための台帳上の操作を可能にする分散型台帳。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、など。コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、製造プロセスへの証明可能なアクセスが提供されるもの、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、ファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスが提供されるもの。FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。食品製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するような、専門家ラッパー付きのトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨のトランザクションを実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを備えている。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニング
および割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
および割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設であって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースのうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成するシステムと、を備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なエネルギー容量を自動的に割り当てるマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムである。トランザクションを可能にするシステムは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリート、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク能力を自動的に割り当てるマシンのフリートのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。分散型元帳を用いたスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産のライセンス条件を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者に知的財産のライセンス条件をコミットする、分散型元帳と、知的財産のライセンス条件を集約する分散型元帳であって、分散型元帳上のスマートコントラクトラッパーが、元帳上で操作を実行することにより、知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することを可能にする、分散型元帳とを備える。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に同意するために知的財産を追加する操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約スタックに知的財産を追加するための台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。知的財産のライセンス条件を集約する分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳と、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳とを備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるような、専門家によるラッパー付きの企業秘密をトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作により、企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより、専門家による企業秘密の検証が提供されるような分散台帳、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散台帳、命令セットをトークン化する分散台帳である。分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳へのトランザクションの記録につながるような分散型台帳、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳、および分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システム、命令セットを集約する分散型台帳。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムとを備えている。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムとを備えている。一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するため
に、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集されたデータで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムであって人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであることを示す表示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設と、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが施設を構成するシステムとを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
に、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集されたデータで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムであって人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであることを示す表示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設と、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが施設を構成するシステムとを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワーキングタスクの間で集合的な計算能力を自動的に割り当てるマシンのフリートを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシン群のうちの少なくとも1つと、分散型元帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型元帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型元帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者がIPライセンス条件にコミットする、スマートコントラクトラッパーとをさらに含むことができる。知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、前記分散型台帳上のスマートコントラプラッパーが、前記台帳上の操作によって知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる分散型台帳と、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作で実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスが可能となるように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳とを備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）、エキスパート・ラッパーを用いて企業秘密をトークン化する分散台帳（分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような）。分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供する、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、を備えている。命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムとを備えている。利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムなど。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の別の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント。注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシン、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムとを備えている。一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエ
ネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムであって人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであることを示す表示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設と、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが施設を構成するシステムとを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
ネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムであって人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであることを示す表示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設と、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、人工知能／機械学習システムが施設を構成するシステムとを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、コアタスク、計算タスク、エネルギー貯蔵タスク、データ貯蔵タスク、およびネットワークタスクの間で集合的なネットワーク容量を自動的に割り当てるマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムを提供する。トランザクションを可能にするシステムは、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーであって、スマートコントラクトが、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者がIPライセンス条件にコミットする、分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳とのうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間でロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散台帳と分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することを可能にする、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳であって、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることを可能にする、命令セットをトークン化する分散型台帳とを備えている。実行可能なアルゴリズム論理をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム論理への証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳の操作により製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、ファームウェア・プログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳の操作によりファームウェア・プログラムへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳。FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。食品製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するような、専門家のラッパーを持つトレードシークレットをトークン化する分散台帳などがある。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電と再充電のサイクルを機械学習を用いて最適化するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。設備の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムであって、設備の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の成果をトレーニングするためのシステムとデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システ
ムを学習するシステムである。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の成果の訓練セットで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ムを学習するシステムである。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の成果の訓練セットで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、分散型台帳を使用するスマートコントラクトラッパーを有する取引可能化システムが提供され、スマートコントラクトは、分散型台帳に埋め込まれた知的財産に対するIPライセンス条件を埋め込み、分散型台帳上で操作を実行することにより、知的財産へのアクセスを提供し、実行当事者をIPライセンス条件にコミットさせるものである。トランザクションを可能にするシステムは、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラプラッパーが、台帳上の操作によって知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の当事者間のロイヤリティの配分に同意するために知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加する台帳上の操作を可能にする、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、を備えている。分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者に契約条件をコミットすることができる分散型台帳と、分散型台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上の操作で実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳とを備えている。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを作成する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。暗号通貨コインのスマートラッパーであって、コインを含む取引の実行を、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて地理的な場所に指示するもの、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、エネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づき、エネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン、アテンションのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。設備の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムであって、設備の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の成果をトレーニングするためのシステムとデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで
学習するシステムと、設備の成果の訓練セットで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
学習するシステムと、設備の成果の訓練セットで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有する取引可能化システムが提供され、分散型台帳上のスマートコントラプラッパーによって、台帳上の操作が知的財産の集約されたスタックに知的財産を追加することを可能にしている。トランザクションを可能にするシステムは、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって、台帳内の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。分散台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集積スタックに追加することができる分散台帳と、分散台帳上のスマートコントラクトラッパーにより、台帳上の操作で当事者を契約条件にコミットすることができる、知的財産ライセンス条件を集積する分散台帳と、分散台帳上の操作で命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、命令セットをトークン化する分散台帳と実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、3Dプリンタ命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、コーティング・プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、サーバレスコードロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がサーバレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、サーバレスコードロジックをトークン化する分散台帳、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、水晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳。食品製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するような、専門家ラッパー付きのトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。他の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステム。およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果の可能性を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム、設備成果、設備パラメータの訓練セットに基づいて学習するためのシステム、およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーお
よび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムであって利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムであって利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
よび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムであって利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムであって利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳を有する取引可能化システムが提供され、分散型台帳上のスマートコントラプラッパーによって、台帳上の操作が、台帳内の当事者間のロイヤルティの配分に合意するために知的財産を追加することができるようになっている。トランザクションを可能にするシステムは、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって知的財産を知的財産の集約スタックに追加することを可能にする分散型台帳と、知的財産ライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者を契約条件にコミットさせることを可能にする分散型台帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が3Dプリンタの命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを構築する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシン。社会的データソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルやネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントの注意リソースを勧誘するように構成された知的エージェント、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習してトレーニングを行うシステム、など。およびデータソースから収集されたデータに基づいて学習し、設備生産結果の可能性を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習し、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するシステムと、設備成果、設備パラメータの訓練セットに基づいて学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムと、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータのトレーニングセットで学習するシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムであって利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムと、設備の成果の訓練セットで学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。人
工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
工知能／機械学習システムを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するシステムと、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、およびデータソースの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを備えている。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうち、少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、一連の設備資源に関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備、人工知能／機械学習システムが、一連の出力パラメータに関する検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算設備人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有する取引可能化システムが提供され、分散型台帳上のスマートコントラプラッパーにより、台帳上の操作で知的財産を知的財産の集約されたスタックに追加することができる。トランザクションを可能にするシステムは、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳であって、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者に契約条件をコミットすることを可能にする分散型台帳と、分散型台帳上の操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるように、命令セットをトークン化する分散型台帳と、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳。食品製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作により、トレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するような、専門家ラッパー付きのトレードシークレットをトークン化する分散台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、を備えている。命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。機械学習を用いて、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、機械学習を用いて、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステムと、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムとを備えている。利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムと、設備の結果の訓練セットで学習するためのシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、人工知能／機械学習システムを学習し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムと、設備の成果、設備のパラメータの学習セットを用いて学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメ
ータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
ータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、知的財産のライセンス条件を集約するための分散型台帳を有する取引可能化システムが提供され、分散型台帳上のスマートコントラクトラッパーが、台帳上の操作によって当事者を契約条件にコミットすることを可能にする。トランザクションを可能にするシステムは、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、実行可能なアルゴリズムロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズムロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するもの、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するもの、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーとを備える。分散型元帳への命令サブセットの割り当てと、命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーと、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型暗号通貨コインと、を備えている。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの先物市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の先物市場価値を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格の先物市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステムと、施設の結果、施設のパラメータ。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムと、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて学習し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムとを備えている。利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムと、設備の結果の訓練セットで学習するためのシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、人工知能／機械学習システムを学習し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムと、設備の成果、設備のパラメータの学習セットを用いて学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソー
スのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
スのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態では、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型台帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。3Dプリンタの命令セットをトークン化した分散型台帳で、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが可能となるもの。分散台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散台帳と、分散台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散台帳と、分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散台帳と、がある。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを作成する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。設備の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムであって、設備の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムと、設備の結果の訓練セットで学習するためのシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、人工知能／機械学習システムを学習し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムと、設備の成果、設備のパラメータの学習セットを用いて学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネ
ルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、実行可能なアルゴリズム・ロジックをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が実行可能なアルゴリズム・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ファームウェアプログラムをトークン化し、分散台帳の操作によりファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供する分散台帳、FPGAの命令セットをトークン化し、分散台帳の操作によりFPGAへの証明可能なアクセスを提供する分散台帳。サーバレス・コード・ロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバレス・コード・ロジックへの証明可能なアクセスを提供するもの、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が食品調理プロセスへの証明可能なアクセスを提供するもの。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作によって命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行によって分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、を備えている。命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。機械学習を用いて、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、機械学習を用いて、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。設備の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムであって、設備の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムと、設備の結果の訓練セットで学習するためのシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータの訓練セットで学習するためのシステム。データソースから収集したデータを用いて、人工知能／機械学習システムを学習し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムと、設備の成果、設備のパラメータの学習セットを用いて学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計
算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、3Dプリンタの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、を備えている。命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。機械学習を用いて、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、機械学習を用いて、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ソーシャルデータソースを分析して得た理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート。設備の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムであって、設備の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムと、設備の結果の訓練セットで学習するためのシステムと利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集したデータのトレーニングセットで学習するシステム。データソースから収集したデータを用いて、人工知能／機械学習システムを学習し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムと、設備の成果、設備のパラメータの学習セットを用いて学習するシステムと利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するためのデータソースから収集されたデータと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するためのシステムであって、設備によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステム。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構
成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、コーティングプロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳と、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳。分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などが挙げられる。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを作成する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンなどである。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンと、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、外部の別のインテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントと、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステムとを備えている。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを含む。データソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソ
ースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
ースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、半導体製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が製造プロセスへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するように、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散型台帳と、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。分散台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するような、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散台帳であって、分散台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散台帳、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散台帳。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、を備えている。命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、暗号通貨コインのスマートラッパーであって、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのスマートラッパー。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を利用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムとを備えている。暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、その規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、がある。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムなど。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンなどである。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づき、計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンと、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、外部の別のインテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントと、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステムとを備えている。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、設備生産成果を予測する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを含む。データソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する
、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態において、本明細書では、ファームウェアプログラムをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作がファームウェアプログラムへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、分散型元帳上での操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散型元帳、分散型元帳上での操作がサーバレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するように、サーバレスコードロジックをトークン化する分散型元帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、食品調理プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーにより専門家による企業秘密の検証が提供される分散型台帳と、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳。命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録される分散型台帳と、知的財産をトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備えている。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムとを備えている。機械学習を用いて、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、機械学習を用いて、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンと、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、外部の別のインテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントと、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステムとを備えている。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の成果をトレーニングするためのシステムとデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーお
よび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
よび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態では、本明細書では、分散型元帳に対する操作がFPGAへの証明可能なアクセスを提供するように、FPGAの命令セットをトークン化する分散型元帳を有するトランザクション可能なシステムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型元帳であって、分散型元帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供する分散型元帳と、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型元帳であって、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供する分散型元帳と、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。食品製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供されるもの。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などが挙げられる。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを作成する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。分散型台帳に対する操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーと、を備えている。分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するスマートラッパーと、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーとを備えている。有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインと、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムと、を備えている。機械学習を用いて、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、機械学習を用いて、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、など。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンなどがある。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンと、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、外部の別のインテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントと、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンと、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習するシステムとを備えている。およびデータソースから収集されたデータを用いて、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを学習するためのシステム。設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムと、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の成果をトレーニングするためのシステムとデータソースから収集されたデータを用いて、利用可能な出力セットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステム、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを用いて、利用可能なプロファイルセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを学習するシステムである。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設と人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した
一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態において、本明細書では、サーバーレスコードロジックをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能化システムが提供され、分散型台帳上での操作がサーバーレスコードロジックへの証明可能なアクセスを提供するようになっている。トランザクションを可能にするシステムは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品準備プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などがある。生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳。企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作により命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により分散型台帳にトランザクションが記録されるような、命令セットをトークン化する分散型台帳。知的財産をトークン化する分散型台帳と、前記分散型台帳または前記知的財産に対して行われた操作に基づいて分析結果を報告する報告システムと、命令セットを集約する分散型台帳であって、前記分散型台帳に対する操作によって、少なくとも1つの命令が既存の命令セットに追加され、修正された命令セットが提供される分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、前記スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと、前記命令サブセットへのアクセスを管理する分散型台帳管理用スマートラッパーとを備えている。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を利用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引を対象とした規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を利用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム。暗号通貨取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、機械学習を用いて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムと、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するために、機械学習を用いて二次電池システムの充電と再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムとを備えている。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨の取引を実行するエキスパートシステム。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとがある。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムと、施設の成果のトレーニングセットで学習するためのシステムとを備えている。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと、を備える。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設と、を備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントな柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態では、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、結晶製造システムの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能化システムが提供される。トランザクションを可能にするシステムは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品準備プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー製造プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するもの、などが挙げられる。専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するもの、企業秘密の閲覧を集約して、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンを作成する分散型台帳、命令セットをトークン化する分散型台帳。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシン、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシン。ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステム、外部の他の知的エージェントのアテンションリソースを勧誘するように構成された知的エージェント、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシン。注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートと、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムと、施設の成果のトレーニングセットで学習するためのシステムとを備えている。設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、設備生産結果を予測する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するためのシステムと、を備える。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習し、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設と、を備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件の少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設と人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設である。
実施形態では、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、食品準備プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能化システムが提供される。取引可能なシステムは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳、エキスパートラッパーで企業秘密をトークン化する分散型台帳、のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。分散型台帳上での操作により、企業秘密への証明可能なアクセスが提供され、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するような、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳とがある。分散型台帳上での操作により、命令セットへの証明可能なアクセスが提供され、システム上での命令セットの実行により、分散型台帳にトランザクションが記録されるような分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを備えている。命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、既存の命令セットに少なくとも1つの命令を追加して、修正された命令セットを提供する分散型台帳の管理用スマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型台帳の管理用スマートラッパー。地理的な場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型暗号通貨コイン。機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステム、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、取引を実行するためのコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステム、など。機械学習を用いて、暗号通貨取引の実行に必要なエネルギーを供給するための二次電池システムの充電および再充電のサイクルを最適化するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムと、を備える。ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステム。モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。自動エージェント行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティ行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティ行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティ行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシン、ビジネスエンティティ行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシン。人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械。人間の行動データソースから収集した情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械と、ソーシャルデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを備えている。別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェント、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシン、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリート、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム。設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステム。施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステム、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムであって施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供することができる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムと、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設と、を備える。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントな柔軟なエネルギーおよび計算設備。人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設、または人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有するトランザクション可能なシステムであり、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっており、専門家のラッパーを備えたトレードシークレットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するようになっているトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、また、どの当事者がどれだけ多くの企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような分散型台帳とを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書では、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、命令セットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、命令セットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、機械学習を使用して課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行に必要なエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行する取引可能化システムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能システムである。実施形態において、本明
細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書は、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングする、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能
なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにしたトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、設備のデジタルツインから受け取ったパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムを提供する。
細書で提供されるのは、ポリマー製造プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書は、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングする、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能
なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにしたトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが一組の設備資源に関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ポリマー生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、設備のデジタルツインから受け取ったパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムを提供する。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするシステムであり、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっており、また、専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するようになっている、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、また、どの当事者がどれだけ多くの企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに企業秘密の閲覧を集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳と、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような分散型台帳とを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような分散型台帳と、命令セットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供するような分散型台帳とを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、命令セットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける、暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場でのフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムとを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムとを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクションイネーブルシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクシ
ョンを実行するエキスパートシステムとを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書は、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書は、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっており、注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有するトランザクション可能なシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳を有し、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するシステムが提供される。実施形態では、本明細書では、
化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、トランザクションを可能にするシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から設備を構成するシステムを提供する。
ョンを実行するエキスパートシステムとを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書は、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書は、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようになっており、注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、化学合成プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有するトランザクション可能なシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳を有し、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するシステムが提供される。実施形態では、本明細書では、
化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、トランザクションを可能にするシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、化学合成プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から設備を構成するシステムを提供する。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようなシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上の操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するような、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型元帳を有するトランザクション可能なシステムであり、分散型元帳上の操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するような、エキスパートラッパーを有するトレードシークレットをトークン化する分散型元帳を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、どの当事者がどのようにして企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に企業秘密の閲覧を集約する分散型元帳を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書では、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、命令セットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供するようにした、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、命令セットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのためのスマートラッパーを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行に必要なエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場でのフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するトランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにする分散型台帳と、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムとを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動
的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、一連の利用可能なプロファイルのうち好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上
での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受け取った一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。
的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散元帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスのための命令セットをトークン化する分散元帳を有し、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、一連の利用可能なプロファイルのうち好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上
での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、知的で柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供するように、生物学的生産プロセスの命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受け取った一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書では、専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型元帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型元帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するようなシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上の操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーを使用して営業秘密をトークン化する分散元帳を有し、どの当事者がどれだけ営業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに営業秘密の閲覧を集約する分散元帳を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーを使用して企業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するような、専門家のラッパーを備えた営業秘密をトークン化する分散型台帳と、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーを備えた営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供する、命令のセットを集約する分散型台帳を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型元帳上の操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーを用いてトレードシークレットをトークン化する分散型元帳を有するトランザクション可能なシステムであって、命令のセットを集約する分散型元帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーが、分散型元帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーを用いてトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、地理的な場所におけるコインおよびトランザクションの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含むトランザクションの実行を地理的な場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化する専門家システムを有することである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための司法権を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクションイネーブルシステムであり、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクションイネーブルシステムであり、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有することである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行する専門家システムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する専門家システムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパ
ートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する専門家システムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートのラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、分散台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散台帳上の操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散台帳を有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上の操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートのラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散元帳を有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートのラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が貿易秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による貿易秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで貿易秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラ
ッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が貿易秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による貿易秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで貿易秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供可能な出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成のうちで施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が貿易秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による貿易秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで貿易秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、ファシリティの出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中でファシリティを構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算ファシリティを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、ファシリティのためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうちファシリティを構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算ファシリティを有するシステムが提供される。
ートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する専門家システムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートのラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、分散台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散台帳上の操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散台帳を有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散元帳上の操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートのラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散元帳を有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートのラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が貿易秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による貿易秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで貿易秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラ
ッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が貿易秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による貿易秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで貿易秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が営業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による営業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで営業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供可能な出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が企業秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による企業秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで企業秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成のうちで施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家によるトレードシークレットの検証を提供するように、専門家のラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が貿易秘密への証明可能なアクセスを提供し、ラッパーが専門家による貿易秘密の検証を提供するように、専門家のラッパーで貿易秘密をトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、ファシリティの出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中でファシリティを構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算ファシリティを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作がトレードシークレットへの証明可能なアクセスを提供し、ラッパーがエキスパートによるトレードシークレットの検証を提供するように、エキスパートラッパーでトレードシークレットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、ファシリティのためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうちファシリティを構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算ファシリティを有するシステムが提供される。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約し、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、営業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で営業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、一組の命令を集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、命令のセットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、地理的な場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的な場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどれだけ企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行に必要なエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、トレードシークレットの閲覧を、どの当事者がどのように閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワードマーケットの価格を予測し、フォワードマーケットの予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有することである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、営業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で営業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、営業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で営業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有する取引可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態に
おいて、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有する取引可能システムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、一連の施設リソースに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムが提供される。
おいて、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明する連鎖に集約する分散型台帳を有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の見解を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有する取引可能システムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、企業秘密の閲覧を、どの当事者が何人で企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、一連の施設リソースに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、企業秘密の閲覧を、どの当事者がどのように企業秘密を閲覧したかを証明するチェーンに集約する分散型台帳を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムが提供される。
実施形態では、本明細書では、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳へのトランザクションの記録をもたらすようなシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が事前に存在する命令セットに少なくとも1つの命令を追加して修正された命令セットを提供する、命令セットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型元帳を有し、分散型元帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型元帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、命令セットを集約する分散型元帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーが、分散型元帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する、分散型元帳を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようなトランザクション可能なシステムであって、地理的な場所におけるコインおよびトランザクションの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含むトランザクションの実行を地理的な場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであり、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパート・システムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トラ
ンザクションを可能にするシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようなトランザクション可能なシステムであって、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようなトランザクション可能なシステムであって、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するためのシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するため
に人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供可能な出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用率パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうち施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。
ンザクションを可能にするシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようなトランザクション可能なシステムであって、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようなトランザクション可能なシステムであって、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであり、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳に取引を記録する結果となるような取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるようにし、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するためのシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するため
に人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または将来の顧客が施設によって提供可能な出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットをトークン化する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるような、トランザクションを可能にするシステムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用率パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書では、分散型台帳上での操作が命令セットへの証明可能なアクセスを提供し、システム上での命令セットの実行が分散型台帳にトランザクションを記録する結果となるように、命令セットをトークン化する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうち施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。
実施形態では、本明細書では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能化システムであって、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、命令のセットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、地理的場所におけるコインおよびトランザクションの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含むトランザクションの実行を地理的場所に指示する暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能化システムであって、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能化システムであって、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能化システムであって、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能化システムであって、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行に必要なエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行することができるシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するシステムである。実施形態において、本明細書では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化す
る分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに対して学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに対して学習するシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに対して学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジ
ェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。
る分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産上で実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに対して学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに対して学習するシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに対して学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジ
ェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書では、知的財産のアイテムをトークン化する分散型台帳と、分散型台帳または知的財産に対して実行された操作に基づいて分析結果を報告する報告システムとを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型元帳を有するトランザクション可能なシステムであり、分散型元帳に対する操作は、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供するものであり、命令のセットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理するものであることを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供し、地理的な場所におけるコインおよびトランザクションの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含むトランザクションの実行を地理的な場所に向ける、暗号通貨コインのためのスマートラッパーを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインとを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供するものであり、機械学習を使用して、課税状況に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約して、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供するものであり、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムとを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムとを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムとを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するトランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作は、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムとを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳に対する操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において
、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳に対する操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散元帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散元帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して修正された命令セットを提供し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、修正された命令のセットを提供するために、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加し、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムとを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムを有し、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供され得る出力について連絡されるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングする、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、1組の入力リソースに関連する1組の検出された条件に基づいて、1組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成す
る、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。
、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して、修正された命令セットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳に対する操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して修正された命令のセットを提供し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散元帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散元帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令セットに追加して修正された命令セットを提供し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、修正された命令のセットを提供するために、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加し、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムとを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムとを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習するシステムを有し、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供され得る出力について連絡されるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングする、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、1組の入力リソースに関連する1組の検出された条件に基づいて、1組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳であって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供する分散型台帳と、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設とを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型台帳を有し、分散型台帳上での操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成す
る、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を有するトランザクション可能なシステムであって、分散型台帳上の操作が、少なくとも1つの命令を既存の命令のセットに追加して、修正された命令のセットを提供し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型元帳の管理のためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであり、スマートラッパーは、分散型元帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令のセットを集約する分散型元帳の管理のためのスマートラッパーであって、スマートラッパーが、分散型元帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、機械学習を使用して課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであり、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当てと命令サブセットへのアクセスを管理し、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳の管理のためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであり、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであり、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであり、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行する専門家システムを有するシステムである。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有する取引可能システムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能システムを提供する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約
する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに基づいて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する
、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設を有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうちの施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムを提供する。
する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令のセットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムが提供され、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに基づいて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有し、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する
、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーは、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設を有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書は、命令セットを集約する分散型台帳を管理するためのスマートラッパーを有するトランザクション可能なシステムであって、スマートラッパーが、分散型台帳への命令サブセットの割り当ておよび命令サブセットへのアクセスを管理し、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうちの施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムを提供する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引のうちの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける、暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときに取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよびトランザクションの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含むトランザクションの実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであり、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインと取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に指示する暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、充電式電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書では、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コインのスマートラッパーを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネル
ギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、社会的データソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引のうちの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに基づいて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供可能な出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件の少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設用のデジタルツインから受け取ったパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
ギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、社会的データソースを分析して得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に指示する暗号通貨コインのスマートラッパーを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、コインと地理的場所での取引のうちの少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに基づいて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供可能な出力について連絡を受けるべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件の少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも1つの税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、地理的場所におけるコインおよび取引の少なくとも一方の税務処理に基づいて、コインを含む取引の実行を地理的場所に向ける暗号通貨コイン用のスマートラッパーを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設用のデジタルツインから受け取ったパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有するトランザクション可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能化システムであり、機械学習を使用して、税務ステータスに基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識して取引をコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクションイネーブルシステムであり、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告のための市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、自動化されたエージェントの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識するとトランザクションをコミットし、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で
提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、社会的データソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション実現システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが一組の施設リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、社会的データソースを分析して得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識した際にトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション実現システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型の暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが一組の施設リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、有利な税務処理を提供するロケーションベースのパラメータを認識したときにトランザクションをコミットする自己実行型暗号通貨コインを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、課税状況に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、機械学習を使用して利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、課税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づく暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するとともに、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有する
トランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設生産の結果を予測するためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から有利な施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、これにより、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づく暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
トランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設生産の結果を予測するためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して税務ステータスに基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から有利な施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、これにより、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して課税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づく暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して納税状況に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、機械学習を使用して、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析して得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書は、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するシステムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムと、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行することを特徴とする。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引を対象とする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、社会的データソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能化システムが提供される。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し
、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、取引可能化システムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムが提供される。
、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、取引可能化システムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄区域を自動的に選択するエキスパートシステムを有する取引可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書では、暗号通貨取引をカバーする規制情報を集約し、規制情報に基づいて操作のための管轄を自動的に選択するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムが提供される。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づく暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づく暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づく暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づく暗号通貨トランザクション
の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のためのリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセット上で学習するためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能な出力のセットの中で有利な設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のためのリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のためのリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセット上で学習するためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能な出力のセットの中で有利な設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のリアルタイムのエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なエネルギー源のためのリアルタイムエネルギー価格情報に基づいて暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給する利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給する利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、充電式バッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化する
ために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給する利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給する利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよびコンピューティングリソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータの訓練セットで学習するシステムを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、ファシリティのためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中でファシリティを構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算ファシリティを有する。
ために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するエキスパートシステムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給する利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引を実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給する利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨取引の実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するためにコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよびコンピューティングリソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータの訓練セットで学習するシステムを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、現在の顧客または将来の顧客が、施設によって提供できる出力について連絡を受けるべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するために機械学習を使用するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、トランザクションを実行するコンピューティングリソースに電力を供給するための利用可能なエネルギー源の理解に基づいて、暗号通貨トランザクションの実行を最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、ファシリティのためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中でファシリティを構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算ファシリティを有する。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための充電式バッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、二次電池システムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械
学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供可能な出力について連絡されるべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、トランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、注意のためのフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設生産の結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためにエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で有利な施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するための再充電可能なバッテリシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供可能な出力について連絡されるべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、トランザクション可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨取引の実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、機械学習を使用して、暗号通貨トランザクションの実行のためのエネルギーを提供するために、再充電可能なバッテリーシステムの充電および再充電サイクルを最適化するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソ
ーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットについて学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
ーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットに学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットについて学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード
市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場における注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するようにエネルギーおよび計算リソースの提供および割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場における注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するようにエネルギーおよび計算リソースの提供および割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場におけるアテンションリソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供される
のは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーリソースおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
のは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーリソースおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、フォワード市場におけるアテンションリソースを自動的に購入するマシンを有することである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソ
ースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
ースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて暗号通貨トランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、エネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、コンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析して得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するとともに、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、設備生産
成果の可能性を予測するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットについて学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
成果の可能性を予測するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットについて学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析して得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場のフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、フォワード市場におけるアテンションリソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場の価格を予測し、フォワード市場の予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのためのフォワード市場での購買を自動的に集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニン
グセットに学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
グセットに学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてエネルギー市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するとともに、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてコンピュート能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてコンピュート能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてコンピュート能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有するとともに、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのフォワード市場でアテンションリソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、Internet of Thingsデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設
の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよびコンピューティングリソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよびコンピューティングリソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよびコンピューティングリソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよびコンピューティングリソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態において、本明細書では、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能化システムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有することである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注意のフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクシ
ョンを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一連の設備リソースに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。
ョンを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、一連の設備リソースに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムを提供する。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書では、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてコンピューティング能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムと、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムとを有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよびコンピューティングリソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析す
ることによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
ることによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよびコンピューティング施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクションイネーブルシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてコンピューティングリソースの市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであり、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有することを特徴とする。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適
化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、モノのインターネットのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告のための市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、アテンションのためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、設備生産成果の可能性を予測するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告用市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習するシステムを有し、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習するシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習するシステムを有し、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可
能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の入力資源に関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークのデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルネットワークデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて広告の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有するとともに、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な
構成のセットの中で施設を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。
構成のセットの中で施設を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクト
ルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成するシステムが提供される。
ルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成するシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するようにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェン
ト行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。
ト行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて、計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、注意の前方市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、注目のための前方市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、一連の利用可能なプロファイルの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムが提供され、これにより、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件の少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能なシステムが提供され、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたエージェント行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する。実施形態において、本明細書では、自動化されたエージェントの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネル
ギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信されたパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するシステムが提供される。
ギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信されたパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集した情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／
機械学習システムが、設備のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。
機械学習システムが、設備のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて、ネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて、エネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムであって、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、一連の利用可能な出力の中から好ましい設備リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成するシステムを提供する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信されたパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成するシステムが提供される。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格の前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットの前方市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクションを可能にするシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、注意の前方市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、注目のための前方市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティ行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであり、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムが提供され、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成することを特徴とする。実施形態において、本明細書は、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、取引可能システムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、ビジネスエンティティの行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、利用可能な構成の中から設備を構成するシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクションイネーブルシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格設定を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有するトランザクション可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギー価格のフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムを提供する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注目のフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場の価格設定を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設の生産結果を予測するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能システムであって、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセット上で学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてネットワークスペクトルのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムを提供する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のフォワード市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、注意のためのフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムであって、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有する取引可能システムであって、データソースから収集された施設成果、施設パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいてエネルギークレジットのフォワード市場価格を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集した情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有する取引可能化システムを提供する。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能化システムであって、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場における前方市場価格を予測し、前方市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力のフォワード市場価格を自動的に予測するマシンを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、注意の前方市場で注意リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有し、注意のための前方市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有する取引可能化システムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセット上で学習して、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、インテリジェントで柔軟性のあるエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが一組の設備リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、それによって人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、人間の行動データソースから収集された情報に基づいて計算能力の前方市場価値を自動的に予測する機械を有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信した一連のパラメータに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有し、注目のフォワード市場で自動的に購入を集約するマシンのフリートを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能なシステムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、設備生産成果の可能性を予測するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、設備生産の結果を予測するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション実現システムであって、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行するエキスパートシステムを有するトランザクション可能なシステムであって、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいてスペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットを学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムを学習するシステムを有するものである。実施形態において、本明細書では、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有する取引可能システムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書では、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能システムが提供される。実施形態において、本明細書では、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測し、フォワード市場予測に基づいて取引を実行するエキスパートシステムを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書では、ソーシャルデータソースを分析することによって得られた理解に基づいて、スペクトルまたはネットワーク帯域幅の市場におけるフォワード市場価格を予測するエキスパートシステムを有し、フォワード市場予測に基づいてトランザクションを実行し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部知的エージェントの注目資源を勧誘するように構成された知的エージェントを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する、トランザクション可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、注目のためのフォワード市場で自動的に購買を集約するマシンのフリートを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注目リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された施設の成果、施設のパラメータ、およびデータの訓練セットについて学習するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータのトレーニングセットについて学習するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという指示を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されるインテリジェントエージェントを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されたインテリジェントエージェントを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、別の外部インテリジェントエージェントの注意リソースを勧誘するように構成されるインテリジェントエージェントを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、注目のためのフォワード市場での購入を自動的に集約するマシンのフリートを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして施設の生産結果を予測するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のためのフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有するトランザクション可能なシステムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するように、人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入する機械を有し、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するためのシステムを有するトランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入する機械を有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するトランザクション可能なシステムであり、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するトランザクション可能なシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場で注目リソースを自動的に購入するマシンを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、トランザクション可能なシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、注目のための先渡市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有する取引可能化システムである。実施形態では、本明細書で提供されるのは、注意のためにフォワード市場での購買を自動的に集約する機械のフリートを有する取引可能化システムであって、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設の生産成果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注目のフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、設備の成果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、設備の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、取引可能化システムである。実施形態において、本明細書では、注意のためにフォワード市場での購買を自動的に集約する機械のフリートを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、トランザクション可能なシステムが提供される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購買を自動的に集約する機械のフリートを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購買を自動的に集約する機械のフリートを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有する、トランザクション可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために、人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購買を自動的に集約する機械のフリートを有し、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするシステムを有する、取引可能なシステムである。実施形態において、本明細書では、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する取引可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、取引可能化システムが提供される。実施形態において、本明細書では、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、取引可能化システムを提供する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する取引可能化システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、取引可能なシステムである。実施形態では、本明細書では、注意のためのフォワード市場での購入を自動的に集約する機械のフリートを有し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、取引可能なシステムが提供される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有し、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有する、インテリジェントエネルギーおよび計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、施設成果の訓練セット上で学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータに基づいて人工知能／機械学習システムを学習して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化し、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力の選択を生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設結果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設結果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するための人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する人工知能／機械学習システムを訓練して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという表示を生成するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設の資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、インテリジェントな。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件の少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成することによって、柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、それによって、人工知能／機械学習システムは、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果の可能性を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産成果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セット上で学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するために、人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備成果、設備パラメータ、およびデータの訓練セット上で学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、一組の利用可能な出力の中で有利な設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設結果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有し、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された施設結果、施設パラメータ、およびデータの訓練セットで学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、一組の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、設備生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備結果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有する人工知能／機械学習システムを訓練して、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットに基づいて学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設の資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、インテリジェントな。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成することによって、柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の生産結果を予測するために人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設の生産結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するシステムを有するものである。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、利用可能な出力のセットの中から好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で有利な設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果のトレーニングセットで学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するように、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果のトレーニングセットで学習するシステムを有する。施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、柔軟なエネルギーおよび計算設備。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書では、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムが提供される。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成し、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、情報技術システム。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングし、それによって人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース利用プロファイルを生成するために、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントな柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて、人工知能／機械学習システムを訓練して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース利用プロファイルを生成し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有し、人工知能／機械学習システムが、設備のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することにより、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能な出力のセットの中で有利な設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するように、人工知能／機械学習システムを訓練するために、データソースから収集された設備パラメータ、およびデータを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースの提供および割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。利用可能なプロファイルのセットの中から好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットについて学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能な出力のセットの中で好ましい設備リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果のトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果のトレーニングセットで学習するためのシステムを有する。施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、施設によって提供できる出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントな。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、柔軟なエネルギーおよび計算設備。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から有利な設備リソース出力選択を生成し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する、情報技術システムである。実施形態において、本明細書では、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムが提供される。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から好ましい設備リソース出力の選択を生成し、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能な出力のセットの中で有利な施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能な出力のセットの中で好ましい施設リソース出力選択を生成するためにエネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントな。人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成することによって、柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する知的エネルギー・計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、エネルギーおよび計算リソースのプロビジョニングおよび割り当てを最適化して、利用可能な出力のセットの中から有利な設備リソース出力選択を生成し、人工知能／機械学習システムが、設備用のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有することができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の利用可能なプロファイルの中で好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果の訓練セットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するシステムを有するものである。利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するように、人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備の結果、設備のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットを学習するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備入力リソースプロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化するために、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するために、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求および提供を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、施設成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、人工知能／機械学習システムを訓練し、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという表示を生成するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムを有する。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを使用して、人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書では、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムが提供される。およびデータソースから収集されたデータを用いて、人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成し、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する、情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成し、人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットについて学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムが、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成するように訓練し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する知的エネルギー・計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて、人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの要求およびプロビジョニングを最適化し、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設入力リソースプロファイルを生成し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成することにより、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化する人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の結果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい設備リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、設備成果、設備パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算設備リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、設備成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、柔軟なエネルギーおよび計算設備。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、人工知能／機械学習システムをトレーニングし、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングし、それによって人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するために利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、それによって人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムが、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成するようにトレーニングするものであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用率パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能なエネルギーおよび計算リソースの構成を最適化して、利用可能なプロファイルのセットの中で好ましい施設リソース構成プロファイルを生成し、それによって人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有することを特徴とする。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成する人工知能システムの選択および構成を最適化するために、人工知能／機械学習システムをトレーニングするためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムを訓練するために、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータの訓練セットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、施設成果の訓練セットで学習するためのシステムを有する。施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータを学習して、施設が提供できる出力について現在の顧客または将来の顧客に連絡すべきであるという表示を生成するために、人工知能／機械学習システムを訓練するシステムを有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設の出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するように人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成することによって、柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて、人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書では、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有する、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムが提供される。およびデータソースから収集されたデータを用いて人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい設備出力プロファイルを生成するための人工知能システムの選択および構成を最適化し、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設成果、施設パラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化し、それによって人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて利用可能な構成のセットの中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムが、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するために人工知能システムの選択および構成を最適化するようにトレーニングするものであり、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成することによって、柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有する知的エネルギー・計算施設資源管理システムにデータを提供するための情報技術システムである。およびデータソースから収集されたデータを用いて、人工知能／機械学習システムを訓練して、利用可能な人工知能システムおよび構成のセットの中で好ましい施設出力プロファイルを生成するための人工知能システムの選択および構成を最適化し、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するためのシステムを有するインテリジェントエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供して、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという表示を生成するための情報技術システムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであって、施設によって提供することができる出力について現在のまたは見込みのある顧客に連絡すべきであるという指示を生成するために人工知能／機械学習システムをトレーニングするための情報技術システムであり、インテリジェントなエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件の少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供され得る出力について連絡されるべきであるという指示を生成し、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供され得る出力について連絡されるべきであるという指示を生成し、それによって人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、現在の顧客または見込み顧客が施設によって提供され得る出力について連絡されるべきであるという指示を生成し、それによって人工知能／機械学習システムが出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて利用可能な構成の中で施設を構成するインテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設のリソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み顧客に連絡すべきであるという表示を生成し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、施設の成果、施設のパラメータ、およびデータソースから収集されたデータのトレーニングセットで学習するシステムを有するインテリジェントなエネルギーおよび計算施設リソース管理システムにデータを提供するための情報技術システムであり、人工知能／機械学習システムをトレーニングして、施設によって提供可能な出力について現在の顧客または見込み客に連絡すべきであるという指示を生成し、それによって人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有する。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、施設リソース、出力パラメータ、および施設の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一組の利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、設備の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、人工知能／機械学習システムが、入力リソース、設備リソース、出力パラメータ、および設備の出力に関連する外部条件のうちの少なくとも1つに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成し、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するシステムである。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、施設リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、一組の出力パラメータに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、入力リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力の利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、一組の入力リソースに関連する一組の検出された条件に基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成し、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信した一組のパラメータに基づいて、一組の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成することによって、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成の中で設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、人工知能／機械学習システムが、設備リソースのセットに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のうちの設備を構成し、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、利用可能な構成のうちの設備を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中から設備を構成する。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成し、人工知能／機械学習システムが、施設の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、人工知能／機械学習システムが、出力パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成し、人工知能／機械学習システムが、施設のデジタルツインから受信したパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で施設を構成する、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであり、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力に対する利用パラメータに関連する検出された条件のセットに基づいて、利用可能な構成のセットの中で設備を構成するものである。実施形態において、本明細書で提供されるのは、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備の出力のための利用パラメータに関連する一連の検出された条件に基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成し、また、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算設備を有するシステムであって、それによって、人工知能／機械学習システムが、設備のためのデジタルツインから受信されたパラメータのセットに基づいて、一連の利用可能な構成の中で設備を構成する、システムである。
実施形態において、本明細書では、インテリジェントで柔軟なエネルギーおよび計算施設を有するシステムが提供され、人工知能／機械学習システムが、施設のためのデジタルツインから受け取った一連のパラメータに基づいて、一連の利用可能な構成の中から施設を構成する。
マネジメントアプリケーションプラットフォーム
図33を参照すると、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスイネーブルメントシステム3300が図示されており、一連のシステム、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、レイヤ、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、およびその他の要素が連携して動作し、発生する可能性のある一連の金融およびトランザクションエンティティ3330のインテリジェントな管理を可能にする。1つまたは複数のプラットフォーム運営のマーケットプレイス3327または外部マーケットプレイス3390内で発生、運営、取引などを行う、または所有、運営、サポート、もしくは実現する、またはその他の方法でプラットフォーム3300の一部、統合、リンク、または運営される可能性のある一連の金融および取引エンティティ3330のインテリジェントな管理を可能にするように連携する。プラットフォーム市場3327および外部市場3390は、物理的な商品、サービス、仮想商品、デジタルコンテンツ、広告、クレジット（再生可能エネルギークレジット、汚染軽減クレジットなど）、通貨、コモディティ、暗号通貨、ロイヤリティポイント、物理的リソースのための多種多様な市場および取引所を含むことができる。人的資源、注意資源、情報技術資源、貯蔵資源、エネルギー資源、オプション、先物、デリバティブ、証券、アクセス権、チケット、ライセンス（座席ライセンス、規制された活動を行うための民間または政府発行のライセンスまたは許可、メダリオン、バッジなどを含む）、およびその他多くのもの。金融および取引エンティティ3330は、本開示全体または参照により本明細書に組み込まれた文書で言及されている多種多様な資産、システム、装置、機械、施設、個人、または他のエンティティのいずれかを含むことができ、例えば、以下のものが挙げられるが、これらに限定されない：金融機械3352およびそのコンポーネント（例えば。金融機械3352およびそのコンポーネント（例えば、現金自動預け払い機、POS機、自動販売機、キオスク、スマートカード対応機械、その他多数）；金融および取引プロセス3350（例えば、貸出プロセス、ソフトウェアプロセス（アプリケーション、プログラム、サービス、その他を含む）、生産プロセス、銀行プロセス（例えば、貸出プロセス、引受プロセス、銀行業務プロセス）など）。ウェアラブル・ポータブルデバイス3348（携帯電話、タブレット、金融アプリケーション専用のポータブルデバイス、データコレクタ（モバイルデータコレクタを含む）、センサーベースのデバイス、時計、眼鏡、ヒアラブル、頭部装着デバイス、衣服一体型デバイス、アームバンド、ブレスレット、首装着デバイス、AR/VRデバイス、ヘッドフォンなど）。作業者3344（銀行業務従事者、金融サービス従事者、マネージャー、エンジニア、フロアマネージャー、金庫業務従事者、検査員、配達員、通貨処理従事者、プロセス監督者、セキュリティ担当者、安全担当者など）；ロボットシステム3342（例．g.,ロボットシステム3342（例えば、物理的なロボット、協調的なロボット（例えば、「コボット」。"コボット」など）、ソフトウェアボットなど）、運営施設3340（通貨生産施設、保管施設、金庫、銀行支店、オフィスビル、銀行施設、金融サービス施設、暗号通貨採掘施設、データセンター、取引フロア、高頻度取引業務など）であり、これらに限定されないが、多くの他の施設の中でも、保管施設および金融サービス施設3338（金融サービスの在庫、部品、包装材、商品、製品、機械、設備などのための施設など）を含むことができる。保険施設3334（支店、事務所、保管施設、データセンター、引受業務など）、銀行施設3332（商業銀行業務、投資、消費者銀行業務、貸付業務、その他多くの銀行業務など）。
実施形態では、プラットフォーム3300は、一連のデータ処理層3308を含むことができ、その各々は、多種多様な金融および取引アプリケーションおよびエンドユースのための、自動化、機械学習、人工知能のアプリケーション、インテリジェントトランザクション、状態管理、イベント管理、プロセス管理、およびその他多くのものを促進するためなどの、インテリジェンスの開発および展開を促進する一連の機能を提供するように構成される。実施形態では、データハンドリング層3308は、金融・取引監視システム層3306、金融・取引エンティティ指向データストレージシステム層3310（本明細書では、便宜上、単にデータストレージ層3310と呼ぶ場合もある）、適応型インテリジェントシステム層3304、および金融・取引管理アプリケーションプラットフォーム層3302を含む。データ処理層3308のそれぞれは、本明細書および参照により本明細書に組み込まれる文書にさらに記載されているように、様々なサービス、プログラム、アプリケーション、ワークフロー、システム、コンポーネントおよびモジュールを含むことができる。実施形態では、データ処理層3308のそれぞれ（および任意にプラットフォーム3300全体）は、その要素の1つまたは複数が、他の層3308または他のシステムによってサービスとしてアクセスできるように構成される（例えば、マイクロサービスアーキテクチャにおける一連のクラウドインフラストラクチャコンポーネント上に展開されたPlatform-as-a-Serviceとして構成される）。例えば、データ処理層3308は、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、ブローカー、サービス、コネクタ、有線または無線の通信リンク、ポート、ヒューマンアクセス可能なインターフェース、ソフトウェアインターフェースなどの一連のインターフェース3316を有していてもよく、これらのインターフェースによって、データ処理層3308とプラットフォーム3300の他の層、システム、またはサブシステムとの間で、また、金融機関3330などの他のシステムや、外部システム、例えば、クラウドベースまたはオンプレミスのエンタープライズシステム（例えば。会計システム、リソース管理システム、CRMシステム、サプライチェーン管理システムなど）など、他のシステムとの連携も可能である。データ処理層3308のそれぞれは、データの抽出、変換、および読み込みのための設備、データのクレンジングおよび重複排除のための設備、データの正規化のための設備、データの同期のための設備、データのセキュリティのための設備、計算のための設備（例えば、データストリームに対して事前に定義された計算操作を実行し、出力ストリームを提供するための設備）、圧縮および非圧縮のための設備、分析のための設備（例えば、データの可視化の自動生成を提供するための設備）などを含む、データ処理のためのサービス（例えば、マイクロサービス）のセットを含むことができる。
実施形態では、各データ処理層3308は、他のデータ処理層3308のそれぞれとのデータ交換を自動化するためのアプリケーションプログラミングインタフェース3316のセットを有する。これらは、層および／またはアプリケーション3312の間で交換されるデータパケット、信号、およびその他の情報を抽出、変換、ロード、正規化、圧縮、解凍、エンコード、デコード、およびその他の方法で処理するためのデータ統合機能、例えば、ある層が別の層からの出力を消費するために、必要に応じて1つのフォーマットまたはプロトコルから別のフォーマットまたはプロトコルにデータを変換することなどを含むことができる。実施形態では、データ処理層3308は、金融監視システム層3306によるプラットフォーム3300内の複数のアプリケーションおよび用途にわたる共有データの収集および配布を容易にするトポロジーで構成される。金融監視システム層3306は、金融および取引エンティティ3330からまたはそれについて収集されたデータ、ならびに様々なデータ層3308またはそのサービスもしくはコンポーネントからまたはそれについて収集されたデータを収集および整理するために、いくつかの場合に便宜上データ収集システム3318と呼ばれる様々なデータ収集および管理システム3318を含み、それらと統合し、および／または協力してもよい。例えば、タスクを引き受ける作業者または活動に従事する消費者が着用するウェアラブルデバイスからの生理学的データのストリームは、監視システム層3306を介して、作業者の生理学的、心理学的、パフォーマンスレベル、注意、または他の状態を監視することを容易にするものや、運用効率および／または有効性を容易にするものなど、管理アプリケーションプラットフォーム層3302内の複数の異なるアプリケーションに配信することができる。実施形態では、監視システム層3306は、1つまたは複数のエンティティ3330に関して収集されるデータの時間同期、正規化などの整合を容易にする。例えば、一連のカメラ対応IoTデバイスからのように、取引環境または金融環境における作業者3344または他のエンティティの、またはそれに関して収集された1つまたは複数のビデオストリームまたは他のセンサデータは、共通のクロックに整列されてもよく、それにより、ビデオまたは他のデータのセットの相対的なタイミングは、ビデオ内の画像に、ビデオの異なるフレーム内の画像間の変化に基づいて動作する機械学習システムなど、ビデオを処理する可能性のあるシステムによって理解され得る。このような例では、監視システム層3306は、一連の動画、カメラ画像、センサデータなどを、ウェアラブルデバイスからのデータのストリーム、金融または取引システム（POSシステム、ATM、キオスク、ハンドヘルド取引システム、カードリーダなど）によって生成されるデータのストリーム、モバイルデータコレクタによって収集されたデータのストリームなどの他のデータと、さらに整合させてもよい。監視システム層3306を、多くのアプリケーション間でアクセスされる共通プラットフォーム、またはマイクロサービスのセットとして構成することで、増加するIoTデバイスや、その制御下にある他のシステムやデバイスを監視するアプリケーションのセットを増やすために、事業体が必要とする相互接続の数を劇的に減らすことができる。
実施形態では、データハンドリング層3308は、本明細書で便宜上単にデータストレージ層3310またはストレージ層3310と呼ばれる、金融エンティティおよびトランザクション指向のデータストレージシステム層3310によって、プラットフォーム3300の複数のアプリケーションおよび用途にわたって共有または共通のデータストレージを容易にするトポロジーで構成される。例えば、金融エンティティ3330について収集された様々なデータ、および他のデータ処理層3308によって生成されたデータは、様々なデータ処理層3308のサービス、アプリケーション、プログラムなどのいずれもが共通のデータソース（これは、異種の物理的および／または仮想的なストレージロケーションに分散された単一の論理的データソースを構成してもよい）にアクセスできるように、データストレージ層3310に格納されてもよい。これは、金融および取引IoTのアプリケーションが増殖するにつれて、エンティティ3330によってまたはエンティティ3330について生成される膨大な量のデータを処理するために必要なデータストレージの量の劇的な減少を促進する可能性がある。例えば、管理アプリケーションプラットフォーム層3302のサプライチェーンまたは在庫管理アプリケーション、例えば、金融または取引の機械または機器のアイテムの交換部品を注文するためのもの、または通貨または他の在庫を再注文するためのものは、機械が交換部品を必要とする可能性が高いかどうかを予測するために使用される予測メンテナンスアプリケーションと同じ、機械のセットについてどの部品が交換されたかについての同じデータセットにアクセスしてもよい。同様に、予測は、通貨または他のアイテムの再供給に関して使用されてもよい。実施形態では、データストレージシステム層3310は、エキスパートシステム、人工知能システム、ロボティックプロセスオートメーションシステム、機械学習システム、ディープラーニングシステム、スーパーバイズドラーニングシステム、または本開示および参照により本明細書に組み込まれる文書全体で開示される他のインテリジェントシステムなどの、インテリジェンスシステムのための特徴または入力の抽出に使用できるデータの収集のための極めて豊富な環境を提供してもよい。その結果、管理アプリケーションプラットフォーム層3302の各アプリケーションおよび適応型インテリジェントシステム層3304の各適応型インテリジェントシステムは、他の各アプリケーションによって、または他の各アプリケーションのために収集または生成されたデータから利益を得ることができる。広範囲のデータタイプは、限定されないが、以下を含む、様々なストレージメディアおよびデータストレージタイプおよびフォーマットを使用して、ストレージ層3310に格納されてもよい。 資産および施設データ3320（資産のアイデンティティデータ、運用データ、トランザクションデータ、イベントデータ、状態データ、ワークフローデータ、メンテナンスデータ、価格データ、所有権データ、譲渡可能性データ、および資産（物理的資産、デジタル資産、仮想資産、金融資産、証券資産、またはその他の資産であってもよい）に関連する他の多くのタイプのデータなど）；作業者データ3322（アイデンティティデータ、役割データ、タスクデータ、ワークフローデータ、健康データ、注意データ、気分データ、ストレスデータ、生理学的データ、パフォーマンスデータ、品質データ、および他の多くのタイプを含む）。イベントデータ3324（プロセスイベント、トランザクションイベント、交換イベント、価格設定イベント、プロモーションイベント、割引イベント、リベートイベント、報酬イベント、ポイント利用イベント、金融イベント、出力イベント、入力イベント、状態変化イベント、操作イベント、修理イベント、メンテナンスイベント、サービスイベント、損傷イベント、傷害イベント、交換イベント、給油イベント、充電イベント、供給イベント、その他多くの種類を含む）。クレームデータ3354（事業中断保険、製造物責任保険、商品・施設・設備に対する保険、洪水保険、契約関連リスクに対する保険などの保険金請求に関するものや、製造物責任、一般責任、作業者災害補償に関連するクレームデータなど）。また、製造物責任、一般責任、労災、傷害、その他の責任に関するクレームや、供給契約の履行クレーム、製品納入要件、契約クレーム、損害賠償クレーム、ポイントやリワードの交換クレーム、アクセス権のクレーム、保証クレーム、補償クレーム、エネルギー生産要件、納入要件、タイミング要件、マイルストーン、重要業績評価指標などの契約に関するクレームデータなどがある。)会計データ3358（借方、貸方、コスト、価格、利益、マージン、収益率、評価、償却などに関するデータ）、引受データ3360（保険やその他の取引の見込み客や実際の当事者の身元に関するデータ、保険数理データ、活動に関連する発生確率やリスクの程度に関するデータ、観察された活動に関するデータ、リスクの引受や推定に使用されるその他のデータなど）。アクセスデータ3362（アクセス権、チケット、トークン、ライセンス、および本開示全体に記載されているその他のアクセス権に関連するデータなど、アクセス権を表すデータ構造を含む。価格データ3364（スポット市場価格、フォワード市場価格、価格割引情報、プロモーション価格、およびプラットフォームが運営するマーケットプレイス3327および／または外部マーケットプレイス3390のいずれかにおけるアイテムのコストまたは価格に関連するその他の情報を含む）。生産データ（物理的またはデジタルの商品、サービス、イベント、コンテンツなどの生産に関連するデータ、公共事業やエネルギーインフラを維持する独立サービス機関のデータベースに含まれるエネルギー生産に関連するデータ、銀行の出力に関連するデータ、鉱業およびエネルギー抽出施設の出力に関連するデータ、掘削およびパイプライン施設の出力に関連するデータなど）、サプライチェーンデータ（供給されるアイテム、量、価格、配送、ソース、ルート、税関情報など）など、図示されていない他の種類のデータも含まれる。
実施形態では、データ処理層3308は、共有適応能力を容易にするトポロジーで構成され、これは、便宜上本明細書で適応知能層3304と呼ばれる、適応知能システム層3304のサービス、コンポーネント、プログラム、システム、または能力のセットのうちの1つまたは複数によって提供、管理、媒介などされてもよい。適応型知能システム層3304は、本開示全体の他の場所でより詳細に説明されているデータ処理、人工知能および計算システム3314のセットを含むことができる。したがって、コンピューティングリソース（利用可能な処理コア、利用可能なサーバ、利用可能なエッジコンピューティングリソース、利用可能なオンデバイスリソース（単一のデバイスまたはピアードネットワーク用）、および利用可能なクラウドインフラストラクチャなど）などの様々なリソースの使用、データストレージリソース（デバイス上のローカルストレージ、金融機関または環境内または上のストレージリソース（オンデバイスストレージ、アセットタグ上のストレージ、ローカルエリアネットワークストレージなどを含む）、ネットワークストレージリソース。クラウドベースのストレージリソース、データベースリソースなど）、ネットワークリソース（セルラーネットワークスペクトル、ワイヤレスネットワークリソース、固定ネットワークリソースなどを含む）、エネルギーリソース（利用可能なバッテリー電力、利用可能な再生可能エネルギー、燃料、グリッドベースの電力など）などが、複数のアプリケーション、プログラム、ワークフローなどの利益のためなどに、オペレーター、事業体などに代わって、協調的または共有的に最適化されることがある。例えば、適応性のあるインテリジェンス層3304は、低遅延のリソースが遠隔制御に使用され、より長い遅延のリソースが分析アプリケーションに使用されるように、金融分析アプリケーションと金融遠隔制御アプリケーション（他の多くの可能性の中で）の両方のために、利用可能なネットワークリソースを管理および提供してもよい。本開示および参照により本明細書に組み込まれる文書全体でより詳細に説明されるように、アプリケーション要件、サービス品質、予算、コスト、価格設定、リスク要因、運用目標、効率目標、最適化パラメータ、投資収益率、収益性、アップタイム／ダウンタイム、作業員の利用率、およびその他多くのものに基づくものを含む、様々な層3308にわたる様々なサービスおよび機能に代わって、多種多様な適応が提供される可能性がある。
管理アプリケーションプラットフォーム層3302（本明細書では便宜上、プラットフォーム層3302と呼ばれる場合もある）は、一連の金融および取引プロセス、ワークフロー、アクティビティ、イベント、およびアプリケーション3312（文脈上そうでない場合を除き、総称してアプリケーション3312と呼ばれる）を含むことができる。例えば、データストレージ層3310の共通のデータストレージ、監視システム層3306の共通のデータ収集または監視、および／または適応型インテリジェンス層3304の共通の適応型インテリジェンスを利用するような、共通のアプリケーション環境において、オペレータが金融または取引環境またはエンティティ3330の複数の側面を管理することを可能にするアプリケーション3312（文脈上そうでない場合を除き、集合的にアプリケーション3312と呼ばれる）を含むことができる。プラットフォーム層3302のアプリケーション3312からの出力は、他のデータハンドリング層3308に提供されてもよい。これらには、限定されないが、様々なオブジェクト、エンティティ、プロセス、フローなどの状態およびステータス情報、様々なデータタイプの様々なクラスのオブジェクトのアイデンティティ、属性およびパラメータ情報などのオブジェクト情報、ワークフロー、ダイナミックシステム、プロセス、プロシージャ、プロトコル、アルゴリズム、および他のフローなどのイベントおよび変更情報（タイミング情報を含む）が含まれてもよい。成功および失敗の表示、プロセスまたはマイルストーンの完了の表示、正しいまたは間違った予測の表示、正しいまたは間違ったラベリングまたは分類の表示、および成功指標（歩留まり、エンゲージメント、投資収益率、収益性、効率性、適時性、サービスの質、製品の質、顧客満足度などに関連するものを含む）などの結果情報。各アプリケーション3312からの出力は、データストレージ層3310に格納され、データ収集層3306による処理のために分配され、適応性のあるインテリジェンス層3304によって使用され得る。プラットフォーム層3302のクロスアプリケーションの性質は、このように、アプリケーション間のアウトカムに関する機械学習を供給すること、他のアプリケーションからのアウトカムに基づく機械学習を介して所定のアプリケーションの自動化のエンリッチメントを提供すること（またはプラットフォーム3300の他の要素、およびアプリケーション開発者がプラットフォーム3300の他の能力の恩恵を受けながらアプリケーションネイティブなプロセスに集中することを可能にすること）など、任意のアプリケーションにインテリジェンスを追加するための必要なインフラストラクチャ要素のすべての便利な組織を容易にする。
図34を参照すると、図33のプラットフォーム3300の任意の実施形態の追加の詳細、コンポーネント、サブシステム、および他の要素が図示されている。管理アプリケーション層3302は、様々な任意の実施形態において、便宜上まとめてアプリケーション3312と呼ばれる、アプリケーション、システム、ソリューション、インターフェースなどのセットを含んでもよく、これにより、取引または金融エンティティのオペレータまたは所有者、または他のユーザが、図33に関連して上述した要素のいずれかなど、エンティティ3330の1つまたは複数の要素を管理、監視、制御、分析、またはその他の方法で対話することができる。アプリケーションのセット3312は、限定されないが、投資アプリケーション3402（株式、持分、通貨、コモディティ、オプション、先物、デリバティブ、不動産、信託、暗号通貨、トークン、および他の資産クラスへの投資のためなど）などの幅広いタイプのアプリケーションのいずれかの1つまたは複数を含むことができる。資産管理アプリケーション3404（投資資産、不動産、什器、動産、不動産、設備、知的財産、車両、人的資源、ソフトウェア、情報技術資源、データ処理資源、データ保管資源、発電および／または保管資源、計算資源、その他の資産を管理するためのものなど）。貸し出しアプリケーション3410（個人貸し出し、商業貸し出し、担保貸し出し、マイクロ貸し出し、ピアツーピア貸し出し、保険関連貸し出し、資産担保貸し出し、担保付き債務貸し出し、事業体債務貸し出し、学生ローン、住宅ローン貸し出し、自動車貸し出しなど、限定されない）。リスク管理アプリケーション3408（製品、資産、人、家、車、機器、コンポーネント、情報技術システム、セキュリティシステム、セキュリティイベント、サイバーセキュリティシステムに関するリスクや責任を管理するためのアプリケーションなど）。財産、健康状態、死亡、火災、洪水、天候、障害、過失、事業中断、侵害、広告被害、中傷、名誉毀損、プライバシーまたはパブリシティ権の侵害、傷害、財産への損害、事業への損害、契約違反など）。)決済アプリケーション3433（クレジットカード、デビットカード、電信送金、ACH、小切手、通貨、その他の決済を含む、マーケットプレイス内およびマーケットプレイス間のさまざまな決済を可能にするためのものなど）。マーケティングアプリケーション3412（金融または取引製品またはサービスをマーケティングするためのアプリケーション、広告アプリケーション、商品、サービスまたはその他のアイテムのためのマーケットプレイスプラットフォームまたはシステム、マーケティング分析アプリケーション、顧客関係管理アプリケーション、検索エンジン最適化アプリケーション、販売管理アプリケーション、広告ネットワークアプリケーション、行動追跡アプリケーション、マーケティング分析アプリケーション、ロケーションベースの製品またはサービスターゲティングアプリケーション、協調フィルタリングアプリケーション、製品またはサービスのレコメンデーションエンジンなど）。取引アプリケーション3428（購入アプリケーション、販売アプリケーション、入札アプリケーション、オークションアプリケーション、リバースオークションアプリケーション、ビッド／アスクマッチングアプリケーション、証券取引アプリケーション、商品取引アプリケーション、オプション取引アプリケーション、先物取引アプリケーション、デリバティブ取引アプリケーション、暗号通貨取引アプリケーション、トークントレーディングアプリケーション、財務または取引のパフォーマンス、利回り、投資収益率、またはその他の指標を分析するための分析アプリケーション、ブックビルディングアプリケーションなど）。税務アプリケーション3414（売上税、所得税、固定資産税、地方自治体の手数料、汚染税、再生エネルギークレジット、汚染軽減クレジット、付加価値税、輸入関税、輸出関税など、税、賦課金、関税、クレジット、手数料、またはその他の政府が課す料金に関連するデータ、イベント、ワークフロー、またはその他の要素を管理、計算、報告、最適化、またはその他の方法で処理するためのアプリケーションなど）。詐欺防止アプリケーション3416（例えば、身元確認アプリケーション、バイオメトリクス識別検証アプリケーション、トランザクションパターンベースの詐欺検出アプリケーション、ロケーションベースの詐欺検出アプリケーション、ユーザ行動ベースの詐欺検出アプリケーション、ネットワークアドレスベースの詐欺検出アプリケーション、ブラックリストアプリケーション、ホワイトリストアプリケーション、コンテンツ検査ベースの詐欺検出アプリケーション、またはその他の詐欺検出アプリケーションのうちの1つまたは複数など）、金融サービス。金融サービス、アプリケーション、またはソリューション3409（以下、総称して「金融サービス」といい、例えば、ファイナンシャルプランニングサービス、タックスプランニングサービス、ポートフォリオマネジメントサービス、トランザクションサービス、レンディングサービス、バンキングサービス、通貨変換サービス、通貨交換サービス、送金サービス、送金サービス、ウェルスマネジメントサービス、エステートプランニングサービス、投資銀行サービス、商業銀行サービス、外国為替サービス、保険サービス、投資サービスなどがある。投資サービス、投資管理サービス、ヘッジファンドサービス、ミューチュアルファンドサービス、カストディサービス、クレジットカードサービス、保管サービス、当座預金サービス、デビットカードサービス、貸付サービス、ATMサービス、ETFサービス、電信送金サービス、当座貸越サービス、報告サービス、認証されたチェックサービス、公証サービス、キャピタルマーケットサービス、ブローカーサービス、ブローカー・ディーラーサービス、プライベートバンキングサービス、保険サービス、保険ブローカーサービス、引受サービス。年金サービス、生命保険サービス、健康保険サービス、退職保険サービス、損害保険サービス、金融・保険サービス、再保険サービス、仲介サービス、取引清算サービス、プライベートエクイティサービス、ベンチャーキャピタルサービス、エンジェル投資サービス、ファミリーオフィス投資サービス、取引所サービス、決済サービス、銀行間ネットワークサービス、債務解決サービス、その他の金融サービス）。)セキュリティアプリケーション、ソリューション、またはサービス3418（本明細書では、セキュリティアプリケーションと呼ばれ、例えば、上述の不正防止アプリケーション3416のいずれかや、物理的なセキュリティシステム（アクセスコントロールシステム（バイオメトリックアクセスコントロール、指紋、網膜スキャン、パスワード、その他のアクセスコントロールを使用するなど）、金庫、ボールト、ケージ、セーフルームなど）、監視システム（カメラ、モーションセンサー、赤外線センサー、その他のセンサーを使用するなど）などが含まれる）。監視システム（カメラ、モーションセンサー、赤外線センサーなど）、サイバーセキュリティシステム（ウイルス検知・駆除、侵入検知・駆除、スパム検知・駆除、フィッシング検知・駆除、ソーシャルエンジニアリング検知・駆除、サイバー攻撃検知・駆除、パケット検査、トラフィック検査、DNS攻撃の駆除・検知など）、またはその他のセキュリティアプリケーション）。引受アプリケーション3420（本開示または参照により本明細書に組み込まれた文書全体に記載されたデータソース、イベントまたはエンティティのいずれかに基づく引受を含む、リスクの可能性および／または範囲を検出、特徴付け、または予測するためのアプリケーションを含む、任意の保険募集、任意のローン、または任意の他の取引の引受など）。ブロックチェーンアプリケーション3422（例えば、借方または貸方、購入または販売、現物対価の交換、スマートコントラクトイベントなどの一連の取引を捕捉する分散型台帳、暗号通貨アプリケーション、またはその他のブロックチェーンベースのアプリケーションなど）；不動産アプリケーション3424（例えば、不動産仲介アプリケーション、不動産評価アプリケーション、不動産投資信託アプリケーション、不動産モーゲージまたは貸付アプリケーション、不動産評価アプリケーション、不動産マーケティングアプリケーションなど）。規制アプリケーション3426（本明細書および本明細書に参照として組み込まれている文書に記載されているアプリケーション、サービス、取引、活動、ワークフロー、イベント、エンティティ、またはその他の項目のいずれかを規制するためのアプリケーションで、価格設定、マーケティング、証券の提供、保険の提供、ブローカーまたはディーラー活動の引き受け、データの使用（データプライバシー規制、データの保存に関する規制などを含む）、銀行業務、マーケティング、販売、ファイナンシャルプランニングなどの規制を含むが、これらに限定されない）。例えば、電子商取引市場、オークション市場、物理的商品市場、仮想商品市場、広告市場、リバースオークション市場、広告ネットワーク、注目資源市場、エネルギー取引市場、コンピューティング資源市場、ネットワーク資源市場、電波割当市場、インターネット広告市場、テレビ広告市場、テレビ放送市場、その他、様々なプラットフォームで運営される市場アプリケーション、ソリューションまたはサービス3327（場合によっては、単に市場アプリケーションと呼ばれることもある（この用語は、文脈が許す限り、様々なタイプの外部市場3390を含むこともある））。インターネット広告市場、テレビ広告市場、印刷広告市場、ラジオ広告市場、ゲーム内広告市場、仮想現実広告市場、拡張現実市場、不動産市場、ホスピタリティ市場、旅行サービス市場、金融市場など。旅行サービス市場、金融サービス市場、ブロックチェーンベースの市場、暗号通貨市場、トークンベースの市場、ロイヤリティプログラム市場、タイムシェア市場、ライドシェア市場、モビリティ市場、トランスポーテーション市場、スペースシェアリング市場、またはその他の市場）。)保証申請3417（製品、サービス、提供物、ソリューション、物理的製品、ソフトウェア、サービスレベル、サービス品質、金融商品、債務、担保項目、サービスの履行、またはその他の項目に関する保証申請など）。分析者アプリケーション3419（ビッグデータアプリケーション、ユーザー行動アプリケーション、予測アプリケーション、分類アプリケーション、ダッシュボード、パターン認識アプリケーション、計量アプリケーション、金融利回りアプリケーション、投資収益率アプリケーション、シナリオプランニングアプリケーション、意思決定支援アプリケーションなど、本開示または本明細書に参照として組み込まれた文書全体で言及されたデータタイプ、アプリケーション、イベント、ワークフロー、またはエンティティのいずれかに関する分析アプリケーションなど、これらに限定されない）。価格設定アプリケーション3421（商品、サービス（本開示および本明細書に参照として組み込まれている文書全体で言及されているものを含む）、アプリケーション（本開示および本明細書に参照として組み込まれている文書全体で言及されているものを含む）、ソフトウェア、データサービス、保険、仮想商品、広告の配置、検索エンジンおよびキーワードの配置などの価格設定など、これらに限定されない。スマートコントラクトアプリケーション、ソリューション、またはサービス（本明細書では総称してスマートコントラクトアプリケーションと呼ばれ、例えば、本開示または参照により本明細書に組み込まれた文書で言及されているスマートコントラクトタイプのいずれか（対価としてトークンまたは暗号通貨を使用するスマートコントラクト、権利、オプション、将来、または利益を帰属させるスマートコントラクトなど）が挙げられるが、これらに限定されない。将来の条件に基づいて権利、オプション、将来、または利益を付与するスマートコントラクト、証券、商品、将来、オプション、デリバティブなどのスマートコントラクト、現在または将来のリソースのスマートコントラクト、税金、規制、またはコ
ンプライアンスのパラメータを考慮または対応するように構成されたスマートコントラクト、裁定取引を実行するように構成されたスマートコントラクト、またはその他多くのスマートコントラクト）。)このように、管理アプリケーションプラットフォーム3302は、共有マイクロサービス、共有データインフラストラクチャ、および共有インテリジェンスのおかげで、そのようなサービスの任意のペアまたはより大きな組み合わせまたは順列が、同じタイプの孤立したアプリケーションと比較して改善されるように、広範囲の異種アプリケーション3312（上述のおよび他の金融または取引アプリケーション、サービス、ソリューションなどを含む用語）間の相互作用を可能にするものをホストしてもよい。
ンプライアンスのパラメータを考慮または対応するように構成されたスマートコントラクト、裁定取引を実行するように構成されたスマートコントラクト、またはその他多くのスマートコントラクト）。)このように、管理アプリケーションプラットフォーム3302は、共有マイクロサービス、共有データインフラストラクチャ、および共有インテリジェンスのおかげで、そのようなサービスの任意のペアまたはより大きな組み合わせまたは順列が、同じタイプの孤立したアプリケーションと比較して改善されるように、広範囲の異種アプリケーション3312（上述のおよび他の金融または取引アプリケーション、サービス、ソリューションなどを含む用語）間の相互作用を可能にするものをホストしてもよい。
実施形態では、適応型インテリジェントシステム層3304は、アプリケーションプラットフォーム層3302におけるアプリケーション3312の1つまたは複数を強化できるものなど、インテリジェントシステムの調整された開発および展開を集合的に促進するシステム、コンポーネント、サービス、およびその他の機能のセットを含んでもよい。これらの適応型インテリジェンスシステム3304は、適応型エッジコンピュート管理ソリューション3430、ロボティックプロセスオートメーションシステム3442、一連のプロトコルアダプタ3491、パケットアクセラレーションシステム3434、エッジインテリジェンスシステム3438、適応型ネットワーキングシステム3440、一連の状態およびイベントマネージャ3444、一連の機会マイナー3446、一連の人工知能システム3448、および他のシステムを含んでもよい。
実施形態では、金融監視システム層3306およびそのデータ収集システム3318は、データを収集するための広範なシステムを含んでもよい。この層は、限定されないが、リアルタイム監視システム3468（ATM、POSシステム、キオスク、自動販売機などのイベントおよびステータス報告システムのようなオンボード監視システム、車両および機器のOBDおよびテレマティクスシステム、イベントバス、通信ポート、または他の通信システムを介して診断コードおよびイベントを提供するシステムなど）を含むことができる。監視インフラ（取引やその他のイベントが行われる様々な環境に設置されたカメラ、モーションセンサー、ビーコン、RFIDシステム、スマート照明システム、資産追跡システム、人物追跡システム、環境検知システムなど）、および携帯型・モバイル型のデータ収集装置、RFIDなどのタグリーダー、データ収集が可能なスマートフォン、タブレットなどのモバイルデバイスなどの取り外し可能・交換可能な監視システム。ソフトウェアインタラクション観測システム3450（マウスの動き、タッチパッドとのインタラクション、マウスクリック、カーソルの動き、キーボードとのインタラクション、ナビゲーションアクション、目の動き、指の動き、ジェスチャー、メニュー選択など、ソフトウェアのユーザインターフェースとユーザのインタラクションに関わるイベントを記録・追跡するためのもの、およびAPIを介してなど他のプログラムの結果として発生するソフトウェアのインタラクションなど、多くのものが含まれる）。モバイルデータコレクタ3452（本明細書および参照により組み込まれる文書で広範囲に説明されているようなもの）、視覚的モニタリングシステム3454（ビデオおよびスチルイメージングシステム、LIDAR、IR、およびアイテム、人、材料、コンポーネント、機械、機器、人員、ジェスチャー、表現、位置、場所、構成、およびエンティティ3330の他の要因またはパラメータの視覚化を可能にする他のシステムを使用するようなもの、ならびにプロセス、作業員の活動などを監視する検査システム）。ポイントオブインタラクションシステム3470（ショッピングおよび／または取引に関与する顧客または作業者による販売またはその他のインタラクションの時点でのPOSシステム、キオスク、ATM、自動販売機、タッチパッド、カメラベースのインタラクション追跡システム、スマートショッピングカート、オンラインおよび店舗内の自動販売およびコマースシステムのユーザーインターフェース、タブレットなど）。物理的プロセス観測システム3458（顧客の物理的活動、取引当事者（トレーダー、ベンダー、マーチャント、顧客、ネゴシエーター、ブローカーなど）の物理的活動、作業者と他の作業者との物理的相互作用、作業者と機械や装置などの物理的エンティティとの相互作用などを追跡するためのもの。物理的エンティティと他の物理的エンティティとのインタラクションを、ビデオおよび静止画像カメラ、モーション・センシング・システム（光学センサ、LIDAR、IRなどのセンサセットを含むなど）、ロボット・モーション・トラッキング・システム（人間や物理的エンティティに取り付けられたシステムの動きをトラッキングするなど）などを使用して、制限なく行うことができる。機械状態監視システム3460（クライアント、サーバー、クラウドリソース、ATM、キオスク、自動販売機、POSシステム、センサー、カメラ、スマートショッピングカート、スマートシェルフ、車両、ロボット、またはその他の機械などの機械の状態、状態、動作パラメータ、またはその他の測定値のオンボードモニターおよび外部モニターを含む）。センサーおよびカメラ3462およびその他のIoTデータ収集システム3464（金融または取引環境（オフィス、バックオフィス、店舗、モール、仮想店舗、オンライン環境、ウェブサイト、銀行、またはその他多くのものなど、これらに限定されない）における、またはこれらに関するオンボードセンサー、センサーまたはその他のデータ収集器（クリックトラッキングセンサーを含む）を含む）。環境全体を監視するためのカメラ、特定のマシン、プロセス、作業者などのための専用カメラ、ウェアラブルカメラ、ポータブルカメラ、モバイルロボットに配置されたカメラ、スマートフォンやタブレットなどのポータブルデバイスのカメラなど、本開示全体または参照により本明細書に組み込まれた文書に開示されている多くのセンサータイプのいずれかを含む）。)屋内位置監視システム3472（カメラ、IRシステム、動体検知システム、ビーコン、RFIDリーダー、スマート照明システム、三角測量システム、RFなどのスペクトル検知システム、飛行時間システム、ケミカルノーズなどの化学物質センサーセット、その他のセンサーを含む）；ユーザーフィードバックシステム3474（アンケートシステム、タッチパッド、音声ベースのフィードバックシステム、評価システム、表情監視システム、感情監視システム、ジェスチャー監視システムなどを含む）。行動監視システム3478（動作、ショッピング行動、購買行動、クリック行動、詐欺や欺瞞を示す行動、ユーザーインターフェースのインタラクション、製品返品行動、興味、注意、退屈などを示す行動、気分を示す行動（そわそわする、じっとしている、近づく、姿勢を変えるなど）などを監視するためのもの）；および本開示全体および本明細書に参照として組み込まれている文書に記載されているような、多種多様なモノのインターネット（IoT）データ収集器3464のいずれか。
実施形態では、金融機関向けデータストレージシステム層3310は、会計データ3358、アクセスデータ3362、価格設定データ3364、資産および施設データ3320、作業者データ3322、イベントデータ3324、引受データ3360およびクレームデータ3354などのデータを格納するためのさまざまなシステムを含んでもよい。これらは、限定されるものではないが、物理ストレージシステム、仮想ストレージシステム、ローカルストレージシステム、分散ストレージシステム、データベース、メモリ、ネットワークベースのストレージ、ネットワークアタッチドストレージシステム（NVMEを使用したもの、ストレージアタッチドネットワーク、その他のネットワークストレージシステムなど）、およびその他多くのものを含むことができる。実施形態では、ストレージ層3310は、1つまたは複数の知識グラフ（有向非環状グラフ、データマップ、データ階層、リンクおよびノードを含むデータクラスタ、自己組織化マップなど）にデータを格納してもよい。実施形態では、データストレージ層3310は、本明細書に記載されたエンティティのいずれかを含む、エンティティ3330の経時的な記録を維持するためなどに、デジタルスレッド、台帳などにデータを格納してもよい。実施形態では、データストレージ層3310は、仮想資産タグ3488を使用して有効にしてもよく、これは、資産に関連付けられ、アクセス制御を使用するなどして、タグが資産に物理的に配置されているかのようにアクセスおよび管理されるデータ構造を含んでもよく、これにより、データの保存および検索は、任意にローカルプロセスにリンクされるが、任意にリモート検索および保存オプションにも開かれる。実施形態では、ストレージ層3310は、アイデンティティデータ、トランザクションデータ、エンティティ3330のためのエンティティデータ、価格設定データ、所有権移転データ、スマートコントラクト3431による操作のためのデータ、過去のインタラクションデータなどを格納するものなど、1つまたは複数のブロックチェーン3490を含んでもよく、ロールベースであってもよいし、エンティティ3330、サービス、または1つまたは複数のアプリケーション3312に関連付けられたクレデンシャルに基づいてもよいアクセス制御を備えてもよい。
図35を参照すると、適応型インテリジェンス層3304は、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）システム3442を含んでもよく、このシステムは、様々な金融エンティティ3330、環境、およびアプリケーション3312のための自動化機能を開発および展開するためのコンポーネント、プロセス、サービス、インターフェース、および他の要素のセットを含んでもよい。限定されるものではないが、ロボットプロセス自動化3442は、プラットフォームアプリケーション層のアプリケーション3312のセットのそれぞれによって管理、制御、または媒介されるプロセスのそれぞれに適用されてもよい。
実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション3442は、管理アプリケーション・プラットフォーム層3302内の複数のアプリケーション3312の存在を利用してもよく、それは、一対のアプリケーションが、金融エンティティ3330に関して収集されるデータソース（データストレージ層3310など）および他の入力（監視層3306からなど）を共有するとともに、出力、イベントを共有するようなものである。状態情報および出力を共有し、これらは集合的に、人工知能3448（様々なエキスパートシステム、人工知能システム、ニューラルネットワーク、教師付き学習システム、機械学習システム、深層学習システム、および本開示全体および参照により組み込まれる文書に記載される他のシステムのいずれかを含む）の使用を含む、プロセス自動化のためのはるかに豊かな環境を提供することができる。例えば、不動産アプリケーション3424は、ロボットプロセスオートメーション3442を、通常は人間によって実行または監督される不動産検査プロセスの自動化のために使用してもよい（例えば、実体3330の画像を表示するカメラ等からの動画または静止画像を使用した目視検査を含むプロセスを自動化することなど。ロボットプロセスオートメーション3442システムが、一組の人間の検査員または監督者の、家、建物、または他の不動産物件もしくはアイテムの可能性のある欠陥または有利な特性を識別、診断、測定、パラメータ化、またはその他の方法で特徴づけるために使用されるインターフェースとの相互作用を観察することによって、検査を自動化するように訓練される場合などである。実施形態では、人間の検査員または監督者との対話には、ラベルまたはタグが欠陥の種類、良好な特性、またはその他の特性を示すラベル付きデータセットが含まれ、機械学習システムがトレーニングデータセットを使用して同じ特性を識別することを学習できるようになっている。これは、欠陥または好ましい特性が自動的に分類され、ビデオまたは静止画像のセットで検出されるように検査プロセスを自動化するために使用することができ、これは、不動産ソリューション3424内で、さらなる検査を必要とするアイテム、拒絶すべきアイテム、見込み買い手に開示すべきアイテム、修復すべきアイテムなどにフラグを付けるために使用することができる。実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション3442は、入力、データ構造、データソース、イベント、状態、出力または結果のマルチアプリケーションまたはクロスアプリケーションの共有を含んでもよい。例えば、不動産アプリケーション3442は、不動産アプリケーション3442のロボティック・プロセス・オートメーション3442を豊かにする可能性のあるマーケットプレイスアプリケーション3327からの情報、例えば、不動産物件にある特定のベンダーからのアイテム（プール、スパ、キッチンアプライアンス、テレビ、またはその他のアイテムなど）の現在の価格に関する情報を受信してもよく、これは、検査プロセス、評価プロセス、開示プロセスなどを容易にする目的で、不動産に関する特性を入力するのを支援する可能性がある。アプリケーション3312を横断するロボティック・プロセス・オートメーション3442のためのマルチアプリケーションまたはクロスアプリケーションの共有のこれらおよび他の多くの例は、本開示によって包含される。
実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーションは、アプリケーション層3302のアプリケーション3312の様々な組の間の共有プロセスまたは収束プロセス、例えば、限定されないが、セキュリティアプリケーション3418と融資アプリケーション3410を含む収束プロセスのもの、マーケットプレイスアプリケーション3327を備えたブロックチェーンベースのアプリケーション3422の統合された自動化、およびその他多くのものに適用されてもよい。実施形態では、収束プロセスは、複数のアプリケーション3312（ブロックチェーン上の同じトランザクションを追跡するが、ブロックチェーンで維持されるデータオブジェクトの利用可能な属性の異なるサブセットを消費する可能性があるもの、または共通のナレッジグラフのノードおよびリンクのセットを使用するものを含む）のための共有データ構造を含むことができる。例えば、エンティティ3330の所有権の変更を示すトランザクションは、ブロックチェーンに格納され、ロールベースのアクセス制御、リモートコントロールのためのロールベースの許可、アイデンティティベースのイベント報告などを可能にするように、複数のアプリケーション3312によって使用されてもよい。実施形態では、収束したプロセスは、アプリケーション3312のセットの1つまたは複数に関与するより大きなフローのサブセットを含む、アプリケーション3312全体の共有プロセスフローを含んでもよい。例えば、エンティティ3330に関する引受または検査フローは、融資ソリューション3410、分析ソリューション3419、資産管理ソリューション3404などに役立つ可能性がある。
実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション3442は、本開示および参照により本明細書に組み込まれる文書全体を通して言及される、エネルギー取引、銀行業務、輸送、貯蔵、エネルギー貯蔵、保守プロセス、サービスプロセス、修理プロセス、サプライチェーンプロセス、検査プロセス、売買プロセス、引受プロセス、コンプライアンスプロセス、規制プロセス、不正検出プロセス、故障検出プロセス、電力利用最適化プロセス、および他の多くのプロセスを含むがこれらに限定されない、広範な金融および取引プロセスのために提供されてもよい。ロボティックプロセスオートメーションの開発環境は、開発者が人工知能システム3448を構成して、データストレージ層3310の選択されたデータソースからの入力、および監視システム層3306からのイベントまたは他のデータを取得して、分類または予測のための入力として、または結果として、ニューラルネットワークなどに供給する、開発者用のインターフェースのセットを含んでもよい。RPA開発環境3442は、自動化されることが意図されるプロセスのステップに関与する分類、予測などの自動学習および改善を促進するために、再び、様々なアプリケーション3312から出力および成果3328を取るように構成されてもよい。実施形態において、開発環境、およびその結果としてのロボットプロセス自動化3442は、ソフトウェアプログラム相互作用観測3450（例えば、エンティティ3330を含むアプリケーション3312の様々なソフトウェアインターフェースと相互作用する作業者による）および物理的プロセス相互作用観測3458（例えば、機械、装置、ツールなどと相互作用する、またはそれらを使用する作業者を監視することによる）の両方の組み合わせを監視することを含むことができる。実施形態において、ソフトウェアインタラクションの観測3450は、あるアプリケーション3312が別のアプリケーション3312とAPIを介してどのように相互作用するかなど、ソフトウェアコンポーネント間の他のソフトウェアコンポーネントとの相互作用を含んでもよい。実施形態において、物理的プロセスの相互作用の観察3458は、人間の作業者が金融エンティティ3330とどのように相互作用するか（例えば、作業者の位置（場所を通るルート、所定の種類の作業者が所定のイベントのセットの間に配置される場所を含む）の観察（ビデオカメラ、モーション検出器、または他のセンサによるもの、ならびにロボットハードウェアなどのハードウェアの位置、動きなどの検出）を含んでもよい。作業員の位置（場所を通ったルート、所定の種類の作業員が所定のイベント、プロセスなどの間にどこにいるか、作業員が様々なツールや物理的インターフェースを使用して機器などのアイテムをどのように操作するか、様々なイベントに関する作業員の応答のタイミング（アラートや警告に対する応答など）、作業員が予定された保守、更新、修理、サービスプロセスを行う手順、作業員がワークフローに関わるアイテムを調整または調節する手順など、その他多くの情報）。物理的プロセスの観測3458は、作業者がツールなどのハードウェアを操作する際の、作業者の位置、角度、力、速度、加速度、圧力、トルクなどを追跡することを含んでもよい。このような観測は、ビデオデータ、機械内で検出されたデータ（位置検出器によって検出および報告された機械の要素の位置など）、ウェアラブルデバイスによって収集されたデータ（トレーニングデータセットを開発する目的で、人間の作業者とハードウェアアイテムとの相互作用の物理的特性を検出するように構成された、位置検出器、力検出器、トルク検出器などを含む外骨格など）の任意の組み合わせによって得られてもよい。ソフトウェアインタラクション観測値3450および物理プロセスインタラクション観測値3458の両方を収集することにより、RPAシステム3442は、物理的ロボットと組み合わせてソフトウェア自動化を使用するなどして、金融機関3330を含むプロセスをより包括的に自動化することができる。
実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション3442は、従来は人間が行っていたタスクを引き受けることを容易にするハードウェア要素を有する一連の物理的ロボットを訓練するように構成される。これらには、歩く（階段の上り下りを含む）、登る（はしごを登るなど）、施設内を移動する、アイテムに取り付ける、アイテムを握る（ロボットの腕、手、ペンチなどを使用するなど）、アイテムを持ち上げる、アイテムを運ぶ、アイテムを取り外す、交換する、ツールを使用するなどのロボットが含まれる場合がある。
図35を参照すると、本明細書で提供される実施形態では、トランザクション、財務、およびマーケットプレイスを可能にするシステムが提供される。 例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするように構成されたロボットプロセス自動化回路を含むことができ、複数の管理アプリケーションはそれぞれ、複数の金融機関のうちの別々の1つに関連付けられており、ロボットプロセス自動化回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するように構成された人工知能回路をさらに含む。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、人工知能回路が、スマートコントラクトサービス回路、評価回路、および自動エージェント回路からなる回路から選択された少なくとも1つの回路をさらに備えることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、アンダーライティングアプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、プライシングアプリケーション、およびスマートコントラクトアプリケーションからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションを含むことができる。
例示的なシステムは、複数のデータソースが、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションから構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、不動産アプリケーションを含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、不動産検査プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、ビデオ検査コマンドまたはカメラ検査コマンドのいずれかを提供することと、複数のデータソースからのデータを利用して検査イベントをスケジュールすることと、複数の検査データおよび検査結果に応答して検査基準を決定することと、複数の検査データおよび検査結果に応答して検査コマンドを提供することと、からなる動作から選択される少なくとも1つの動作を実行することによって、不動産検査プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、不動産アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも1つに応答して、不動産検査プロセスを自動化するようにさらに構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、ロボット自動化回路による改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのそれぞれにアクセスできないことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によってプロセスが改善された複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、不動産アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、請求項データソース、価格データソース、資産および設備データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、資産管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、貸付管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および設備データソース、請求項データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、マーケティング管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、取引管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および設備データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、分析管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協調ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構成されており、人工知能回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
図36を参照すると、一連の機会マイナー3446が、適応性のあるインテリジェンス層3304の一部として提供されてもよく、これは、プラットフォーム100のシステム、サブシステム、コンポーネント、アプリケーションなどの1つまたは複数への人工知能3448、自動化（ロボティック・プロセス・オートメーション3446を含む）などの追加を介して、プラットフォーム3300の要素の1つまたは複数を改善する機会を求め、推奨するように構成されてもよい。実施形態では、オポチュニティマイナー3446は、より良いソリューションのための機会を見つけ、既存のソリューションを最適化するために、AIまたはRPAソリューションの開発者によって構成または使用されてもよい。実施形態では、機会マイナー3446は、プラットフォーム100内で情報を収集し、一連の環境およびエンティティ3330内で、それらについて、およびそれらのために情報を収集する一連のシステムを含んでもよく、収集された情報は、自動化および／または知能の向上のための機会を特定し、優先順位をつけるのに役立つ可能性がある。例えば、機会マイナー3446は、金融環境のセットにおける労働集約的な領域およびプロセスを特定するために、カメラ、ウェアラブル、または他のセンサを使用するなどして、時間別、タイプ別、および場所別に作業者のクラスタを観察するシステムを含んでもよい。これらは、労働活動が多い場所を示すために、ランク付けされたリストや優先順位付けされたリスト、または視覚化（環境の地図上で顧客や作業者などの滞留時間を示すヒートマップや、環境内で顧客や作業者が移動したルートを示すヒートマップなど）などで提示されてもよい。実施形態では、分析3419を使用して、省力化、利益の最適化、歩留まりの最適化、稼働時間の増加、スループットの増加、トランザクションフローの増加、セキュリティの向上、信頼性の向上などの目的で、どの環境または活動が自動化から最も恩恵を受けるかを特定することができる。
実施形態では、オポチュニティマイナー3446は、所定のプロセスに関与する作業者のアイデンティティ、資格、および経験を観察するなどして、動作を行う、プログラムを使用する、機械を使用するなどのために必要なドメイン固有またはエンティティ固有の知識または専門知識の程度を特徴付けるシステムを含むことができる。これは、非常に経験豊富な作業員が関与している状況では特に有益であると考えられる。例えば、重要な経験を必要とする複雑な取引（複数の当事者間の取引など）や、重要な専門知識やトレーニングを必要とする複雑なバックオフィスプロセス（リスク管理、保険数理、引受プロセス、資産配分プロセス、投資決定プロセスなど）などが挙げられる。大規模または複雑な機械の更新、保守、移植、バックアップ、再構築プロセス、または効果的な作業のために蓄積された経験が必要とされる複雑なプロセスの微調整）、特にこれらの作業者の人口が不足している場合（退職や、同じ資格を持つ新しい作業者の供給が減少しているなど）。したがって、一連の機会マイナー3446は、自動化3442の開発に優先順位をつけるためなどに、エンティティ3330のまたはエンティティ3330に関するどのプロセスが、特定の一連の経験または資格を有する作業者、例えば、不足しているまたは減少している経験または資格を有する作業者に最も集中的に依存しているかを示すデータを収集して、分析ソリューション3419に供給してもよい。機会マイナー3446は、例えば、作業者の年齢、資格、経験（プロセスタイプ別を含む）に関する集約されたデータ（傾向情報を含む）を、それらの作業者が関与するプロセスに関するデータ（タイプ別に作業者の場所を追跡することによる、作業者タイプ別にプロセスに費やされた時間を追跡することによる、など）と相関させてもよい。高価値の自動化機会のセットは、ランキングセットに基づいて自動的に推奨される場合がある。例えば、不足している、または不足すると予想される作業者に対するプロセスのセットの相対的な依存度に少なくとも部分的に基づいて機会を重み付けするランキングセットなどである。
実施形態では、一連の機会マイナー3446は、様々な作業者の給与（個人としてまたは種類別に）を示す人事データベース情報、サービス作業者または他の請負業者が請求する料金に関する情報などを含む作業者データ3322にアクセスすることなどにより、一連のプロセスに関与する作業者のコストに関連する情報を使用してもよい。機会マイナー3446は、分析ソリューション3419が、最も高価な作業者の最も多くの時間を占めているプロセスを特定できるようにするなど、プロセス追跡情報との相関のために、そのようなコスト情報を提供してもよい。これは、金融環境において、またはエンティティ3330に関して、どの場所、ルート、またはプロセスが作業者の最も高価な時間を巻き込んでいるかを示すヒートマップなどによる、そのようなプロセスの視覚化を含んでもよい。機会マイナー3446は、どの領域がさらなる自動化または人工知能の展開から最も恩恵を受ける可能性が高いかを示すランク付けされたリスト、重み付けされたリスト、または他のデータセットを開発者に供給してもよい。
実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーションの機会のために環境をマイニングすることは、HRデータベースおよび／または他の労働追跡データベースを、労働集約的なプロセスを含む領域について検索すること、自動化の可能性を示す作業者の資格情報がある領域をシステムで検索すること、労働集約的な機械またはプロセスを見つけるためにウェアラブルによって作業者のクラスタを追跡すること、労働集約的なプロセスを見つけるためにウェアラブルによって作業者のタイプ別に作業者のクラスタを追跡すること、などを含むことができる。
実施形態では、オポチュニティマイニングは、プロセスの自動化を促進するために使用される可能性のある適切なトレーニングデータセットを募集するための設備を含むことができる。例えば、ある種の入力が利用可能であれば、自動化にとって非常に高い価値を提供するであろう。例えば、複雑なタスクを実行する非常に経験豊富なおよび／または高度に専門的な作業者を撮影したビデオデータセットなどである。オポチュニティマイナー3446は、本明細書に記載されているように、そのようなビデオデータセットを検索することができる。しかし、成功しなかった場合（または利用可能なデータを補完するために）、プラットフォームは、開発者などのユーザが、ソフトウェアインタラクションデータ（特定のタスクを実行するためにプログラムで作業する専門家のデータなど）、ビデオデータ（特定の種類の修理を行う一連の専門家、機械を再構築する専門家、特定の種類の複雑なプロセスを最適化する専門家などを示すビデオなど）、物理プロセス観察データ（ビデオ、センサデータなど）などの所望のタイプのデータを指定することができるシステムを含んでもよい。本仕様書は、要求されたタイプのデータを提供する当事者に何らかの形の対価（例えば、金銭的報酬、トークン、暗号通貨、ライセンスまたは権利、レベニューシェア、その他の対価）を提供するなどして、そのようなデータを勧誘するために使用されてもよい。報酬は、既存のデータを提供した当事者、および／または、プロセスのビデオ撮影など、専門家のインタラクションをキャプチャするための手順を実施した当事者に提供される場合がある。指定、勧誘、および報酬に応答して捕捉されたインタラクションの結果としてのライブラリは、様々なアプリケーション3312、適応型知能システム3304、および他のプロセスおよびシステムによる消費のためなどに、データストレージ層3310にデータセットとして捕捉されてもよい。実施形態において、ライブラリは、手順またはプロトコルに従った一連のステップを提供すること、手順またはプロトコルを自動化の候補であるサブステップに分解することなど、ビデオ内の指示に従うことができる自動化マップの開発を容易にするためなど、指示ビデオとして特別に開発されたビデオを含んでもよい。実施形態では、このような動画は、自然言語処理によって処理されてもよく、例えば、プロセスの自動化の開発を支援するマップ、グラフ、またはプロセスの他のモデルを促進するために開発者が使用できるラベル付き命令のシーケンスを自動的に開発することができる。実施形態では、学習データセットの指定されたセットが、学習の入力として動作するように構成されてもよい。そのような場合、トレーニングデータは、アプリケーション3312からの出力および結果、金融機関3330の出力および結果など、プラットフォーム3300内の他のデータと時間的に同期させて、プロセスの所定のビデオをそれらの出力および結果に関連付けることができ、それにより、（ビデオ上で、またはソフトウェアの相互作用もしくは物理的なプロセスの相互作用の観察を通じてなど）キャプチャされた所定のプロセスのときに発生した結果に敏感な学習のフィードバックを可能にすることができる。
実施形態では、機会マイナー3446は、スマートコントラクトの定義、形成、構成、および実行のための機会をマイニングするための方法、システム、プロセス、コンポーネント、サービス、およびその他の要素を含むことができる。プラットフォーム3300内で収集されたデータ、例えば、データ処理層3308によって処理されたデータ、データ記憶層3310によって記憶されたデータ、監視層3306および収集システム3318によって収集されたデータ、エンティティ3330についてまたはエンティティ3330から収集されたデータ、または外部ソースから得られたデータは、スマートコントラクトの適用または構成のための有益な機会を認識するために使用されてもよい。例えば、価格設定アプリケーション3421によって扱われる、またはその他の方法で収集された、エンティティ3330に関する価格設定情報は、同じアイテムまたはアイテムが（スポット市場、先物市場などで）ばらばらに価格設定されている状況を認識するために使用されてもよく、機会マイナー3446は、所定の閾値以下の価格である環境で購入し、所定の閾値以上の価格である環境で売却する契約、またはその逆の契約など、スマートコントラクト形成の機会を示すアラートを提供してもよい。実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション3442を使用して、そのような契約を形成する専門家に関連するデータのトレーニングセットでトレーニングすることによって、または過去の契約からの結果に関するフィードバックに基づいて、スマート契約の作成、構成、および／または実行を自動化してもよい。また、スマートコントラクトの機会は、パターンに基づいて認識されてもよく、例えば、オプション、先物、デリバティブ、先物市場契約、およびその他の将来の契約の機会を示すために予測が使用される場合、例えば、裁定取引、ヘッジ取引、「イン・ザ・マネー」オプション、税制上有利な取引など、有利な交換の機会を生み出す将来の状況が発生するという予測に基づいてスマートコントラクトが作成される場合などがある。実施形態では、第1のステップで、機会マイナー3446が、現在または将来の市場のセットにおけるアイテム、サービス、財などの価格レベルを求める。第2のステップで、機会マイナ3446は、スマートコントラクトにとって有利な条件（裁定機会、節税機会、有利なオプション、有利なヘッジなど）を決定する。次のステップで、機会マイナ3446は、スマートコントラクトが、アイテムの説明、価格または他の用語または条件の説明、実行のためのドメイン（契約が形成される市場のセットなど）、および時間で事前に構成される、スマートコントラクトプロセスを開始してもよい。次のステップでは、自動化プロセスがスマートコントラクトを形成し、適用可能なドメイン内でそれを実行する。最後のステップでは、プラットフォームは、条件が満たされたときなどに、契約を決済してもよい。実施形態では、機会マイナー3446は、様々なリソース（例えば、計算機、帯域幅、エネルギー、注意、通貨、トークン、クレジット（例えば、税額控除、再生可能エネルギークレジット、汚染クレジット）、暗号通貨、物品、ライセンス（例えば。これには、スマートコントラクトを介して実行されるものなどの契約または一連の契約において、一方のリソースを他方のリソースに変換するためにドメインを越えて取引するためのコストを計上することが含まれる）。価値トランスレータ3447は、現在の（例えば、スポット市場の）価値、定義された先物市場における価値（デイアヘッドエネルギー価格など）、および定義された先物市場の外で予測される将来の価値の間で翻訳することができる。実施形態では、機会マイナー3446は、価値の有利な翻訳をもたらす取引を引き受けることによって価値の生成をもたらす一連の取引量、構成、ドメイン、およびタイミングを定義するために、価値翻訳器のペアまたは他の組み合わせ（例えば、複数の、2つの、3つの、4つの、5つ以上のドメイン）にわたって動作してもよい。例えば、暗号通貨トークンが汚染クレジットと交換される場合があり、この汚染クレジットは、エネルギーの生成を許可するために使用される場合があり、このエネルギーは、スマートコントラクトを作成して一連の交換を引き受けるためのコスト以上に暗号通貨トークンの価値を上回る価格で販売される場合がある。
図36を参照すると、ここで提供される実施形態では、トランザクション、財務、およびマーケットプレイスを可能にするシステムが提供される。 例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするように構成されたロボットプロセスオートメーション回路を含むことができ、複数の管理アプリケーションはそれぞれ、複数の金融機関のうちの別個の1つに関連付けられており、ロボットプロセスオートメーション回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセス改善機会を決定し、決定されたプロセス改善機会に応答して、プロセス改善機会に関連付けられた少なくとも1つのエンティティに出力を提供するように構成された機会マイナーコンポーネントをさらに含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、プライシングアプリケーション、およびスマートコントラクトアプリケーションからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションを含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースが、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションから構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティがそれぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、共同ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、機会マイナーコンポーネントが、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションの1つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、複数のプロセス改善機会の優先順位付けされたリストまたは視覚化のうちの1つを複数の管理アプリケーションの1つに提供するようにさらに構造化されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、機会マイナーコンポーネントが、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値からなるパラメータから選択された少なくとも1つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構造化されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、機会マイナーコンポーネントが、価値翻訳アプリケーションからの価値翻訳に応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが取引アプリケーションを含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が取引サービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、複数のデータソースからのデータを利用して取引イベントをスケジュールすることと、複数の資産データおよび取引結果に応答して取引基準を決定することと、複数の資産データおよび取引結果に応答して取引コマンドを提供することと、からなる動作から選択される少なくとも1つの動作を実行することによって、取引サービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、取引アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも1つに応答して、取引サービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協調ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構造化されており、機会マイナーコンポーネントが、少なくとも1つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、ロボット自動化回路による改善された処理を有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのそれぞれにアクセスできないことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、税務アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、請求項データソース、価格設定データソース、資産および設備データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、資産管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、貸付管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および設備データソース、請求項データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、マーケティング管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、投資管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および設備データソース、請求項データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、引受管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
図37を参照すると、プラットフォーム3300の実施形態の追加の詳細が提供されており、特に、適応型エッジ計算管理システム3430およびエッジインテリジェンスシステム3438を含む、改善されたエッジインテリジェンスを促進する適応型インテリジェンス層3304の要素に関するものである。これらの要素は、オンデバイスのストレージ、ローカルシステム、ネットワーク内、およびクラウド内の間で、データの保存場所や処理場所（例えば、AIによって最適化されたもの）を変化させることなどにより、「エッジ」の計算、保存、および処理を適応的に管理するシステムのセットを提供する。これらの要素3430、3438は、プラットフォーム100の開発者、オペレータ、ホストなどのユーザによる、所定のアプリケーションの目的のために「エッジ」を構成するものの動的な定義を容易にすることができる。例えば、データ接続が遅い、または信頼性が低い環境（施設がセルラーネットワークへのアクセスが良くない場合（一部の環境の遠隔地（セルラーネットワークのインフラが整っていない地域など）、遮蔽物や干渉（ネットワーク使用システムの密度、厚い壁、地下にある場合など。エッジコンピューティング機能は、環境のローカルエリアネットワーク上、デバイスのピアツーピアネットワーク上、または地域の金融機関のコンピューティング機能上で動作するように定義および展開することができる。強力なデータ接続が利用可能な場合（良好なバックホール設備が存在する場合など）、エッジコンピューティング機能は、入出力性能を向上させ、遅延を低減させる場所に頻繁に使用されるデータをキャッシュするためなどに、ネットワーク内に配置することができる。このように、エッジコンピューティング動作の場所の適応的な定義および指定は、開発者またはオペレータの制御下で、またはオプションとして、環境、エンティティ3330、またはネットワーク全体の検出されたネットワーク条件に基づいて、エキスパートシステムまたは自動化システムなどによって自動的に決定される。実施形態では、エッジインテリジェンス3438は、QoS、遅延要件、輻輳、およびコストを理解し、優先順位付けするなど、マルチアプリケーションを意識したエッジ計算（様々な利用可能なネットワーキングリソース内のどこで計算が行われるか、どのようにネットワーキングが行われるか（プロトコルの選択など）、どこでデータストレージが行われるかなどを含む）の適応を可能にする。また、本明細書または参照により本明細書に組み込まれた文書に記載されたアプリケーション3312の任意の組み合わせおよびサブセットを含む、複数のアプリケーションにわたるエッジ計算機能の要件、優先順位、および価値（ROI、歩留まり、および故障のコストなどのコスト情報を含む）の認識に基づいて、理解され、優先順位付けされたコストを考慮するなど、複数のアプリケーションを認識することができる。
図37を参照すると、ここで提供される実施形態では、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスを可能にするシステムがある。 例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするように構成された適応型エッジコンピューティング回路を含み、複数の管理アプリケーションはそれぞれ、複数の金融機関のうちの別々の1つに関連付けられており、適応型エッジコンピューティング回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのエッジインテリジェンスプロセス改善を決定するように構成されたエッジインテリジェンスコンポーネントをさらに含む。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、プライシングアプリケーション、およびスマートコントラクトアプリケーションからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションを含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースが、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションから構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティがそれぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、共同ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、エッジインテリジェンスコンポーネントが、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションの1つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、優先順位付けされたリストまたは複数のプロセス改善機会の可視化のうちの1つを、複数の管理アプリケーションの1つに提供するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、エッジインテリジェンスコンポーネントが、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値からなるパラメータから選択された少なくとも1つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションがセキュリティアプリケーションを含み、適応型エッジコンピューティング回路がセキュリティサービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応エッジコンピューティング回路が、複数のデータソースからのデータを利用してセキュリティイベントをスケジュールすることと、複数の資産データおよびセキュリティ成果に応答してセキュリティ基準を決定することと、複数の資産データおよびセキュリティ成果に応答してセキュリティコマンドを提供することと、からなる動作から選択される少なくとも1つの動作を実行することによって、セキュリティサービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型エッジコンピューティング回路が、セキュリティアプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも1つに応答して、セキュリティサービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応エッジコンピューティング回路が、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協調ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型エッジコンピューティング回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構造化されており、エッジインテリジェンスコンポーネントが、少なくとも1つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、適応型エッジコンピューティング回路による改善された処理を有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのそれぞれにアクセスできないことを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、リスクアプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、クレームデータソース、プライシングデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、資産管理アプリケーションを構成し、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、セキュリティ管理アプリケーションから構成され、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースから構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーションを構成し、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、プラットフォーム市場アプリケーションを構成し、適応型エッジコンピューティング回路が、エッジ定義を解釈するためのインターフェースを操作するようにさらに構造化されており、エッジインテリジェンスコンポーネントが、エッジ定義に応答してエッジインテリジェンスプロセス改善を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムでは、エッジ定義が、低速データ接続、信頼性の低いデータ接続、ネットワーク干渉記述、ネットワークキャッシング記述、サービス品質要求、またはレイテンシー要求のうちの少なくとも1つのパラメータの識別を含むことができる。
図38を参照すると、プラットフォーム3300のストレージ層3310の任意の実施形態の追加の詳細、構成要素、サブシステム、およびその他の要素が図示されており、特に、本開示および本明細書に参照として組み込まれた文書全体を通して記載された資産および施設データ3320内の1つまたは複数の資産のためのような、ジオフェンス付き仮想資産タグ3488を含むことができる実施形態に関連している。実施形態では、仮想資産タグは、資産（物理的または仮想的であってもよい）、機械、設備のアイテム、在庫のアイテム、製造された物品、証明書（株券など）、証書、コンポーネント、ツール、デバイス、または作業員（その他）などのエンティティ3330に関するデータを含むデータ構造であり、データが特定の資産に一意に関連する場合など、資産にタグ付けされることが意図されている（例．例えば、データが特定の資産に一意に関連する場合（例えば、個々の資産の一意の識別子に関連する場合）や、資産の近接性または位置に関連する場合（例えば、資産の領域または位置にジオフェンスで囲まれている場合や、地理的に配置されたデジタルストレージの位置またはデジタル資産の定義されたドメインに関連する場合）などである。仮想資産タグは、データ構造にアクセスするためのローカルリーダーまたは同様のデバイスを提供する（リーダーがRFIDタグにアクセスするように）という点で、RFIDタグなどの物理的資産タグと機能的に同等であり、実施形態では、タグが資産上に物理的に配置されているかのようにアクセス制御が管理される。例えば、特定のデータは、タグ付けされた金融エンティティ3330の近くにいることが確認されたオペレータによる読み取り、書き込み、変更などのみを許可するキーで暗号化されてもよく、それによって、ローカルのみのデータ処理とリモートデータ処理とを分割することができる。実施形態では、仮想資産タグは、従来のRFIDタグがないにもかかわらず、RFリーダーなどのリーダーの存在を認識し（質問信号の認識などにより）、プロトコルアダプタの助けを借りて、リーダーとのRF通信リンクを介して通信するように構成されてもよい。これは、IoTデバイス、テレマティクスシステム、およびローカルエリアネットワーク上に存在する他のデバイスからの通信によって発生する可能性がある。実施形態では、市場または金融または取引環境にある一連のIoTデバイスは、仮想資産タグデータの保存のため、取引の追跡のため、および保守、修理、サービスのための取引履歴を含むエンチャントデータの（様々なコンセンサスプロトコルによるなどの）検証のためなど、分散型ブロックチェーンノードとして機能することができる。実施形態では、ジオフェンス内のIoTデバイスは、ピアや隣人が他のピアや隣人を所定の場所にいると検証し、それによって資産の固有のアイデンティティと場所を検証するなど、仮想資産タグによってタグ付けされた固定資産の場所とアイデンティティを集合的に検証することができる。検証は、投票プロトコル、コンセンサスプロトコルなどを使用することができる。実施形態では、タグ付けされる金融機関のアイデンティティは、ブロックチェーンで維持することができる。実施形態では、資産タグは、資産、その構成要素、その履歴などに関する履歴情報など、デジタルスレッド3484に関連する情報を含むことができる。
図38を参照すると、本明細書で提供される実施形態では、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスを可能にするシステムが提供される。 例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインタフェースするように構造化された適応型インテリジェンス回路を含み、適応型インテリジェンス回路は、プロトコルアダプタコンポーネントを含み、複数の管理アプリケーションは、それぞれ、複数の金融機関のうちの別個の1つに関連付けられ、適応型インテリジェンス回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのための人工知能プロセス改善を決定するように構造化された人工知能コンポーネントをさらに含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、モバイルデータコレクタであることを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路が、改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つにアクセスするエンティティ間の通信を容易にする通信プロトコルを決定するように構造化されたプロトコルアダプタコンポーネントをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つにアクセスするエンティティが、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つに関連するオペレータを含んでおり、プロトコルアダプタコンポーネントが、オペレータがタグ付けされた金融エンティティの近傍にいるというモバイルデータコレクタからの決定に応答して、通信プロトコルを暗号化通信を可能にするプロトコルとして決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、モバイルデータコレクタが少なくとも1つのジオフェンス付き仮想資産タグからデータを収集することを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路が、改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つにアクセスするエンティティ間の通信を容易にする通信プロトコルを決定するように構造化されたプロトコルアダプタコンポーネントをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つにアクセスするエンティティが、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つに関連するオペレータを含み、プロトコルアダプタコンポーネントが、オペレータがタグ付けされた金融エンティティの近傍にいるという少なくとも1つのジオフェンス付き仮想資産タグからの判定に応答して、通信プロトコルを暗号化通信を可能にするプロトコルとして決定するようにさらに構成されていてもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、モノのインターネットのデータコレクタであることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路が、改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つにアクセスするエンティティ間の通信を容易にする通信プロトコルを決定するように構造化されたプロトコルアダプタコンポーネントをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つにアクセスするエンティティが、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つに関連するオペレータを含んでおり、プロトコルアダプタコンポーネントが、オペレータがタグ付けされた金融エンティティの近くにいるというモノのインターネットデータコレクタからの決定に応答して、通信プロトコルを暗号化通信を可能にするプロトコルとして決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つがブロックチェーン回路であり、適応型知能回路が、適応型知能回路を利用してブロックチェーン回路からの情報を解釈することを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、アンダーライティングアプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、プライシングアプリケーション、およびスマートコントラクトアプリケーションからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションを含むことができる。
例示的なシステムは、複数のデータソースが、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションから構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティがそれぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、共同ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、人工知能コンポーネントが、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションの1つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、優先順位付けされたリストまたは複数のプロセス改善機会の視覚化のうちの1つを、複数の管理アプリケーションの1つに提供するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、人工知能コンポーネントが、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値からなるパラメータから選択された少なくとも1つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションがリスク管理アプリケーションを含み、適応型知能回路がリスク管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路が、以下からなる動作から選択された少なくとも1つの動作を実行することによって、リスク管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含むことができる。複数のデータソースからのデータを利用してリスクイベントをスケジューリングするステップと、複数の資産データおよびリスクの結果に応じてリスク基準を決定するステップと、複数の資産データおよびリスク管理の結果に応じてリスクコマンドを提供するステップと、ジオフェンシングの位置を調整して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つに関連するオペレータのアクセスを改善するか、または複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つへの通信のセキュリティを改善するかの少なくとも1つを提供するステップとを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路が、リスク管理アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも1つに応答して、リスク管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型知能回路が、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型知能回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構造化されており、人工知能コンポーネントが、少なくとも1つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構造化されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、適応型知能回路による改善された処理を有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのそれぞれにアクセスできないことを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型知能回路によって改善された処理を有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、スマートコントラクトアプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、請求項データソース、価格設定データソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、資産管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、セキュリティ管理アプリケーションからなり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースからなる、ことを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、マーケティング管理アプリケーションから構成され、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースから構成される、ことを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、価格設定管理アプリケーションから構成され、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、請求項データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースから構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、保証管理アプリケーションから構成され、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、クレームデータソース、ワーカーデータソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースから構成されることを含んでもよい。
図39を参照してください。図39を参照すると、実施形態では、1つまたは複数の自動化機能を開発および展開するための統合RPAシステム3442は、ロボット運用分析3902のための機能を含むか、または有効にすることができる。例えば、ロボットコンポーネントが、銀行業務プロセス、引受プロセス、保険プロセス、リスク評価プロセス、リスク軽減プロセス、検査プロセス、交換プロセス、販売プロセス、購入プロセス、配送プロセス、倉庫管理プロセス、組立プロセス、輸送プロセス、保守・修理プロセス、データ収集プロセスなどの広範なプロトコルまたは手順で使用される場合などである。
実施形態では、RPAシステム3442は、非構造化データの特徴付け、非構造化データからのコンテンツの抽出、非構造化データのコンテンツからの診断コードまたは同様のサマリーの生成などを可能にする人間のラベル、タグ、または他の活動のトレーニングセットでの学習など、非構造化データ3908での機械学習のための能力を含むか、または可能にしてもよい。例えば、RPAシステム3442は、PDF（機械やシステムなどの金融機関3330に関する技術データシート、機能仕様書、修理説明書、ユーザーマニュアル、その他の文書など）を処理するためのサブシステムや機能、人間が入力したメモ（問題の診断に関わるメモ、行動の処方や推奨に関わるメモなど）を処理するためのサブシステムや機能を含んでいてもよい。ウェブサイトやソーシャル・メディア・フィードなどに含まれる情報の非構造化コンテンツ（ベンダーのウェブサイトから得られる金融環境の製品やシステムに関する情報など）を処理するためのものなど、さまざまなものがある。
実施形態では、RPAシステム3442は、RPA能力のセットを備えた統一されたプラットフォームを構成してもよく、また、監視のためのシステム（監視層3306およびデータ収集システム3318のシステムなど）、生データ処理のためのシステム3904（光学的文字認識（OCR）、自然言語処理（NPL）、コンピュータビジョン処理、音声処理、センサ処理などによるものなど）。ワークフローの特徴付けおよび管理のためのシステム3908、分析機能3910、人工知能機能3448、および、ポリシー、ガバナンス、プロビジョニング（サービス、役割、アクセス制御など）などの管理システム3914を含む。RPAシステム3442は、マイクロサービスアーキテクチャにおけるマイクロサービスのセットとして、そのような能力を含んでいてもよい。RPAシステム3442は、1つまたは複数の自動化機能の恩恵を受けることができる外部システムによってRPA platform-as-a-serviceとしてRPAシステム3442にアクセスできるように、データ交換のために、他のプラットフォーム層3308、および外部システムへの一連のインターフェースを有していてもよい。
実施形態では、RPAシステム3442は、他の作業と比較して高品質の作業を識別するものなど、作業品質特性化能力3912を含んでもよい。これは、人間の作業を機械によって実行される作業とは異なるものとして認識すること、どの人間の作業が最高品質である可能性が高いかを認識すること（最も経験豊富なまたは高価な人員が関与する作業など）、どの機械によって実行される作業が最高品質である可能性が高いかを認識すること（新たに導入された機械と比較して、多くの結果からのフィードバックに基づいて広範に学習された機械によって実行される作業など）、およびどの作業が歴史的に好ましい結果を提供しているかを認識すること（分析または過去の結果との相関関係に基づくものなど）を含んでもよい。自動化を促進する機械学習システム内のトレーニングに、過去の作業を示すデータセットを種類別、品質レベル別などで示すように、RPAシステム3442の開発者または他のユーザの制御下で変化する一連のしきい値を適用してもよい。
図39を参照すると、ここで提供される実施形態では、トランザクション、財務、およびマーケットプレイスを可能にするシステムが提供される。 例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインタフェースするように構造化されたロボットプロセス自動化回路を含むことができ、複数の管理アプリケーションはそれぞれ、複数の金融機関のうちの別々の1つに関連付けられ、ロボットプロセス自動化回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのロボット運用プロセス改善を決定するように構造化されたロボット運用分析コンポーネントをさらに含む。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、ロボット運用のガバナンス、ロボット運用のプロビジョニング、またはロボット運用ポリシーの少なくとも1つを通じて、ロボット運用プロセス改善を適応させるように構成された管理システム回路をさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボット運用プロセスの改善が、ロボットワークフローの特徴付けと改善からなることを含んでもよい。
例示的なシステムは、運用プロセスの改善を複数の管理アプリケーションの1つに適応させるように構造化された機会採掘回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ロボット運用プロセスの改善が、ロボットの作業品質の特徴付けと改善からなることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボット運用分析コンポーネントが、複数のデータソースからの情報を処理して、ロボット運用プロセス改善を決定するためのロボット機械学習コンポーネントを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボット運用分析コンポーネントが、複数のデータソースからの情報を処理して、ロボット運用プロセス改善を決定するための生データ処理コンポーネントを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、アンダーライティングアプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、プライシングアプリケーション、およびスマートコントラクトアプリケーションからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションを含むことができる。
例示的なシステムは、複数のデータソースが、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションから構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティがそれぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、共同ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボット運用分析コンポーネントが、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションの1つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、複数のプロセス改善機会の優先順位付けされたリストまたは可視化のうちの1つを複数の管理アプリケーションの1つに提供するように、さらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボット運用分析コンポーネントが、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値からなるパラメータから選択された少なくとも1つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが規制管理アプリケーションを含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が規制管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、規制イベントをスケジュールするために複数のデータソースからのデータを利用することと、複数の資産データおよび規制管理の結果に応答して規制基準を決定することと、複数の資産データおよび規制管理の結果に応答して規制コマンドを提供することと、からなる動作から選択される少なくとも1つの動作を実行することによって、規制管理プロセスを自動化するようにさらに構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、規制管理アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも1つに応答して、規制管理プロセスを自動化するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協調ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボットプロセスオートメーション回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構造化されており、ロボット運用分析コンポーネントが、少なくとも1つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、ロボティック・プロセス・オートメーション回路による改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのそれぞれにアクセスできないことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、投資アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、請求項データソース、価格設定データソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、資産管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、セキュリティ管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、マーケティング管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、価格設定管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、保証管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
図40を参照すると、実施形態では、イベントへのアクセス権のためのフォワード市場4000のためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォームを有効にするための様々なシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネント、および他の要素が示されている。プラットフォーム3300の様々な実施形態に関連して説明したようなトランザクションイネーブルメントシステム内では、ブロックチェーンアプリケーション3422および関連するスマートコントラクト3431が、イベントへのアクセス権のためのフォワード市場4002を有効にするために使用されてもよく、例えば、1つまたは複数のイベントチケット、シートライセンス、アクセス権、入場権、パス（例えば...。イベント（ライブイベント、記録されたイベント、物理的な会場でのイベント、デジタルコンテンツイベント、またはアクセスが制御される他のイベントである）に出席、入場、視聴、消費、またはその他の方法で参加する権利のアクセストークンを表す、構成する、または具現化する1つ以上のイベントチケット、シートライセンス、アクセス権、入場権、パス（バックステージパスなど）、またはその他のアイテム（これらはすべて、文脈が示す場合を除き、本明細書で使用されるアクセストークン4008という用語に包含される）が、ブロックチェーンアプリケーション3422によって構成されるブロックチェーンに安全に保存される場合など、イベントへのアクセス権の先渡市場4002を実現するために使用されてもよい。例えば、ブロックチェーン3422が、所有権の表示（ID情報、イベント情報、トークン情報、条件に関する情報などを含む）や所有権の譲渡記録（譲渡可能性に関する条件、条件、ポリシーを含む）など、アクセストークン4008（チケットやイベントにアクセスする権利の他の証拠を含む用語）の取引の台帳を構成するものなどである。実施形態では、そのようなブロックチェーンベースのアクセストークンは、スポット市場またはフォワード市場4002と一緒に、またはフォワード市場のために動作するように構成されたものなど、マーケットプレイスアプリケーション3327で取引されてもよい。実施形態では、プラットフォーム内でまたはプラットフォームによって運営されるフォワード市場4002は、イベントの発生、条件の充足などに基づいて将来の権利が権利化され、トリガされ、または出現するものなど、コンティンジェントフォワード市場であってもよい。例えば、プラットフォームが運営する市場3327または外部の市場3390にある、またはそれに関連する1つまたは複数のデータ構造上で動作して、規則、条件、条件などを実行または適用するスマートコントラクト3431によって実現され、任意で、ブロックチェーン（ブロックチェーン上の分散型台帳上など）に記録される取引が生じ、これにより、他のプロセスが開始され、他のスマートコントラクトの動作が生じる場合がある。そのような実施形態では、イベントをトリガする条件は、イベントプロモーターまたは他の当事者が、定義された一連のパラメータを有するイベントをスケジューリングすること、そのようなパラメータを有するイベントが発生すること、などを含んでもよく、ブロックチェーンベースのアクセストークン4008は、（任意で、スマートコントラクト3431および1つまたは複数の監視システム3306と連携して）存在または存在を認識するように構成されてもよい。また、定義された一連のパラメータを満たすイベント、またはイベントへのアクセストークンの外部市場3390などにおける存在または存在を認識し、アクセストークンの存在および利用可能性の報告、アクセストークンへのアクセスの移転、所有権の移転、価格の設定など、アクセストークンに関する操作を開始するように構成されてもよい。実施形態では、監視システム3306は、関連するイベント、トークンなどについて、また、アクセストークンまたはイベントに影響を与える条件の誘発、権利化、または出現をもたらす1つまたは複数の条件を満たす条件の出現を示す情報について、外部市場3390を監視することができる。例示的な例として、プレーオフゲームへのスポーツイベントアクセストークン4008は、特定のゲーム（例えば、スーパーボウル）における特定のチームの存在に応じて権利が確定するように構成されてもよく、その時点で、特定の座席へのチケットの権利は、ブロックチェーンによって有効化された分散型台帳上で、そのチームのチケットの権利を有するものとして台帳に記載されている個人に自動的に割り当てられてもよい。このように、分散型台帳または他のブロックチェーン3422は、アクセス権が相互に排他的であるが条件（例えば、ゲームやコンサートなどの特定の座席）の出現時に特定の所有者に指定できるように分割され、どの所有者候補が実際の所有者になる権利を有するかを決定する条件（例えば、その所有者のチームが試合に出場する）の出現時に基づいて、所有権を特定の所有者に割り当てることができることを条件に、同じイベントのイベントトークン4008について複数の所有者候補を安全に維持することができる。スポーツリーグの例では、ブロックチェーンはこのようにして、座席のための相互に排他的な条件の数だけ所有者を維持することができる（例えば、スーパーボウルのためのカンファレンスのすべてのチーム、またはカレッジフットボールのカンファレンス決勝のためのディビジョンのすべてのチームに座席を割り当てることによって）。定義された一連のパラメータには、場所（まだ予定されていないイベントが行われる場所）、参加者（チーム、個人、その他多数）、価格（アクセストークンが定義された閾値以下の価格であることなど）、タイミング（数時間、数日、数ヶ月、数年、その他の期間のスパンなど）、イベントの種類（スポーツ、コンサート、コメディー公演、演劇、政治イベント、その他多数）などが含まれる。実施形態では、1つまたは複数の監視システム3306または他のデータ収集システムは、1つまたは複数の外部マーケットプレイス3390またはプラットフォームが運営するマーケットプレイス（例えば、電子商取引ウェブサイトおよびアプリケーション、オークションサイトおよびアプリケーション、ソーシャルメディアサイトおよびアプリケーション、交換サイトおよびアプリケーション、チケット販売サイトおよびアプリケーション、旅行サイトおよびアプリケーション、ホスピタリティサイトおよびアプリケーション、コンサートプロモーションサイトおよびアプリケーション上。または他のサイトやアプリケーション）または他のエンティティが、利用可能なイベントの指標、潜在的に分割可能なまたは相互に排他的なアクセス権条件を定義するために使用できる見込み条件（任意で1つ以上の機会マイナー3446を介して実施される、異なる見込み所有者に分散された条件付きアクセスを備えたマルチパーティ分散型台帳上に構成できるイベントを特定するためなど）、および条件に基づいて特定の所有者への権利の分配をトリガする可能性がある実際の条件について、使用することができる。このように、ブロックチェーンを使用して、アクセス権を分散型台帳に安全に格納することにより、任意の形式のイベントトークンまたはアクセストークンの偶発的な市場を作ることができ、データ収集と、収集したデータに基づいて動作し、所有権をいつ権利化するか、譲渡するかなどを決定するビジネスルールのセットを構成することにより、偶発的な市場を自動化することができる。偶発性（または一連の偶発性）の権利確定後、アクセストークンは取引され続けてもよく、ブロックチェーンはアクセスを検証する安全な方法を提供する。セキュリティは、暗号通貨トークンと同様にチェーンの暗号化によって提供されてもよく（また、暗号通貨トークン自体がイベントアクセスのためのフォワードマーケット暗号通貨トークンを構成してもよい）、紛争の場合にはプルーフ・オブ・ワーク、プルーフ・オブ・ステーク、または他の検証方法が用いられる。
実施形態では、プラットフォーム400は、プラットフォーム3300に関連して説明したような様々なアプリケーション、サービス、ソリューションなどを含むか、またはそれらと相互に作用してもよく、例えば、プライシングアプリケーション3421（偶発的なアクセス権、基礎的なアクセス権、トークン、手数料などのプライシングを設定および監視するためなど）、アナリティクスアプリケーション3419（監視、報告、予測するためなど。分析アプリケーション3419（オファリング、タイミング、価格設定などを最適化するため、パターンを認識および予測するため、ルールおよび偶発性を確立するため、人間または機械学習システムによる使用のためのモデルまたは理解を確立するため、およびその他の多くの目的のためなど）、取引アプリケーション3428（偶発的アクセス権または基礎となるアクセス権またはトークンを取引または交換するためなど）、セキュリティアプリケーション3418などがある。
図40を参照すると、ここで提供される実施形態では、トランザクション、財務、およびマーケットプレイスを可能にするシステムが提供される。 例示的なシステムは、複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインタフェースするように構成されたロボットプロセス自動化回路を含むことができ、複数の管理アプリケーションはそれぞれ、複数の金融機関のうちの別々の1つに関連付けられ、ロボットプロセス自動化回路は、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのためのロボット運用プロセス改善を決定するように構成された機会マイニングコンポーネントをさらに含む。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、物理プロセス観測データを収集および記録するように構造化されたデータ収集回路をさらに含むことができ、物理プロセス観測データは、複数のデータソースのうちの1つである。
例示的なシステムは、ソフトウェア相互作用観測データを収集および記録するように構造化されたデータ収集回路をさらに含むことができ、ソフトウェア相互作用観測データは、複数のデータソースの1つである。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、フォワードマーケットアプリケーション、イベントアクセストークンアプリケーション、セキュリティアプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、アナリティクスアプリケーション、プライシングアプリケーション、およびスマートコントラクトアプリケーションからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションで構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースが、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも2つのアプリケーションから構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティがそれぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、共同ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、機会マイニングコンポーネントが、複数のデータソースからの情報に応答して、複数の管理アプリケーションの1つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、複数のプロセス改善機会の優先順位付けされたリストまたは可視化のうちの1つを、複数の管理アプリケーションの1つに提供するようにさらに構造化されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、機会マイニングコンポーネントが、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値からなるパラメータから選択された少なくとも1つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の管理アプリケーションが、取引管理アプリケーションを含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、取引管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、複数のデータソースからのデータを利用して取引イベントをスケジュールすることと、複数の資産データおよび取引結果に応答して取引基準を決定することと、複数の資産データおよび取引管理結果に応答して取引コマンドを提供することと、からなる動作から選択される少なくとも1つの動作を実行することによって、取引管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、取引管理アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも1つに応答して、取引管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協調ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、少なくとも1つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構造化されており、機会採掘コンポーネントが、少なくとも1つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、ロボティック・プロセス・オートメーション回路による改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つのそれぞれにアクセスできないことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つがフォワード・マーケット・アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、クレーム・データソース、プライシング・データソース、資産および設備データソース、作業者データソース、およびイベント・データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、イベントアクセストークン管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、セキュリティ管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、ブロックチェーン管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、価格設定管理アプリケーションを含んでおり、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも1つが、アナリティクス管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも1つが、アクセスデータソース、クレームデータソース、ワーカーデータソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも1つのデータソースを含むことができる。
図41を参照すると、1つまたは複数のイベントへのアクセス権を有するフォワード市場のプラットフォーム運営市場3327は、本開示全体を通して説明されたデータ処理プラットフォーム3300の様々な実現能力を使用して、プラットフォーム運営市場3327のオペレータのためのダッシュボード4118または他のユーザインターフェースなどで構成されてもよい。オペレータは、ユーザインターフェースまたはダッシュボード4118を使用して、図40に関連して説明したように、偶発的なフォワードマーケットイベントアクセス権トークンを作成するためのアルゴリズムを実行するか、または引き受けるための一連のステップを行うことができる。実施形態では、ダッシュボード4118内の偶発的なフォワードマーケットイベントアクセス権トークンを作成するアルゴリズムのステップの1つまたは複数は、イベントまたはアクセス権を示すメッセージ、発表、または他のデータについて1つまたは複数のプラットフォーム運営のマーケットプレイス3327または外部のマーケットプレイス3390を監視するなどして、アクセス権を識別するコンポーネント4102で1つまたは複数のイベントに対する1つまたは複数のアクセス権を識別することを含んでもよい。ダッシュボード4118は、アクセス権が提供または維持される環境にリンクすることによってなど、イベントをプラットフォーム市場3327にインポートすることを可能にするインターフェース要素（アプリケーションプログラミング要素を含む）を備えて構成されてもよく、これは、バックエンドチケッティングシステムなどのためのAPIを使用することを含んでもよい。ダッシュボード4118では、コンポーネント4104において、アクセス権のための1つまたは複数の条件（本明細書に記載されたタイプのもの）が、例えば、トリガーされるとアクセス権を異なる個人またはエンティティに割り当てる相互に排他的な条件のセットを定義することによって、（例えば、ユーザとのインターフェースによって）構成されてもよい。ダッシュボード4118のユーザインタフェースは、様々なタイプのアクセス権に適したものなど、デフォルト、テンプレート化、推奨、または事前設定された条件を有するドロップダウンメニュー、テーブル、フォームなどのセットを含んでもよい。例えば、スポーツイベントのプレーオフゲームへのアクセス権は、アクセス条件をプレーオフゲームにおける特定のチームの存在として設定するように事前に設定することができ、この場合、チームは、ゲームに参加する可能性のあるチームのセットのメンバーであり、アクセス権は、ゲームに参加する可能性のある相互に排他的なチーム（例えば、スーパーボウルのための1つのカンファレンスのチーム）にわたって所定の座席に割り当てられる。別の例として、まだ計画されていないエンターテイメントイベントへのアクセス権は、会場、日付のスパン、選択されたエンターテイナーまたはグループなどの条件を設定するために事前に設定される。アクセス権の条件およびその他のパラメータが設定されると、コンポーネント4108において、ブロックチェーンが、台帳を介して、偶発的なアクセス権（およびオプションとして、偶発的なアクセス権が関連する基礎的なアクセストークン）の所有権の提供、割り当て、および交換に必要なデータを維持するように構成されてもよい。例えば、ゲームのチケットは、暗号的に安全なトークンとして台帳上に格納されてもよく、チケットの所有権をもたらす可能性のある各偶発的アクセス権について、別のトークンが作成され、ブロックチェーン上に格納されてもよい。ブロックチェーンは、トークン、アイデンティティ情報、トランザクション情報（偶発的な権利および／または基礎となるトークンの交換など）、およびその他のデータを格納するように構成されてもよい。コンポーネント4110では、スマートコントラクト3431が、コンポーネント4104で構成された条件を具現化し、コンポーネント4108で作成されたブロックチェーン上で動作するとともに、プラットフォーム運営の市場3327および／または外部の市場3390における事実、条件、イベントなどを示すデータなどの他のデータ上で動作するように構成されてもよい。スマートコントラクトは、コンポーネント4110において、イベントデータ3324、アクセスデータ3362、価格設定データ3364、またはアクセス権に関するもしくはアクセス権に関連する他のデータを含む可能性のあるデータに対して、1つまたは複数のルールを適用し、1つまたは複数の条件付きの操作を実行するなどの構成をとることができる。1つまたは複数のブロックチェーンおよび1つまたは複数のスマートコントラクトの構成が完了すると、コンポーネント4112において、ブロックチェーンおよびスマートコントラクトは、1つまたは複数の消費者または他のユーザによる対話のためなどに、プラットフォームが運営する市場に展開されてもよく、消費者または他のユーザは、ウェブサイト、アプリケーションなどの市場のインターフェースなどでこの時点で、プラットフォームは、適応型インテリジェントシステム3304またはその他の機能を使用するなどして、スマート契約を締結する当事者の価格データおよびアイデンティティデータなどの関連データを、ブロックチェーンまたはその他の方法でプラットフォーム3300に格納することができる。コンポーネント4114では、スマートコントラクトが実行されると、コンポーネント4114は、監視システム層3306などによって、プラットフォームが運営する市場3327および／または1つ以上の外部市場3390を、イベントデータ3324、アクセスデータ3362、価格設定データ3364、または1つ以上の条件を満たすか、スマートコントラクトの1つ以上のルールの適用をトリガする可能性のあるイベントなどの他のデータについて監視してもよい。例えば、ゲームの結果や、将来のエンターテイメントイベントの発表が監視され、スマートコントラクトの条件が満たされることがある。構成要素4116では、条件が満たされると、スマートコントラクトが決済、実行などされ、その結果、基礎となるアクセストークンおよび／または偶発的なアクセストークンの所有権を移転することなどにより、ブロックチェーン上で更新または他の操作が行われることがある。したがって、上記のコンポーネントの動作を介して、プラットフォーム運営型市場3327のオペレータは、消費者または他の人にブロックチェーン上で暗号的に確保されて転送される将来のイベントへの偶発的なアクセスを提供して配信するスマートコントラクトのセットを発見し、構成し、展開し、実行させてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム層3304は、上述のアルゴリズムのステップを監視するために使用されてもよく、1つまたは複数の人工知能システムは、ロボティックプロセスオートメーションによるなど、プロセス全体または1つまたは複数のサブステップもしくはサブアルゴリズムを自動化するために使用されてもよい。これは、上述したように、例えば、人工知能システムに、人間のユーザが上述のステップを行う際にソフトウェアの相互作用を監視するなどの観察から得られたデータのトレーニングセットで学習させることによって発生する可能性がある。一旦学習されると、適応性のあるインテリジェンス層3304は、このようにして、プラットフォーム3300が、将来のイベントに対する偶発的なアクセス権の発見および提供のための完全に自動化されたプラットフォームを提供することを可能にすることができる。
図42を参照すると、実施形態において、本明細書では、フォワード市場の需要集約のためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム4200を可能にするためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよびその他の要素を備えたプラットフォームが提供される。この場合、様々な特徴を有し、上述のプラットフォーム3300およびプラットフォーム4000に関連して説明されたものと同様の能力によって有効化された需要集約ブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム4200は、製品、サービスなどのセット（物理的な商品、仮想的な商品、ソフトウェア、物理的なサービス、ソフトウェア、アクセス権、エンターテイメントコンテンツ、または他の多くのアイテムを含む場合がある）で構成される提供物4202に対する将来の需要に影響を与えるか、またはそれを表す一連の偶発性4204に基づいてもよい。分散型台帳を可能にするようなブロックチェーン3422は、製品、サービスなどに関する一連の当事者からの関心の指標、例えば、当事者が製品またはサービスの購入をコミットする意思があるパラメータを定義するものなどを記録してもよい。関心は、需要集約インターフェース4322で表明またはコミットされてもよく、このインターフェースは、1つ以上のサイト、アプリケーション、通信システムなどに含まれるか、それらに関連付けられてもよく、これらのサイトは、独立して運営されてもよく、プラットフォーム運営の市場3327または外部の市場3390の側面を構成してもよい。コミットメントは、スマートコントラクト3431または他のトランザクションメカニズムを介して取られ、管理されてもよい。これらのコミットメントは、1つまたは複数の所望の提供物4202のための、価格、技術仕様（例えば、衣類の場合は靴のサイズ、ドレスのサイズなど、情報技術の場合は帯域幅、記憶容量、画素密度などの性能特性）、タイミング、およびその他の多くのパラメータなど、様々なパラメータ4208を含んでもよい。ブロックチェーン3422は、このように、様々な製品およびサービスに関してフォワード市場4002における将来の需要を集約するために使用されてもよく、製造業者、流通業者、小売業者、およびその他の者によって処理されて、需要の計画を立てるための支援（任意で、価格設定、在庫管理、サプライチェーン管理、スマートマニュファクチャリング、ジャストインタイムマニュファクチャリング、製品設計、およびその他の多くの活動を伴う分析システム3419）などに使用されてもよい。提供物4202は、製品、サービス、または他のアイテムのいずれであっても、一連のパラメータ4208が構成された時点で存在する必要はなく、例えば、個人は、2022年1月1日またはそれ以前に、65インチ、32K量子ドットテレビディスプレイに最大1000ドルを支払う意思を示すことができる。実施形態では、ベンダーは、消費者が関心を示し、任意に定義された条件の範囲内で購入を約束することができる、幅広い潜在的な構成および条件を提供することができる。実施形態では、消費者は希望するアイテムや構成を提示することができる。実施形態では、適応型知能システム3304によって可能になるようなルールベースのシステムであってもよい人工知能システムが、互いに一致する構成のサブセット（例えば、すべてが4K以上の能力を有し、すべてが500ドル以下の価格である）に対して、異なるパラメータ4208を有する潜在的な構成のセットを処理してもよく、構成のサブセットは、利益のある価格で十分に大きなサブセットを満足させる提供物に対するコミットされた将来の需要を集約するために使用されてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム3204は、ファジー論理システム、自己組織化マップなどを使用して潜在的な構成をグループ化し、人間の専門家が、新たな代替案として提示できるように、識別されたものに十分近い構成を決定することができるようにしてもよい。実施形態では、人工知能システム3448は、人間の専門家によって作成されたトレーニングデータセットに基づいて、オファリング4202のための新しい構成を決定して提示することを学習するように訓練されてもよい。
実施形態において、本明細書では、宿泊施設のフォワードマーケット権利のためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォームを可能にするためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよび他の要素を備えたプラットフォーム4200が提供される。宿泊施設の提供物4210は、フォワード市場4002における提供物4210の集約需要を含む、他の提供物と同様に取り扱われ得る製品、サービス、およびアクセス権の組み合わせを含んでもよい。実施形態では、上述のフォワードマーケット機能は、ホテルルーム、個人が提供する共有スペース（例えば、AirBnBスペース）、ベッドアンドブレックファスト、ワークスペース、会議室、コンベンションスペース、フィットネス宿泊施設、ヘルス＆ウェルネス宿泊施設、ダイニング宿泊施設などの宿泊施設、ならびに将来の宿泊施設のためのアクセストークン4008を含んでもよい。宿泊施設提供物4210は、パッケージのように、他のアクセストークン4008とリンクされていてもよい。例えば、スポーツイベントから徒歩圏内の都市のホテルの部屋は、同じブロックチェーンまたはリンクされたブロックチェーンによってまたはブロックチェーン上で（例えば、所有権またはアクセス権を同じ台帳上で両方にリンクすることによって）、条件が満たされたとき（例えば。ファンのチームがスーパーボウルに進出した）、イベントに対するアクセストークンの所有権をベスティングすることで、宿泊施設を利用する権利（ホテルの部屋や食事の予約など）も自動的に確立される（オプションとして、プラットフォームのアプリケーション・プログラミング・インターフェースを介して自動的に開始される）。このように、イベントのフォワード市場は、イベントアクセストークン、宿泊施設、およびその他の要素のパッケージのためのブロックチェーン上の自動処理によって可能になる、便利で安全なフォワード市場を実現してもよい。実施形態では、宿泊施設は、イベントへのアクセストークン4008とは別に、構成されたフォワード市場パラメータ4208（条件付きパラメータを含む）を提供されてもよく、例えば、ホテルの部屋または他の宿泊施設が、一定の条件（所定の時間窓内の価格に関するものなど）を満たすことで事前に予約される場合などである。例えば、音楽祭期間中の4つ星ホテルでの宿泊施設提供4210は、所定の時間窓内に宿泊施設（例えば、キングベッドとシティビューを備えた部屋）が利用可能になった場合に、予約されるように事前に設定することができる。このように、宿泊施設に対する需要は、事前に集約され、ブロックチェーン（例えば、分散型台帳）上に表現された事前に設定されたコミットメントを満たす条件を（監視システム3306によってなど）自動的に認識し、需要の決済または履行（部屋または他の宿泊施設の自動予約など）を自動的に開始する（スマートコントラクトの実行によるものを任意に含む）ことによって、便利に満たされることができる。
実施形態において、本明細書では、輸送に対するフォワード市場の権利のためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォームを可能にするためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよび他の要素を備えたプラットフォームが提供される。宿泊施設と同様に、交通機関の提供物4212は、プラットフォーム4200を使用して、広範な事前定義された偶発性を伴って、集約され、履行されてもよい。宿泊施設オファリング4210と同様に、旅行オファリング4212は、他のアクセストークン4008（イベントチケット、宿泊施設、サービスなど）にリンクすることができ、例えば、ファンのチームがスーパーボウルに進出した場合に、事前に定義された価格閾値以下でフライトが自動的に予約されるなど、他の多くの例がある。旅行提供物4212は、個別に提供することも可能である（例えば、分散型台帳において、所定の時間窓内に所定の価格で提供された場合にチケットを購入するというコミットメントに基づいて、旅行が自動的に予約される場合など）。他の商品やサービスと同様に、分散型台帳などのブロックチェーン3422上での集約は、需要計画、どのリソースをどのルートやタイプの旅行に展開するかの決定などに使用することができる。交通提供物4212は、事前に定義された偶発性4204およびパラメータ4208を用いて、例えば、価格、交通手段（航空、バス、鉄道、自家用車、ライドシェア、またはその他）、サービスレベル（例えば、ファーストクラス、ビジネスクラス、またはその他）、支払い方法（例えば、ロイヤリティプログラム、リワードポイント、または暗号通貨を含む特定の通貨の使用）、タイミング（例えば。時期（例：定義された期間、またはイベントにリンクしたもの）、場所（例：特定の種類のイベントが行われる場所（今年のスーパーボウルなど）または特定の場所に指定されたもの）、ルート（例：消費者の目的地から特定の場所またはイベントが行われる場所までの直行便または複数の駅）など、その他多数。
実施形態では、プラットフォーム4200は、プラットフォーム3300に関連して説明したような、様々なアプリケーション、サービス、ソリューションなどを含むか、またはそれらと相互に作用してもよく、例えば、プライシングアプリケーション3421（商品、サービス、アクセス権、トークン、手数料などの価格設定を設定および監視するためなど）、分析アプリケーション3419（プラットフォーム4000のあらゆる側面を監視、報告、予測、およびその他の方法で分析するためなど。オファリング、タイミング、価格設定などを最適化するため、パターンを認識および予測するため、ルールおよび偶発性を確立するため、人間または機械学習システムによる使用のためのモデルまたは理解を確立するため、および他の多くの目的のためなど）、取引アプリケーション3428（商品、サービス、または他のオファリング4202、トークンおよび他のアイテムのための偶発的なアクセス権、先物またはオプションを取引または交換するためなど）、セキュリティアプリケーション3418など。
図43を参照すると、将来の提供物4202へのフォワード市場のためのプラットフォーム運営の市場3327は、本開示全体を通して説明されたデータ処理プラットフォーム3300の様々な実現能力を使用して、プラットフォーム運営の市場3327のオペレータのためのダッシュボード4318または他のユーザインターフェースなどで構成されてもよい。オペレータは、ユーザインターフェースまたはダッシュボード4318を使用して、図42に関連して説明したように、提供物4210を作成するためのアルゴリズムを実行または引き受ける一連のステップを引き受けることができる。実施形態において、ダッシュボード4318内の偶発的な未来の提供物4210を作成するアルゴリズムのステップの1つまたは複数は、コンポーネント4302において、提供物データ4320を識別することを含んでもよく、この提供物データ4320は、プラットフォーム運営の市場3327または外部の市場3390から、それらのうちの1つの中の1人または複数の消費者に提示された需要集約インターフェース4322を介して来るようなものであってもよい。または、そのような提供物4210のための様々な可能なパラメータ4208および偶発性4204の指定に基づいて、消費者の関心または消費者のコミットメント（スマートコントラクトによって締結されるコミットメントなど）の勧誘を介してなど、提供物4210のための需要集約のために作成されるサイトまたはアプリケーションのユーザインターフェースを介して入力されてもよい。
ダッシュボード4318は、商品やサービスの説明、価格、アクセス権など、提供物4202の様々な構成要素が指定、提供、または維持される環境のセットにリンクすることによって、プラットフォーム市場3327において提供物を管理することを可能にするインターフェース要素（アプリケーションプログラミング要素を含む）で構成されてもよく、これには、バックエンドのチケッティングシステム、電子商取引システム、注文システム、フルフィルメントシステムなどのAPIを使用することが含まれる。ダッシュボード4318において、コンポーネント4304は、（例えば、ユーザとの相互作用を介して）1つまたは複数のパラメータ4208または偶発性4204を構成してもよく、例えば、提供物4202に参加するための消費者によるコミットメントをトリガする条件、提供物の割り当てに対する権利をトリガする条件のセットを定義することなどにより、提供物に対する条件（本明細書に記載されるタイプのもの）を構成または記述してもよい。ダッシュボード4318のユーザインタフェースは、様々なタイプの提供物4202に適したものなど、デフォルト、テンプレート化、推奨、または事前に構成された条件、パラメータ4208、偶発性4204などを有するドロップダウンメニュー、テーブル、フォームなどのセットを含んでもよい。例えば、新しいラインの靴へのアクセス権は、提供条件を特定のスタイルおよび色の特定のデザイナーによる靴の提供とするように事前に設定することができ、また、一定の期間中に一定の価格以下でアクセスが提供された場合に、その靴を購入するというコミットメントを受け入れるように事前に設定することができる。別の例として、まだ計画されていないエンターテイメントイベントに対する需要を、会場、日程のスパン、選択されたエンターテイナーやグループなどの条件を設定して事前に設定することができる。オファリング4202の条件および他のパラメータが構成されると、コンポーネント4308は、オファリングを構成するアイテム（およびオプションとして、オファリングに含まれる、またはオファリングに関連する基礎的なアクセストークン、仮想財、デジタルコンテンツアイテムなど）の所有権を提供、割り当て、および交換するために必要なデータを、台帳を介してなど維持するために、ブロックチェーンを構成することができる。例えば、動画用の仮想財は、暗号的に安全なトークンとして台帳上に格納されてもよく、仮想財の所有権をもたらす可能性のある各偶発的なアクセス権や、定義された条件下で利用可能になった場合に仮想財を購入するための各スマートコントラクトについて、別のトークンが作成され、ブロックチェーン上に格納されてもよい。ブロックチェーンは、トークン、アイデンティティ情報、トランザクション情報（偶発的権利および／または基礎となるトークンの交換のためなど）、仮想財、ライセンスキー、デジタルコンテンツ、エンターテイメントコンテンツ、およびその他のデータを格納するように構成されてもよい。コンポーネント4310は、コンポーネント4304で設定された条件を具現化し、コンポーネント4308で作成されたブロックチェーン上で動作するとともに、プラットフォーム運営市場3327および／または外部市場3390における事実、条件、イベントなどを示すデータなどの他のデータ上で動作するように、スマートコントラクト3431を構成してもよい。スマートコントラクトは、ステップ4310において、オファリングデータ4320、イベントデータ3324、アクセスデータ3362、価格設定データ3364、またはオファリングのセット4202に関するまたは関連する他のデータを含むデータに対して、1つまたは複数のルールを適用し、1つまたは複数の条件付き動作を実行するなどのように構成されてもよい。1つまたは複数のブロックチェーンおよび1つまたは複数のスマートコントラクトの構成が完了すると、コンポーネント4312において、ブロックチェーンおよびスマートコントラクトは、1つまたは複数の消費者または他のユーザによる対話のためなどに、プラットフォーム運営の市場3327に展開されてもよく、消費者または他のユーザは、ウェブサイト、アプリケーションなどの市場インターフェースまたは需要集約インターフェース4322などにおいて、以下のことを行ってもよい。この時点で、プラットフォームは、適応型インテリジェントシステム3304または他の機能を使用するなどして、ブロックチェーン上またはその他の方法でプラットフォーム3300上に、スマートコントラクトを入力する当事者または複数の当事者の価格データおよびIDデータなどの関連データを格納することができる。コンポーネント4314において、スマートコントラクトが実行されると、プラットフォームは、監視システム層3306などによって、プラットフォームが運営するマーケットプレイス3327および／または1つ以上の外部マーケットプレイス3390を、提供データ4320、イベントデータ3324、アクセスデータ3362、価格設定データ3364、または1つ以上の条件を満たすか、またはスマートコントラクトの1つ以上のルールの適用をトリガする可能性があるイベントなどの他のデータについて監視してもよい。例えば、電子商取引サイト、オークションサイトなどで、提供物の発表が監視されることがあり、スマートコントラクトの条件は、提供物4202のうちの1つまたは複数によって満たされることがある。
構成要素4316では、条件が満たされると、スマートコントラクトが決済、実行などされ、その結果、商品、サービス、基礎的なアクセストークンおよび／または偶発的なアクセストークンの所有権を移転し、必要な対価（支払いシステムによって得られるものなど）を移転するなど、ブロックチェーン上で更新または他の操作が行われてもよい。したがって、上述のステップを介して、プラットフォーム運営型市場3327のオペレータは、消費者または他の人にブロックチェーン上で暗号的に保護されて転送される提供物4202に対する需要を集約し、提供物への偶発的なアクセスを提供および配信する一連のスマートコントラクトを発見し、構成し、展開し、実行させてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム層3304は、上述のアルゴリズムのステップを監視するために使用されてもよく、1つまたは複数の人工知能システムは、プロセス全体または1つまたは複数のサブステップもしくはサブアルゴリズムを、ロボティックプロセスオートメーションによってなど、自動化するために使用されてもよい。これは、上述したように、例えば、人工知能システムに、人間のユーザが上述のステップを行う際にソフトウェアの相互作用を監視するなどの観察から得られたデータのトレーニングセットで学習させることによって発生する可能性がある。一旦学習されると、適応性のあるインテリジェンス層3304は、このようにして、プラットフォーム3300が、オファリングの発見および配信のための完全に自動化されたプラットフォームを提供することを可能にし、また、そのようなオファリング4202のための需要集約、およびそのようなオファリング4202へのアクセスおよび所有権の自動処理を可能にすることができる。
図44を参照すると、実施形態では、イノベーションのためのクラウドソーシングのためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム4400を可能にするためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよびその他の要素を備えたプラットフォームが本明細書で提供される。そのような実施形態では、発明、著作物、イノベーション、一連の問題に対する技術的解決策、技術仕様の充足、またはその他の進歩など、一連のイノベーション4402を求める当事者は、ブロックチェーン3422（任意で分散型台帳を構成する）上などであるマートコントラクト3431で表現可能な、要件を満たすために必要とされる一連の条件4410を構成してもよい。報酬4412は、所定の日付までに、所定のセットの能力のイノベーション4402を生成するか、または所定のセットのパラメータ4408を満足させるために構成されてもよい（例えば、2019年末までに1台あたり100ドル未満で生産できる5G折り畳み式携帯電話の技術仕様など）。条件4410の満足度は、監視システム3306によって、1人以上の専門家によって、または訓練された人工知能システム3448（専門家によって作成された訓練セットに基づいて応答を評価するように訓練されたものなど）によって測定されてもよい。実施形態では、プラットフォーム4400は、仕様、要件または他の条件4410、報酬4412、タイミングおよび他のパラメータ4408（提出物または提出者に要求される可能性のある、要求される資格、フォーマット、地理的要件、証明書、資格証明書など）を構成するためのダッシュボード4414を含んでもよい。と、プラットフォーム4400は、パラメータ4408を格納するためのブロックチェーン3422と、ウェブサイト、アプリケーション、または他の市場環境と連携するなどして動作するスマートコントラクト3431とを自動的に構成して、報酬4412を提供し、（ブロックチェーン3422上などで）提出物4418を受信および記録し、報酬4412を割り当てるなどして、イベント、トランザクション、および活動を、任意で分散型台帳を使用してブロックチェーンに記録してもよい。実施形態では、報酬4412は、イノベーションが複数の問題の解決を必要とする場合など、複数の提出物にまたがって割り当てられるように構成されてもよく、提出物4418がいくつかの条件の充足について評価されてもよく、完全な解決策（複数の提出物4418の集約からなる）が達成されて報酬のロックが解除されたとき、およびその場合に、貢献した提出物4418の間で報酬が割り当てられてもよく、その時点で、分散型台帳に記録された貢献した提出物4418が報酬の適切な部分を割り当てられてもよい。提出物は、ソフトウェア、技術データ、ノウハウ、アルゴリズム、ファームウェア、ハードウェア、機械図面、プロトタイプ、概念実証装置、システム、および他の多くの形態を含んでもよく、これらは、1つまたは複数のリソースへの1つまたは複数のリンク（これは、暗号化または他の技術によって保護されてもよい）などによって、ブロックチェーン3422（例えば、分散型台帳）上で識別、記述、または他の方法で文書化されてもよい。提出物は、このように、報酬4412の配分の目的で（1つ以上の独立した専門家によって、（専門家によって訓練されてもよい）人工知能システムなどによって）記述および評価され、その後、報酬が分散型台帳を介して分配されるまでの間、暗号化、安全な保管などによってロックされてもよい。このように、プラットフォームは、クラウドソーシングや他のイノベーションプログラムなどで報酬のために提供されるイノベーションに関連する情報の交換のための安全なシステムを提供する。人工知能システム3448は、報酬の自動配分のために、または人間の専門家による確認のために評価を事前に行うために、投稿物4418を自動的に評価するように、投稿物4418と専門家の相互作用を用いたデータのトレーニングセットなどによって訓練されてもよい。実施形態では、人工知能システム3448は、報酬4412を作成し、条件4410を設定し、イノベーション4402を指定し、他のパラメータ4408を設定するために、ダッシュボード4414との専門家の相互作用を反映したデータのトレーニングセットによってなど、任意に、分析システム3419からなどの結果情報と結合してトレーニングされてもよく、それによって、それらの能力のうちの1つまたは複数のための完全に自動化されたまたは半自動化された能力を提供する。
図45を参照すると、クラウドソーシングイノベーション4400のためのプラットフォーム運営型市場3327は、本開示全体を通して記載されたデータ処理プラットフォーム3300の様々な実現能力を使用して、プラットフォーム運営型市場3327のオペレータのためのクラウドソーシングダッシュボード4414または他のユーザインターフェースなどで構成されてもよい。オペレータは、ユーザインタフェースまたはクラウドソーシングダッシュボード4414を使用して、図44に関連して説明したように、クラウドソーシングオファーを作成するアルゴリズムを実行または引き受ける一連のステップを行うことができる。実施形態では、ダッシュボード4414内で報酬4412を作成するように構成されている描写された構成要素の1つまたは複数は、構成要素4502において、どのようなイノベーション4402が関心を持っているかなどの潜在的なオファーを特定すること（プラットフォームが運営する市場3327または外部の市場3390における需要の表示によって示される可能性がある、または、様々な通信チャネルを介した事業体のための利害関係者による表示によって示される可能性があるなど）を含んでもよい。
ダッシュボード4414は、プラットフォーム市場3327および／または1つまたは複数の外部市場3390でクラウドソーシングオファーを管理することを可能にする要素（アプリケーションプログラミング要素を含む）など、クラウドソーシングインターフェース4512で構成されてもよい。ダッシュボード4414では、コンポーネント4504において、ユーザは、報酬4412をトリガし、一組の提出者への報酬4412の割り当てを決定する一組の条件4410を定義することなどにより、クラウドソーシングオファーの条件（本明細書に記載されるタイプのもの）を構成または記述するなど、1つまたは複数のパラメータ4408または条件4410を構成することができる。ダッシュボード4414のユーザインタフェースは、様々なタイプのクラウドソーシングオファーに適したものなど、デフォルト、テンプレート化、推奨、または事前に構成された条件、パラメータ4408、条件4410などを有するドロップダウンメニュー、テーブル、フォームなどのセットを含んでもよい。オファーの条件および他のパラメータが構成されると、コンポーネント4508において、スマートコントラクト3431およびブロックチェーン3422が、台帳を介してなど、オファーに関連するデータを提供、割り当て、および交換するために必要なデータを維持するように構成されてもよい。ブロックチェーンは、トークン、アイデンティティ情報、トランザクション情報（情報の交換のためなど）、技術的説明、仮想商品、ライセンスキー、デジタルコンテンツ、エンターテイメントコンテンツ、および提出物4418または報酬4412に関連する可能性のある他のデータ、コンテンツまたは情報を格納するように構成されてもよい。構成要素4510では、スマートコントラクト3431が、ステップ4504で設定された条件を具現化し、構成要素4508で作成されたブロックチェーン上で動作するとともに、プラットフォーム運営市場3327および／または外部市場3390における事実、条件、イベントなどを示すデータのうち、投稿データ4418に関連するものなどの他のデータ上で動作するように構成されてもよい。スマートコントラクト3431は、コンポーネント4510に応答して、サブミッションデータ4418や、パラメータや条件の充足を示すデータのほか、アイデンティティデータ、トランザクションデータ、タイミングデータなどのデータに対して、1つまたは複数のルールの適用、1つまたは複数の条件付き動作の実行などを行ってもよい。1つまたは複数のブロックチェーンおよび1つまたは複数のスマートコントラクトの構成が完了すると、コンポーネント4512において、ブロックチェーンおよびスマートコントラクトは、1つまたは複数の提出者または他のユーザによる対話のためなどに、プラットフォーム運営市場3327、外部市場3390または他の環境に展開されてもよく、これらのユーザは、ウェブサイト、アプリケーションなどのクラウドソーシングインターフェース4512において、スマートコントラクトに入力してもよい。この時点で、プラットフォームは、適応型インテリジェントシステム3304または他の機能を使用するなどして、提出データ4418、スマートコントラクトに入る当事者または複数の当事者のアイデンティティデータなどの関連データを、ブロックチェーン上またはその他の方法でプラットフォーム3300に格納することができる。構成要素4514において、スマートコントラクトが実行されると、プラットフォームは、監視システム層3306などによって、プラットフォームが運営する市場3327および／または1つ以上の外部市場BPX104を、提出データ4418、イベントデータ3324、または1つ以上の条件4410を満たすもしくは示す可能性があるか、または報酬4412をトリガするなど、スマートコントラクト3431の1つ以上のルールの適用をトリガする可能性がある他のデータについて監視してもよい。
構成要素4516では、条件が満たされると、スマートコントラクトが決済、実行などされ、その結果、ブロックチェーン3422上で更新または他の操作が行われてもよく、例えば、対価を（支払いシステムを介してなど）転送し、サブミッション4418へのアクセスを転送してもよい。したがって、上述のステップを介して、プラットフォーム運営型市場3327のオペレータは、暗号的に確保され、イノベーターからイノベーションを求める当事者にブロックチェーン上で転送されるイノベーションをクラウドソースするスマートコントラクトのセットを発見し、構成し、展開し、実行させてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム層3304は、上述のアルゴリズムのステップを監視するために使用されてもよく、1つまたは複数の人工知能システムは、プロセス全体または1つまたは複数のサブステップもしくはサブアルゴリズムを、ロボティックプロセスオートメーションによってなど、自動化するために使用されてもよい。これは、上述したように、例えば、人間のユーザが上述のステップを実行する際のソフトウェアのインタラクションを監視するなどの観察から得られたデータのトレーニングセット上で人工知能システムに学習させることによって発生する可能性がある。一旦学習されると、適応性のある知能層3304は、プラットフォーム3300がイノベーションのクラウドソーシングのための完全に自動化されたプラットフォームを提供することを可能にするかもしれない。
図46を参照すると、実施形態では、証拠のためのクラウドソーシングのためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム4600を可能にするためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよび他の要素を備えたプラットフォームが本明細書で提供される。イノベーション、製品需要などの調達に関連して上述した他の実施形態と同様に、分散型台帳を任意に具現化するなどのブロックチェーン3422は、侵害の証拠、先行技術の証拠、公開の証拠などの証拠4618の提出に対する報酬4612を管理するための一連のスマートコントラクト3431で構成されてもよい。侵害の証拠、先行技術の証拠、公開の証拠、使用の証拠、商業販売の証拠、詐欺の証拠、虚偽記載の証拠、不法侵入の証拠、過失の証拠、虚偽記載の証拠、誹謗中傷の証拠、違法行為を行った証拠、危険な行為を行った証拠、不作為の証拠、契約違反の証拠、不法行為の証拠、犯罪行為の証拠などの証拠4618を提出した場合に報酬を受け取ることができるように、スマートコントラクト3431を構成することができる。規制違反の証拠、ポリシーまたは手順の不遵守の証拠、個人の所在地の証拠（任意で既知または希望の所在地を含む）、個人のソーシャルネットワークまたはその他の関係の証拠、個人または事業体のビジネス上のつながりの証拠、個人または事業体の資産の証拠、欠陥の証拠。害の証拠、偽造の証拠、アイデンティティの証拠（DNA、指紋、ビデオ、写真など）、損害の証拠、混乱の証拠（商標権侵害の場合など）、または民事または刑事の法的手続き、契約の執行または交渉、仲裁または調停、審問、その他の手続きに関連する可能性のあるその他の証拠。実施形態では、任意で分散型台帳に分散されているようなブロックチェーン3422を使用して、証拠4618の提出に対する報酬4612、証拠4618の使用に関連する一連の条件4610（召喚令状の下でのみ公開できるかどうかなど）など、証拠に関連する条件4610とともに、証拠4618の要求（召喚令状などの正式な法的要求であってもよいし、事実収集の状況などの代替的な形式の要求であってもよい）を構成することができる。また、タイミングのパラメータ、必要な証拠の性質（DNAや指紋などの科学的に検証された証拠、ビデオ映像、写真、証人の証言など）など、さまざまなパラメータ4608がある。
プラットフォーム4600は、クラウドソーシングインターフェース4620を含んでもよく、このインターフェース4620は、ウェブサイト、アプリケーション、ダッシュボード、通信システム（電子メール、テキスト、音声メッセージ、広告、ブロードキャストメッセージ、またはその他のメッセージを送信するためなど）に含まれるか、またはこれらと連携して提供されてもよく、これにより、インターフェース4620にメッセージが提示されるか、または関連する個人に送信され（召喚状の場合などの標的化されたものであるか、または所定の場所、会社、組織などにいる個人に向けたブロードキャストであるかを問わない。スマートコントラクト3431および関連するブロックチェーン3422への適切なリンクを使用して、関連する添付ファイル、リンク、または他の情報を含む証拠4618を提出する返信メッセージが、ブロックチェーン3422に（APIまたはデータ統合システムを介してなど）自動的に関連付けられ、ブロックチェーン3422、および任意のオプションで関連付けられた分散型台帳が、要求に応じて提出された証拠4618の安全で決定的な記録を維持するようにすることができる。報酬4612が提供される場合、ブロックチェーン3422および／またはスマートコントラクト3431は、提出の時間、提出の性質、および提出した当事者を記録するために使用されてもよく、提出物が報酬4612の条件を満たすようなとき（例えば、以下のようなとき。例えば、刑事事件の対象者の逮捕や、提出された先行技術の使用による特許の無効化など、他の多くの例のように）、ブロックチェーン3422およびそれによって保存された任意の分散型台帳を使用して、提出者を特定し、スマートコントラクト3431の実行によって、報酬4612を伝えることができる（これは、本開示全体に記載された対価のいずれかの形態をとることができる。実施形態では、ブロックチェーン3422および関連する台帳は、実際の証拠4618を含まずに証拠4618の提出のための識別情報を含んでもよく、そのような情報は、アクセスのための条件（法的な召喚状、令状、またはIDまたはセキュリティアプリケーション3418によるような正当なアクセス権を有する人の他の識別または検証など）を満たすか検証することを条件に、秘密を維持することができる（暗号化されるか、識別情報のみで別個に保存されるなど）。報奨4612は、一連のルール（自動化システム、ルール処理システム、人工知能システム3448または他のエキスパートシステムと協働してスマートコントラクト3431を使用するなど、場合によっては自動的に適用されてもよく、実施形態では、人間の専門家と一緒に作成されたトレーニングデータセットでトレーニングされたもので構成されてもよい）に基づいて、証拠4618が関連するケースまたは状況の結果に基づいて提供されてもよい。例えば、機械視覚システムを使用して、アイテムの画像に基づいて偽造の証拠を評価してもよく、偽造の証拠を提出した当事者は、スマートコントラクト3431、ブロックチェーン3422、および任意の分散型台帳を介した報酬の分配4612を介して、トークンまたは他の対価などの報酬を得てもよい。このように、プラットフォーム4600は、コンプライアンスを促進するため、不適切な行動を抑止するため、不確実性を低減するため、情報の非対称性を低減するためなど、多種多様な事実収集および証拠収集の目的に使用することができる。
図47を参照すると、プラットフォーム運営型市場のクラウドソーシング証拠品4600は、本開示全体を通して記載されたデータ処理プラットフォーム3300の様々な実現能力を使用して、プラットフォーム運営型市場4600のオペレータのためのクラウドソーシングインターフェース4620または他のユーザインターフェースなどで構成されてもよい。操作者は、ユーザーインターフェース4620またはクラウドソーシングダッシュボード4614を使用して、図46に関連して説明したように、クラウドソーシングの証拠請求4618を作成するためのアルゴリズムを実行または引き受ける一連のステップを行うことができる。実施形態では、ダッシュボード4614内に報酬4612を作成するためのコンポーネントとの1つまたは複数のインタラクションは、コンポーネント4702において、どのような証拠4618が所定の状況で価値がある可能性が高いか（弁護士、代理人、調査員、当事者、監査人、探偵、引受人、検査官、およびその他多くの人など、個人または事業体などのエンティティの利害関係者または代表者によって、様々な通信チャネルを通じて示される可能性があるなど）など、潜在的な報酬4612を特定することを含んでもよい。
ダッシュボード4614は、クラウドソーシング要求をプラットフォーム市場4600および／または1つ以上の外部市場3390で管理することを可能にする要素（アプリケーションプログラミング要素、データ統合要素、メッセージング要素などを含む）を備えるなど、クラウドソーシングインターフェース4620で構成されてもよい。ダッシュボード4614では、コンポーネント4704において、ユーザは、報酬4612をトリガし、証拠の提出者のセット4618への報酬4612の割り当てを決定する条件4610のセットを定義することなどにより、クラウドソーシング要求の条件（本明細書に記載されるタイプの）を構成または記述するなど、1つまたは複数のパラメータ4608または条件4610を構成することができる。クラウドソーシングインターフェース4620を含む、またはクラウドソーシングインターフェース4620と関連するダッシュボード4614のユーザインターフェースは、様々なタイプのクラウドソーシング要求に適したものなど、デフォルト、テンプレート化された、推奨された、または事前に構成された条件、パラメータ4608、条件4610などを有するドロップダウンメニュー、テーブル、フォームなどのセットを含んでもよい。リクエストの条件および他のパラメータが構成されると、コンポーネント4708において、スマートコントラクト3431およびブロックチェーン3422が、リクエストに関連するデータおよび証拠の提出4618に関連するデータの提供、割り当て、および交換に必要なデータを、台帳を介してなど維持するように構成されてもよい。スマートコントラクト3431およびブロックチェーン3422は、ID情報、取引情報（情報の交換など）、技術情報、図46に関連して説明したタイプの他の証拠データ4618（証拠4618の提出または報酬4612のための条件4610に関連する可能性のあるデータ、証言、写真またはビデオコンテンツ、または他の情報を含む）に構成されてもよい。構成要素4710においてスマートコントラクト3431は、構成要素4704で構成された条件4610を具現化し、構成要素4708で作成されたブロックチェーン3422上で動作するように構成されてもよいし、プラットフォームが運営する市場4600および／または外部の市場3390における事実、条件、事象などを示すデータや、提出データ4618に関連するものなどの他の情報サイトやリソース、例えば、訴訟事件や事件の一部の結果を示すサイト、調査報告を行うサイトなどのデータ上で動作するように構成されてもよい。スマートコントラクト3431は、コンポーネント4710で構成された1つまたは複数のルールを適用して、証拠データ4618およびパラメータ4608または条件4610の充足を示すデータ、ならびに、アイデンティティデータ、取引データ、タイミングデータなどのデータに対して、1つまたは複数の条件付きの操作などを実行するように応答してもよい。1つまたは複数のブロックチェーン3422および1つまたは複数のスマートコントラクト3431の構成が完了すると、コンポーネント4712において、ブロックチェーン3422およびスマートコントラクト3431は、1つまたは複数の提出者または他のユーザによる対話のために、プラットフォーム運営型市場4600、外部市場3390または他のサイトまたは環境に展開されてもよく、これらのユーザは、ウェブサイト、アプリケーションなどのクラウドソーシングインターフェース4620において、スマートコントラクトに入力してもよい。この時点で、プラットフォーム4600は、適応型インテリジェントシステム3304または他の能力を使用するなどして、提出データ4618、スマートコントラクト3431に入る当事者または複数の当事者のアイデンティティデータなどの関連データを、ブロックチェーン3422上またはその他の方法でプラットフォーム4600に格納することができる。構成要素4714において、スマートコントラクト3431が実行されると、プラットフォーム4600は、監視システム層3306などによって、プラットフォームが運営する市場4600および／または1つ以上の外部市場3390もしくは他のサイトを、提出データ4618、イベントデータ3324、または1つ以上の条件4610を満たすもしくは示す可能性がある、もしくは報酬4612をトリガするなど、スマートコントラクト3431の1つ以上のルールの適用をトリガする可能性がある他のデータについて監視してもよい。
構成要素4716において、条件4610が満たされると、スマートコントラクト3431が決済、実行などされ、その結果、ブロックチェーン3422上で更新または他の操作が行われてもよく、例えば、（決済システムを介してなどの）対価の移転や証拠4618へのアクセスの移転などが行われる。このように、上述のステップを介して、プラットフォーム運営型市場4600のオペレータは、証拠をクラウドソーシングし、証拠収集者から証拠を求める当事者にブロックチェーン3422上で暗号的に確保されて転送されるスマートコントラクト3431のセットを発見し、構成し、展開し、実行させてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム層3304は、上述のアルゴリズムのステップを監視するために使用されてもよく、1つまたは複数の人工知能システムは、ロボティックプロセスオートメーション3442などによって、プロセス全体または1つまたは複数のサブステップもしくはサブアルゴリズムを自動化するために使用されてもよい。これは、上述したように、例えば、人工知能システム3448に、上述のステップを行う際に人間のユーザのソフトウェアインタラクションを監視するなどの観察から得られるデータのトレーニングセットで学習させることによって発生する可能性がある。一旦学習されると、適応性のある知能層3304は、このようにして、プラットフォーム3300が、証拠のクラウドソーシングのための完全に自動化されたプラットフォームを提供することを可能にすることができる。
実施形態では、エビデンスは、エビデンスクラウドソーシングプラットフォーム4600を含むマーケットプレイスプラットフォーム3300によってサポートされ得る様々なアプリケーションおよびソリューションのための事実収集またはデータ収集に関連する可能性があり、例えば、アンダーライティング3420（例えば、保険契約、ローン、保証など。リスク管理ソリューション3408（本開示を通じて指摘された多種多様なリスクの管理など）、税務ソリューション（控除や税額控除などを裏付ける証拠に関するものなど）、融資ソリューション3410（担保の所有権や価値の証拠、表明の真実性の証拠など）。規制ソリューション3426（事業体3330および事業体3330のプロセス、行動、活動を規定する可能性のある広範な規制の遵守に関するものなど）、および不正防止ソリューション3416（不正、虚偽の陳述、不適切な行動、名誉毀損、誹謗中傷などの検出に関するものなど）。
証拠収集は、他の多くの要因の中で、エンティティ3330およびそのアイデンティティ、主張、クレーム、行動または行動に関する証拠収集を含むことができ、クラウドソーシングプラットフォーム4600におけるクラウドソーシングによって、またはデータ収集システム3318および監視システム3306によって、任意で、プロセス自動化3442を介した自動化および人工知能システム3448を使用するなどの適応型知能によって達成されることができる。
実施形態では、証拠収集プラットフォームは、クラウドソーシングプラットフォーム4600またはクラウドソーシングを包含してもしなくてもよいより一般的なデータ収集プラットフォーム3300のいずれであっても、保険引受3420のためにアイデンティティおよび行動情報を集約するためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォームを実現するためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよび他の要素を本明細書で提供する。実施形態では、オプションの分散型台帳を備えたブロックチェーンを使用して、保険の申請者のアイデンティティ、保険を提供する意思がある可能性がある当事者のアイデンティティ、保険に加入する可能性があるリスクに関する情報（任意のタイプのもの、例えば、財産、生命、旅行、侵害、健康、家庭。保険の対象となるリスク（財物、生命、旅行、侵害、健康、家庭、商業責任、製造物責任、自動車、火災、洪水、カジュアル、退職、失業など、従来から保険契約で保証されているものに加えて、従来から保証されていない他の多くの種類のリスクなど、あらゆる種類のもの）に関する情報、補償内容、除外事項などに関する情報、価格、控除額、金利（終身保険など）などの条件に関する情報、その他の情報。ブロックチェーン3422および関連するスマートコントラクト3431は、ウェブサイト、アプリケーション、通信システム、メッセージシステム、マーケットプレイスなどと連携して、またはそれらを介して、保険を提供するために使用されてもよく、申請者によって提出された情報を記録するために使用されてもよく、これにより、保険申請は、提出された情報の安全な正規の記録を有し、許可された当事者、役割、およびサービスのみが提出された情報にアクセスすることを許可する（ポリシー、規制、およびアクセス条件によって支配されるような）アクセス制御機能を有する。ブロックチェーン3422は、引受人によって収集されたもの、申請者によって提出されたもの、人工知能システム3448によって収集されたもの、または他者によって提出されたもの（クラウドソーシングプラットフォーム4600の場合など）など、価格設定、引受、補償などに関連する情報（上記の証拠収集に関連して記載された証拠を含む）を記録することなどにより、引受3420で使用されてもよい。実施形態では、ブロックチェーン3422、スマートコントラクト3431、および任意の分散型台帳は、典型的な保険契約よりも狭い定義された期間の定義された活動に関連する定義されたリスクのためなど、マイクロインシュランスの提供および引受を促進するために使用されてもよい）。)例えば、悪天候に関連する保険は、結婚式の日のために得られるかもしれない。ブロックチェーン3422は、台帳に記録されているように、当事者のグループがリスクの一部を取ることに同意する場合など、当事者のグループに対するリスクの配分および引受活動の調整を容易にしてもよい。例えば、台帳は、当事者がリスクの任意の割合を取ることを可能にし、それによって、台帳に記録されているように、活動やリスクなどに保険をかけることに同意する複数の当事者の残りの蓄積および集約として、リスクが完全にカバーされるまで、部分的な保険を蓄積することができる。台帳は、カバーされたリスクイベントの発生時に支払いを配分するために使用されてもよい。実施形態では、人工知能システム3448は、人間の専門家であるアンダーライターによって訓練されたものなど、アンダーライティングデータを収集および分析するために使用されてもよい。実施形態では、イベントを認識および検証するように訓練された人工知能3448を使用するような自動化システム3442が、イベントが発生したこと（例えば。屋根が崩壊した、車が損傷したなど）を、ビデオ、画像、センサー、IoTデバイス、目撃者の投稿（ソーシャルネットワーク上など）などから判断し、保険金額を支払うために分散型台帳上の操作を開始することができ、これには引受／保険当事者から被保険者への資金移動を反映する適切な借方および貸方を開始することが含まれる。このように、ブロックチェーンベースの台帳は、身元を確実に検証し、必要に応じて情報の機密性を維持し、価格設定や引受に必要な証拠を自動的に蓄積し、保険事故の発生を示す情報を自動的に処理し、検証されたイベントの発生時に契約を自動的に決済・履行することで、保険プロセスの多くを簡素化・自動化することができる。
レンディング・プラットフォーム
図48を参照すると、金融・取引・マーケットプレイスイネーブルメントシステム3300の一実施形態が示されており、ここでは、貸出イネーブルメントシステム4800が有効化されており、プラットフォーム指向のマーケットプレイス3327が貸出プラットフォーム3410を構成してもよい。
貸出可能化システム4800は、システム、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、レイヤ、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、および他の要素（文脈から別段の指示がある場合を除き、代替的に「プラットフォーム」、「貸出プラットフォーム」、「システム」などと総称される）が協調して動作するセットを含み、発生する可能性のあるエンティティ3330のインテリジェントな管理を可能にする（サービス指向アーキテクチャでのデータ統合および組織化などによる）ことができる。融資取引又は融資関連エンティティを含む、融資プラットフォーム3410又は外部マーケットプレイス3390の1つ又は複数のアプリケーション、サービス、ソリューション、プログラム等の中で発生し、動作し、取引等を行い、又はプラットフォーム3300及びシステム4800の一部であり、それらと統合され、それらにリンクされ、又はそれらによって運営される可能性のあるエンティティ3330のセットのインテリジェントな管理を可能にする。本明細書におけるサービスのセットへの言及は、文脈が示す場合を除き、これらおよび他の様々なシステム、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、レイヤ、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、および他のタイプの要素を理解すべきである。セットは、複数のメンバーを含んでいても、単一のメンバーを含んでいてもよい。システム3300の他の実施形態と同様に、システム4800は、本開示および参照により本明細書に組み込まれた文書全体に記載された他の実施形態に関連して説明されたコンポーネント、モジュール、システム、サービス、コンポーネント、機能、および他の要素を有する、様々なデータ処理層を有してもよい。これは、様々な適応型インテリジェントシステム3304、監視システム3306、データ収集システム3318、およびデータ記憶システム3310、ならびに、これらのシステムのそれぞれ、および／またはプラットフォーム3300およびシステム4800の様々な他の要素の、それらへの、および／またはそれらの間のインターフェース3316のセットを含んでもよい。実施形態では、インターフェース3316は、アプリケーションプログラミングインターフェース4812、様々なプロトコルおよびフォーマットを使用して様々なサービス間でデータが移動される際に、抽出、変換、クレンジング、正規化、重複排除、ロードなどを行うためのデータ統合技術（集合的にETLシステム4814と呼ばれる）を含むことができる。と、ユニキャスト、ブロードキャスト、マルチキャスト伝送のように、1対1、1対多、または多対1で要素間に構成された様々なポート、ポータル、コネクタ、ゲートウェイ、有線接続、ソケット、仮想プライベートネットワーク、コンテナ、セキュアチャネルなどの接続（総称してポート4818と呼ぶ）。インターフェース3316は、実行の各スレッドへの優先度の割り当てに基づいてなど、ユーザが定義することができる決定論的実行パターンを有する、FreeRTOS オペレーティングシステムなどのリアルタイムオペレーティングシステム（RTOS）4810を含み、それによって可能になり、それと統合され、またはそれとインターフェースすることができる。RTOS 4810のインスタンスは、様々なエンティティ3330を監視するために使用されるような、モノのインターネットデバイスのマイクロコントローラ上などに、埋め込まれてもよい。RTOS 4810は、リアルタイムスケジューリング（監視システム3306およびデータ収集システム3318へのデータ送信のスケジューリング、様々なサービス要素間のタスク間通信のスケジューリング、および他のタイミングおよび同期要素など）を提供してもよい。実施形態では、インターフェース3316は、エンティティ3330を監視するために使用されるモノのインターネットデバイスなどの小型で低電力のエッジデバイスと、プラットフォーム3300およびシステム4800の様々なクラウド展開されたサービスとの間の安全な接続を可能にするライブラリのセットを使用または含むことができる。例えば、AWS IoT Greengrass および/またはAWS Lambda 機能などのローカルデータ処理およびコンピューティングシステムを実行するもので、ローカルでの計算、データ通信の設定、機械学習モデル（予測や分類のためなど）の実行、デバイスまたはデバイスデータの同期、およびデバイスとサービス間の通信を可能にするためのものなどがある。これには、シリアルポート、GPU、センサー、カメラなどのローカルデバイスリソースの使用が含まれる場合がある。実施形態では、安全なエンドツーエンドの通信のために、データを暗号化してもよい。
レンディングイネーブルメントシステム4800および一連のレンディングソリューション3410の文脈において、エンティティ3330は、本開示全体または参照により本明細書に組み込まれた文書で言及されている多種多様な資産、システム、装置、機械、施設、個人、または他のエンティティのいずれかを含むことができ、例えば、限定されるものではないが、機械3352およびその構成要素（例えば、。様々な車両や機器など、融資の対象または融資の担保となる機械、ならびに自動支払機、POS機、自動販売機、キオスク、スマートカード対応機など、マイクロローン、給料日ローンなどを可能にするために使用されるものを含む多くの機械など、融資取引を行うために使用される機械）。)金融・取引プロセス3350（融資プロセス、検査プロセス、担保追跡プロセス、評価プロセス、信用調査プロセス、信用力プロセス、シンジケーションプロセス、金利設定プロセス、ソフトウェアプロセス（アプリケーション、プログラム、サービスなどを含む）、生産プロセス、回収プロセス、銀行プロセス（例えば、金融サービスプロセス、診断プロセス、セキュリティプロセス、安全性プロセス、評価プロセス、支払いプロセス、評価プロセス、発行プロセス、ファクタリングプロセス、統合プロセス、シンジケーションプロセス、回収プロセス、差し押さえプロセス、所有権移転プロセス、所有権確認プロセス、担保モニタリングプロセスなどのようなプロセス）、ウェアラブルおよびポータブルデバイス3348（携帯電話、タブレット、金融アプリケーション専用のポータブルデバイス、データコレクタ（モバイルデータコレクタを含む）、センサーベースのデバイス、時計、眼鏡、ヒアラブル、頭部装着デバイス、衣服一体型デバイス、アームバンド、ブレスレット、首装着デバイス、AR/VRデバイス、ヘッドフォン、その他多数）；作業者3344（銀行員、ローンオフィサー、金融サービス担当者、マネージャー、検査官、ブローカー（例えば、作業者（ワーカー）3344（銀行員、融資担当者、金融サービス担当者、マネージャー、検査官、ブローカー（例：モーゲージブローカー）、弁護士、アンダーライター、規制担当者、査定者、鑑定人、プロセス監督者、セキュリティ担当者、安全担当者など）、ロボットシステム3342（物理的なロボット、協調的なロボット（例：「コボット」、ソフトウェアボットなど）、施設3338（銀行施設、在庫倉庫施設、工場、家、建物、保管施設（ローン関連の担保、ローンの対象となる財産、在庫（在庫に対するローンに関連するものなど）、個人財産、部品、包装材、商品、製品、機械、設備などのためのものなど）、銀行施設（商業銀行業務、投資、消費者銀行業務、貸付業務、その他多くの銀行業務のためのものなど）など）がある。実施形態では、エンティティ3330は、金融、商品、電子商取引、広告などの市場3390（現物市場および先物市場を含む）など、様々な商品およびサービスで取引が行われるものなど、外部の市場3390を含んでいてもよく、市場3390およびその中のエンティティ3330を監視することで、アイテムの価格または価値、アイテムの流動性、アイテムの特性、アイテムの減価償却率などに関して、貸し出しに関連する情報を提供することができる。例えば、資産担保融資のための担保4802または資産を構成し得る様々なエンティティについて、監視システム3306は、カメラ、センサ、または他の監視システム3306によってなど、担保4802または資産を監視するだけでなく、類似した状態、類似した年齢、類似した仕様、類似した場所などを有する担保4802または資産の市場状況を決定することによってなど、担保4802または資産の価値、価格、または他の状態に関して、様々なタイプのデータ収集システム3318を介してなど、データを収集してもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム3304は、本明細書および参照により本明細書に組み込まれる文書に記載されているようなk-平均クラスタリングシステム、自己組織化マップシステム、または他のシステムのように、担保4802、当事者、資産などを含むエンティティ3330を属性の類似性によってグループ化またはクラスタ化するものなどのクラスタリングシステム4804を含んでもよい。クラスタリングシステムは、例えば、担保のコレクション、資産のコレクション、当事者のコレクション、およびローンのコレクションを、共通の属性に基づいて監視および分析できるように整理することができ、例えば、取引のサブセットのパフォーマンスを使用して他のパフォーマンスを予測することができ、その結果、アンダーライティング3420、プライシング3421、不正検出3416、または、図48および図49に関連して、または本開示もしくは参照により本明細書に組み込まれる文書全体のどこかで説明されるサービス、ソリューション、またはアプリケーションのいずれかを含む他のアプリケーションに使用することができる。実施形態では、担保4802または資産に関する条件情報は、担保4802または資産上のセンサのセット、担保4802または資産の環境内のセンサまたはカメラのセットなどの監視システム3306によって連続的に監視され、市場情報は、データ収集システム3318によってリアルタイムで収集され、条件情報および市場情報が時間的に整合され、担保または資産の価値のリアルタイム推定および担保または資産の将来の価値の前方予測の基礎として使用され得るようになっている。担保4802または資産に対する現在の価値および予測された価値は、モデルに基づいていてもよく、これは、担保4802または資産に対するマイクロローンの引受けまたは提供など、担保または資産に対する自動化された、または機械支援された貸し出しを可能にするために、スマートコントラクト3431などでアクセスおよび使用されてもよい。エンティティ3330が所有する担保4802または資産のコレクションまたはフリートなど、一連の担保4802または資産のデータの集約は、リアルタイムの状態監視およびリアルタイムの市場データの収集および統合に基づく担保4802または資産の個別または集約された価値に基づいて、金利および他の条件を自動的に調整するスマートコントラクト3431を介して、リアルタイムのポートフォリオ評価およびより大規模な貸し出しを可能にすることができる。ローン取引や、担保4802または資産に関する情報（担保4802または資産の条件情報や市場データなど）を含む、取引、当事者情報、所有権の移転、条件の変更、およびその他の情報が、ブロックチェーン3422に格納されてもよい。スマートコントラクト3431は、監視システム3306によってサポートまたは検証される表明および保証（これは、不正検出システム3416において不正をフラグする可能性がある）などによって、条件情報および／または市場価値情報を確認することを当事者に要求するように構成されてもよい。貸出モデル4808は、担保4802または資産を評価するため、担保4802または資産の状態および／または価値に基づいて貸出の適格性を決定するため、価格設定（例えば、金利）を設定するため、条件を調整するため、などに使用されてもよい。貸し出しモデル4808は、過去の貸し出し取引に関する分析3419を使用するなど、一連の専門家によって作成されてもよい。貸出モデル4808は、監視システム3306およびデータ収集システムTX118からのデータによって入力されてもよく、ストレージシステム3310からデータを引き出してもよい、などである。貸出モデル4808は、スマートコントラクト3431のパラメータを構成するために使用されてもよく、スマートコントラクトの条件が貸出モデル4808の調整に基づいて自動的に調整されるようになっている。貸し出しモデル4808は、貸し出し取引からの成果（例えば、支払い成果、デフォルト成果、パフォーマンス成果など）、担保4802または資産に関する成果（担保または資産の経時的な価格または価値パターンなど）、エンティティに関する成果（デフォルト、差し押さえ、パフォーマンス成果、期限内支払い、支払い遅延、破産など）などの一連の成果について訓練することなどにより、人工知能3448によって改善されるように構成されてもよい。トレーニングは、担保または資産の分類（カメラベースの監視システム3306からのビジョンベースの分類を使用するなど、タイプおよび／または状態の自動分類など）、担保4802または資産の価値の予測、デフォルトの予測、パフォーマンスの予測などを含む、モデルパラメータおよびパフォーマンスを調整および改善するために使用されてもよい。実施形態では、担保4802または資産への貸付のためのスマート契約3431の構成または処理は、ロボットプロセスオートメーション（RPA）システム3442において学習および自動化されてもよく、例えば、スマート契約3431の作成、スマート契約3431のパラメータの構成、担保4802または資産への所有権の確認、スマート契約3431の条件の設定、スマート契約のための担保4802上の担保権の開始、スマート契約3431のステータスまたはパフォーマンスの監視を行うようにRPAシステム3442をトレーニングすることによって行われる。監視システム3306を使用して、人間のマネージャーなどの専門家エンティティ3330が、スマートコントラクト3431のトレーニングセットの作成、設定、権利確認、担保権の開始、監視、終了、閉鎖、差押えなどにおける類似のタスクおよびアクションのトレーニングセットを実施するときに監視するなどして、スマートコントラクト3431のデフォルトのための終了または開始、スマートコントラクト3431の閉鎖、担保4802または資産の差押え、所有権の移転などを行うことができる。RPAシステム3442が訓練されると、RPAシステム3442は、担保4802として機能する可能性がある、保証またはセキュリティを提供する可能性がある、またはそのようなものを提供する可能性がある、広範囲のエンティティおよび資産にわたって、大規模に融資を提供する能力を効率的に作成してもよく、それによって、より広範囲の状況、エンティティ3330、および担保4802に対して、より容易に融資を利用できるようになる。RPAシステム3442は、ローンパフォーマンスの成果、担保評価の成果、デフォルトの成果、成約率の成果、金利の成果、利回りの成果、投資収益率の成果などの成果に基づいて、モデルのパラメータ、重み、構成などを継続的に調整するなど、人工知能3448によってそれ自体が改善されてもよい。スマートコントラクト3431は、直接貸し出し、シンジケート貸し出し、およびセカンダリー貸し出しの契約、個々のローンまたはローンの集約されたトランシェなどを含むか、またはそれらに使用することができる。
実施形態において、管理アプリケーションプラットフォーム層3302の貸付ソリューション3410は、様々な任意の実施形態において、（プラットフォーム3300の他の実施形態内などで）一連のアプリケーション3312を含み、これと統合し、またはこれと相互に作用してもよい、例えば、貸し手、借り手、保証人。例えば、貸し手、借り手、保証人、取引エンティティまたは金融エンティティのオペレータまたは所有者、または他のユーザが、ローンの当事者、ローンの対象、ローンの担保、またはローンに関連するエンティティ3330などの、ローンに関連する1つまたは複数の要素を管理、監視、制御、分析、またはその他の方法で対話することができる。これは、図33に関連して上述した要素のいずれかを含んでもよい。一連のアプリケーション3312は、貸し出しソリューション3410（個人貸し出し、商業貸し出し、担保貸し出し、マイクロ貸し出し、ピアツーピア貸し出し、保険関連貸し出し、資産担保貸し出し、担保付き債務貸し出し、事業体債務貸し出し、学生貸し出し、補助金貸し出し、モーゲージ貸し出し、自治体貸し出し、ソブリン債務、自動車貸し出し、ペイデイローン、債権に対する貸し出し、ファクタリング取引、保証または確約された支払い（税還付金、年金など）に対する貸し出しなど、限定されない）を含んでもよい。レンディングソリューション3410は、投資アプリケーション3402（限定されないが、ローンのトランシェ、事業体債務、債券、シンジケートローン、地方債、ソブリン債、または他のタイプの債務関連証券への投資のためなど）などの、レンディングに関連する可能性のある広範な他のタイプのアプリケーションのいずれか1つ以上を含み、それらと統合し、またはそれらとリンクしてもよい。資産管理アプリケーション3404（融資の対象となる資産、融資の担保となる資産、融資の裏付けとなる資産、融資保証の担保となる資産、信用力の証拠となる資産、債券に関連する資産、投資資産、不動産、什器、動産、不動産、設備、知的財産、車両、その他の資産の管理など）。リスク管理アプリケーション3408（製品、資産、人、家、車両、機器、部品など、融資の対象、融資の当事者、融資の履行に関連する活動に関するリスクや責任を管理するためのものであるが、これらに限定されない。情報技術システム、セキュリティシステム、セキュリティイベント、サイバーセキュリティシステム、財産、健康状態、死亡、火災、洪水、天候、障害、事業の中断、傷害、財産への損害、事業への損害、契約違反、その他）。)マーケティングアプリケーション3412（例えば、ローンまたはローンのトランシェをマーケティングするためのアプリケーション、貸し出しのための顧客関係管理アプリケーション、関連当事者を引き付けるための検索エンジン最適化アプリケーション、販売管理アプリケーション、広告ネットワークアプリケーション、行動追跡アプリケーション、マーケティング分析アプリケーション、ロケーションベースの製品またはサービスのターゲティングアプリケーション、協調フィルタリングアプリケーション、ローン関連製品またはサービスのレコメンデーションエンジンなど）。取引アプリケーション3428（購入アプリケーション、売却アプリケーション、入札アプリケーション、オークションアプリケーション、リバースオークションアプリケーション、ビッド／アスクマッチングアプリケーションなど、ローン、ローンのトランシェ、ローンの一部、ローン関連の利権などを取引するためのアプリケーションなど、これらに限定されない）。税金アプリケーション3414（ローンの税金関連の影響に関連するデータ、イベント、ワークフロー、またはその他の要因を管理、計算、報告、最適化、またはその他の方法で処理するためのものなど）。詐欺防止アプリケーション 3416（身元確認アプリケーション、バイオメトリクス身元確認アプリケーション、トランザクションパターンベースの詐欺検出アプリケーション、ロケーションベースの詐欺検出アプリケーション、ユーザ行動ベースの詐欺検出アプリケーション、ネットワークアドレスベースの詐欺検出アプリケーション、ブラックリストアプリケーション、ホワイトリストアプリケーション、コンテンツ検査ベースの詐欺検出アプリケーション、またはその他の詐欺検出アプリケーションのうちの1つまたは複数など）。 セキュリティアプリケーション、ソリューション、またはサービス3418（本明細書では、セキュリティアプリケーションと呼ばれ、例えば、上述の不正防止アプリケーション3416のいずれかと同様に、物理的セキュリティシステム（アクセス制御システム（バイオメトリックアクセス制御、指紋、網膜スキャン、パスワード、およびその他のアクセス制御を使用するなど）、金庫、ボールト、ケージ、セーフルームなど）、監視システム（カメラ、モーションセンサー、赤外線センサー、およびその他のセンサーを使用するなど）などが挙げられる。監視システム（カメラ、モーションセンサー、赤外線センサーなど）、サイバーセキュリティシステム（ウイルス検知・駆除、侵入検知・駆除、スパム検知・駆除、フィッシング検知・駆除、ソーシャルエンジニアリング検知・駆除、サイバー攻撃検知・駆除、パケット検査、トラフィック検査、DNS攻撃の駆除・検知など）、またはその他のセキュリティアプリケーション）。引受アプリケーション3420（本開示または参照により本明細書に組み込まれた文書全体に記載されたデータソース、イベントまたはエンティティのいずれかに基づく引受を含む、リスクの可能性および／または範囲を検出、特徴付け、または予測するためのアプリケーションを含む、ローン、保証、または他のローン関連の取引または義務の引受など）。ブロックチェーンアプリケーション3422（例えば、借方または貸方、購入または販売、現物対価の交換、スマートコントラクトイベントなどの一連の取引を捕捉する分散型台帳、暗号通貨アプリケーション、またはその他のブロックチェーンベースのアプリケーションなど）；不動産アプリケーション3424（例えば、不動産仲介アプリケーション、不動産評価アプリケーション、不動産モーゲージまたは貸付アプリケーション、不動産評価アプリケーションなど）。規制アプリケーション3426（許可された当事者、許可された担保、許可された返済条件、許可された金利、必要な情報開示、必要な引受プロセス、シンジケーションの条件など、ローンの条件を規制するためのアプリケーションなど）。a marketplace application, solution or service 3327（マーケットプレイスアプリケーションと呼ばれ、例えば、ローンシンジケーションマーケットプレイス、ブロックチェーンベースのマーケットプレイス、暗号通貨マーケットプレイス、トークンベースのマーケットプレイス、担保として使用されるアイテムのマーケットプレイス、その他のマーケットプレイスなど、これらに限定されない）。保証アプリケーション3417（製品、サービス、提供物、ソリューション、物理的製品、ソフトウェア、サービスレベル、サービス品質、金融商品、債務、担保のアイテム、サービスのパフォーマンス、またはその他のアイテムなど、融資の対象、融資の担保などのアイテムに関する保証アプリケーションなど、これらに限定されない）。分析者アプリケーション3419（ビッグデータアプリケーション、ユーザー行動アプリケーション、予測アプリケーション、分類アプリケーション、ダッシュボード、パターン認識アプリケーション、計量アプリケーション、金融利回りアプリケーション、投資収益率アプリケーション、シナリオプランニングアプリケーション、意思決定支援アプリケーションなど、本開示または本明細書に参照として組み込まれた文書全体で言及されたデータタイプ、アプリケーション、イベント、ワークフロー、またはエンティティのいずれかに関する分析アプリケーションなど、これらに限定されない）。価格設定アプリケーション3421（例えば、限定されるものではないが、金利やローンの他の条件の価格設定のためのもの）。このように、管理アプリケーションプラットフォーム3302は、共有マイクロサービス、共有データインフラストラクチャ、および共有インテリジェンスのおかげで、そのようなサービスの任意のペアまたはより大きな組み合わせまたは順列が、同じタイプの孤立したアプリケーションに対して相対的に改善されるように、広範囲の異種アプリケーション3312（上記の言及された、および他の金融または取引アプリケーション、サービス、ソリューションなどを含む用語）をホストし、その間の相互作用を可能にする場合がある。
実施形態では、データ収集システム3318および監視システム3306は、融資、債務、債券、ファクタリング契約、またはその他の融資取引に関連する1つまたは複数のイベントを監視することができ、例えば、融資の要求、融資の申し出、融資の受け入れ、融資のための引受情報の提供、信用報告書の提供に関連するイベントなどが挙げられる。必要な支払いの延期、貸付金の金利設定、支払い要件の延期、貸付金の担保や資産の特定、貸付金の担保や資産の所有権の確認、資産の所有権の変更の記録、貸付金の担保や資産の価値の評価、貸付金に含まれる資産の検査などに関連する事象。融資に関連する事業体の状態の変化、融資に関連する事業体の価値の変化、借り手の雇用状況の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される物品の財務的価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する不動産の保険の証拠の提供。融資の適格性の証明、融資の担保の確認、融資の査定、融資の支払い、融資の不履行、融資の呼び出し、融資の終了、融資条件の設定、融資対象物件の差押え、融資条件の変更など。
データ収集サービス、ブロックチェーン、スマートコントラクトを備えたマイクロサービス・レンディング・プラットフォーム
実施形態では、本明細書で提供されるのは、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、およびその他の要素で構成される、貸し出しのためのプラットフォームである。貸し出しのための例示的なプラットフォームまたはシステムは、マイクロサービス間の接続およびプラットフォームの外部にあるプログラムによるマイクロサービスへの接続を容易にするアプリケーションプログラミングインターフェースのセットを有するマイクロサービスのセットを含み、マイクロサービスは、（a）貸し出しトランザクションに関連するエンティティに関する情報を収集して監視するデータ収集サービスのマルチモーダルセット。b）融資に関連するイベントの安全な履歴台帳を維持するためのブロックチェーンサービスのセットであって、ブロックチェーンサービスは、融資に関与する一連の当事者によるアクセスを管理するアクセス制御機能を有する、ブロックチェーンサービスのセット、（c）融資関連イベントおよび融資関連活動を処理するためのアプリケーションプログラミングインタフェース、データ統合サービス、データ処理ワークフローおよびユーザインタフェースのセット、および（d）融資条件、融資関連イベントおよび融資関連活動のうちの少なくとも1つを管理するスマートコントラクトの条件を指定するためのスマートコントラクトサービスのセット。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、貸し出しに関連するエンティティが、貸し手、借り手、保証人、機器、商品、システム、備品、建物、貯蔵施設、および担保のアイテムのうちのエンティティのセットを含む場合を含む。
例示的なシステムには、担保アイテムが監視され、担保アイテムが、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットの中から選択される場合が含まれる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。
例示的なシステムは、データ収集サービスのマルチモーダルセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む場合を含む。
システムの例としては、融資に関連するイベントが、融資の依頼、融資の申し出、融資の受け入れ、融資の引受情報の提供、信用報告書の提供、必要な支払いの延期、融資の金利の設定、支払い要件の延期、融資のための担保の特定、融資のための担保または保証のための所有権の確認、財産の所有権の変更の記録、融資のための担保または保証の価値の評価、融資に関わる財産の検査、融資に関連するエンティティの状態の変化、融資に関連するエンティティの価値の変化から選択される場合がある。融資に関連する事業体の価値の変化、借り手の雇用状況の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される物品の財務的価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する財産の保険の証拠の提供。融資の適格性の証明、融資の担保の確認、融資の査定、融資の支払い、融資の不履行、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件設定、融資対象物件の差押え、融資の条件変更など。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
システムの例としては、ローンの当事者が、一次貸主、二次貸主、貸付シンジケート、事業体貸主、政府貸主、銀行貸主、担保付貸主、債券発行者、債券購入者、無担保貸主、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から選択される場合が挙げられる。
システムの例としては、ローン関連の活動が、ローン取引への参加に関心のある当事者の発見、ローンの申請、ローンの引き受け、ローンの法的契約の形成、ローンのパフォーマンスの監視、ローンの支払い、ローンの再構築または修正、ローンの決済、ローンの担保の監視、ローンのシンジケートの形成、ローンの抵当権設定、ローン取引の終了、のセットから選択される活動を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、マルチモーダルなデータ収集サービスのセットによって収集された情報に基づいて、ローン関連のアクションを自動的に引き受けるように、少なくとも1つのスマートコントラクトを構成するところを含む。
システムの例としては、融資関連のアクションが、融資の申し出、融資の受け入れ、融資の引き受け、融資の金利設定、支払要件の延期、融資の金利修正、担保の所有権の確認、所有権の変更の記録、担保の価値の評価、担保の検査の開始、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件設定、借り手に提供する必要のある通知の提供、融資対象の不動産の差押え、融資の条件の修正の中から選択される場合がある。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、担保アイテムの価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、担保が対象となるローンに関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
図49を参照すると、貸出ソリューション3410に存在する可能性のある追加のアプリケーション、ソリューション、プログラム、システム、サービスなどが描かれており、これらは、図48に関連して、また、本開示および参照により本明細書に組み込まれる文書全体のどこかに記載された他の要素と交換可能にプラットフォーム3302に含まれる可能性がある。また、追加のエンティティ3330が描かれているが、これは、本明細書に記載された様々な実施形態に関連して記載された他のエンティティ3330と交換可能であると理解されるべきである。上で既に述べた要素に加えて、貸出ソリューション3410は、アプリケーション、ソリューション、プログラム、システム、サービスなどのセットを含んでもよく、その中には、1つまたは複数のソーシャルネットワークに描かれているような様々なエンティティ3330に関する情報を見つけて分析することができるソーシャルネットワーク分析ソリューション4904（限定されないが、以下のようなもの。当事者に関する情報、当事者の行動、資産の状態、当事者または資産に関連するイベント、施設の状態、担保4802または資産の位置など）を、データ収集システム3318および監視システム3306を使用してソーシャルネットワークサイトのセットで開始および管理されるクエリをユーザーが設定できるようにするなどして、発見および分析するソーシャルネットワーク分析ソリューション4904。ローン管理ソリューション4948（例えば、ローンに関連する1つ以上のイベント（このようなイベントには、特に、ローンの要求、ローンの提供、ローンの受け入れ、ローンの引受情報の提供、信用報告書の提供、必要な支払いの延期、ローンの金利の設定、支払い要件の延期、ローンのための担保の特定、ローンのための担保またはセキュリティのための所有権の検証、財産の所有権の変更の記録、ローンのための担保またはセキュリティの価値の評価などが含まれる）を管理または応答するためのもの）。 融資に関連する不動産の検査、融資に関連する事業体の状態の変化、融資に関連する事業体の価値の変化、借り手の雇用状況の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供されている物品の財務的価値の変化。貸付金に対する保険の提供、貸付金に関連する財産に対する保険の証拠の提供、貸付金に対する適格性の証拠の提供、貸付金に対する担保の特定、貸付金の引受け、貸付金の支払い、貸付金の不履行、貸付金の呼び出し、貸付金の締結、貸付金の条件設定融資条件の設定（債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュールなど）については、以下の通りである。担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、コベナン ト、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果など）、またはローンに関連する活動の管理（以下に限定されない。 融資取引への参加に関心のある当事者の検索、融資の申請の処理、融資の引受、融資の法的契約の形成、融資の履行状況の監視、融資の支払い、融資の再構築または修正、融資の決済、融資の担保の監視、融資のシンジケート団の形成、融資の差押え、融資の回収、一連の融資の統合、融資の履行状況の分析、融資の不履行の処理、資産または担保の所有権の移転、融資取引の終了など）。)格付けソリューション6801（例えば、エンティティ3330（当事者4910、担保4802、資産4918など）を格付けするためのもので、信用力、財務の健全性、物理的な状態、ステータス、価値、欠陥の有無、品質、またはその他の属性の格付けを含む）。規制および／またはコンプライアンスソリューション3426（例えば、融資取引の条件、融資取引の形成に必要な手順、融資取引の実行に必要な手順、担保や施設に関して必要な手順、アンダーライティングに必要な手順、価格や金利などの設定に必要な手順、必要な法的開示や通知を提供するために必要な手順など、1つまたは複数のポリシー、ルール、規制、手順、プロトコル、プロセスなどの指定、適用、および／または監視を可能にするためのもの） - 融資取引の条件、融資取引の形成に必要な手順、融資取引の実行に必要な手順、担保や施設に関して必要な手順、アンダーライティングに必要な手順、価格や金利などの設定に必要な手順、必要な法的開示や通知を提供するために必要な手順（e.g.,カストディアルソリューションまたはカストディアルサービス6502（アイテムのセキュリティを維持する支援を必要とする当事者4910、クライアント、またはその他のエンティティ3330に代わって、または貸付取引に関わるものなどの義務に対してセキュリティ、裏付け、または保証を提供するために、一連の資産4918、担保4802など（暗号通貨、通貨、証券、株式、債券、所有権を証明する契約、およびその他の多くのアイテムを含む）を保管するためのものなど）。マーケティングソリューション6702（貸し手が、一連の見込みのある借り手に対してローンの利用可能性を売り込むこと、あるタイプの取引に適した一連の借り手をターゲットにすること、マーケティングまたはプロモーションメッセージ（メッセージの配置およびタイミングを含む）を構成すること、貸し出し取引のための広告およびプロモーションチャネルを構成すること、プロモーションまたはロイヤルティプログラムのパラメータを構成すること、およびその他多くのこと）。一連の融資取引を一組の当事者間で仲介するためなどの仲介ソリューション4944（住宅ローンなど）であって、ユーザが一連のプリファレンス、プロファイル、パラメータなどを構成して、融資取引の見込みのある取引相手のセットを見つけることができるようにしてもよい。一組の債券（地方債、社債、パフォーマンスボンドなど）を管理、報告、シンジケート、コンソリデーション、またはその他の方法で取り扱うためなどの債券管理ソリューション4934。保証、保証人、保証を裏付ける担保、保証を裏付ける資産などの信頼性、品質、状態、健康状態、財務状態、物理的状態などの情報を監視、分類、予測、またはその他の方法で取り扱うための保証監視ソリューション4930交渉ソリューション4932：融資取引に関する一連の条件（債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証など）の交渉を支援、監視、報告、促進、自動化するためのものである。先取特権、存続期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果）を含む、交渉のためのパラメータ、プロファイル、プリファレンスなどの構成のためのユーザインターフェースのセットであって、貸出モデル4808を使用するか、またはそれによって通知されるもの、および一連の人工知能サービスおよびシステム3448、ロボティックプロセスオートメーション3442、または他の適応型インテリジェントシステム3304を使用するか、それらによって通知されるか、またはそれらの支援によって自動化されるものなどがあり、これらのユーザインターフェースのセットは、貸出モデル4808を使用するか、またはそれによって通知されるもの、および一連の人工知能サービスおよびシステム3448、ロボティックプロセスオートメーション3442、または他の適応型インテリジェントシステム3304によって自動化されるものなどがある。貸付金を回収するための回収ソリューション4938であって、1つ以上のコベナンツが満たされていない場合、担保の状態が悪い場合、当事者の財務状況が閾値を下回っている場合など、回収をトリガするために、監視システム3306およびデータ収集システム3318を使用してさまざまなエンティティ3330の状態または状況を監視することに基づいて、人工知能サービスおよびシステム3448のセット、ロボティック・プロセス・オートメーション3442、または他の適応型インテリジェント・システム3304を任意に使用したり、それらによって通知されたり、またはそれらによって自動化されたりするもの。一連のローンを統合するための統合ソリューション4940（統合された一連のローンをモデル化するように構成された貸付モデル4808を使用するなど、1つまたは複数の適応型インテリジェントシステム3304を使用して、またはそれによって自動化されるなど）；一連のファクタリング取引を監視、管理、自動化、またはその他の方法で処理するためのファクタリングソリューション4942（ファクタリング取引をモデル化するように構成された貸付モデル4808を使用するなど、1つまたは複数の適応型インテリジェントシステム3304を使用して、またはそれによって自動化されるなど）など。一連のローンまたは債務を再構築するためのソリューションであって、一連のローンまたは債務を再構築するための代替シナリオをモデル化するように構成された貸付モデル4808を使用するなど、1つまたは複数の適応型インテリジェントシステム3304を使用するか、またはそれによって自動化される、債務再構築ソリューション4928。および／または金利設定ソリューション4924であって、一連の貸付取引に対する一連の金利のルールまたはモデルを設定または構成するため、あるいはデータ収集システム3318または監視システム3306によって収集された情報（条件、状態、健康、位置、ジオロケーション、その他の関連情報など）に基づいて金利設定を自動化するためなどのソリューション。ストレージの状態、またはエンティティ3330のいずれかに関する他の関連情報など）に基づいて、金利を設定したり、ローンのセットに対する金利の設定を容易にしたりすることができ、例えば、ローンのセットに対する金利シナリオをモデル化するように構成された貸出モデル4808を使用したり、適応型インテリジェントシステム3304の1つまたは複数を使用するか、またはそれによって自動化されたりすることができる。図48に関連して参照されたソリューションと同様に、様々なソリューションは、様々な適切なデータ統合サービス、API、およびインターフェースを有するマイクロサービスアーキテクチャでプラットフォーム4800に統合されることなどにより、適応型インテリジェントシステム3304、監視システム3306、データ収集システム3318、およびストレージシステム3310を共有することができる。
図49に関連して説明したエンティティ3330と同様にエンティティ3330は、さらに、以下のような、融資、債務取引、債券、ファクタリング契約、およびその他の貸し出し取引に関与するさまざまなエンティティを含むことができる。支払い義務を確保、保証、または裏付けするために使用される担保4802および資産4918（車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産、未開発の土地、農場、作物、施設3338（自治体の施設、工場、倉庫、貯蔵施設、処理施設、工場など）、システムなど）。在庫、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、原石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、法律上の権利、骨董品、什器、設備、家具、工具、機械、個人の所有物）のセット。)一連の当事者4910（一次貸主、二次貸主、貸付シンジケート、事業体貸主、政府貸主、銀行貸主、担保付貸主、債券発行者、債券購入者、無担保貸主、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、代理人、弁護士、評価専門家、政府関係者、および/または会計士のうちの1つまたは複数）。一連の契約4920（ローン、債券4912、貸付契約、事業体債契約、補助金付きローン契約、ファクタリング契約、連結契約、シンジケーション契約、保証契約、引受契約など、金利、支払スケジュール、支払額、元本額、表明保証、免責、誓約、その他の条件など、プラットフォーム4800によって検索、収集、監視、修正、またはその他の方法で処理される一連の条件を含むことができる）。一連の保証4914（個人保証人、事業体保証人、政府保証人、自治体保証人などが、支払い義務や貸付契約のその他の義務を保証または裏付けするために提供するもの）。一連の履行活動4922（元金および／または利息の支払い、必要な保険の維持、所有権の維持、誓約の遵守、担保4802または資産4918の状態の維持、契約で要求されたビジネスの遂行など、その他多数）。およびデバイス4952（モノのインターネットデバイスなどで、商品、機器、またはその他のアイテムに配置される可能性があり、例えば、支払い義務を裏付けるため、またはコベナンツやその他の要件を満たすために使用される担保4802または資産4918であるもの、または商品の包装に配置される可能性があるもの、および施設3338またはエンティティ3330が配置されるその他の環境に配置されるものなど）がある。インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイ・デイ・ローン、リファンド・エクスペディション・ローン、スチューデント・ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、ホーム・ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、補助金付きローンなどがある。
ローンの担保を監視するIoT・車載センサープラットフォーム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのための担保を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、およびその他の要素で構成されるプラットフォームである。 融資のための担保を監視するための例示的なシステムまたはプラットフォームは、（a）担保の環境を監視するための一連のモノのインターネットサービスと、担保、担保のためのコンテナ、および担保のためのパッケージのうちの少なくとも1つに配置されたセンサのセットであって、センサのセットによって感知されたセンサ情報を担保のための一意の識別子と関連付けるように構成されたセンサのセットとを含む。一連のモノのインターネットサービスおよび一連のセンサーから情報を取得し、その情報をブロックチェーンに格納する一連のブロックチェーンサービスであって、ブロックチェーンへのアクセスは、担保が対象となるローンの担保付き貸し手のための安全なアクセス制御インターフェースを介して提供される、ブロックチェーンサービス。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムには、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保とするローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプのものである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
システムの例としては、担保アイテムが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などの中から選択される。。
一例として、モノのインターネットサービスのセットが、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視するシステムが含まれる。
システムの例としては、センサーのセットが、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学物質、磁場、電場、および位置センサーからなるグループから選択される場合がある。
特定のさらなる実施形態では、システムまたはプラットフォームは、担保の価値、状態、および所有権の少なくとも1つに関連するイベントを報告するための一連のサービスをさらに含む。
特定のさらなる実施形態では、システムまたはプラットフォームは、担保の価値、状態、および所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、担保が対象となるローンに関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む。
システムの例としては、融資関連のアクションが、融資の申し出、融資の受け入れ、融資の引き受け、融資の金利設定、支払要件の延期、融資の金利修正、担保の所有権の確認、所有権の変更の記録、担保の価値の評価、担保の検査の開始、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件設定、借り手に提供する必要のある通知の提供、融資対象の不動産の差押え、融資の条件の修正の中から選択される場合がある。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場で、担保に類似したアイテムの価格や財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。例示的なシステムは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択される場合を含む。
特定のさらなる実施形態では、システムまたはプラットフォームは、ローンのためのスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含む。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスが、ローンのための条件を設定する場合を含む。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果の中から選択される場合を含む。
分散型台帳とスマートコントラクトを利用したローンの担保の割り当て
一連の計算サービスを有するローンを処理するための例示的なシステムは、（a）分散型台帳をサポートするためのブロックチェーンサービスのセットと、（b）ローンの担保を提供するアイテムのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（c）評価モデルを使用して、データ収集および監視サービスからの情報に基づいて担保の価値を設定する評価サービスのセットと、を含む。および（d）スマートな貸付契約を確立するためのスマートコントラクトサービスのセットであって、スマートコントラクトサービスは、評価サービスのセットからの出力を処理して、貸付に関連するイベントを記録する分散型台帳上で、貸付の担保を提供するのに十分な担保のアイテムを貸付に割り当てる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばる。
一例のシステムでは、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、寄付、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合を含む。
システムの例としては、担保アイテムが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などの中から選択される。
システムの例としては、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、エンティティに関連する情報を公開情報サイトから引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、エンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスが含まれる。
システムの例としては、評価サービスが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合がある。
例示のシステムでは、評価サービスがさらに、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告する一連の市場価値データ収集サービスを含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
同一の担保に対する貸し手のプライマリープライオリティとセカンダリープライオリティを設定するスマートコントラクト
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのシステムである。一連の計算サービスを有するローンを処理するための例示的なシステムは、（a）分散型台帳をサポートするためのブロックチェーンサービスのセットと、（b）ローンの担保を提供するアイテムのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（c）スマートな貸付契約を確立するためのスマートコントラクトサービスのセットとを含み、スマートコントラクトサービスは、ローンに関連するイベントを記録する分散型台帳上のローンに担保を割り当て、担保に関して一組の貸付エンティティ間の優先順位を記録するものである。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、家族、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などの中から選択される場合が含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、評価モデルを使用して、担保のアイテムを監視するデータ収集および監視サービスのセットからの情報に基づいて、担保の価値を設定する評価サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、評価サービスが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合がある。
例示のシステムは、評価サービスが、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する一連の市場価値データ収集サービスをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
一連の評価サービスからの出力がスマートコントラクトサービスによって使用され、一連の貸し手の間で担保のアイテムの価値を配分するシステムの例がある。
例えば、分散型台帳に記録されている貸し手の優先度情報に基づいて、価値の配分を行うシステムがある。
図50を参照すると、実施形態では、デバイス4952は、プラットフォーム4800のデータ収集システム3318および監視システム3306の一部であってもよいし、それらと統合されていてもよい、一連のモノのインターネット（IoT）データ収集サービス4908に（広範なインターフェース3316のいずれかを介してなど）接続する接続デバイスであってもよい。インターフェース3316は、ネットワークインターフェース、API、SDK、ポート、ブローカー、コネクタ、ゲートウェイ、セルラーネットワーク設備、データ統合インターフェース、データ移行システム、クラウドコンピューティングインターフェース（AWS IoT Greengrass、Amazon Lambda）および同様のシステムなど、計算機能を含むものを含む）などを含んでもよい。例えば、IoTデータ収集サービス4908は、モノのインターネットにおけるエッジデータ収集デバイスのセットからデータを取るように構成されてもよく、例えば、低電力センサーデバイス（例えば、エンティティの動きを感知するため、エンティティ3330またはその環境に関する温度、圧力または他の属性を感知するため、など）、エンティティ3330の静止画または動画をキャプチャするカメラ、より完全に対応したエッジデバイス（Raspberry Pi）または他のコンピューティングデバイス、Unix デバイス、およびマイクロコントローラ、FPGA、ASICなどを含む組み込みシステムを実行するデバイスなど）、およびその他多くのデバイスなど。IoTデータ収集サービス4908は、実施形態では、担保4802または資産4918について、例えば、場所、状態（健康、物理的、またはその他）、品質、セキュリティ、所有物などに関するデータを収集することができる。例えば、宝石、車両、美術品などの個人所有物のアイテムは、安全な指定された場所に留まっていることを保証するために、既知の場所を有する（または、GPSまたは他のロケーションシステムによって確認された場所を有する）モーションセンサーおよび／またはカメラによって監視されてもよい。カメラは、アイテムが破損していない状態で当事者4910が所有していることを示す証拠を提供することができ、例えば、ローンの適切かつ十分な担保4802であり続けることを示すことができる。実施形態では、これは、衣類、収集品などのマイクロローンのための担保のアイテムを含むことができる。
実施形態では、レンディングプラットフォーム4800は、データ収集サービス3318、モニタリングサービス3306、ブロックチェーンサービス3422、およびレンディングエンティティとトランザクションを処理するためのスマートコントラクトサービス3431を含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有する。スマートコントラクトサービス3431は、データ収集サービス3318およびモニタリングサービス3306（IOTデバイスからなど）からデータを取得し、収集したデータに基づいてスマートコントラクトを具現化する一連のルールまたは条件を自動的に実行してもよい。例えば、ローンのための担保4802が破損したことを認識すると（カメラやセンサーによって証明されるなど）、スマートコントラクトサービス3431は、ローンの支払い要求を自動的に開始し、差し押さえプロセスを自動的に開始し、代替またはバックアップの担保を請求するためのアクションを自動的に開始し、検査プロセスを自動的に開始し、担保に基づく支払いまたは金利条件を自動的に変更する（金利を担保付きローンではなく無担保ローン用の水準に設定するなど）などを行ってもよい。スマートコントラクトのイベントは、ブロックチェーンサービス3422によって、分散型台帳のようなブロックチェーンに記録されてもよい。担保4802および資産4918の自動監視と、スマートコントラクトサービス3431を介した融資の取り扱いは、貸し手が担保の状態に関してより確実性を持つことができるため、従来の融資に比べて、はるかに広い範囲の当事者4910への融資と、はるかに広い範囲の担保4802および資産4918に基づく融資の引き受けを容易にする可能性がある。監視システム3306およびデータ収集システム3318は、担保4802および資産4918の価値の認識を維持するために、外部のマーケットプレイス3390から、またはプラットフォーム4800で運営されるマーケットプレイスのためのデータを監視および収集することもできる。例えば、eBay のような公共の電子商取引オークションサイトを監視して、個人の財産アイテムが流動的な公共市場で貸し手が容易に処分できそうな種類と状態であることを確認し、借り手が債務不履行に陥った場合に貸し手が確実に支払いを受けられるようにすることができる。これにより、通常は担保とすることが困難な広範囲の動産を対象とした融資や管理が可能となる場合がある。実施形態では、自動差押えプロセスは、スマートコントラクトによって開始される場合がある。スマートコントラクトは、差押えを許可するデフォルト条件（未解決の支払不能など）が発生した場合に、担保のアイテムをパブリックオークションサイト（eBay や、特定の種類の不動産に適したオークションサイトなど）に自動的に配置するプロセスを含む場合がある。担保を自動的に確保すること（担保を含む、または担保を確保するスマートロック、スマートコンテナなどの接続されたデバイスをロックすることなど）、担保を出荷するためのキャリア、貨物輸送業者などへの一連の指示を自動的に構成すること、担保を輸送するためのドローン、ロボットなどへの一連の指示を自動的に構成すること、など。実施形態では、担保の差押えを容易にするためのシステムが提供される。担保の差押えを容易にするための例示的なシステムは、貸付契約の少なくとも1つの条件を監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、貸付契約の返済義務を担保する担保を提供する少なくとも1つのアイテムに対する差押えの条件を含む貸付契約の条件を確立するスマート契約サービスのセットであって、データ収集および監視サービスによって収集されたデータに基づくデフォルトの検出時に、スマート契約サービスのセットが、担保に対する差押えプロセスを自動的に開始する、スマート契約サービスのセットとを含むことができる。例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、担保をロックするためにスマートロックおよびスマートコンテナのうちの少なくとも1つへの信号を開始する場合を含む。例示的なシステムには、スマートコントラクトサービスのセットが、パブリックオークションサイトへの担保の出品を構成し、開始する場合が含まれる。例示的なシステムには、スマートコントラクトサービスのセットが、担保の輸送指示のセットを構成して配信する場合が含まれる。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、担保を輸送するためのドローンの指示のセットを構成する場合を含む。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、担保を輸送するロボットのための命令のセットを構成する場合を含む。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、代替担保のセットを自動的に代替するためのプロセスを開始する場合を含む。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始する場合を含む。例示的なシステムは、交渉が、差し押さえ交渉のトレーニングセットで訓練されたロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって管理される場合を含む。例示的なシステムには、交渉が、貸出取引の金利、支払条件、および担保のうちの少なくとも1つの修正に関連するものが含まれる。
図51を参照すると、実施形態では、融資プラットフォーム4800は、ローン、債券、または債務取引のための一組の資産4918および一組の担保4802のうちの少なくとも1つを監視するためのモノのインターネットデータ収集プラットフォーム4908（本開示全体に記載されるような様々なIoTおよびエッジデバイスを備える）を備える。プラットフォーム4800は、IoTデータ収集プラットフォーム4908によって収集されたデータに基づいて資産4918および／または担保4802を監視するための保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930を含んでもよく、例えば、保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930が、IoTデータ収集プラットフォーム4908によって収集されたタイプの画像、センサデータ、位置データ、または他のデータに基づいてアイテムの状態または価値を決定するモデル（人工知能3448を使用するなどして、調整、強化、訓練などを行ってもよい）を使用するものなど、さまざまな適応型インテリジェントシステム3304を使用する。監視は、担保4802または資産4918の位置、当事者4910の行動、当事者4910の財務状況などの監視を含んでもよい。保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930は、担保4802または資産4918に関するアラートを取得するために、ユーザが、条件、行動、属性、財務値、位置などに関するルールまたは閾値など、監視のためのパラメータを構成することができる一連のインターフェースを含んでもよい。例えば、ユーザは、担保が所定の管轄区域に留まらなければならないという規則、ローン残高に対する担保の割合としての閾値、最小の状態条件（例えば、損傷や欠陥がないこと）などを設定することができる。設定されたパラメータは、ローンのコンプライアンスを監視する担当者にアラートを提供するために使用されてもよく、および／または、保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930のインターフェースからの入力を受けて、差し押さえの条件、金利変更の条件、支払いを加速する条件などを設定することができる1つまたは複数のスマートコントラクトに使用または具現化されてもよい。プラットフォーム4800は、担保4802または資産4918の状態に基づいて、エンティティ3330が関与するイベントに基づいて、行動に基づいて、ローンに関連するアクション（支払いなど）に基づいて、ユーザがローン（金利設定、差し押さえ、通知の送信など、本明細書に記載する多くの種類のもの）に関する様々なアクションを管理できるように、ローン管理者がIoTデータ収集システム4908および／または保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930からの情報にアクセスできるローン管理ソリューション4948を備えてもよい。ローン管理ソリューション4948は、特定のタイプのローン（本明細書に記載されている多くのタイプのうち）のために構成され、ユーザがパラメータを構成し、ルールを設定し、閾値を設定し、ワークフローを設計し、スマートコントラクトサービスを構成することを可能にする、一連のインターフェース、ワークフロー、モデル（適応型インテリジェントシステム3304を含む）を含んでもよい。例えば、IoTデータ収集システム4908からの収集データに応答してスマートコントラクトによるローンアクションの自動ハンドリングを可能にしたり、そのデータに基づいて人間のユーザーのための推奨アクションのセットの生成を可能にしたりするなど、ローンの自動化または支援された管理を促進するために、ブロックチェーンサービスを構成することができる。
実施形態では、担保のセットの所有権および担保のセットに関連するイベントのセットの少なくとも一方を管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有する貸付プラットフォームが提供される。一連のスマートコントラクトサービス3431は、例えば、支払いの不履行または他のデフォルトのイベントの認識、差し押さえ条件の発生（コベナンツの不履行または義務の不履行など）などに応じて、担保4802または他の資産4918の所有権を移転することができ、所有権移転および関連イベントは、資産4918または担保4802への所有権の安全な記録を提供するものなどの分散型台帳に一連のブロックチェーンサービス3422によって記録される。一例として、スマートコントラクトに具現化されたローンのコベナンツは、担保4802がローンの残額の最小の分数（または倍数）を超える価値を有することを要求することができる。担保の価値について収集されたデータ（1つ以上の外部マーケットプレイス3390またはプラットフォーム4800のマーケットプレイスを監視することなど）に基づいて、スマートコントラクトは、コベナンツが満たされているかどうかを計算し、その結果をブロックチェーンに記録してもよい。コベナンツが満たされていない場合、例えば、ローン残高が高いままで、担保の種類が減少したことを市場要因が示している場合、スマートコントラクトは、ブロックチェーンサービス3422を介して分散型台帳に所有権移転を記録することを含む、差し押さえを開始してもよい。また、スマートコントラクトは、当事者4910などのエンティティ3330に関連するイベントを処理してもよい。例えば、ローンのコベナンツは、当事者に、負債のレベルを閾値または比率以下に維持すること、収入のレベルを維持すること、利益のレベルを維持することなどを要求することができる。監視システム3306またはデータ収集システム3318は、スマートコントラクトサービス3431によって使用されるデータを提供して、コベナンツの遵守を判断し、差押えや所有権移転などのイベントを分散型台帳に記録することを含む自動化されたアクションを可能にしてもよい。別の例では、誓約は、当事者が財産のアイテムに関して特定の行動を取らないように要求するなど、当事者4910の行動または当事者4910の法的地位に関するものであってもよい。例えば、誓約は、当事者に、不動産の特定の使用を禁止するゾーニング規制を遵守することを要求してもよい。IoTデータ収集システム4908は、当事者4910、不動産、または他の項目を監視して、誓約の遵守を確認したり、遵守されていない場合にアラートや自動化されたアクションをトリガするために使用されてもよい。担保価値がコベナンツ要件を下回ることに基づく自動差押えを行うスマートコントラクト
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのシステムである。一連の計算サービスを有するローンを処理するための例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンの担保を提供するアイテムのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）データ収集および監視サービスからの情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットと、を含む。c）スマート貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、評価サービスのセットからの出力を処理し、出力をスマート契約で指定されているローンのコベナンツと比較し、担保の価値がコベナンツを満たすのに不十分な場合に、デフォルト通知および差し押さえアクションの少なくとも1つを自動的に開始する、スマート契約サービスのセット。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などの中から選択される場合が含まれる。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
例示のシステムは、評価サービスのセットが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合を含む。
例示的なシステムは、評価サービスのセットが、担保の価値に関連する市場情報を監視して報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
スマートコントラクトの担保は、他の類似した担保と統合される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのスマートコントラクトシステムである。 一連の計算サービスを有するローンを処理するための例示的なスマートコントラクトシステムは、（a）一組のローンのための担保を提供する一組のアイテムを特定し、担保アイテムに関する情報を収集するための一組のデータ収集および監視サービスを含む。b）担保アイテムの属性の類似性に基づいて、担保アイテムをグループ化するためのクラスタリングサービスのセット、および（c）スマートな貸付契約を管理するためのスマートコントラクトサービスのセットであって、スマートコントラクトサービスのセットが、クラスタリングサービスのセットからの出力を処理し、ローンのセットのための担保を提供するために、担保の類似アイテムのサブセットを集約およびリンクする、スマートコントラクトサービスのセットを含む。クラスタリングサービス4804は、適応型インテリジェントサービス3304の一部であってもよく、監視システム336またはデータ収集システム3318によって収集された、および／またはデータ記憶システム3310に記憶されたエンティティ3330の属性に基づくものなど、広範なクラスタリングモデルおよび技法のいずれかを使用してもよい。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、担保が集約されるローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保とするローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントのいずれかである場合を含む。Pay Day Loan、Refundation anticipation Loan、Student Loan、Syndicated Loan、Title Loan、Home Loan、Venture Debt Loan、Intellectual Property Loan、Contractual Claim Loan、Working Capital Loan、Small Business Loan、Farm Loan、Local Bond、Subsidized Loanなどがある。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨の中から選択される場合が含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
システムの例としては、データ収集およびモニタリングサービスによって収集された属性に基づいて担保をグループ化するクラスタリングアルゴリズムによって、担保のクラスタリングが行われる場合がある。
例示的なシステムでは、グループ化に使用される属性が、アイテム（項目）のタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの値、項目（アイテム）の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目の保守履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の故障履歴、項目の所有権、項目の所有履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の査定、および項目の評価の中から選択される。。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、異なる当事者間のローンのセットに渡って、担保としての類似アイテムのグループを割り当て、それによって、ローン全体のリスクを分散するところを含む。
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、データ収集および監視サービスからの情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含むことができ、スマートコントラクトサービスのセットは、担保の価値に基づいてローンのセットのために担保のアイテムを自動的にリバランスする。
例示的なシステムは、一連のローンのための類似した担保アイテムのセットが、アイテムのセットのステータスの類似性に基づいて、リアルタイムで集約されるところを含む。
システムの例としては、ステータスの類似性が、定義された時間帯にアイテムが輸送中であることに基づいている場合がある。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
ブロックチェーンや分散型台帳上で、資産を担保とした融資の状況に応じて、資産の先取特権を管理するスマートコントラクト。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、計算サービスのセットを有するローンの担保の先取特権を管理するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンおよびローンのための担保の関連するアイテムのセットの状態を監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳を維持するためのブロックチェーンサービスのセットであって、ブロックチェーンサービスは、ローンに関与する一連の当事者によるアクセスを支配するアクセス制御機能を有する、ブロックチェーンサービスのセットとを含む。および（c）スマートな貸付契約を管理するためのスマートコントラクトサービスのセットであって、スマートコントラクトサービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、ローンのステータスに基づいて、担保のセット内の少なくとも1つのアイテムに対する先取特権を自動的に開始および終了のうちの少なくとも1つを行い、先取特権に対するアクションは、ローンのための分散型台帳に記録される、スマートコントラクトサービスのセット。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちの任意の1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
一例のシステムでは、ローンに関連するエンティティと、ローンに対する条件の履行状況の少なくとも一方の状況に基づいて、ローンの状況が判断される場合を含む。
システムの例としては、条件の履行が、支払いの履行と誓約の充足の少なくとも一方に関連する場合が挙げられる。
システムの例としては、データ収集・監視サービスのセットがエンティティを監視し、契約の遵守状況を判断する場合が挙げられる。
例示のシステムには、エンティティが当事者であり、データ収集および監視サービスのセットが、ローンの当事者であるエンティティの財務状況を監視する場合が含まれる。
本システムの例では、公示された事業体の評価、公文書に示された事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価、事業体（エンティティ）の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体（エンティティ）の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用評価、事業体のウェブサイト評価、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的位置情報。の中から選択された事業体の一連の属性に基づいて、財務状態が決定される。
一次貸手、二次貸手、融資シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者が選択されるシステムが例として挙げられる。
システムの例としては、エンティティがローンの担保のセットであり、データ収集・監視サービスのセットが担保の状態を監視する場合が含まれる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨の中から選択される場合が含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、データ収集および監視サービスからの情報に基づいて、評価モデルを使用して担保のセットに値を設定する評価サービスのセットをさらに含む場合がある。
例示のシステムは、評価サービスのセットが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合を含む。
例示的なシステムは、評価サービスのセットが、担保の価値に関連する市場情報を監視して報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
一例のシステムでは、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理されるローンの条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
担保に関する有効な情報（所有権、状態、価値）に基づいて、ローンのための担保の代替を可能にするスマートコントラクト/ブロックチェーン
実施形態において、本明細書で提供されるのは、計算サービスのセットを有するローンの担保を管理するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンおよびローンの担保の関連するアイテムのセットの状態を監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳を維持するためのブロックチェーンサービスのセットであって、ブロックチェーンサービスは、ローンに関与する一連の当事者によるアクセスを制御するアクセス制御機能を有する、ブロックチェーンサービスのセットとを含む。c）スマートな貸付契約を管理するためのスマートコントラクトサービスのセットであって、スマートコントラクトサービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、処理の結果に基づいて、貸付のための担保のセットへのアイテムのセットの置換、削除、または追加のうちの少なくとも1つを自動的に開始し、担保のセットの変更は、貸付のための分散型台帳に記録される、スマートコントラクトサービスのセット。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、サービスが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を勧誘して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されるところを含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
一例のシステムでは、ローンに関連するエンティティと、ローンに対する条件の履行状況の少なくとも一方の状況に基づいて、ローンの状況が判断される場合を含む。
システムの例としては、条件の履行が、支払いの履行と誓約の充足の少なくとも一方に関連する場合が挙げられる。
システムの例としては、データ収集・監視サービスのセットがエンティティを監視し、契約の遵守状況を判断する場合が挙げられる。
例示のシステムには、エンティティが当事者であり、データ収集および監視サービスのセットが、ローンの当事者であるエンティティの財務状況を監視する場合が含まれる。
本システムの例では、公示された事業体の評価、公文書に示された事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価、事業体（エンティティ）の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用評価、事業体のウェブサイト評価、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的位置情報。の中から選択された事業体の一連の属性に基づいて、財務状態が決定される。
一次貸手、二次貸手、融資シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者が選択されるシステムが例として挙げられる。
システムの例としては、エンティティがローンの担保のセットであり、データ収集・監視サービスのセットが担保の状態を監視する場合が挙げられる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨の中から選択される場合が含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
システムの例としては、プラットフォームまたはシステムが、データ収集およびモニタリングサービスからの情報に基づいて、評価モデルを使用して担保のセットに値を設定する評価サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、スマートコントラクトが、担保の価値を規定の範囲内に維持するために、ローンの担保セットへの担保アイテムの置換、削除、追加を開始する場合が含まれる。
例示のシステムは、評価サービスのセットが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合を含む。
例示的なシステムは、評価サービスのセットが、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
一例のシステムでは、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理されるローンの条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、特定の管轄区域の規制要因と市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有するレンディングプラットフォームが提供される場合が挙げられる。
図52を参照すると、実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有する融資プラットフォームが提供される。このように、実施形態では、本明細書において、融資に関連する情報をクラウドソーシングするためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム5200を実現するためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネント、およびその他の要素を有するプラットフォームが提供される。イノベーション、製品需要などの調達に関連して上述した他の実施形態と同様に、分散型台帳を任意に具現化するなどのブロックチェーン3422は、財産の所有権の証拠、所有権の証拠、担保の所有権に関する情報、担保の状態に関する情報などの融資情報5218の提出に対する報酬5212を管理するための一連のスマートコントラクト3431で構成されてもよい。担保の場所に関する情報、当事者の身元に関する情報、当事者の信用度に関する情報、当事者の活動または行動に関する情報、当事者の商習慣に関する情報、契約の履行状況に関する情報、売掛金に関する情報、買掛金に関する情報、担保の価値に関する情報、および他の多くの種類の情報。実施形態では、任意で分散型台帳に分散されているようなブロックチェーン3422を使用して、情報5218の提出に対する報酬5212、情報5218の使用に関連する一連の条件5210など、情報に関連する条件5210とともに情報の要求を構成してもよく、タイミングパラメータ、必要とされる情報の性質（タイトルレコード、ビデオ映像、写真、目撃された声明などの独立して検証された情報など）など、さまざまなパラメータ5208を構成してもよい。
プラットフォーム5200は、クラウドソーシングインターフェース5220を含んでもよく、このインターフェース5220は、ウェブサイト、アプリケーション、ダッシュボード、通信システム（電子メール、テキスト、音声メッセージ、広告、ブロードキャストメッセージ、またはその他のメッセージを送信するためなど）に含まれるか、またはこれらと連携して提供されてもよく、これにより、インターフェース5220にメッセージが提示されるか、または関連する個人（特定の個人に依頼する場合などのターゲットを絞ったものであるか、または所定の場所にいる個人に依頼する場合などのブロードキャストであるかを問わない。スマートコントラクト3431および関連するブロックチェーン3422への適切なリンクを使用して、関連する添付ファイル、リンク、または他の情報を含む情報5218を提出する返信メッセージが、ブロックチェーン3422に（APIまたはデータ統合システムを介してなど）自動的に関連付けられ、ブロックチェーン3422、および任意のオプションで関連付けられた分散型台帳が、要求に応答して提出された情報5218の安全で決定的な記録を維持するようにすることができる。報酬5212が提供される場合、ブロックチェーン3422および／またはスマートコントラクト3431は、提出の時間、提出の性質、および提出した当事者を記録するために使用されてもよく、提出物が報酬5212の条件を満たすようなとき（例えば、以下のようなとき。情報5218が有用であったローン取引の完了時など）、ブロックチェーン3422およびそれによって保存された任意の分散型台帳を使用して、提出者を特定し、スマートコントラクト3431の実行によって、報酬5212を伝えることができる（これは、本開示全体で言及された対価のいずれかの形態をとることができる。実施形態では、ブロックチェーン3422および任意の関連する台帳は、実際の情報5218を含まずに、情報が（暗号化されているか、または識別情報のみで別個に保存されているなど）秘密に維持され得るように、アクセスのための条件（IDまたはセキュリティアプリケーション3418によるなど、正当なアクセス権を有する人の識別または検証など）を満たすまたは検証することを条件に、情報5218の提出のための識別情報を含んでもよい。報奨5212は、情報5218が関連するケースまたは状況の結果に基づいて、一連のルール（自動化システム、ルール処理システム、人工知能システム3448または他のエキスパートシステムと協働してスマートコントラクト3431を使用するなど、場合によっては自動的に適用されてもよく、実施形態では、人間の専門家と一緒に作成されたトレーニングデータセットでトレーニングされたもので構成されてもよい）に基づいて提供されてもよい。例えば、機械視覚システムを使用して、アイテムの画像に基づいて担保の存在および／または状態の証拠を評価してもよく、担保に関する情報を提出する当事者は、スマートコントラクト3431、ブロックチェーン3422、および任意の分散型台帳を介した報酬5212の分配を介して、トークンまたは他の対価などの報酬を得てもよい。このように、プラットフォーム5200は、多種多様な事実収集および情報収集の目的のために使用されてもよく、担保の検証を容易にするために、行動に関する表現を検証するために、コンプライアンスの条件の発生を検証するために、デフォルトの条件の発生を検証するために、不適切な行動または虚偽の表現を抑止するために、不確実性を低減するために、情報の非対称性を低減するために、などである。
実施形態において、情報は、クラウドソーシングプラットフォーム5200を含むマーケットプレイスプラットフォーム3300によってサポートされ得る様々なアプリケーションおよびソリューションのための事実収集またはデータ収集に関するものであり、例えば、アンダーライティング3420（例えば。リスク管理ソリューション3408（個々のローン、ローンのパッケージ、ローンのトランシェなどに関連するリスクなど、本開示を通じて指摘された多種多様なリスクの管理など）、融資ソリューション3410（担保の所有権や価値の証拠、表明の信憑性の証拠、ローンのコベナンツの履行や遵守の証拠など）。規制ソリューション3426（事業体3330や事業体3330のプロセス、行動、活動を規定する可能性のある広範な規制の遵守に関するものなど）、および不正防止ソリューション3416（不正、不実表示、不適切な行動、名誉毀損、誹謗中傷などの検出に関するものなど）。例えば、建物の資本融資には、特定の用途を許可し他を禁止する、所定の占有を許可するなど、不動産の用途に関する特約が含まれている場合があり、クラウドソーシングプラットフォーム5200は、建物に関するコンプライアンス情報を募集し、対価を提供することができる（例えば、建物が実際にゾーン規制で許可された意図された用途に使用されていることの確認をクラウドソーシングに要求する）。クラウドソース化された情報は、監視システム3306からの情報と組み合わせてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム3304は、例えば、不動産、担保物件4802または他のエンティティ3330を継続的に監視してもよく、疑わしい事象（例えば、ローンコベナンツの違反を示す可能性があるもの）を（ニューラルネットワーク分類器などのAIシステムによって）認識すると、適応型インテリジェントシステム3304は、違反の有無を確認するためにクラウドソーシングプロセスを開始すべきであることを示す信号をクラウドソーシングシステム5220に提供してもよい。実施形態では、これは、機械分類器を使用してコベナンツ関連条件を分類すること、分類をエンティティに関する識別データとともに提供すること、およびモデルまたは規則のセットに基づいて、どのエンティティ3330についてどのような情報が要求され、どのような報酬5212が提供されるかを識別するクラウドソーシング要求を自動的に構成することを含んでもよい。実施形態では、報酬5212は、専門家によって構成されてもよく、報酬5212は、一連のルール（ローンのパラメータ、コベナントnスマートコントラクト3431の条件（ローンの価値、残存期間など）、担保4802の価値に基づいて動作するものなど）に基づいて構成されてもよい。など）、および／または報酬5212は、RPAシステム3442が、与えられた状況でどのような報酬が適切であるかを集合的に示す、様々なコンテキストで報酬を設定する際の専門家の活動のトレーニングセットでトレーニングされる場合など、ロボティック・プロセス・オートメーション3442によって設定されてもよい。報酬設定のロボティック・プロセス・オートメーション3442は、成功の成果（例えば、誓約書のデフォルトの検証、歩留まりの成果など）などのクラウドソーシングの成果の連続的なフィードバックに基づいて、人工知能3448によって継続的に改善されてもよい。
情報収集は、他の多くの要因の中で、エンティティ3330およびそのアイデンティティ、主張、クレーム、行動または行動に関する情報収集を含むことができ、プラットフォーム5200におけるクラウドソーシングによって、またはデータ収集システム3318および監視システム3306によって、任意でプロセスオートメーション3442を介した自動化および人工知能システム3448を使用するなどの適応性のある知能を用いて達成されることができる。
図53を参照すると、プラットフォーム運営市場のクラウドソーシングエビデンス5200は、プラットフォーム運営市場5200のオペレータのためのクラウドソーシングインターフェース5220または他のユーザインターフェースなどで、本開示全体を通して説明されたデータ処理プラットフォーム3300の様々な実現能力を使用して構成されてもよい。オペレータは、ユーザインターフェースまたはクラウドソーシングダッシュボード5414を使用して、図52に関連して説明したように、クラウドソーシングの情報要求5218を作成するためのアルゴリズムを実行または引き受ける一連のステップを行うことができる。実施形態では、ダッシュボード5414内の報酬5212を作成するアルゴリズムのステップの1つまたは複数は、コンポーネント5302において、どのような情報5318が所定の状況で価値がある可能性が高いか（弁護士、代理人、調査員、当事者、監査人、探偵、引受人、検査官、およびその他多くの人など、個人または事業体などのエンティティの利害関係者または代表者によって、様々な通信チャネルを通じて示される可能性があるなど）など、潜在的な報酬5312を特定することを含んでもよい。
ダッシュボード5414は、クラウドソーシング要求をプラットフォーム市場5200および／または1つ以上の外部市場5204で管理することを可能にする要素（アプリケーションプログラミング要素、データ統合要素、メッセージング要素などを含む）を備えるなど、クラウドソーシングインターフェース5220で構成されてもよい。ダッシュボード5414では、コンポーネント5304において、ユーザは、報酬5212をトリガし、情報の提出者のセット5218への報酬5212の割り当てを決定する条件5210のセットを定義することなどにより、クラウドソーシング要求の条件（本明細書に記載されるタイプの）を構成または記述するなど、1つまたは複数のパラメータ5208または条件5210を構成することができる。クラウドソーシングインターフェース5220を含む、またはクラウドソーシングインターフェース5220と関連するダッシュボード5414のユーザインターフェースは、様々なタイプのクラウドソーシング要求に適したものなど、デフォルト、テンプレート化された、推奨された、または事前に構成された条件、パラメータ5208、条件5210などを有するドロップダウンメニュー、テーブル、フォームなどのセットを含んでもよい。リクエストの条件および他のパラメータが構成されると、コンポーネント5308において、スマートコントラクト3431およびブロックチェーン3422が、リクエストおよび情報の提出5218に関連するデータを提供、割り当て、および交換するために必要なデータを、台帳を介してなど、維持するように構成されてもよい。スマートコントラクト3431およびブロックチェーン3422は、情報5218の提出または報酬5212のための条件5210に関連する可能性のあるデータ、証言、写真またはビデオコンテンツまたは他の情報を含む、図52に関連して説明されるタイプのアイデンティティ情報、取引情報（情報の交換のためなど）、技術情報、他の証拠データ518を保持するように構成されてもよい。構成要素5310において、スマートコントラクト3431は、構成要素5304で構成された条件5210を具現化し、構成要素5308で作成されたブロックチェーン3422上で動作するように構成されてもよく、また、プラットフォーム運営の市場5200および／または外部の市場5204における事実、条件、事象などを示すデータや、提出データ5218に関連するものなどの他の情報サイトやリソース、例えば、法的事件の結果や事件の一部を示すサイト、調査を報告するサイトなどのデータ上で動作するように構成されてもよい。スマートコントラクト3431は、コンポーネント5310からの設定に応答して、証拠データ5218や、パラメータ5208または条件5210の充足を示すデータのほか、IDデータ、取引データ、タイミングデータなどのデータに対して、1つまたは複数のルールの適用、1つまたは複数の条件付き動作の実行などを行ってもよい。1つまたは複数のブロックチェーン3422および1つまたは複数のスマートコントラクト3431の構成が完了すると、コンポーネント5312において、ブロックチェーン3422およびスマートコントラクト3431は、1つまたは複数の提出者または他のユーザによる対話のためなどに、プラットフォーム運営型市場5200、外部市場5204または他のサイトまたは環境に展開されてもよく、これらのユーザは、ウェブサイト、アプリケーションなどのクラウドソーシングインターフェース5220において、スマートコントラクトに入力してもよい。この時点で、プラットフォーム5200は、適応型インテリジェントシステム3304または他の能力を使用するなどして、提出データ5218、スマートコントラクト3431に入る当事者または当事者のアイデンティティデータなどの関連データを、ブロックチェーン3422上またはその他の方法でプラットフォーム5200に格納してもよい。構成要素5314において、スマートコントラクト3431が実行されると、プラットフォーム5200は、監視システム層3306などによって、プラットフォーム運営のマーケットプレイス5200および／または1つ以上の外部マーケットプレイス5204もしくは他のサイトを、提出データ5218、イベントデータ3324、または1つ以上の条件5210を満たすもしくは示す可能性があるか、または報酬5212をトリガするなど、スマートコントラクト3431の1つ以上のルールの適用をトリガする可能性がある他のデータについて監視してもよい。
構成要素5316では、条件5210が満たされると、スマートコントラクト3431が決済、実行などされ、その結果、（決済システムを介してなどの）対価の授受や情報5218へのアクセスの授受など、ブロックチェーン3422上で更新や他の操作が行われてもよい。したがって、上述のステップを介して、プラットフォーム運営型市場5200のオペレータは、ローンに関連する情報（担保4802の価値または状態、コベナンツの遵守、詐欺または虚偽表示などに関する情報など）をクラウドソーシングし、情報収集者から情報を求める当事者にブロックチェーン3422上で暗号的に確保されて転送される一連のスマートコントラクト3431を発見し、構成し、展開し、実行させてもよい。実施形態では、適応型インテリジェントシステム層3304は、上述のアルゴリズムのステップを監視するために使用されてもよく、1つまたは複数の人工知能システムは、ロボティックプロセスオートメーション3442などによって、プロセス全体または1つまたは複数のサブステップもしくはサブアルゴリズムを自動化するために使用されてもよい。これは、上述したように、例えば、人工知能システム3448に、上述のステップを行う際に人間のユーザのソフトウェアインタラクションを監視するなどの観察から得られるデータのトレーニングセットで学習させることによって発生する可能性がある。一旦学習されると、適応性のある知能層3304は、このようにして、プラットフォーム3300が、ローン情報のクラウドソーシングのための完全に自動化されたプラットフォームを提供することを可能にすることができる。
クラウドソーシングを利用した、担保の品質や権利などの検証システム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保4802または資産4918の条件を検証するためのクラウドソーシングシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）クラウドソーシング要求が情報供給者のグループに通信され、要求に対する応答が収集され、処理されて、成功した少なくとも1つの情報供給者に報酬を提供するクラウドソーシングサービスのセットと、（b）要求のパラメータの構成を可能にするクラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースであって、要求およびパラメータが、融資のための一連の担保の条件に関連する情報を取得するように構成されるインターフェースと、（c）クラウドソーシング要求を公開する公開サービスのセットとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。
例示的なシステムには、報酬が、クラウドソーシングリクエストへの応答を処理し、クラウドソーシングリクエストに設定されたパラメータのセットを満たす情報に報酬を自動的に割り当てるスマートコントラクトによって管理される場合が含まれる。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などの中から選択される場合が含まれる。
例示的なシステムは、担保4802または資産4918の状態が、担保の品質、担保の状態、担保のタイトルの状態、担保の所有の状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造者、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス、項目（アイテム）のステータス、項目のコンテキスト、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の障害履歴、項目の所有権、項目の所有権履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の査定、項目の評価などからなるグループから選択される状態属性を含む。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、リクエストの識別情報およびパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する応答、および報酬をクラウドソーシングリクエストの分散型台帳に記録するブロックチェーンサービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、インターフェースがグラフィカルユーザーインターフェースであり、人間のユーザーがパラメータを入力してクラウドソーシングのリクエストを確立するというワークフローを実現するように構成されているものがある。
システムの例では、パラメータが、要求された情報の種類、報酬、および報酬を受け取るための条件を含んでいる。
例示的なシステムには、パラメータが報酬であり、報酬が、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、報酬ポイントのセット、通貨、製品またはサービスの割引、およびアクセス権の中から選択される場合が含まれる。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、スマートな貸付契約を管理するスマート契約サービスのセット3431をさらに含み、スマート契約サービスTX231が、クラウドソーシングサービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受ける場合が含まれる。
システムの例としては、アクションが、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しの少なくとも1つである場合が含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシング要求を構成するために、クラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースとの人間のユーザのインタラクションのトレーニングセットに基づいてトレーニングされるロボットプロセスオートメーションシステム3442をさらに含む場合を含む。例示的なシステムは、ローンの属性が、ローンを管理するスマートコントラクトサービスのセットから取得される場合を含む。例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、クラウドソーシング要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成されるところを含む。例示的なシステムは、トレーニングが、報酬を設定するようにロボットプロセスオートメーションシステムをトレーニングすることを含むところを含む。例示的なシステムは、トレーニングが、リクエストが公開されるドメインのセットを決定するために、ロボットプロセスオートメーションシステムをトレーニングすることを含む場合を含む。例示的なシステムは、トレーニングが、リクエストのコンテンツを構成するためにロボットプロセスオートメーションシステムをトレーニングすることを含む。
融資のための個人保証の品質を検証するクラウドソーシングシステム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保4802または資産4918の条件を検証するためのクラウドソーシングシステム5200である。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）クラウドソーシング要求が情報供給者のグループに伝達され、要求に対する応答が収集され、処理されて、成功した少なくとも1つの情報供給者に報酬を提供するクラウドソーシングサービスのセットと、（b）要求のパラメータの構成を可能にするクラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースであって、要求およびパラメータが、融資のための保証人の条件に関連する情報を取得するように構成されるインターフェースと、（c）クラウドソーシング要求を公開する公開サービスのセットとを含む。例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。
一例のシステムは、クラウドソーシングサービスのセット5200が、ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得するところを含む。
本システムの例では、財務状況が、公示された事業体の評価、公文書に示された事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の税金状態の中から選択された事業体に関する情報に少なくとも部分的に基づいて決定される場合を含む。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用評価、事業体のウェブサイト評価、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的位置情報。
例示のシステムは、報酬が、クラウドソーシングリクエストへの応答を処理し、クラウドソーシングリクエストに設定された一連のパラネータを満たす情報に報酬を自動的に割り当てるスマートコントラクトによって管理される場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権ローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・ローン、運転資金（ワーキングキャピタル）ローン、商工（スモールビジネル）ローン、農地（ファーム）ローン、地方債、奨励金付きローン（Subsidized Loan）などから選択される少なくとも1種類のものである場合が含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、クラウドソーシングサービスのインターフェースをさらに含んでもよい場合を含む。 例示的なシステムには、要求が、融資のための一連の担保項目の状態に関する情報を取得するように構成されている場合が含まれ、一連の担保項目は、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産の中から選択される。
例示的なシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス、アイテムの状態、項目（アイテム）のステータス、項目のコンテキスト、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の障害履歴、項目の所有権、項目の所有権履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の査定、項目の評価などからなるグループから選択された状態属性を含む場合を含む。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、リクエストの識別情報およびパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する応答、および報酬をクラウドソーシングリクエストの分散型台帳に記録するブロックチェーンサービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、インターフェースがグラフィカルユーザーインターフェースであり、人間のユーザーがパラメータを入力してクラウドソーシングのリクエストを確立するというワークフローを実現するように構成されているものがある。
システムの例では、パラメータが、要求された情報の種類、報酬、および報酬を受け取るための条件を含んでいる。
例示的なシステムには、パラメータが報酬であり、報酬が、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、報酬ポイントのセット、通貨、製品またはサービスの割引、およびアクセス権の中から選択される場合が含まれる。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、スマートな貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに含み、スマート契約サービスが、クラウドソーシングサービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受ける場合が含まれる。
システムの例としては、アクションが、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しの少なくとも1つである場合が含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、クラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースとの人間のユーザの相互作用のトレーニングセットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシング要求を構成するように訓練されたロボティック・プロセス・オートメーション・システムをさらに含む場合を含む。
一例のシステムは、ローンの属性が、ローンを管理するスマートコントラクトサービスのセットから取得される場合を含む。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、クラウドソーシング要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成される場合を含む。
例示的なシステムは、トレーニングが、報酬を設定するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
例示的なシステムでは、トレーニングが、リクエストが公開されるドメインのセットを決定するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
例示的なシステムは、トレーニングが、要求の内容を構成するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
図54を参照すると、実施形態では、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステム3431を有するレンディングプラットフォームが提供される。プラットフォーム4800は、一連の条件に基づく金利設定の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、またはそれによって可能になる）および他のコンポーネントを含む、金利自動化ソリューション4924を含んでもよい。この条件は、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（特に限定されない当事者4910、担保4802および資産4918を含む、エンティティ3330の条件など）を含んでもよい。例えば、金利自動化ソリューション4924のユーザは、二次貸し手から貸し手が利用可能な金利に基づくなど、上記に基づいてローンの金利を決定する、または推奨するルール、閾値、モデルパラメータなどを（ユーザインターフェースなどで）設定することができる。借り手のリスク要因（人工知能3448を使用した1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、またはシステムが自動的にそのようなルール、閾値、パラメータなどを推奨または設定してもよい（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）。金利は、マーケティング要因（他の貸金業者が提供する競合金利など）に基づいて決定されてもよい。金利は、新規のローン、既存のローンの変更、借り換え、差し押さえの状況（例えば、有担保ローンの金利から無担保ローンの金利への変更）などに応じて計算されてもよい。
IoTで計測したパラメータに基づいて変動し、スマートコントラクトで自動調整されるローン金利
実施形態において、本明細書で提供されるのは、計算サービスのセットを有するローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）スマートな貸出契約を管理するためのスマート契約サービスのセットとを含み、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、情報に基づいてローンの金利の変更を自動的に開始する、システムである。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、金利の変更が、データ収集・監視サービスのセットによって監視されているローンの担保のセットの状態に基づいて行われる場合が含まれる。
システムの例としては、金利の変化が、一連のデータ収集および監視サービスによって監視されている当事者の属性に基づいている場合がある。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、データ収集および監視サービスからの情報に基づいて、評価モデルを使用して担保のセットに値を設定する評価サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、金利の変化が、データ収集・監視サービスのセットによって監視されているローンの担保のセットの評価に基づいている場合が含まれる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨の中から選択される場合が含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示のシステムは、評価サービスのセットが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合を含む。
例示的なシステムは、評価サービスのセットが、担保の価値に関連する市場情報を監視して報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
ソーシャルネットワークが示すパラメータに基づいて変動し、スマートコントラクトによって自動調整されるローン金利
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一連の計算サービスを有するローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットに関する情報のパブリックソースを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットであって、情報のパブリックソースは、ウェブサイトの情報、ニュース記事の情報、ソーシャルネットワークの情報、およびクラウドソースの情報の中から選択される、データ収集および監視サービスのセットと、（b）スマートな貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、情報に基づいて、ローンの金利の変更を自動的に開始する、スマート契約サービスのセットとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、データ収集・監視サービスのセットが、ローンの当事者であるエンティティの財務状況を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
本システムの例では、公示された事業体（エンティティ）の評価、公文書に示された事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用評価、事業体のウェブサイト評価、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的な位置の中から選択された事業体の一連の属性に基づいて、財務状態が決定される。
一次貸手、二次貸手、融資シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者が選択されるシステムが例として挙げられる。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、担保アイテムの価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、担保が対象となるローンに関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例としては、ローンに関連するアクションが、ローンの提供、ローンの条件設定の受け入れ、借り手に提供する必要のある通知の提供、ローンの対象となる不動産の差し押さえ、およびローンの条件の変更の中から選択される場合がある。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
システムの例としては、監視対象が、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫品、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利などの中から選択された一連の担保アイテムである場合が挙げられる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。
分散型データ収集システムによって監視されている規制要因や市場要因に基づいて、複数の管轄区域にまたがって貸付を行う際の金利を自動的に調整するスマートコントラクト
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクトシステムであり、システムは、一連の計算サービスを有する。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットを含む。 実施形態では、エンティティは、複数の異なる管轄区域に位置しており、（b）スマート貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからのエンティティに関する位置情報を処理し、位置情報に少なくとも部分的に基づいて、ローンのためのローン関連アクションを自動的に引き受ける、スマート契約サービスのセットを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、ローンに関連するアクションが、ローンの提供、ローンの条件設定の受け入れ、借り手に提供する必要のある通知の提供、ローンの対象となる不動産の差し押さえ、およびローンの条件の変更の中から選択される場合がある。
例示的なシステムには、スマートコントラクトが、一連の管轄区固有の規制通知要件を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供された資金、ローンの返済、およびローンの担保のうちの少なくとも1つの場所に基づいて、借り手に適切な通知を提供するように構成される場合が含まれる。
例示的なシステムには、スマートコントラクトが、一連の司法権固有の規制による差し押さえ要件を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供された資金、ローンの返済、およびローンの担保の少なくとも1つの司法権に基づいて、借り手に適切な差し押さえ通知を提供するように構成される場合が含まれる。
例示的なシステムには、スマートコントラクトが、ローンの条件を設定するための一連の司法権固有のルールを処理し、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保のうちの少なくとも1つの場所に基づいてスマートコントラクトを構成するように構成される場合が含まれる。
例示的なシステムには、スマートコントラクトが、ローンの金利を設定して、ローンが管轄区域で適用される最大金利制限を遵守するように構成される場合が含まれる。
システムの例としては、金利の変更が、データ収集・監視サービスのセットによって監視されているローンの担保のセットの状態に基づいて行われる場合が含まれる。
システムの例としては、金利の変化が、一連のデータ収集および監視サービスによって監視されている当事者の属性に基づいている場合がある。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合が含まれる。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
システムの例としては、プラットフォームまたはシステムが、データ収集およびモニタリングサービスからの情報に基づいて、評価モデルを使用して担保のセットに価値を設定する評価サービスのセットをさらに含む場合がある。
例示的なシステムは、評価モデルが、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金の交付、ローンの支払い、およびローンの担保のうちの少なくとも1つの管轄に基づいている管轄固有の評価モデルである場合を含む。
例示的なシステムは、ローンの条件の少なくとも1つが、データ収集および監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの評価に基づいている場合を含む。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨の中から選択される場合が含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示のシステムは、評価サービスのセットが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合を含む。
例示的なシステムは、評価サービスのセットが、担保の価値に関連する市場情報を監視して報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
監視された条件に基づいて自動的に債務を再構築するスマートコントラクト
図55を参照すると、実施形態では、監視された状態に基づいて債務を自動的に再構築するスマートコントラクトを有する融資プラットフォームが提供される。プラットフォーム4800は、一連の条件に基づく債務の再構築の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、またはそれによって可能になる）および他のコンポーネントを含む債務再構築ソリューション4928を含んでもよい。この条件には、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件など）が含まれる場合がある。例えば、債務再編ソリューション4928のユーザは、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、ローンの債務再編アクションを決定する、または推奨する様々なルール、閾値、手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定、またはその他の方法で（債務再編ソリューション4928のユーザインターフェースなどで）処理することができ、ここで、再編は様々な要因に基づいて行われる可能性がある。例えば、市場実勢金利、二次貸し手から貸し手が得られる金利、借り手のリスク要因（人工知能3448を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、他の債務の状況（借り手の新規債務、借り手の債務の解消など）、ローンの担保や裏付けに使用される担保4802や資産4918の状況、ビジネスや事業の状態（例えば、「このような状況になっている」など）などである。その他、様々な要因がある。リストラクチャリングには、金利の変更、被担保当事者の優先順位の変更、債務を裏付けまたは確保するために使用される担保4802または資産4918の変更、当事者の変更、保証人の変更、支払スケジュールの変更、元本残高の変更（例えば、支払の免除または加速を含む）などが含まれる場合がある。実施形態では、債務再編ソリューション4928は、そのようなルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨された再編計画を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、これは債務再編計画によって作成され、構成され、および／または説明されてもよい。
リストラクチャリングプランは、市場要因（他の貸し手が提示する競合金利、担保の価値など）や、規制および/またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行される場合がある。リストラクチャリングプランは、既存のローンの修正のため、借り換えのため、差し押さえの状況のため（例えば、担保付きローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能の状況のため、市場の変化（例えば、一般的な金利の変化）を伴う状況のため、およびその他のために生成および／または実行されてもよい。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による再構築活動のトレーニングセットおよび／または再構築アクションの結果についてトレーニングされて、再構築プランの1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のために、予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクトシステムであり、このシステムは、一連の計算サービスを有する。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）スマートな貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットとを含み、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再構築する。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、データ収集・監視サービスのセットによって監視されているローンの担保の状態に基づいて再構築が行われる場合がある。
システムの例としては、リストラクチャリングがローンのコベナンツに基づく一連のルールに従っており、リストラクチャリングは、コベナンツに関連する監視対象のエンティティの少なくとも1つに関して決定されるイベントに応じて発生する場合がある。
システムの例としては、イベントがローンの担保がローンの残額の必要な端数を超えていないことである場合が含まれる。
システムの例としては、イベントがローンコベナンツに関する買い手の不履行である場合が挙げられる。
システムの例としては、データ収集および監視サービスのセットによって監視されている当事者の属性に基づいて再構築が行われる場合がある。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービスのセットが、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、運転資金のローン、中小事業体のローン、ファーム・ローン、地方債、補助金付きのローンなどがある。一例のシステムは、スマートコントラクトサービスのセットによって指定・管理されるローンの条件のセットが、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択される場合を含む。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、データ収集および監視サービスからの情報に基づいて、評価モデルを使用して担保のセットに値を設定する評価サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、債務の再構築が、データ収集・監視サービスのセットによって監視されているローンの担保のセットの評価に基づいて行われる場合が含まれる。
例示的なシステムには、担保アイテムのセットが、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨の中から選択される場合が含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示のシステムは、評価サービスのセットが、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む場合を含む。
例示的なシステムは、評価サービスのセットが、担保の価値に関連する市場情報を監視して報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む場合を含む。
例としては、一連の市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場において、担保に類似したアイテムの価格または財務データを監視するシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットが、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される場合を含む。
システムの例としては、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、担保の地理的位置の中から属性が選択される場合がある。
図56を参照すると、実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システム4904を有する融資プラットフォーム4800が提供される。プラットフォーム4800は、保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930を含んでもよく、これは、一連の条件に基づいて貸付取引の保証および／またはセキュリティの監視を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（これは、様々な適応型インテリジェントシステム3304を含み、使用し、またはそれによって可能になってもよい）および他のコンポーネントを含んでもよい。この条件には、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件など）が含まれ得る。例えば、保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930のユーザは、借り手のリスク要因、貸し手のリスク要因、市場のリスク要因などに基づいて、貸し出し取引の監視計画を決定する、または推奨する規則、閾値、モデルパラメータなどを（ユーザインターフェースなどで）設定することができる。および／または担保4802もしくは資産4918のリスク要因（人工知能3448を使用した1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）に基づいて、またはプラットフォーム4800がそのような規則、閾値、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよい（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）。保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930は、ソーシャルネットワーク分析サービス4904および／または他の監視システム3306および／またはデータ収集システム4818のセットを構成して、1つまたは複数のソーシャルネットワーク、ウェブサイトなどからデータを検索、解析、抽出、および処理してもよく、例えば、担保4802または資産4918に関する情報を含む可能性のあるもの（例えば。担保4802や資産4918に関する情報を含むもの（例えば、当事者4910の車両やボートなどの動産を示す写真、自宅などの不動産を示す写真、当事者4910の活動を示す写真やテキスト（金融リスク、物理的リスク、健康リスク、または保証人の品質や支払義務の保証、および借り手の返済能力に関連するその他のリスクを示すものを含む））。例えば、借り手が普通の乗用車をオフロードで運転している写真は、その車が残債の多い自動車ローンの担保として十分に信頼できないことを示すものとしてフラグを立てることができる。
ローンの個人保証の質を検証するためのソーシャルネットワーク監視システム
したがって、実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成されたアルゴリズムのセットによってデータが収集されるソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのセットと、（b）保証の条件に関連する情報を得るためにソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのパラメータの構成を可能にするソーシャルネットワークサービスのセットへのインターフェースとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。
システムの例としては、ソーシャルネットワークデータ収集・監視サービスのセットが、ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得する場合が含まれる。
本システムの例では、ソーシャルネットワークに含まれる、事業体の評価、公文書に示される事業体の所有財産、事業体の所有財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の税金状態、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイトの格付けの中から選択された事業体に関する情報に基づいて、財務状態が少なくとも部分的に決定される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用評価、事業体のウェブサイト評価、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的位置情報。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのインターフェースをさらに含むことができる場合が含まれる。 例示的なシステムには、データ収集および監視サービスが、ローンのための担保のセットの状態に関する情報を取得するように構成されている場合が含まれ、担保項目のセットが、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地の中から選択される場合が含まれる。農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産の中から選択される。
例示的なシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス、アイテムの状態からなるグループから選択された状態属性を含む場合を含む。項目のステータス、項目のコンテキスト、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の障害履歴、項目の所有権、項目の所有権履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の評価、項目の評価などである。
システムの例としては、インターフェースがグラフィカル・ユーザー・インターフェースであり、人間のユーザーがパラメータを入力してソーシャル・ネットワーク・データの収集と監視の要求を確立するというワークフローを可能にするように構成されているものがある。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、スマートな貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに含み、スマート契約サービスが、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受ける場合を含む。
システムの例としては、アクションが、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しの少なくとも1つである場合が含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集および監視アクションを構成するために、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのセットへのインターフェイスと人間のユーザの相互作用のトレーニングセットに基づいて、トレーニングされるロボティックプロセスオートメーションシステムをさらに含むことができる。
一例のシステムは、ローンの属性が、ローンを管理するスマートコントラクトサービスのセットから取得される場合を含む。
例示的なシステムには、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムが、ソーシャル・ネットワーク・データの収集および監視要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成されている場合が含まれる。
例示的なシステムは、トレーニングが、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
例示的なシステムは、トレーニングが、ソーシャルネットワークデータ収集および監視検索のコンテンツを構成するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
融資のための個人保証の品質を検証するためのIoTデータ収集および監視システム
さらに図56を参照すると、実施形態では、融資の保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットデータ収集および監視システムを有する融資プラットフォームが提供される。保証および／またはセキュリティ監視ソリューション4930は、融資取引に関与する様々なエンティティ3330およびその環境を監視するものなど、一連のモノのインターネットサービス4908（様々な実施形態に関連して説明されるような、様々なIoTデバイス、エッジデバイス、エッジ計算および処理能力などを含んでもよい）からのデータを使用し、それによる収集活動を構成する能力を含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの保証の条件を検証するための監視システムである。例えば、一連のアルゴリズムは、借り手または貸し手のリスク要因、市場リスク要因、物理的リスク要因などに関連する条件を含む、上記で言及した条件に基づいて、IoTデバイスによるデータ収集を開始すること、データ収集を管理することなどを構成してもよい。例えば、IoTシステムは、住宅ローン、融資枠、またはその他の融資取引のための適切な担保として機能すると予測できるかどうかを確認するために、住宅が洪水、風害などのリスクにさらされているかどうかを判断するなど、悪天候の期間中に住宅のビデオまたは画像をキャプチャするように構成されてもよい。
例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティから収集されたモノのインターネット情報を監視するように構成されたアルゴリズムのセットによってデータが収集されるモノのインターネットデータ収集・監視サービスのセットと、（b）保証の状態に関連する情報を取得するためのソーシャルネットワークデータ収集・監視サービスのパラメータの構成を可能にするモノのインターネットデータ収集・監視サービスのセットへのインターフェースとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。
システムの例としては、モノのインターネットのデータ収集と監視サービスのセットが、ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得する場合が含まれる。
例示的なシステムは、財務状況が、モノのインターネットデバイスによって収集された、事業体に関する情報に少なくとも部分的に基づいて決定される場合を含む。事業体の犯罪状況、事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイトの格付け。事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク評価、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体のロケーション、および事業体のジオロケーション。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択された少なくとも1つのタイプである場合が含まれる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、モノのインターネットデータ収集および監視サービスのセットのインターフェースをさらに含む場合が含まれる。 例示的なシステムには、データ収集および監視サービスのセットが、ローンのための担保のセットの状態に関する情報を取得するように構成されており、担保項目のセットが、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセットの中から選択される場合が含まれる。商品、証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産の中から選択される。
例示的なシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス、アイテムの状態からなるグループから選択された状態属性を含む場合を含む。項目のステータス、項目のコンテキスト、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の障害履歴、項目の所有権、項目の所有権履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の評価、項目の評価などである。
例示的なシステムには、インターフェースが、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスの監視動作を確立するために、人間のユーザーがパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースであるものが含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、スマートな貸付契約を管理する一連のスマート契約サービスをさらに含み、一連のスマート契約サービスが、一連のモノのインターネットのデータ収集および監視サービスからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受ける場合を含む。
システムの例としては、アクションが、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しの少なくとも1つである場合が含まれる。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスのセットに対する人間のユーザーのインターフェースとの相互作用のトレーニングセットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集および監視アクションを構成するようにトレーニングされるロボティック・プロセス・オートメーション・システムをさらに含んでもよい。
一例のシステムは、ローンの属性が、ローンを管理するスマートコントラクトサービスのセットから取得される場合を含む。
例示的なシステムは、ロボットプロセスオートメーションシステムが、一連のモノのインターネットデータ収集および監視サービス活動からの一連の結果に基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成される場合を含む。
例示的なシステムは、トレーニングが、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
例示的なシステムは、トレーニングが、モノのインターネットのデータ収集および監視サービス活動の内容を構成するためにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む。
融資担当者と借り手のやりとりを記録したトレーニングセットを用いてトレーニングを受けたRPAの銀行ローンネゴシエーター
図57を参照すると、実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボティック・プロセス・オートメーション・システム3442を有する融資プラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、自動化された交渉を可能にする、および／または、貸付取引に関連する交渉のための推奨または計画を提供する交渉ソリューション4932の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよい。交渉のための交渉ソリューション4932および／またはRPAシステム3442は、貸与取引の1つまたは複数の条件の交渉の1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含んでもよい。例えば、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件など）を含む一連の条件に基づいて、交渉を行う。例えば、交渉ソリューション4932のユーザは、1つまたは複数のイベント、条件、状態、行動などに基づいて貸付取引交渉のための交渉アクションまたはプランを決定する、または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを、（交渉ソリューション4932および／またはRPAシステム3442のユーザインタフェースなどで）作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定、またはその他の方法で処理することができる。ここで、交渉プランは、様々な要因、例えば、実勢市場金利、二次貸手から貸手に利用可能な金利、借手、貸手、1つ以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、融資を確保または裏付けするために使用される担保4802または資産4918の状態、ビジネスまたは事業運営の状態（例えば、次のようなもの）に基づいてもよい。g.,当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（好みを示す行動、交渉スタイルを示す行動など）、その他多くのものがある。交渉は、貸し出し取引条件の交渉、債務再編、差し押さえ活動、金利の設定、金利の変更、被担保当事者の優先順位の変更、債務の裏付けまたは担保に使用される担保4802または資産4918の変更、当事者の変更、保証人の変更、支払スケジュールの変更、元本残高の変更（例えば、支払の免除または繰り上げを含む）、および他の多くの取引または条件を含むことができる。実施形態では、交渉ソリューション4932は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨された交渉計画が作成され、設定され、および／または交渉計画によって説明されてもよい、交渉の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよい。交渉プランは、市場要因（他の貸し手が提供する競合金利、担保の価値など）や、規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。交渉計画は、新規ローンの作成のため、保証および担保の作成のため、二次ローンのため、既存のローンの修正のため、借り換えのため、差し押さえの状況のため（例えば、担保付きローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能の状況のため、市場の変化を伴う状況のため（例えば、実勢金利の変化）などのために生成および／または実行されてもよい。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による交渉活動のトレーニングセットおよび／または交渉行為の結果について訓練されて、交渉計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローン取引のセットに対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）ローン交渉アクションのセットを分類するために相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、（c）ローンの当事者に代わってローンの条件を交渉するために、ローン取引の相互作用のセットおよびローン取引の結果のセットでトレーニングされるロボットプロセスオートメーションシステムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
システムの例としては、エンティティがローン取引の当事者の集合である場合が挙げられる。
システムの例としては、一次貸し手、二次貸し手、融資シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者の集合が選択される場合がある。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
システムの例としては、ロボティック・プロセス・オートメーションが、一連の貸し出しプロセスに関与する一連のユーザー・インターフェースと当事者との間の一連のやり取りについて学習される場合が含まれる。
例示的なシステムは、交渉の完了時に、ローンのためのスマートコントラクトが、交渉の結果に基づいてスマートコントラクトサービスのセットによって自動的に構成されることを含む。
例示のシステムは、交渉の結果と交渉イベントの少なくとも1つが、ローンに関連する分散型台帳に記録されるところを含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約債権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、および補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである場合が含まれる。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
借り手との再融資のやりとりの専門家のトレーニングセットで訓練されたRPAの銀行ローン借り換え交渉担当者
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの借り換えを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローン借り換え活動のセットに対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、ローン借り換え行動のセットを分類するために相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、（c）ローン借り換え相互作用のセットおよびローン借り換え結果のセットでトレーニングされ、ローンの当事者に代わってローン借り換え活動を引き受けるロボットプロセス自動化システムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、ローンの借り換え活動が、借り換えの申し出を開始すること、借り換えの要求を開始すること、借り換えの金利を設定すること、借り換えの支払いスケジュールを設定すること、借り換えの残高を設定すること、借り換えのための担保を設定すること、借り換えの収益の使用を管理すること、借り換えに関連する先取特権を除去または配置すること、借り換えのためのタイトルを検証すること、検査プロセスを管理すること、アプリケーションを入力すること、借り換えの条件を交渉すること、借り換えを完了することを含むものが挙げられる。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
システムの例としては、エンティティがローン取引の当事者の集合である場合が挙げられる。
システムの例としては、一次貸し手、二次貸し手、融資シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者の集合が選択される場合がある。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
システムの例としては、ロボティック・プロセス・オートメーションが、一連の貸し出しプロセスに関与する一連のユーザー・インターフェースと当事者との間の一連のやり取りについて学習される場合が含まれる。
例示的なシステムは、借り換えプロセスの完了時に、借り換え活動の結果に基づいて、一連のスマートコントラクトサービスによって、借り換えローンのスマートコントラクトが自動的に構成される場合を含む。
システムの一例として、借り換えの結果とイベントの少なくとも1つが、借り換えローンに関連する分散型台帳に記録される場合がある。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約債権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、および補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである場合が含まれる。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
借り手とのやりとりのエキスパートによるトレーニングセットで学習したRPAの銀行ローンコレクター
図58を参照すると、実施形態では、貸付収集のためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する貸付プラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、自動化された収集を可能にし、および／または貸付取引に関連する収集活動のための推奨または計画を提供する収集ソリューション4938の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよい。収集のための収集ソリューション4938および／またはRPAシステム3442は、貸与取引のための収集プロセスの1つまたは複数の条件の収集行為の1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含んでもよい。例えば、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイスBPX104の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件など）に基づく。例えば、収集ソリューション4938のユーザは、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションに基づいて貸付取引または貸付監視ソリューションの収集アクションまたはプランを決定する、または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを、（収集ソリューション4938および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定、またはその他の方法で処理してもよい。ここで、回収計画は、様々な要因、例えば、支払状況、借り手の状況、担保4802または資産4918の状況、借り手、貸し手、1つ以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、ローンを確保または裏付けするために使用される担保4802または資産4918の状況、ビジネスまたはビジネスオペレーションの状態（例えば、以下のようなもの）に基づいてもよい。g.,当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（好みを示す行動、コミュニケーションスタイルに対する借り手の反応を示す行動、コミュニケーションケイデンスなど）、その他多くのものがある。回収は、ローンに関する回収、支払いを促すためのコミュニケーションなどを含むことができる。実施形態では、収集ソリューション4938は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨された収集プランが得られ、このプランは、推奨されたまたは所望の収集の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、このプランは、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクトの条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、収集プランによって作成され、構成され、および／または説明されてもよい。回収計画は、市場要因（他の貸し手が提供する競合金利、担保の価値など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。回収計画は、新規ローンの作成のため、二次ローンのため、既存のローンの修正のため、借り換えのため、差し押さえの状況のため（例えば、担保付きローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能の状況のため、市場の変化を伴う状況のため（例えば、一般的な金利の変化）などのために生成および／または実行されてもよい。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による収集活動のトレーニングセットおよび／または収集活動の結果について訓練されて、収集計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの回収を処理するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）1組のローンに対する1組の支払いの回収を伴う1組のローン取引について、エンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）1組のローン回収アクションを分類するために、相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、（c）ローンの当事者に代わってローン回収アクションを引き受けるために、1組のローン取引の相互作用および1組のローン回収結果でトレーニングされるロボットプロセスオートメーションシステムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって行われるローン回収アクションが、回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの照会、回収コミュニケーションの構成、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのためのコンテンツの構成の中から選択される場合を含む。回収プロセスの開始、回収コミュニケーションの設定、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのコンテンツの設定、回収アクションの終了、回収アクションの延期、代替支払スケジュールの設定、訴訟の開始、差し押さえの開始、破産プロセスの開始、レポセッションプロセス、および担保の先取特権の配置の中から選択される。
例示的なシステムは、一連のローン回収結果が、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、一連の回収行為の財務利回り、回収に対する投資収益率、および回収に関与する当事者の評判の測定値の中から選択される場合を含む。
例示的なシステムは、データ収集および監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む場合を含む。例示的なシステムは、エンティティがローン取引の当事者のセットである場合を含む。例示的なシステムは、当事者の集合が、一次貸手、二次貸手、貸付シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択される場合を含む。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
システムの例としては、ロボティック・プロセス・オートメーションが、一連の貸し出しプロセスに関与する一連のユーザー・インターフェースと当事者との間の一連のやり取りについて学習される場合が含まれる。
例示的なシステムでは、回収プロセスの交渉が完了すると、交渉の結果に基づいてスマートコントラクトサービスのセットによってローンのスマートコントラクトが自動的に構成される。
例示のシステムでは、ローンに関連する分散型台帳に回収結果と回収イベントの少なくとも1つが記録される。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約債権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、および補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである場合が含まれる。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
他の金融機関との統合に関する専門家のやり取りをトレーニングセットとして学習したRPAの銀行ローン統合担当者
図59を参照すると、実施形態では、貸付のセットを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する貸付プラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、自動化されたコンソリデーションを可能にする、および／または貸付取引に関連するコンソリデーション活動のための推奨または計画を提供するコンソリデーションソリューション4940の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよい。連結のための連結ソリューション4940および／またはRPAシステム3442は、貸与取引のための連結活動または連結プロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含むことができる。例えば、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件など）を含む一連の条件に基づいて。例えば、統合ソリューション4940のユーザは、（1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（統合ソリューション4940および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなど）様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを処理することができ、これらは、1つ以上のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、貸付取引または貸付のセットのための統合アクションまたはプランを決定する、または推奨するものであり、ここで、統合プランは、様々な要因に基づいていてもよい。ここで、連結計画は、支払状況、一連のローンの金利、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一連のローンの借り手の状況、担保4802または資産4918の状況、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因などの様々な要因に基づいて行うことができる。市場リスク要因など（人工知能3448を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連のローンを担保または裏付けするために使用される担保4802または資産4918の状態、ビジネスまたはビジネスオペレーションの状態（例．g.,売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、負債の嗜好を示す行動など）、およびその他多くの状態。連結は、一連のローンの条件に関する連結、適切なローンの選択、連結されたローンの支払条件の構成、既存のローンのペイオフプランの構成、連結を促すためのコミュニケーションなどを含むことができる。実施形態では、統合ソリューション4940は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨された統合計画をもたらしてもよく、この計画は、統合の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、この計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、この条件は、統合計画によって作成、構成、および／または説明されてもよい。連結計画は、市場要因（他の貸し手が提供する競合金利、担保の価値など）ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも1つ基づいて決定および実行されてもよい。連結計画は、新しい連結ローンの作成のため、連結ローンに関連する二次的なローンのため、連結に関連する既存のローンの修正のため、連結ローンの条件の借り換えのため、差し押さえの状況のため（例えば、有担保ローンの金利から無担保ローンの金利への変更）、破産または支払不能の状況のため、市場の変化（例えば、実勢金利の変化）を伴う状況のため、およびその他のために生成および／または実行されてもよい。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による統合活動のトレーニングセットおよび／または統合アクションの結果についてトレーニングされて、統合計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのセットを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）ローンのセットに関する情報を収集するため、およびローン統合取引のセットに関するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットを含む。b）一連のローンを統合の候補として分類するために、相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、（c）統合の当事者に代わって一連のローンの少なくともサブセットの統合を管理するために、一連のローン統合の相互作用でトレーニングされるロボティック・プロセス・オートメーション・システムとを含む。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
システムの例としては、統合候補として分類されたローンのセットが、ローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルに基づいて決定され、属性は、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状況、および担保の価値の中から選択される場合がある。
例示的なシステムには、統合の管理が、一連の候補ローンからのローンの識別、統合オファーの準備、統合プランの準備、統合オファーを伝えるコンテンツの準備、統合オファーのスケジューリング、統合オファーの伝達、統合オファーの修正の交渉、統合契約の準備、統合契約の実行、一連のローンの担保の修正、統合のための申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、および統合契約の締結のうち、少なくとも1つの管理を含むものが含まれる。例示的なシステムは、エンティティが、ローン取引の当事者のセットである場合を含む。一次貸手、二次貸手、貸付シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者の集合が選択される例を含むシステム。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
例示的なシステムには、ロボティック・プロセス・オートメーションが、一組の統合プロセスに関与する一組のユーザ・インターフェースと当事者との一組の相互作用で訓練される場合が含まれる。例示的なシステムは、交渉の完了時に、統合されたローンのためのスマートコントラクトが、交渉の結果に基づいて、スマートコントラクトサービスのセットによって自動的に構成される場合を含む。例示的なシステムは、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも1つが、ローンに関連付けられた分散型台帳に記録される場合を含む。
システムの例としては、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメントの中から選択されたタイプのものである場合が挙げられる。Pay Day Loan、Refundation anticipation Loan、Student Loan、Syndicated Loan、Title Loan、Home Loan、Venture Debt Loan、Intellectual Property Loan、Contractual Claim Loan、Working Capital Loan、Small Business Loan、Farm Loan、Local Bond、Subsidized Loanなどがある。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
借り手とのファクタリング専門家のやりとりをトレーニングセットとして学習したRPAファクタリングローンネゴシエーター
図60を参照すると、実施形態では、ファクタリング取引を管理するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有するレンディング・プラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、自動化されたファクタリングを可能にするファクタリングソリューション4942の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよく、および／または、債権のファクタリングを含むものなど、貸付取引に関連するファクタリング活動のための推奨または計画を提供してもよい。ファクタリングのためのファクタリングソリューション4942および／またはRPAシステム3442は、一連の条件に基づくなど、ファクタリング取引の1つまたは複数の条件のファクタリング行為の1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含んでもよい。これには、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918、売掛金、および在庫などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件など）が含まれ得る。例えば、ファクタリングソリューション4942のユーザは、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいてファクタリング取引または監視ソリューションのファクタリングアクションまたはプランを決定する、または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定、またはその他の方法で処理してもよく、ここで、ファクタリングプランは様々な要因に基づいていてもよい。例えば、債権の状況、仕掛品の状況、在庫の状況、納品および／または出荷の状況、支払いの状況、借り手の状況、担保4802または資産4918の状況、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、融資を担保または裏付けするために使用される担保4802または資産4918の状況、事業またはビジネスオペレーションの状態（例えば。g.,当事者4910の状態（純資産、富、負債、所在地など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、交渉スタイルを示す行動など）など、さまざまなものがある。ファクタリングは、ローンに関するファクタリング、支払いを促すためのコミュニケーションなどを含んでもよい。実施形態では、ファクタリングソリューション4942は、ルール、閾値、行動、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨されたファクタリング計画をもたらしてもよく、この計画は、ファクタリングの推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連の行動を指定してもよく、この計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、ファクタリング計画によって作成、構成、および／または説明されてもよい。ファクタリング計画は、市場要因（他の貸し手が提供する競合金利または他の条件、担保の価値、売掛金の価値、金利など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。ファクタリング計画は、新しいファクタリング取り決めの作成のため、既存のファクタリング取り決めの変更のためなどに生成および／または実行され得る。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家によるファクタリング活動のトレーニングセット、および／またはファクタリングアクションの結果についてトレーニングされ、ファクタリングプランの1つまたは複数の側面の自動作成、管理、および／または実行のために、予測、分類、制御命令、プラン、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのセットを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）一組のファクタリングローンに関与するエンティティに関する情報を収集するため、および一組のファクタリングローントランザクションに対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）一組のファクタリングローンに関与するエンティティを分類するために相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、（c）ファクタリングローンを管理するためにファクタリングローンの相互作用のセットでトレーニングされるロボットプロセスオートメーションシステムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
人工知能システムが、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用する場合、ファクタリングに使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状況、および担保の価値から選択される属性が含まれる。
例えば、ファクタリングの対象となる資産には、売掛金が含まれる。
システムの例としては、ファクタリング・ローンの管理が、ファクタリングのための資産のセット、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリング・オファーの準備、ファクタリング・プランの準備、ファクタリング・オファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリング・オファーのスケジューリング、ファクタリング・オファーの伝達、ファクタリング・オファーの修正の交渉、ファクタリング契約の準備、ファクタリング契約の実行、一連のファクタリング・ローンの担保の修正、一連の売掛金の引き渡し、ファクタリングのためのアプリケーション・ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理のうち、少なくとも1つを含む。ファクタリング契約書の作成、ファクタリング契約の実行、ファクタリングローンの担保の変更、売掛金の譲渡、ファクタリングの申請ワークフローの処理、検査の管理、ファクタリング対象の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、ファクタリング契約の締結。
システムの例としては、エンティティがローン取引の当事者の集合である場合が挙げられる。
システムの例としては、一次貸し手、二次貸し手、融資シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者の集合が選択される場合がある。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
例示的なシステムには、ロボティック・プロセス・オートメーションが、一連のファクタリング・プロセスに関与する一連のユーザー・インターフェースと当事者の相互作用のセットで訓練される場合が含まれる。
例示的なシステムは、交渉の完了時に、交渉の結果に基づいてスマートコントラクトサービスのセットによってファクタリングローンのスマートコントラクトが自動的に構成される場合を含む。
例示的なシステムは、交渉の結果と交渉イベントの少なくとも1つが、ローンに関連する分散型台帳に記録されるところを含む。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
借り手とのやりとりを記録したトレーニングセットを使ってトレーニングを受けたRPAの住宅ローンブローカー
図61を参照すると、実施形態では、融資を仲介するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する融資プラットフォームが提供される。ローンは、例えば、モーゲージローンであってもよい。
RPAシステム3442は、自動ブローカリングを可能にし、かつ／または本明細書に記載されているタイプのいずれかのモーゲージローン、住宅ローン、信用枠、自動車ローン、建設ローン、または他のローンのセットをブローカリングするためなどの、融資取引に関連するブローカリング活動のための推奨または計画を提供するブローカリングソリューション4944の1つまたは複数の側面の自動化を提供してもよい。ブローカリングのためのブローカリングソリューション4944および／またはRPAシステム3442は、一連の条件に基づいてなど、融資取引のためのブローカリングアクションまたはブローカリングプロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含んでもよい。これには、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件、ならびに金利、利用可能な貸し手、利用可能な条件など）が含まれ得る。例えば、ブローカリングソリューション4944のユーザは、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（ブローカリングソリューション4944および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）、決定する様々なルール、閾値、条件付き手続き、ワークフロー、モデルパラメータなどを処理することができる。1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、所定の種類のローンを仲介するための仲介アクションまたはプランを決定または推奨するものであり、仲介プランは、様々なプライマリーおよびセカンダリーレンダーから利用可能なローンのセットの金利、借り手の許可された属性（例えば、次のようなもの）などの様々な要因に基づいている場合がある。g.,プラットフォーム市場または外部市場での実勢金利、一連のローンの借り手のステータス、担保4802または資産4918のステータスまたは他の属性、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因。市場リスク要因など（人工知能3448を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、一連のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状態、ビジネスまたはビジネスオペレーションの状態（例．g.,売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、負債の嗜好を示す行動など）、その他多くのものがある。ブローカリングは、一連のローンの条件に関するブローカリング、適切なローンの選択、連結されたローンの支払い条件の設定、既存のローンのペイオフプランの設定、借り入れを促すためのコミュニケーションなどを含んでもよい。実施形態では、ブローカリングソリューション4944は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨されたブローカリングプランをもたらしてもよく、このプランは、ブローカリングの推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、このプランは、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、ブローカリングプランによって作成、構成、および／または説明されてもよい。ブローカリングプランは、市場要因（他の貸し手が提供する競合金利、不動産価値、借り手の属性、担保の価値など）ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。ブローカリングプランは、新規ローンの作成、セカンダリーローンの作成、既存のローンの修正、リファイナンス条件、市場の変化（例えば、一般的な金利や不動産価値の変化）を伴う状況などに応じて生成および／または実行することができる。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家によるブローカリング活動のトレーニングセットおよび／またはブローカリングアクションの結果についてトレーニングされて、ブローカリングプランの1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、プラン、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、住宅ローンの仲介を自動化するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）1組の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報を収集するため、および1組の住宅ローン取引についてエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）1組の住宅ローンに関与するエンティティを分類するために、相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、（c）住宅ローンを仲介するために、1組の住宅ローン活動および1組の住宅ローン相互作用のうちの少なくとも1つでトレーニングされるロボットプロセス自動化システムとを含む。例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。
例示的なシステムは、一連の住宅ローン活動および一連の住宅ローンの相互作用のうちの少なくとも1つが、マーケティング活動、見込みのある借り手の特定、不動産の特定、担保の特定、借り手の資格、権原調査、権原検証、不動産評価、不動産検査、不動産評価、収入検証、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払い条件の決定、既存の住宅ローンの分析、既存の住宅ローンと新しい住宅ローンの条件の比較分析、申請ワークフローの完了、申請フィールドの生成、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約のスケジュールの完了、などの活動を含む。既存の住宅ローンの分析、既存の住宅ローンと新しい住宅ローンの条件の比較分析、申込書の作成、申込書の記入欄の作成、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書のスケジュールの作成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、先取特権の設定、住宅ローン契約の締結。
データ収集・監視サービスのセットが、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むシステムの例を示している。
システムの例としては、人工知能システムが、住宅ローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用し、属性が、住宅ローンの対象となるプロパティ、担保に使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、住宅ローンのタイプ、プロパティのタイプ、当事者の財務状況、支払状況、プロパティの状態、およびプロパティの価値から選択される場合が含まれる。
システムの例としては，住宅ローンの管理が，住宅ローンの対象となる不動産の管理，一連の借り手の状況からの住宅ローン候補の特定，住宅ローンのオファーの準備，住宅ローンのオファーを伝えるコンテンツの準備，住宅ローンのオファーのスケジューリング，住宅ローンのオファーの伝達，住宅ローンのオファーの修正の交渉，住宅ローン契約の準備，住宅ローン契約の実行，一連の住宅ローンの担保の修正，先取特権の譲渡，申し込みのワークフローの処理，検査の管理，一連の資産の評価の管理，先取特権の譲渡の管理のうち，少なくとも1つの管理を含む場合がある．住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書の実行、一連の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、および住宅ローン契約の締結。例示的なシステムには、エンティティが、ローン取引の当事者のセットである場合が含まれる。一次貸手、二次貸手、融資シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士の中から当事者の集合が選択される例もシステムに含まれる。
例示のシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
例示的なシステムには、ロボティック・プロセス・オートメーションが、一連の住宅ローン関連活動に関与する一連のユーザ・インターフェースと当事者との間の一連のインタラクションに基づいてトレーニングされる場合が含まれる。例示的なシステムは、交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、スマートコントラクトサービスのセットによって、住宅ローンのためのスマートコントラクトが自動的に構成される場合を含む。例示的なシステムは、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも1つが、ローンに関連付けられた分散型台帳に記録される場合を含む。例示的なシステムは、人工知能システムが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
債券の発行者の条件を検証するクラウドソーシングと自動分類システム
図62を参照すると、実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する融資プラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、自動化された債券管理を可能にする債券管理ソリューション4934の1つまたは複数の側面の自動化を提供してもよく、および／または、地方債、社債、国債、または債券発行者の資産、担保、またはコミットメントによって裏付けられ得る他の債券などの、債券取引に関連する債券管理活動のための推奨または計画を提供してもよい。債券管理ソリューション4934および／または債券管理のためのRPAシステム3442は、一連の条件に基づいてなど、債券管理行為または債券取引の管理プロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含むことができる。これには、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件、ならびに、金利、利用可能な貸し手、利用可能な条件など）が含まれ得る。例えば、債券管理ソリューション4934のユーザは、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（債券管理ソリューション4934および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）、決定する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを処理することができる。ここで、債券管理計画は、様々な要因、例えば、様々な一次および二次貸し手または発行者から入手可能な金利、発行者および買い手の許可された属性（例えば........................）に基づいていてもよい。g.,例えば、収入、富、場所などに基づく）プラットフォーム市場または外部市場の実勢金利、一連の債券の発行者の状況、担保4802または資産4918の状況または他の属性、発行者、1つまたは複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連の債券を担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状況、事業または業務の状況（例えば。債権、債務など）、当事者4910の状態（純資産、富、債務、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、債務の嗜好を示す行動など）、その他多くのものがある。債券管理は、債券のセットの条件に関する管理、適切な債券の選択、取引を促すためのコミュニケーションなどを含むことができる。実施形態では、債券管理ソリューション4934は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨された債券管理プランをもたらしてもよく、このプランは、債券管理の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、このプランは、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、債券管理プランによって作成され、構成され、および／または説明されてもよい。債券管理計画は、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、資産価値、発行者の属性、担保や資産の価値など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。債券管理計画は、新しい債券の作成、債券を裏付けるための二次的な融資や取引、既存の債券の修正、市場の変化（例えば、一般的な金利や資産価値の変化）を伴う状況などに応じて、生成および／または実行されることがある。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による債券管理活動のトレーニングセットおよび／または債券管理活動の結果について学習され、債券管理計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、およびその他の要素からなるプラットフォームである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）一組の債券取引に関与する一組のエンティティに関する情報を収集するためのクラウドソーシングサービスLPX520のセットと、（b）クラウドソーシングサービスのセットからの情報を使用して一組の発行者の状態を分類するためのモデルおよび人工知能サービスのセットを有する状態分類システムであって、モデルが、発行者に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、システムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、エンティティのセットが、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、および資産のセットのうちのエンティティを含む場合がある。
システムの例としては、発行者のセットが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、非営利団体の少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、債券のセットが、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および社債の少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、条件分類システムによって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、実体リスク条件、実体健全性条件のいずれかである場合が挙げられる。
例示的なシステムは、クラウドソーシングサービスのセットが、ユーザが発行者のセットに関する条件に関連する情報のクラウドソーシング要求を構成することができるユーザインタフェースを可能にする場合を含む。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、モノのインターネットデバイスのセット、環境条件センサーのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、発行者を監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる場合を含む。
システムの例としては、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットが、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、一連の債券が一連の資産によって裏付けられている場合が挙げられる。
例示的なシステムは、資産のセットが、自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債務取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例としては、債務取引の提案、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの実行、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差し押さえ、取引条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、債務の統合の中からアクションが選択される場合がある。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、債券に関連するアクションを管理する自動化された債券管理システムをさらに含み、自動化された債券管理システムが、債券管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる場合を含む。
例示的なシステムには、自動化された債券管理システムが、一連の債券取引活動に関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との一連のやりとりについて学習される場合が含まれる。
システムの例としては、債券取引活動のセットが、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの実行、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、債券の統合のうちの活動を含む場合がある。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、発行者および一連の資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。
例示的なシステムには、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークンのうち少なくとも1つを含む資産のセットについて報告する場合が含まれる。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および資産の地理的位置の中から選択される。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、債券取引のためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスがボンドの条件を設定する場合が含まれる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービス群が指定・管理する債務取引の条件が、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、などの中から選択される場合がある。債券を裏付ける資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
システムの例としては、貸し出しプラットフォームが、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを有している場合が挙げられる。
債券に関する条件を分類するソーシャルネットワーク監視システム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、および他の要素からなるプラットフォームである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）一組の債券取引に関与する一組のエンティティに関する情報を収集するためのソーシャルネットワーク監視および分析サービスのセット4904と、（b）一組のソーシャルネットワーク監視および分析サービスからの情報に基づいて一組の発行者の状態を分類するためのモデルおよび一組の人工知能サービスを有する状態分類システムであって、モデルが、発行者に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、状態分類システムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、エンティティのセットが、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、および資産のセットを含む場合がある。
システムの例としては、発行者のセットが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、非営利団体の少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、債券のセットが、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および社債の少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、条件分類システムによって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、実体リスク条件、実体健全性条件のいずれかである場合が挙げられる。
システムの例としては、ソーシャルネットワーク監視・分析サービスのセットが、ユーザーがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザーインターフェースを可能にする場合がある。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、モノのインターネットデバイスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、データ収集・監視サービスのセットが、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、一連の債券が一連の資産に裏付けられている場合が挙げられる。例示的なシステムには、一連の資産が、地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットのうちの資産を含む場合が含まれる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人の所有物。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債券取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例としては、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの実行、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケーション、債券の統合の中からアクションが選択される場合がある。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、債券に関連するアクションを管理する自動化された債券管理システムをさらに含み、自動化された債券管理システムが、債券管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる場合を含む。
例示的なシステムには、自動化された債券管理システムが、一連の債券取引活動に関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との一連のやりとりについて学習される場合が含まれる。
例示的なシステムでは、一連の債券取引活動が、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、融資の呼びかけ、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、債券の統合のうちの活動を含む。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、発行者、債券のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。
システムの例としては、自治体の資産の少なくとも1つを含む一連の資産について報告を行う場合が挙げられる。
車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、などなど。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人の財産
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公的な市場で、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視するシステムが挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および資産の地理的位置の中から選択される。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、債券取引のためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスがボンドの条件を設定する場合が含まれる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービス群が指定・管理する債務取引の条件が、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、などの中から選択される場合がある。債券を裏付ける資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
システムの例としては、債券の状態を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットデータ収集・監視システムを有する貸し出しプラットフォームが提供される。
債券の状態を分類する人工知能を備えたIoTデータ収集・監視システム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、およびその他の要素からなるプラットフォームである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）一組の債券取引に関与する一組のエンティティに関する情報を収集するための一組のモノのインターネットデータ収集および監視サービスと、（b）モノのインターネットデータ収集および監視サービス4908からの情報に基づいて一組の発行者の状態を分類するためのモデルおよび一組の人工知能サービスを有する状態分類システムであって、モデルは、発行者に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、システムとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちの任意の1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
システムの例としては、エンティティのセットが、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、および資産のセットのうちのエンティティを含む場合がある。
システムの例としては、発行者のセットが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、非営利団体の少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、債券のセットが、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および社債の少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、条件分類システムによって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、実体リスク条件、実体健全性条件のいずれかである場合が挙げられる。
例示的なシステムは、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスのセットが、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザインタフェースを可能にするところを含む。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットが、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、一連の債券が一連の資産によって裏付けられている場合が挙げられる。
システムの例としては、資産のセットが、自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、家族、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品などの資産を含む場合が挙げられる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人の財産
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債券取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例としては、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、融資の呼びかけ、取引の締結、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケーション、債券の統合の中からアクションが選択される場合がある。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、債券に関連するアクションを管理する自動化された債券管理システムをさらに含み、自動化された債券管理システムが、債券管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる場合を含む。
例示的なシステムには、自動化された債券管理システムが、一連の債券取引活動に関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との一連のやりとりについて学習される場合が含まれる。
例示的なシステムでは、一連の債券取引活動が、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、融資の呼びかけ、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、債券の統合のうちの活動を含む。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、発行者、債券のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。
例示的なシステムには、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークンのうち少なくとも1つを含む資産のセットについて報告する場合が含まれる。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および資産の地理的位置の中から選択される。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、債券取引のためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスがボンドの条件を設定する場合が含まれる。
システムの例としては、スマートコントラクトサービス群が指定・管理する債務取引の条件が、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、などの中から選択される場合がある。債券を裏付ける資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
自動データ収集、状態監視、債務管理システム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、エンティティの状態を監視し、エンティティに関連する債務を管理するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、およびその他の要素から構成されるプラットフォームである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）一連の債務取引に関与するエンティティに関する情報を収集するためのデータ収集および監視サービスのセット、（b）エンティティのセットの状態を分類するためのモデルおよび人工知能サービスのセットを有する状態分類システムであって、モデルは、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、システム、および（c）債務に関連する行為を管理する自動債務管理システムであって、自動債務管理システムは、債務管理行為のトレーニングセットでトレーニングされる、システムを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。
例となるシステムは、データ収集および監視サービスが、モノのインターネットデバイスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む場合を含む。
システムの例としては、データ収集・監視サービスのセットが、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、債務取引が、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメントの中から選択されたタイプのものである場合が挙げられる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる。
システムの例としては、一連の債務取引に関わるエンティティが、一連の当事者と一連の資産を含む場合が挙げられる。
例示的なシステムは、資産のセットが、自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、資産の少なくとも1つ、資産用のコンテナ、および資産用のパッケージに配置されたセンサーのセットをさらに含み、センサーのセットが感知したセンサー情報を資産用の一意の識別子と関連付けるように構成されたセンサーのセットと、データ収集・監視サービスおよびセンサーのセットから情報を取得し、その情報をブロックチェーンに格納するためのブロックチェーンサービスのセットとを含み、ブロックチェーンへのアクセスが、資産を含む債務取引の当事者のための安全なアクセス制御インターフェースを介して提供される。
システムの例としては、センサーのセットが、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学物質、磁場、電場、および位置センサーからなるグループから選択される場合がある。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債務取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例としては、債務取引の提案、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの実行、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差し押さえ、取引条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、債務の統合の中からアクションが選択される場合がある。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムには、自動化された債務管理システムが、一連の債務取引活動に関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との一連のやりとりについて学習される場合が含まれる。
システムの例としては、債務取引アクティビティのセットが、債務取引の提供、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、債務のシンジケート化、債務の統合のうちのアクティビティを含む場合がある。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、一連の資産の価値に関連する市場情報を監視および報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、資産のセットが、自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および資産の地理的位置の中から選択される。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、債務トランザクションのためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
例示のシステムは、スマートコントラクトサービスがトランザクションの条件を設定するところを含む。
一例のシステムでは、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理される債務取引の条件のセットが、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果の中から選択される。
IoTで監視されたパラメータに基づいて、補助金の金利やその他の条件を変化させるシステム
図63を参照すると、実施形態では、IoTによって監視されたパラメータに基づいて、ローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが提供される。融資は、補助金付きの融資であってもよい。RPAシステム3442は、自動化されたローン管理を可能にするローン管理ソリューション4948の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよく、および／または、個人ローン、事業体ローン、補助金付きローン、学生ローン、または、借り手の資産、担保、またはコミットメントによって裏付けられる可能性があるものを含む他のローンなどの、ローン取引に関連するローン管理活動のための推奨または計画を提供してもよい。ローン管理のためのローン管理ソリューション4948および／またはRPAシステム3442は、一連の条件に基づいてなど、ローン管理アクションまたはローン取引の管理プロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含むことができる。これには、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件、ならびに金利、利用可能な貸し手、利用可能な条件など）が含まれ得る。例えば、ローン管理ソリューション4948のユーザは、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（ローン管理ソリューション4948および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）、決定する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを処理することができる。ここで、ローン管理プランは、様々な要因、例えば、様々なプライマリーおよびセカンダリーの貸し手または発行者から入手可能な金利、借り手の許可された属性（例えば............................）に基づいていてもよい。g.,様々な一次および二次貸し手または発行者から入手可能な金利、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、借り手の許容される属性（例えば、収入、富、場所などに基づく）、一連のローンの当事者の状態、担保4802または資産4918の状態または他の属性、借り手、1つまたは複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を使用した1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、一連のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状態、ビジネスまたはビジネスオペレーションの状態（例えば。売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債の好みを示す行動、支払いの好みを示す行動、またはコミュニケーションの好みを示す行動など）、およびその他多数。ローン管理は、ローンのセットの条件に関する管理、適切なローンの選択、取引を促すためのコミュニケーションなどを含むことができる。実施形態では、ローン管理ソリューション4948は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨されたローン管理計画をもたらしてもよく、この計画は、ローン管理の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、この計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、これらは、ローン管理計画によって作成、構成、および／または説明されてもよい。ローン管理計画は、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、不動産価値、発行者の属性、担保や資産の価値など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。ローン管理計画は、新しいローンの作成、二次的なローンまたはローンをバックアップするための取引、回収、統合、差し押さえ、支払不能の破産の状況、既存のローンの修正、市場の変化（例えば、一般的な金利または財産価値の変化）を伴う状況などのために生成および／または実行されることがある。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家によるローン管理活動のトレーニングセットおよび／またはローン管理行為の結果についてトレーニングされて、ローン管理計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助金付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）1組の補助金付き融資取引に関与する1組のエンティティに関する情報を収集するための1組のモノのインターネットデータ収集および監視サービスを含む。b）一組のモノのインターネットデータ収集および監視サービス4908からの情報に基づいて、取引に関与する一組の補助金付き融資のパラメータのセットを分類するためのモデルおよび一組の人工知能サービスを有する条件分類システムであって、モデルは、補助金付き融資に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、条件分類システムと、（c）条件分類システムからの分類されたパラメータのセットに基づいて、補助金付き融資の条件を自動的に修正するための一組のスマートコントラクトとを含む。 例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
例示的なシステムは、エンティティのセットが、補助金付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、および担保のセットのうちのエンティティを含む場合を含む。
例示的なシステムには、補助当事者のセットが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体の少なくとも1つを含む場合が含まれる。
システムの例としては、補助金付きローンのセットが、自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付き補助金付きローン、および事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、条件分類システムによって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうちのいずれかである場合が含まれる。
システムの例としては、ローンが学生ローンであり、条件分類システムが、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、および学生の公益活動への参加状況のうち、少なくとも1つを分類する場合が含まれる。
例示的なシステムは、lnternet of Thingsデータ収集および監視サービスのセットが、ユーザーがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザーインターフェースを可能にするところを含む。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットが、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、補助金付き融資のセットが資産のセットによって裏付けられている場合がある。
例示的なシステムでは、資産のセットが、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人の所有物。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する補助金取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例では、アクションが、補助金付き融資取引の提供、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、補助金付き融資の統合の中から選択される。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、補助金付きローンに関連するアクションを管理する自動補助金付きローン管理システムをさらに含み、自動補助金付きローン管理システムが、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる場合を含む。
例示的なシステムは、自動化された補助金付きローン管理システムが、補助金付きローンのトランザクション活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットでトレーニングされる場合を含む。
システムの例としては、補助金取引活動のセットが、補助金取引の提供、補助金取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金ローンのシンジケーション、補助金ローンの統合のうちの活動を含む場合がある。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、修正された一連の補助金付き融資の条件を分散型台帳に記録するための一連のブロックチェーンサービスをさらに含む場合がある。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、発行者、補助金付き融資のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含む場合がある。
例示的なシステムには、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークンのうち少なくとも1つを含む資産のセットについて報告する場合が含まれる。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および資産の地理的位置の中から選択される。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、補助金付き融資取引のためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
一例のシステムは、スマートコントラクトサービスが補助金付きローンの条件を設定するところを含む。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスによって指定・管理される債務取引条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人的な契約、などの中から選択される場合がある。スマートコントラクトサービス群が指定・管理する債務取引の条件は、債務の元本、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、コベナンツ、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
例として、ソーシャルネットワークでモニターされたパラメータに基づいて補助金の条件を変更するシステムを有する融資プラットフォームが提供される場合が挙げられる。
ソーシャルネットワークでモニターされたパラメータに基づいて、補助金の金利やその他の条件を変化させるシステム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助金付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。 例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）1組の補助金付き融資取引に関与する1組のエンティティに関する情報を収集するための1組のソーシャルネットワーク分析データ収集および監視サービスを含む。b）ソーシャルネットワーク分析データ収集および監視サービス4904のセットからの情報に基づいて、取引に関与する補助金付き融資のセットのパラメータのセットを分類するためのモデルおよび人工知能サービスのセットを有する条件分類システムであって、モデルは、補助金付き融資に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、条件分類システムと、（c）条件分類システムからの分類されたパラメータのセットに基づいて、補助金付き融資の条件を自動的に修正するためのスマートコントラクトのセットと、を含む。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、エンティティのセットが、補助金付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、および担保のセットのうちのエンティティを含む場合を含む。
例示的なシステムには、補助当事者のセットが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体の少なくとも1つを含む場合が含まれる。
システムの例としては、補助金付きローンのセットが、自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付き補助金付きローン、および事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、条件分類システムによって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうちのいずれかである場合が含まれる。
システムの例としては、ローンが学生ローンであり、条件分類システムが、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、および学生の公益活動への参加状況のうち、少なくとも1つを分類する場合が含まれる。
システムの例としては、ソーシャルネットワーク分析データ収集・監視サービスが、ユーザーがエンティティのセットに関する情報を得るためのクエリを設定できるユーザーインターフェースを可能にし、ソーシャルネットワーク分析データ収集・監視サービスが、クエリに基づいてソーシャルネットワークからデータを検索・取得するアルゴリズムのセットを開始するものがある。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、モノのインターネットサービスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットが、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、補助金付き融資のセットが資産のセットによって裏付けられている場合がある。
システムの例としては、資産のセットが、自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、家族、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品などの資産を含む場合が挙げられる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人の財産
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する補助金取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例では、アクションが、補助金付き融資取引の提供、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、補助金付き融資の統合の中から選択される。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、補助金付きローンに関連するアクションを管理する自動補助金付きローン管理システムをさらに含み、自動補助金付きローン管理システムが、補助金付きローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされる場合が含まれる。
例示的なシステムは、自動化された補助金付きローン管理システムが、補助金付きローンのトランザクション活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットでトレーニングされる場合を含む。
システムの例としては、補助金取引活動のセットが、補助金取引の提供、補助金取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金ローンのシンジケーション、補助金ローンの統合のうちの活動を含む場合がある。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、当事者、補助金付き融資のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでいてもよい。
例示的なシステムには、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークンのうち少なくとも1つを含む資産のセットについて報告する場合が含まれる。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、補助金付き融資取引のためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
一例のシステムは、スマートコントラクトサービスが補助金付きローンの条件を設定するところを含む。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスによって指定・管理される債務取引条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人的な契約、などの中から選択される場合がある。スマートコントラクトサービス群が指定・管理する債務取引の条件は、債務の元本、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、コベナンツ、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
実施形態では、クラウドソーシングでモニターされたパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変更するシステムを有する融資プラットフォームが提供される。
クラウドソーシングで把握したパラメータに基づいて、補助金の金利などを変動させるシステム
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助金付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）1組の補助金付き融資取引に関与する1組のエンティティに関する情報を収集するためのクラウドソーシングサービスLPX520のセットと、（b）1組のクラウドソーシングサービスからの情報に基づいて、取引に関与する1組の補助金付き融資のパラメータのセットを分類するためのモデルおよび1組の人工知能サービスを有する条件分類システムであって、モデルは、補助金付き融資に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、条件分類システムとを含む。および（c）条件分類システムからの分類されたパラメータのセットに基づいて、補助金付きローンの条件を自動的に修正するためのスマートコントラクトのセット。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、エンティティのセットが、補助金付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、および担保のセットのうちのエンティティを含む場合を含む。
例示的なシステムには、補助当事者のセットが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体の少なくとも1つを含む場合が含まれる。
システムの例としては、補助金付きローンのセットが、自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付き補助金付きローン、および事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つを含む場合が挙げられる。
システムの例としては、条件分類システムによって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうちのいずれかである場合が含まれる。
システムの例としては、ローンが学生ローンであり、条件分類システムが、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、および学生の公益活動への参加状況のうち、少なくとも1つを分類する場合が含まれる。
例示的なシステムは、クラウドソーシングサービスのセットが、ユーザーがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザーインターフェースを可能にし、クラウドソーシングサービスのセットが、クエリに基づいてクラウドソーシングリクエストを自動的に構成する場合を含む。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、モノのインターネットサービスのセット、環境条件センサーのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含む場合がある。
システムの例としては、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットが、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する場合が挙げられる。
システムの一例としては、補助金付き融資のセットが資産のセットによって裏付けられている場合がある。
システムの例としては、資産のセットが、自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品などの資産を含む場合が挙げられる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。
システムの例としては、プラットフォームやシステムが、資産の価値、状態、所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する補助金取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含む場合がある。
システムの例では、アクションが、補助金付き融資取引の提供、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、補助金付き融資の統合の中から選択される。
人工知能サービスが、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含むシステムの例を示している。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、補助金付きローンに関連するアクションを管理する自動補助金付きローン管理システムをさらに含み、自動補助金付きローン管理システムが、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる場合を含む。
例示的なシステムは、自動化された補助金付きローン管理システムが、補助金付きローンのトランザクション活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットでトレーニングされる場合を含む。
システムの例としては、補助金取引活動のセットが、補助金取引の提供、補助金取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金ローンのシンジケーション、補助金ローンの統合のうちの活動を含む場合がある。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、修正された一連の補助金付き融資の条件を分散型台帳に記録するための一連のブロックチェーンサービスをさらに含む場合がある。
例示的なシステムは、プラットフォームまたはシステムが、当事者、補助金付き融資のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでいてもよい。
例示的なシステムには、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークンのうち少なくとも1つを含む資産のセットについて報告する場合が含まれる。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例としては、市場価値データ収集サービスが、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格や財務データを監視する場合が挙げられる。
システムの例としては、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築される場合が含まれる。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および資産の地理的位置の中から選択される。
例示的なシステムには、プラットフォームまたはシステムが、補助金付き融資取引のためのスマートコントラクトを管理するための一連のスマートコントラクトサービスをさらに含む場合がある。
一例のシステムは、スマートコントラクトサービスが補助金付きローンの条件を設定するところを含む。
システムの例としては、スマートコントラクトサービスによって指定・管理される債務取引条件のセットが、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人的な契約、などの中から選択される場合がある。スマートコントラクトサービス群が指定・管理する債務取引の条件は、債務の元本、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、コベナンツ、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
自動化されたブロックチェーンカストディサービス
図64を参照すると、実施形態では、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスおよびソリューションを有するレンディングプラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、自動化されたカストディ管理を可能にするカストディソリューション6502の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよく、および／または、貸出取引に関与または裏付けされるもの、または、暗号通貨およびその他の通貨、株券およびその他の所有権の証拠、有価証券、その他多くのものを含む、本明細書に記載されるタイプのいずれかの資産のように、クライアントがセキュリティまたは管理目的でカストディを求めるものなど、一連の資産に関連するカストディ活動のための推奨または計画を提供してもよい。保管活動を処理するための保管ソリューション6502および／またはRPAシステム3442は、一連のインターフェイス、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または有効にすることができる）と、一連の資産4918の信託または保管のための保管行為または管理プロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された他のコンポーネントを含むことができる。例えば、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイスBPX104の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（特に、当事者4910、担保4802および資産4918を含むがこれらに限定されない、エンティティ3330の条件など）に基づいて、一連の条件に基づく。例えば、カストディソリューション6502のユーザは、1つまたは複数のイベントに基づいて、所定の種類またはタイプの資産のセットを管理するためのカストディアクションまたはプランを決定する、または推奨する、様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを、（カストディソリューション6502および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定、またはその他の方法で処理することができる。ここで、保管計画は、利用可能な保管オプション、資産の検索の根拠、資産の所有権の移転の根拠などの様々な要因、保管サービスが必要とされる資産4918の状態、当事者の行動（嗜好を示す行動など）などに基づいて決定される場合がある。カストディアルサービスは、資産のセットの条件に関する管理、信託およびカストディのための適切な条件の選択、所有権の移転のためのパラメータの選択、ストレージの選択および提供、データストレージのための安全なインフラストラクチャの選択および提供、およびその他を含むことができる。実施形態では、カストディソリューション48802は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定して（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習して）、推奨されたカストディプランをもたらしてもよく、このプランは、カストディサービスの推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、このプランは、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、カストディプランによって作成、構成、および／または説明されてもよい。カストディアルプランは、市場要因（他のカストディアンが提供する競合条件、不動産価値、顧客の属性、担保または資産の価値、物理的保管のコスト、データ保管のコストなど）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも1つ基づいて決定および実行されてもよい。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家によるカストディ活動のトレーニングセットおよび／またはカストディ行為の結果について学習され、カストディ計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。実施形態では、一連の資産のカストディに関する行動は、分散型台帳のようなブロックチェーン3422に格納されてもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の資産に対する信託およびカストディを取り扱うためのシステムである。一連の資産に対する信託およびカストディを取り扱うための例示的なプラットフォームまたはシステムは、（a）金融機関がカストディを取る責任を負う一連の資産を識別するための一連の資産識別サービスと、（b）金融機関が、資産に関して行動を取る権利を有する一連のエンティティのアイデンティティおよびクレデンシャルを検証する一連のアイデンティティ管理サービスと、一連のブロックチェーンサービスとを含むことができる。資産のセットおよび資産のセットの識別情報のうちの少なくとも1つがブロックチェーンに格納され、資産のセットに関連するイベントが分散型台帳に記録されている。例示的なシステムの特定のさらなる側面が以下に説明され、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
例示的なシステムでは、クレデンシャルが、所有者クレデンシャル、エージェントクレデンシャル、受益者クレデンシャル、受託者クレデンシャル、およびカストディアンクレデンシャルを含む。
実施形態において、一連の資産に関するイベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的での資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、所有権の状態の指定などがある。
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、資産のセット、エンティティのセット、および資産に関連するイベントのセットのうちの少なくとも1つを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットをさらに含む。
実施形態では、エンティティのセットには、所有者、受益者、代理人、受託者、およびカストディアンの少なくとも1つが含まれる。
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、資産のセットのカストディを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含み、資産のセットに関連する少なくとも1つのイベントは、スマートコントラクトに具現化された条件のセットに基づいて、データ収集および監視サービスのセットによって収集された情報に基づいて、スマートコントラクトによって自動的に管理されることになる。
実施形態において、一連の資産に関するイベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的での資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、所有権の状態の指定などがある。
図65を参照すると、実施形態では、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよびトランザクションを引受けするためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたローンの引受けシステムを有する融資プラットフォームが提供される。RPAシステム3442は、個人ローン、事業体ローン、補助金付きローン、学生ローン、または借り手の資産、担保、またはコミットメントによって裏付けられる可能性があるものを含む他のローンなどの、ローン取引に関連する引受活動のための自動化および／または推奨または計画を提供する引受ソリューション3420の1つまたは複数の側面のための自動化を提供してもよい。アンダーライティングソリューション3420および／またはアンダーライティングのためのRPAシステム3442は、一連の条件に基づいてなど、アンダーライティングアクションまたはローン取引の管理プロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含むことができる。これには、スマートコントラクト3431の条件、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件、ならびに金利、利用可能な貸し手、利用可能な条件など））が含まれ得る。例えば、引受ソリューション3420のユーザは、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（引受ソリューション3420および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）、決定する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを処理することができる。1つ以上のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、所定の種類のローンを管理するための引受けアクションまたはプランを決定または推奨するものであり、引受けプランは、様々なプライマリーおよびセカンダリーの貸し手または発行者から入手可能な金利、借り手の許可された属性（例えば、収入、富、場所などに基づく）などの様々な要因に基づいている。プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一連のローンの当事者の状況、担保4802または資産4918の状況または他の属性、借り手、1人以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を使用した1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状況、ビジネスまたは事業の状態（例えば。g.,売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、負債の嗜好を示す行動、支払いの嗜好を示す行動、またはコミュニケーションの嗜好を示す行動など）、およびその他多数。 アンダーライティングは、ローンのセットのtem1sおよび条件に関する管理、適切なローンの選択、アンダーライティングプロセスに関連するコミュニケーションなどを含むことができる。実施形態では、引受ソリューション3420は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意に、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨された引受計画をもたらし、この引受計画は、（許容可能な結果の範囲内など）引受の推奨または所望の結果を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、この引受計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、この条件は、引受計画によって作成、構成、および／または説明されてもよい。引受計画は、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保や資産の価値など）や、規制要因および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。引受計画は、新規ローンのため、セカンダリーローンまたはバックローンへの取引のため、回収のため、統合のため、差し押さえのため、支払不能の破産の状況のため、既存のローンの修正のため、市場の変化（例えば、実勢金利または財産価値の変化）を伴う状況のため、差し押さえ活動のため、その他のために生成および／または実行されることがある。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による引受活動のトレーニングセットおよび／または引受活動の結果について訓練されて、引受計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。実施形態では、引受のイベントおよび結果は、承認されたユーザによる安全なアクセスおよび検索のために、分散型台帳などのブロックチェーン3422に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム3304は、本明細書および本明細書に参照として組み込まれている文書に開示されている様々な人工知能3448またはエキスパートシステムを使用するなどして、エキスパートの相互作用のトレーニングセットおよび／または引受活動からの結果のトレーニングセットに基づいてモデル、ニューラルネット、深層学習システムなどをトレーニングするなどして、引受の1つまたは複数の側面を改善または自動化してもよい。
図66を参照すると、実施形態では、一連の見込み客にローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含む一連のデータ統合されたマイクロサービスを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが提供される。システム4800は、自動化されたローンマーケティングを可能にする、および／または、個人ローン、事業体ローン、補助金付きローン、学生ローン、または、借り手の資産、担保、またはコミットメントによって裏付けられ得るものを含む他のローンなどの、ローン取引に関連するローンマーケティング活動のための推奨または計画を提供する、ローンマーケティングソリューション6702の1つまたは複数の態様を可能にしてもよい。ローンマーケティングソリューション6702（実施形態では、ローンマーケティングのために構成されたRPAシステム3442を含む、または使用してもよい）は、スマートコントラクト3431条件（これは、例えば、構成されてもよい）を含む条件のセットに基づいてなど、ローンマーケティングアクションまたはローン取引の管理プロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（これは、様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または可能にすることができる）および他のコンポーネントを含んでもよい。市場化されたローンのセットのために）、貸し出しのための利用可能な資本、規制要因、市場の条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の、金利の、利用可能な貸し手の、利用可能な条件など））などを含むことができる。例えば、ローンマーケティングソリューション6702のユーザは、（1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（ローンマーケティングソリューション6702および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）決定する、または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを処理することができる。ここで、ローンマーケティングプランは、様々な要因、例えば、様々なプライマリーおよびセカンダリーの貸し手または発行者から得られる金利、ローンのために利用可能な資本に対するリターン、借り手の許可されたまたは希望する属性（例えば、借り手との関係）などに基づいている可能性がある。g.,収入、富、場所などに基づく）、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一連のローンの当事者の状況、担保4802または資産4918の状況またはその他の属性、借り手、1つまたは複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能3448を使用した1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状況、ビジネスまたは事業の状態（例えば。g.,売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債の好みを示す行動、支払いの好みを示す行動、またはコミュニケーションの好みを示す行動など）、およびその他多数。ローンマーケティングは、ローンのセットの条件に関する管理、適切なローンの選択、ローンマーケティングプロセスに関連するコミュニケーションなどを含むことができる。実施形態では、ローンマーケティングソリューション6702は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨されたローンマーケティング計画をもたらしてもよく、この計画は、ローンマーケティングの推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、この計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、ローンマーケティング計画によって作成され、構成され、および／または説明されてもよい。ローンマーケティングプランは、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保または資産の価値など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。ローンマーケティングプランは、新規ローンのため、セカンダリーローンまたはバックローンへの取引のため、回収のため、統合のため、差し押さえの状況のため（例えば、差し押さえの代替として）、破産の状況のため、既存のローンの修正のため、市場の変化（例えば、実勢金利、利用可能な資本、または財産価値の変化）を伴う状況のため、およびその他のために生成および／または実行され得る。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家によるローンマーケティング活動のトレーニングセットおよび／またはローンマーケティング行為の結果について訓練されて、ローンマーケティング計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。実施形態では、ローンマーケティングのイベントおよび結果は、承認されたユーザによる安全なアクセスおよび検索のために、分散型台帳のようなブロックチェーン3422に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム3304は、本明細書および本明細書に参照として組み込まれた文書に開示された様々な人工知能3448または専門家システムを使用するなどして、専門家の相互作用のトレーニングセットおよび／またはローンマーケティング活動からの成果のトレーニングセットに基づいてモデル、ニューラルネット、深層学習システムなどをトレーニングするなどして、エンティティ格付けの1つまたは複数の側面を改善または自動化してもよい。
図67を参照すると、実施形態では、ローン関連エンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有するレンディングプラットフォームが提供される。システム4800は、自動化されたエンティティ格付けを可能にする、および／または、個人ローン、事業体ローン、補助金付きローン、学生ローン、または、借り手の資産、担保、またはコミットメントによって裏付けられ得るものを含む他のローンなどの、ローン取引に関連するエンティティ格付け活動のための推奨または計画を提供する、エンティティ格付けソリューション6801の1つまたは複数の態様を可能にすることができる。エンティティ格付けソリューション6801（実施形態では、エンティティ格付けのために構成されたRPAシステム3442を含む、または使用してもよい）は、エンティティ格付けアクションまたはローン取引の格付けプロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含む、使用する、または有効にすることができる）および他のコンポーネントを含んでもよい。例えば、一連の条件、属性、イベントなどに基づいて、エンティティ3330の属性（価値、品質、場所、純資産、価格、物理的条件、健康状態、セキュリティ、安全性、所有権など）、スマートコントラクト3431の条件（これは、例えば、設定または入力されてもよい。g.,格付けされたローンのセットに対する格付けに基づいて）、規制要因、市場の状況（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の状況、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される状況など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の状況、ならびに金利、利用可能な貸し手、利用可能な条件などの状況など））など。例えば、エンティティレーティングソリューション49101のユーザは、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（エンティティレーティングソリューション6801および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）様々なルール、閾値、条件付き手続き、ワークフロー。1つまたは複数のイベント、属性、パラメータ、特性、条件、状態、アクションなどに基づいて、所定のタイプのローンのセットを格付けするためのエンティティ格付けアクションまたはプランを決定または推奨するモデルパラメータなどであり、エンティティ格付けプランは、様々な要因（例えば、以下）に基づいていてもよい。g.,収入、富、場所などに基づく、または当事者4910、他の人との相対的な関係に基づく、または担保4802または資産4918の状態に基づく、など）、プラットフォーム市場または外部市場の実勢、ローンのセットの当事者の状態、担保4802または資産4918の状態または他の属性。借り手、1つ以上の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能3448を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状態、事業または業務の状態（例．g.,売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、負債の嗜好を示す行動、支払いの嗜好を示す行動、またはコミュニケーションの嗜好を示す行動など）、およびその他多数。エンティティ格付けは、ローンのセットの条件に関する管理、適切なローンの選択、エンティティ格付けプロセスに関連するコミュニケーションなどを含んでもよい。実施形態では、エンティティ格付けソリューション6801は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨されたエンティティ格付け計画をもたらしてもよく、この計画は、エンティティ格付けの推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、この計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクト条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、エンティティ格付け計画によって作成され、構成され、および／または説明されてもよい。エンティティ格付けプランは、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保または資産の価値など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。エンティティレーティングプランは、新規ローン、セカンダリーローンまたはバックローンへの取引、回収、統合、差し押さえの状況（例えば、差し押さえの代替として）、破産や支払不能の状況、既存のローンの修正、市場の変化（例えば、実勢金利、利用可能な資本、または財産価値の変化）を伴う状況などに対して生成および／または実行される可能性がある。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家によるエンティティ格付け活動のトレーニングセットおよび／またはエンティティ格付け行動の結果についてトレーニングされて、エンティティ格付け計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。実施形態では、エンティティ格付けのイベントおよび結果は、承認されたユーザによる安全なアクセスおよび検索のために、分散型台帳などのブロックチェーン3422に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム3304は、本明細書および本明細書に参照として組み込まれた文書に開示された様々な人工知能3448またはエキスパートシステムを使用するなどして、エキスパートの相互作用のトレーニングセットおよび／またはエンティティレーティング活動からの結果のトレーニングセットに基づいて、モデル、ニューラルネット、深層学習システムなどをトレーニングするなどして、エンティティレーティングの1つまたは複数の側面を改善または自動化してもよい。
図68を参照すると、実施形態では、融資取引に適用される法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有する規制および／またはコンプライアンスシステム3426を有する融資プラットフォームが提供される。システム4800は、自動化された規制およびコンプライアンスを可能にし、および／または、個人ローン、事業体ローン、補助金付きローン、学生ローン、または、借り手の資産、担保、またはコミットメントによって裏付けられ得るものを含む他のローンなど、融資取引に関連する規制およびコンプライアンス活動のための推奨または計画を提供する、規制およびコンプライアンスソリューション3426の1つまたは複数の側面を可能にしてもよい。規制およびコンプライアンスソリューション3426（実施形態では、規制および／またはコンプライアンス活動の専門家による対話のトレーニングセットに基づいて規制およびコンプライアンス活動を自動化するように構成されたRPAシステム3442を含むか、または使用してもよい）は、インターフェース、ワークフロー、およびモデル（様々な適応型インテリジェントシステム3304を含むか、使用するか、またはそれによって可能になってもよい）のセットと、ローン取引の規制およびコンプライアンス活動または規制および／またはコンプライアンスプロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された他のコンポーネントとを含んでもよい。例えば、一連のポリシー、規制、法律、要件、仕様、条件、属性、イベントなどに基づいて、貸付取引に関与するエンティティ3330の属性またはそれに適用される属性、および／または貸付条件（スマートコントラクト3431の条件（これは、例えば、構成またはポピュレートされていてもよい）を含む。g.,所与のローンのセットに対して許可される条件に基づいて））だけでなく、様々なマーケットプレイスの条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス3390の条件、監視システム3306およびデータ収集システム3318によって監視される条件など（当事者4910、担保4802および資産4918などを含むがこれらに限定されないエンティティ3330の条件、ならびに金利、利用可能な貸し手、利用可能な条件など））なども含まれる）も含まれる。例えば、規制・コンプライアンスソリューション3426のユーザは、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなどして）作成、構成、修正、設定、またはその他の方法で（規制・コンプライアンスソリューション3426および／またはRPAシステム3442のユーザインターフェースなどで）様々なルール、閾値、条件付き手続き、ワークフロー,1つまたは複数のイベント、属性、パラメータ、特性、条件、状態、アクションなどに基づいて、所定のタイプのローンのセットを管理するための規制およびコンプライアンスアクションまたはプランを決定する、または推奨するモデルパラメータなどであり、規制およびコンプライアンスプランは、様々な要因（例えば、以下）に基づいていてもよい。g.,許可された金利、必要な通知（例：年率報告に関するもの）、許可された借り手（例：連邦政府が補助する学生ローンの学生）、許可された貸し手、許可された発行者、収入（例：低所得者向けローンの場合）、資産（例：十分な資本を有する者にのみ提供することが政策上認められているローンの場合）、場所（例：地理的に管理されているローンの場合。プラットフォーム市場や外部市場の状況（実勢金利に基づいて算出された閾値を超えない金利での融資が求められる場合など）、一連の融資の当事者の状況、担保4802や資産4918の状況やその他の属性など。借り手、1つ以上の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能3448を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保4802または資産4918の状態、事業または業務の状態（例．g.,売掛金、買掛金など）、当事者4910の状態（純資産、富、負債、場所、その他の状態など）、当事者の行動（嗜好を示す行動、負債の嗜好を示す行動、支払いの嗜好を示す行動、またはコミュニケーションの嗜好を示す行動など）、およびその他多数。規制・コンプライアンスには、ローンのセットの条件、適切なローンの選択、提供が必要な通知、引受方針、規制・コンプライアンスプロセスに関連するコミュニケーションなどに関するガバナンスが含まれる場合がある。実施形態では、規制およびコンプライアンスソリューション49101は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意で、時間をかけた結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、その結果、推奨された規制およびコンプライアンス計画になり、この計画は、規制およびコンプライアンスの推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、この計画は、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマートコントラクトの条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、このステップは、規制およびコンプライアンス計画によって作成、構成、および／または説明されてもよい。規制・コンプライアンス計画は、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保や資産の価値など）や、規制および／またはコンプライアンス要因に少なくとも一部基づいて決定および実行されてもよい。規制およびコンプライアンス計画は、新規ローン、セカンダリーローンまたはバックローンへの取引、回収、統合、差し押さえの状況（例えば、差し押さえの代替として）、支払不能の破産の状況、既存のローンの修正、市場の変化（例えば、実勢金利、利用可能な資本、または財産価値の変化）を伴う状況などに対して生成および／または実行されることがある。実施形態では、人工知能3448を含む適応型インテリジェントシステム3304は、専門家による規制およびコンプライアンス活動のトレーニングセット、および／または規制およびコンプライアンス活動の結果についてトレーニングされて、規制およびコンプライアンス計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための予測、分類、制御命令、計画、モデルなどのセットを生成してもよい。実施形態では、規制およびコンプライアンスのイベントおよび結果は、許可されたユーザによる安全なアクセスおよび検索のために、分散台帳などのブロックチェーン3422に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム3304は、本明細書および本明細書に参照として組み込まれている文書に開示されている様々な人工知能3448またはエキスパートシステムを使用するなどして、専門家の対話のトレーニングセットおよび／または規制およびコンプライアンス活動からの結果のトレーニングセットに基づいて、モデル、ニューラルネット、深層学習システムなどをトレーニングするなどして、規制およびコンプライアンスの1つまたは複数の側面を改善または自動化してもよい。
例示的な貸付プラットフォームは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、および貸付主体および取引を処理するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有する本明細書で提供される。 例示的なシステムは、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットのうちの少なくとも1つを監視するためのモノのインターネットおよびセンサプラットフォームを含む。 例示的なシステムは、担保のセットの所有権および担保のセットに関連するイベントのセットの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを含む。 例示的なシステムは、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための担保のセットの状態およびローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するクラウドソーシングシステムを含む。 例示的なシステムは、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを含む。 例示的なシステムは、監視された状態に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを含む。 例示のシステムは、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための条件のセットを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。 例示的なシステムは、ローン回収のためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、一連のローンを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。 例示的なシステムは、ファクタリングローンを管理するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。 例示的なシステムは、モーゲージローンを仲介するためのロボットプロセスオートメーションシステムを含む。 例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoTによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、ソーシャルネットワークで監視されたパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、クラウドソーシングで監視されたパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。 例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。 例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。 例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。 例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、融資、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのモノのインターネットおよびセンサープラットフォームを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、担保のセットの所有権および担保のセットに関連するイベントのセットの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを含む。 例示的なシステムは、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための担保のセットの状態およびローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するクラウドソーシングシステムを含む。例示的なシステムは、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを含む。例示的なシステムは、監視された状態に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを含む。例示のシステムは、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための一連の条件の交渉、ローンの収集、一連のローンの統合、ファクタリングローンの管理、またはモーゲージローンの仲介のうちの1つ以上のためのロボティックプロセスオートメーションシステムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。
例としては、IoT、ソーシャルネットワーク、クラウドソーシングのうちの少なくとも1つによってモニターされたパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムがある。
例示的なシステムは、カストディ資産のセットを管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。 例示的なシステムは、融資エンティティおよび取引をアンデ1ライティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えた、ローンのアンダーライティングシステムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。 例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。 例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、担保のセットの所有権および担保のセットに関連するイベントのセットの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有する例示的な貸付プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための担保のセットの状態およびローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するクラウドソーシングシステムを含む。 例示的なシステムは、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを含む。例示的なシステムは、監視された状態に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを含む。例示のシステムは、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。
例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、ローンのための条件のセットを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、ローン回収のためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、ローンのセットを統合すること、ファクタリングローンを管理すること、または住宅ローンを仲介することのうちの少なくとも1つのためのロボットプロセスオートメーションシステムを含む。 例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集・監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムを有する、例示的なレンディングプラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、ローンの担保のセットの状態およびローンの保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するクラウドソーシングシステムを含む。 例示のシステムは、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを含む。 例示的なシステムは、監視された状態に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを含む。 例示のシステムは、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための条件のセットを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。 例示的なシステムは、ローンの収集、ローンのセットの統合、ファクタリングローンの管理、またはモーゲージローンの仲介のうちの少なくとも1つのためのロボットプロセスオートメーションシステムを含む。 例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。 例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。 例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。 例示的なシステムは、ローン関連のエンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を得るためのクラウドソーシングシステムを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 一例のシステムは、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを含む。 例示的なシステムは、監視された状態に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを含む。 例示のシステムは、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための一連の条件の交渉、ローンの収集、一連のローンの統合、ファクタリングローンの管理、またはモーゲージローンの仲介のうちの少なくとも1つのためのロボティックプロセスオートメーションシステムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。 例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。 例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。 例示的なシステムは、ローンに関連するエンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。 例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有する例示的な貸付プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、監視された状態に基づいて債務を自動的に再構築するスマートコントラクトを含む。 例示のシステムは、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための一連の条件の交渉、ローンの収集、一連のローンの統合、ファクタリングローンの管理、またはモーゲージローンの仲介のうちの少なくとも1つのためのロボティックプロセスオートメーションシステムを含む。 例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。
システムの例としては、モノのインターネットによるデータ収集・監視システムと、債券の状態を分類するための人工知能が挙げられる。
例としては、IoT、ソーシャルネットワーク、クラウドソーシングのうちの少なくとも1つによってモニターされたパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムがある。
例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。
例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資主体および取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。
例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマートコントラクトサービスを含む一連のデータ統合マイクロサービスを備えたローンマーケティングシステムを含み、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのものである。
例示的なシステムは、ローン関連エンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。
例示的なシステムは、貸与取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
監視された状態に基づいて債務を自動的に再構築するスマートコントラクトを有する例示的な融資プラットフォームが本明細書で提供される。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための条件のセットの交渉、ローンの収集、ローンのセットの統合、ファクタリングローンの管理、モーゲージローンの仲介のうちの少なくとも1つのためのロボットプロセスオートメーションシステムを含む。 例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、クラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。 例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。 例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。 例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。 例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、ローンのための条件のセットの交渉、ローンの収集、ローンのセットの統合、ファクタリングローンの管理、またはモーゲージローンの仲介のうちの少なくとも1つのためのロボティックプロセスオートメーションシステムを含む。 例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。 例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。 例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、融資の保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットデータ収集および監視システムを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、ローンのための一連の条件の交渉、ローンの回収、一連のローンの統合、ファクタリングローンの管理、または住宅ローンの仲介の少なくとも1つのためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、例示的な融資プラットフォームが、ローンの条件のセットを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する。 例示的なシステムは、ローンの回収、一連のローンの統合、ファクタリングローンの管理、または住宅ローンの仲介の少なくとも1つのためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連のエンティティのセットを評価するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する評価システムを含む。例示的なシステムは、融資を含み、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有する。
本明細書では、ローン回収のためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する例示的なレンディング・プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、ローンのセットを統合すること、ファクタリングローンを管理すること、または住宅ローンを仲介することの少なくとも1つのためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
一連のローンを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する例示的な融資プラットフォームが本明細書で提供される。 例示的なシステムは、ファクタリングローンを管理すること、または住宅ローンを仲介することの少なくとも一方のためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローンに関連するエンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、ファクタリングローンを管理するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する例示的なレンディング・プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、住宅ローンを仲介するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを含む。例示的なシステムは、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。 例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、住宅ローンを仲介するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムを有する例示的な貸し出しプラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、債券に関する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワークのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸し出しエンティティおよび取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローンに関連するエンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、債券に関する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する、例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを含む。例示的なシステムは、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えた、モノのインターネットのデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを有する例示的な貸出プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、債券についての条件を分類するための人工知能を有するモノのインターネットデータ収集および監視システムを含む。例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットのデータ収集および監視システムを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、IoT、ソーシャルネットワーク、またはクラウドソーシングのうちの少なくとも1つによって監視されるパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの引受システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、IoTによって監視されたパラメータに基づいて補助金付きローンの条件を変化させるシステムを有する例示的な貸付プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、ソーシャルネットワークでまたはクラウドソーシングでの少なくとも1つで監視されるパラメータに基づいて、補助金付きのローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸付主体および取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、ソーシャルネットワークで監視されたパラメータに基づいて、補助金付き融資の条件を変化させるシステムを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、クラウドソーシングで監視されたパラメータに基づいて、補助金付きローンの条件を変化させるシステムを含む。例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸し出しエンティティおよび取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助金付き融資の条件を変化させるシステムを有する例示的な融資プラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを含む。例示的なシステムは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および貸し出しエンティティおよび取引を査定するためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンの査定システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
一連のカストディ資産を管理するための自動化されたブロックチェーンカストディサービスを有する、例示的な貸付プラットフォームが本明細書で提供される。 例示的なシステムは、貸付主体および取引を査定するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するローンの査定システムを含む。例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連のエンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。
本明細書では、例示的な貸付プラットフォームが、貸付事業体および取引を査定するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するローンの査定システムを有する。 例示的なシステムは、見込み客のセットにローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを含む。例示的なシステムは、ローン関連のエンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有することを含む。
本明細書では、一組の見込み客にローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する例示的なレンディングプラットフォームが提供される。 例示的なシステムは、ローン関連事業者のセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを含む。例示的なシステムは、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを含む。 実施形態では、融資関連エンティティのセットを格付けするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有し、融資取引に関連する法律、規制、およびポリシーのうちの少なくとも1つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを有する融資プラットフォームが本明細書で提供される。
実施形態では、本明細書またはそれらを参照する参照により組み込まれた文書に記載された実施形態のいずれかに関連するような、ブロックチェーン、分散型台帳などの台帳を具現化し、可能にし、またはそれらに関連するデータベースサービスが本明細書で提供されてもよい。実施形態では、データベースサービスは、Amazon QLDB データベースサービスなどの、透過的、不変的、および暗号的に検証可能な台帳データベースサービスを構成してもよい。データベースサービスは、適応型インテリジェントサービス層3304またはデータストレージ層3308など、システム3300の層またはマイクロサービスの1つまたは複数に含まれるか、それらに接続されていてもよい。このサービスは、例えば、様々な環境やプロセスを通じてエンティティを追跡したり、一連の取引における借方と貸方の履歴を追跡したり、引受プロセス、クレーム、または法的手続きや規制手続きに関連する事実を検証したりするなど、すべての変更や取引を記録し、これらの変更の不変的な記録を維持する集中型の台帳に関連して使用することができる。台帳は、単一の信頼されたエンティティまたは一連の信頼されたエンティティによって所有され、他のエンティティと共有することができる。例えば、取引、生産プロセス、共同サービスなどの調整されたプロセスで一緒に働くエンティティなどである。リレーショナルデータベースと比較して、データベースサービスは、カスタム監査テーブルやトレイルを必要とせずに、不変的で、暗号的に検証可能な台帳エントリを提供することができる。ブロックチェーンフレームワークと比較して、このようなデータベースサービスは、クエリの実行、テーブルの作成、データのインデックス化などの機能を含んでいてもよい。データベースサービスは、トランザクションをコミットする前のコンセンサスの要件など、パフォーマンスを低下させる多くのブロックチェーンフレームワークの要件を任意に省略してもよく、またはデータベースサービスは任意のコンセンサス機能を採用してもよい。実施形態では、データベースサービスは、透明で、不変で、暗号的に検証可能な台帳を構成し、ユーザーは、複数の当事者が中央化された信頼できるエンティティまたはエンティティのセット内で取引を行う記録システムとして機能するアプリケーションを構築するために使用することができる。データベースサービスは、リレーショナルデータベースに監査機能を組み込むことや、ブロックチェーンフレームワークで従来の分散型台帳機能を使用することを補完または代替してもよい。データベースサービスは、不変のトランザクションログまたはジャーナルを使用してもよく、これは、各アプリケーションデータの変更を追跡し、変更の包括的かつ検証可能な履歴を維持してもよい。実施形態では、トランザクションは、原子性、一貫性、分離性、耐久性（ACID）の要件に準拠してログまたはジャーナルに記録されるように構成されてもよく、このログまたはジャーナルは、削除または修正を防止するように構成される。変更は、SQLクエリなどの従来のクエリタイプを使用するなどして、ユーザが照会または分析できる履歴のように、監査可能かつ検証可能であるように、暗号的に連鎖されてもよい。実施形態では、データベースサービスは、特定のサーバー容量を提供したり、読み取り/書き込み制限を設定したりする必要がないように、サーバーレス形式で提供されることがある。データベースサービスを開始するために、ユーザーは元帳を作成し、テーブルなどを定義することができ、データベースサービスはアプリケーションの需要をサポートするために自動的に拡張される。ブロックチェーンベースの台帳とは対照的に、データベースサービスは分散コンセンサスの要件を省略できるため、より多くのトランザクションを同時に実行することができる。
ブロックチェーンまたは分散型台帳に言及している本開示の実施形態では、Amazon Managed Blockchain などのマネージドブロックチェーンサービスを使用してもよく、これは、スケールしたブロックチェーンネットワークの便利な作成および管理のための施設を構成してもよい。マネージドブロックチェーンサービスは、本開示に記載されているような層状のデータサービスアーキテクチャの一部として提供されてもよい。ユーザーがブロックチェーンまたは台帳によって提供される不変かつ検証可能な能力を求める状況では、信頼された中央当局なしに複数の当事者が取引、契約の実行（本明細書に記載されたスマートコントラクトの実施形態など）、データの共有などを行うことを可能にする能力を求めることもある。従来のブロックチェーンフレームワークを設定するには、許可制ネットワークの各参加者がハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアのインストール、アクセス制御のための証明書の作成と管理、およびネットワーク設定を行わなければならず、多大な時間と技術的専門知識を必要とする。また、所定のブロックチェーンアプリケーションが成長すると、ネットワークの拡張、ブロックチェーンノード間のリソースの監視、ハードウェアの追加または削除、ネットワークの可用性の管理などの活動が必要になる。実施形態では、マネージドブロックチェーンサービスは、これらの各要件と実現能力の管理を提供してもよい。これには、オープンソースのブロックチェーンフレームワークをサポートし、ダッシュボード、コンソール、または他のユーザーインターフェースで選択されたフレームワークの選択、セットアップ、およびデプロイメントを可能にすることが含まれる場合があり、ユーザーは好みのフレームワークを選択し、ネットワークメンバーを追加し、トランザクション要求を処理するメンバーノードを構成することができる。その後、マネージドブロックチェーンサービスは、メンバーごとに複数のノードを持つ複数のアカウントにまたがることができるものなどのブロックチェーンネットワークを自動的に作成し、ソフトウェア、セキュリティ、およびネットワークの設定を構成してもよい。管理されたブロックチェーンサービスは、鍵の顧客管理を可能にする鍵管理サービスなどを用いて、ネットワーク証明書を確保し、管理してもよい。実施形態では、マネージドブロックチェーンサービスは、ネットワークメンバーがメンバーを追加または削除するための投票を行うことができるような投票APIなど、1つまたは複数のAPIを含んでいてもよい。所与のアプリケーション（プラットフォーム3300に関連して説明された注目のアプリケーションのいずれかなど）についてアプリケーションの使用量が増加すると、ユーザーは、単純なAPIコールなどで、ブロックチェーンネットワークにさらなる容量を追加することができる。実施形態では、マネージドブロックチェーンサービスは、所定のブロックチェーンベースのアプリケーションに対してリソースの適切な組み合わせを選択する能力をユーザーに与えるように、計算容量とメモリ容量の組み合わせの範囲で提供されてもよい。
図69を参照すると、自動化されたローン管理のためのシステムが描かれている。様々なエンティティ／当事者6938は、借り手6940、貸し手6942、中立的な第3者（例えば、査定者など）、または利害関係のある第3者（例えば、規制者、会社の従業員など）などの第3者6944を含むローン6924に関連していてもよい。 ローン6924は、ローン条件6929、ローンアクション6930、ローンイベント6932、貸し手の優先順位6928などの情報を含むスマートレンディング契約6990の対象であってもよい。などの情報を含む。 スマートレンディング契約6990は、分散型台帳6963のローンエントリ6941に記録されていてもよい。 また、スマート貸付契約6990は、ブロックチェーンデータ6934として保存されていてもよい。
例示的な例では、コントローラ6922は、担保に関連するイベント6908、担保の属性6910、担保6902が位置する環境に関する環境データ6912、セニョール6904が担保のアイテムに、担保のアイテムを含むケースに、または担保のアイテムに近接して貼り付けられている可能性があるセンサデータ6914などの担保データ6974を受信してもよい。 実施形態では、担保データは、モノのインターネット回路6920、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムによって取得されてもよい。
コントローラ6922はまた、当事者の評価、当事者の課税状況、当事者の信用報告書、当事者の信用格付け、当事者のウェブサイト評価、当事者の製品に対する顧客レビューのセット、当事者のソーシャルネットワーク評価、当事者の資格のセット、当事者の紹介のセット、当事者の証言のセット、当事者の行動のセットなど、財務状況6992が推測され得るソーシャルネットワーク情報6958からデータを監視および／または受信してもよい。コントローラ6922はまた、価格設定6950などの市場情報6948、当事者の公示された評価額などの財務データ6954、公的記録によって示される当事者が所有する一連の財産の評価額、当事者の破産状態、事業体の差し押さえ状態。事業体の契約不履行状況、事業体の規制違反状況、事業体の犯罪状況、事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付けなどである。
実施形態では、人工知能システム6962は、コントローラ6922の一部であってもよいし、リモートシステム上にあってもよい。 AIシステム6962は、担保データ6974および評価モデルに基づいて担保のアイテムの価値を決定するように構成された評価回路6964と、受信した担保データ6974の第1のセットと、その受信した担保データの第1のセットに関連する担保が担保として作用したローンの結果とに基づいて、評価モデルを改善する価値モデル改善回路6966とを含んでもよい。 AIシステム6962は、担保イベント、ローンイベントなどに基づいて行動を起こす自動エージェント回路6970を含んでもよい。行動には、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを査定する、ローンの金利を設定する、支払要件を延期する、ローンの金利を修正する、担保の所有権を検証する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが要求される通知を提供する、ローンの対象となる不動産を抵当に入れる、ローンの条件を修正する、などのローン関連の行動が含まれてもよい。 アクションには、割り当てられたセットの担保の1つに対するタイトルの検証、割り当てられたセットの担保の1つに対するタイトルの変更の記録、割り当てられたセットの担保の1つの価値の評価、割り当てられたセットの担保の1つに対する検査の開始、割り当てられたセットの担保の1つに対するメンテナンスの開始、割り当てられたセットの担保の1つに対するセキュリティの開始、割り当てられたセットの担保の1つに対する条件の修正などの担保関連のアクションが含まれてもよい。AIシステム6962は、共通の属性に基づいて担保のアイテムのグループを作成するクラスタ回路6972を含んでいてもよい。 また、クラスタ回路6972は、オフセットされた担保のアイテムが、1つ以上の担保のアイテムと共通の属性を共有する、オフセットされた担保のアイテムのグループを決定してもよい。 データは、オフセットされた担保の項目について収集され、それを担保の項目の代表として使用してもよい。 スマート契約回路6968は、本明細書の他の箇所に記載されているように、スマート貸付契約6990を作成してもよい。
図70を参照すると、コントローラは、ローン7030に対応する当事者に対応する、ブロックチェーンデータ7040に関連するなどの複数のアクセス制御機能7048を解釈するように構造化されたブロックチェーンサービス回路7044を含んでもよい。 システムは、ローンに対応する貸付取引に関連するエンティティに対応するようなエンティティ情報7002、担保条件7004などを解釈するように構造化されたデータ収集回路7012を含んでもよい。 システムは、ローンに関連するローン条件7024、契約7028などを指定するように構造化されたスマートコントラクト回路7022を含んでもよい。 システムは、エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答して、ローンに関連するアクション7034および／またはイベント7038を解釈するように構造化されたローン管理回路7032を含んでもよく、ここで、ローンに関連するイベントは、ローンに関連付けられる。エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答して、ローンに関連する活動を実施し、ローンに関連する活動がローンに関連付けられ、ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、スマートコントラクト回路、およびローン管理回路のそれぞれが、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含む、ローン管理回路。 例えば、貸し手7008は、安全なアクセス制御回路7050を介してコントローラにインターフェースするように構造化された安全なアクセス制御インターフェース7052（例えば、アクセス制御命令7054を介して）を介してコントローラにインターフェースしてもよい。 データ収集回路7012は、貸し手、借り手、または第三者などのローンの当事者に関する情報、担保のアイテム、ローンの当事者に関連する機械または財産、ローンの当事者の製品などの担保データ7004およびエンティティ情報7002を受信するように構造化されてもよい。 担保データ7004は、担保のアイテムのタイプ、担保のアイテムのカテゴリ、担保のアイテムの価値、担保のアイテムのタイプの価格、担保のアイテムのタイプの価値、担保のアイテムの仕様、担保のアイテムの製品機能セット、担保のアイテムのモデルを含んでもよい。担保品のブランド、担保品の製造業者、担保品の年齢、担保品の流動性、担保品の貯蔵寿命、担保品の耐用年数、担保品の状態、担保品の評価、担保品の状態、担保品のコンテキスト。担保物件の状態、担保物件の保管場所、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理者、担保物件のセキュリティ、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態。担保品の保守履歴、担保品の使用履歴、担保品の事故履歴、担保品の故障履歴、担保品の所有権の履歴、担保品の評価、担保品の地理的位置、担保品の管轄区域など。 データ収集回路7012は、受信したデータに基づいて、担保の状態を判定してもよい。 受信したデータ7002、7004および担保条件7010は、自動エージェント回路7014（例えば、イベント7018、7020を処理する）、スマートコントラクトサービス回路7022およびローン管理回路7032を含むAI回路7042に提供されてもよい。
図71を参照すると、ローンを処理するための例示的かつ非限定的な例示的方法7100が描かれている。 例示的な方法は、複数のアクセス制御機能を解釈すること（ステップ7102）と、エンティティ情報を解釈すること（ステップ7104）と、ローン条件を指定すること（ステップ7108）と、エンティティ情報に応答して契約関連イベントを実行すること（ステップ7110）と、ローンに関連するイベントを解釈すること（ステップ7112）と、イベントに応答してローンアクションを実行すること（ステップ7114）と、ユーザインタフェースを提供すること（ステップ7118）と、スマートレンディング契約を作成すること（ステップ7120）と、スマートレンディング契約をブロックチェーンデータとして記録すること（ステップ7122）とを含み得る。
図72を参照すると、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応性のあるインテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステム7200が描かれている。システム7200は、担保データ7201を受信し、担保の状態7204を決定するデータ収集回路7202を含むコントローラ7223を含んでもよい。コントローラ7223は、さらに、複数のAI回路7254を含んでもよい。複数のAI回路7254は、評価モデル改善回路7210およびクラスタ回路7212を含んでもよい評価回路7208を含んでもよい。複数のAI回路7254は、ローン7225のためのスマートレンディングコントラクト7216を含むスマートコントラクトサービス回路7214を含んでもよい。複数のAI回路7254は、ローン関連のアクション7220をとる自動エージェント回路7218を含んでもよい。制御装置7223は、報告回路7222と、担保の状態7204も判断する時価監視回路7224とをさらに含んでもよい。コントローラ7223は、貸し手7242からアクセス制御命令7230を受信するセキュアアクセスユーザインタフェース7228をさらに含んでもよい。アクセス制御命令7230は、安全なアクセス制御回路7232に提供され、この回路は、アクセス制御機能7238を解釈し、貸し手7242または他の当事者にアクセスを提供するブロックチェーンサービス回路7234に命令を提供する。ブロックチェーンサービス回路7234は、すべての担保データと一意の担保IDをブロックチェーンデータ7235として保存する。
図73を参照すると、自動化されたスマート契約の作成および担保の割り当てのための方法7300が描かれている。方法7300は、担保のアイテム7302に関する第1および第2の担保データを受信することと、スマート貸出契約7304を作成することと、担保データを担保のアイテムの一意の識別子7308に関連付けることと、一意の識別子および担保をブロックチェーン構造7310に格納することとを含んでもよい。方法は、担保データ7312に基づいて担保の状態を解釈することと、担保イベント7314を特定することと、担保イベント7318を報告することと、担保7320に応答してアクションを実行することとをさらに含んでもよい。方法7300は、担保のオフセット項目のグループ7322を識別することと、担保のオフセット項目または担保の項目7314に関連する市場情報にアクセスすることと、市場情報7328に基づいて、ローンの期間または条件を修正することとをさらに含んでもよい。方法7300は、アクセス制御命令7330を受信することと、複数のアクセス制御機能7332を解釈することと、担保日7334へのアクセスを提供することとをさらに含んでもよい。
図74を参照すると、ローンを処理するための例示的かつ非限定的な例示的システム7400が描かれている。 例示のシステムは、コントローラ7401を含んでもよい。 コントローラ7401は、データ収集回路7412、評価回路7444、ユーザインタフェース7454（例えば、ユーザ7406とのインタフェースのため）、ブロックチェーンサービス回路7458、およびスマートコントラクトサービス回路7422、ローン管理回路7492、クラスタリング回路7432、自動化エージェント回路7414（例えば、ローン関連イベント7439およびローンアクション7438を処理するため）を含むいくつかの人工知能回路7442を含んでもよい。
ブロックチェーンサービス回路7458は、分散型台帳7440とインタフェースするように構成されてもよい。 データ収集回路7412は、複数の担保アイテム7404に関連するデータ、または複数の担保アイテム7402の環境に関連するデータを受信するように構造化されてもよい。 評価回路7444は、評価モデル7452および受信したデータに基づいて、担保の複数のアイテムのそれぞれに対する価値を決定するように構成されてもよい。 スマート契約サービス回路7422は、ローンのためのスマート貸付契約7431を解釈し、複数の担保項目のそれぞれに対する決定された価値に基づいて、複数の担保項目のうちの決定された価値がローンのためのセキュリティを提供するのに十分であるように、複数の担保項目7428の少なくとも一部をローンのためのセキュリティとして割り当てることによって、スマート貸付契約7431を修正するように構成されてもよい。 ブロックチェーンサービス回路7458は、割り当てられた担保のアイテム7428の少なくとも一部を分散型台帳7440のエントリに記録するようにさらに構成されてもよく、このエントリは、ローンに関連するイベントを記録するために使用される。 ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、評価回路、およびスマートコントラクト回路のそれぞれは、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含んでもよい。
スマート貸付契約7431を修正することは、貸付期間、貸付条件、貸付関連イベント、および貸付関連アクティビティからなるリストから選択される項目を規定する条件7424を指定することをさらに含んでもよい。 条件7424はそれぞれ、以下からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでもよい。 ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替の説明、当事者の少なくとも1つの説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれかに関連するコベナンツ、および前記のいずれかの期間。
ローン7430は、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプを含むことができる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きのローン。
担保のアイテムは、以下からなる項目から選択される少なくとも1つのアイテムを含むことができる。 車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、宝石からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
データ収集回路7412は、ローン7430および対応する担保のアイテムに関連する結果データ7410を受信するようにさらに構成されてもよく、評価回路7444は、結果データ7410に基づいて評価モデル7452を反復的に改善するように構成された人工知能回路を備える。
評価回路7444は、複数の担保アイテムのうち少なくとも1つのアイテムの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構造化された市場価値データ収集回路7448をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路7448は、さらに、少なくとも1つの公的な市場において、担保のアイテムに類似したアイテムの価格または財務データを監視するように構成されていてもよい。
クラスタリング回路7432は、担保の属性との類似性に基づいて、担保のアイテムを評価する際に使用するオフセットアイテム7434のセットを識別するように構成されてもよい。
担保物件の属性は、担保物件のカテゴリ、担保物件の年齢、担保物件の状態、担保物件の履歴、担保物件の保管状態、および担保物件の地理的位置からなる属性リストの中から選択することができる。
データ収集回路7412は、担保品の状態7411を解釈するようにさらに構成されていてもよい。
データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに含んでもよい。
ローンには、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプが含まれる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きのローン。
ローン管理回路7492は、ローンに関連するイベント7439を解釈し、ローンに関連するイベントに応答して、ローンに関連するアクション7438を実行するように構成されてもよい。
ローンに関連するイベントには、ローンの価値、ローンの担保の状態、ローンの担保の所有権のうち、少なくとも1つに関連するイベントが含まれる。
ローンに関するアクションには、ローンの条件を変更すること、当事者の一方に通知を行うこと、ローンの借り手に必要な通知を行うこと、ローンの対象となる不動産を差し押さえること、の少なくとも1つが含まれる。
回路の対応するAPIコンポーネントは、システムの複数のユーザーと対話するために構造化されたユーザーインターフェースをさらに含んでいてもよい。
複数のユーザは、それぞれ、複数の当事者の1人、複数の事業体の1人、または前記のいずれか1つの代表者を含んでもよい。 複数のユーザのうち少なくとも1人は、見込みのある当事者、見込みのある事業体、または前記のいずれかの代表者を含んでいてもよい。
図75を参照すると、ローン7500を処理するための例示的かつ非限定的な例示的方法が描かれている。 例示的な方法は、複数の担保アイテムに関連するデータを受信すること（ステップ7502）と、複数の担保アイテムのそれぞれに値を設定すること（ステップ7504）と、複数の担保アイテムの少なくとも一部をローンの担保として割り当てること（ステップ7508）と、割り当てられた複数の担保アイテムの少なくとも一部を分散型台帳のエントリに記録することであって、エントリがローンに関連するイベントを記録するために使用されること（ステップ7510）とを含み得る。 スマート貸付契約は、貸付のために修正されてもよい（ステップ7512）。
融資の条件を指定することができる（ステップ7514）。 条件はそれぞれ、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、からなるリストから選択される。
ローンに関連するアウトカムデータを受信してもよい（ステップ7518）。 評価モデルは、結果データおよび対応する担保に基づいて、反復的に改善されてもよい（ステップ7520）。担保の複数のアイテムのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報が監視されてもよい（ステップ7522）。
担保の複数のアイテムのうちの1つに類似するアイテムのセットは、担保の複数のアイテムのうちの1つの属性への類似性に基づいて識別されてもよい（ステップ7524）。
複数の担保アイテムの1つの状態を解釈してもよい（ステップ7528）。
複数の担保アイテムのうちの1つの価値、複数の担保アイテムのうちの1つの状態、または、担保アイテムのうちの1つの所有権に関連するイベントが報告されてもよい（ステップ7530）。
複数の担保項目のうちの1つの価値、複数の担保項目のうちの1つの状態、または複数の担保項目のうちの1つの所有権に関連するイベントが解釈されてもよく（ステップ7532）、当該担保ローンの複数の担保項目のうちの1つに関連するイベントに応じて、当該担保ローンに関連するアクションが実行されてもよい（ステップ7534）。
融資関連のアクションは、融資の提案、融資の受け入れ、融資の引き受け、融資の金利設定、支払い条件の延期、融資の金利修正、担保の所有権の確認、所有権の変更の記録、担保の価値の評価、担保の検査の開始、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件設定、借り手に提供する必要のある通知の提供、融資対象の不動産の差し押さえ、融資の条件の修正からなるアクションの中から選択することができる。
図76を参照すると、適応型知能およびロボットプロセスオートメーション機能のためのシステムの例示的かつ非限定的な例示的システム7600が描かれている。例示のシステムは、コントローラ7601を含んでもよい。コントローラは、担保データ7632、担保に関連する環境データ7634などのデータを、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムなどの様々なソースおよびシステムから収集し得るデータ収集回路7628を含んでもよい。受信したデータ7632、7634に基づいて、データ収集回路7628は、担保イベント7630を特定してもよい。
また、コントローラ7601は、受信したデータ7632、7634に一部基づいて、担保のアイテムに対する価値を決定する評価回路7602を含む、様々なAI回路7644を含んでもよい。評価回路7602は、担保のアイテムまたはオフセットされた担保のアイテムに関する市場データを決定するように構造化された市場価値監視回路7606を含んでもよく、市場データは、担保のアイテムに対する評価に寄与する可能性がある。また、AI回路は、スマート契約7622の作成、スマート契約7622の条件7624の特定、貸し手の優先順位の特定、および貸し手間の価値7626の配分の追跡など、ローン7629に関連するサービスを促進するためのスマート契約サービス回路7610を含んでもよい。スマートコントラクトサービス回路7610は、分散型台帳7625上にローンエントリ7627を作成および修正することができるブロックチェーンサービス回路7636にデータを提供してもよく、このブロックチェーンサービス回路7636は、ローンエントリ7627が、条件、ローンを確保するために使用される担保の項目に関するデータ、貸し手の優先順位および価値の配分などを含んでもよい。AI回路7644はまた、担保のアイテムの1つと少なくとも1つの属性を共有するオフセットされた担保のアイテム7604のグループを作成する担保分類回路7640を含んでもよく、ここで、共通の属性は、アイテムのカテゴリ、アイテムの年齢、アイテムの状態、履歴であってもよい。項目の状態、項目の履歴、項目の所有権、項目の管理者、項目のセキュリティ、項目の所有者の状態、項目の先取特権、項目の保管状態、項目の地理的位置、項目の管轄区域などである。オフセットされた担保のアイテム7642の使用は、市場価値監視回路7606が関連する市場データを取得する際、および担保のアイテムの価値の全体的な決定を容易にすることができる。
データ収集回路7628は、受信したデータおよび担保のアイテムに対する価値の決定を利用して、担保イベント7630を特定してもよい。担保イベント7630に基づいて、自動エージェント回路7646は、行動7648を取ってもよい。アクション7648は、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを査定すること、ローンの金利を設定すること、支払要件を延期すること、ローンの金利を修正すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供することが要求される通知を提供すること、ローンの対象となるプロパティを差し押さえること、ローンの条件を修正することなど、ローンに関連するアクションであってもよい。アクション7648は、一連の担保アイテムのうちの1つに対する所有権を検証すること、一連の担保アイテムのうちの1つに対する所有権の変更を記録すること、一連の担保アイテムのうちの1つの価値を評価すること、一連の担保アイテムのうちの1つの検査を開始すること、一連の担保アイテムのうちの1つのメンテナンスを開始すること、一連の担保アイテムのうちの1つに対する担保を開始すること、一連の担保アイテムのうちの1つに対する条件を変更することなど、担保に関連するアクションであってもよい。
図77を参照すると、ローン作成および管理のための例示的かつ非限定的な例示的方法7700が描かれている。例示的方法7700は、ローンのセキュリティを提供する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信すること（ステップ7702）と、担保のアイテムのセットの1つの環境に関連するデータを受信すること（ステップ7704）とを含んでもよい。融資のためのスマート貸付契約が作成されてもよく（ステップ7706）、担保のアイテムのセットがスマート貸付契約に記録されてもよい（ステップ7708）。ローンエントリは、分散型台帳に再コード化されてもよく（ステップ7770）、ローンエントリは、スマートレンディング契約またはスマート契約への参照を含む。
一組の担保の項目のそれぞれに対する価値が決定され（7772）、異なる貸し手の優先順位に基づいて、貸し手の間で担保の項目の価値が配分されてもよい（ステップ7776）。評価モデルは、担保の項目のセットの評価決定と、それらの担保の項目を担保として有するローンの結果と、それらの担保の項目の評価を含む学習セットに基づいて修正されてもよい（ステップ7774）。
担保イベントは、受信したデータまたは担保のアイテムの1つの評価に基づいて決定されてもよい（ステップ7778）。決定された担保イベントに応答して、ローン関連アクションが実行されてもよく（ステップ7780）、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを査定すること、ローンの金利を設定すること、支払要件を延期すること、ローンの金利を修正すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供することが要求される通知を提供すること、ローンの対象となる不動産を差し押さえること、ローンの条件を修正すること、などを含む。
担保関連アクションは、決定された担保イベントに応答して実行されてもよく（ステップ7782）、担保関連アクションは、一連の担保アイテムのうちの1つに対するタイトルを検証すること、一連の担保アイテムのうちの1つに対するタイトルの変更を記録すること、一連の担保アイテムのうちの1つの価値を評価することを含む。一連の担保アイテムの検査を開始すること、一連の担保アイテムのメンテナンスを開始すること、一連の担保アイテムのセキュリティを開始すること、一連の担保アイテムの条件を変更すること、などが含まれる。
担保のオフセットアイテムのグループ内の各アイテムが、担保のアイテムの少なくとも1つと共通の属性を共有する、担保のオフセットアイテムの1つまたは複数のグループが識別されてもよい（ステップ7784）。その後、市場情報は、担保のオフセットアイテムに関連するデータについて監視されてもよい（ステップ7786）。1つまたは複数のオフセットされた担保アイテムに関する監視されたマーケットプレイス情報は、担保アイテムの値を更新するために使用されてもよい（ステップ7788）。分散型台帳のローンエントリは、担保のアイテムの更新された値で更新されてもよい（7730）。
図78を参照すると、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントの適応性のあるインテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステム7800の例が描かれている。システム7800は、複数のAI回路7820を含むことができるコントローラ7801を含んでもよい。複数のAI回路7820は、ローン7818のためのスマートレンディング契約7812を作成および修正するためのスマート契約サービス回路7810を含んでもよい。スマート貸付契約7812は、貸付7818のための条件7814、担保の必要な価値を指定する誓約、貸付7818に関する情報、担保の項目、貸手の間での担保の項目の価値の配分7816を含む貸手の優先順位を含む貸手に関する情報を含んでもよい。
複数のAI回路7820は、評価モデル7809および担保データ7840に基づいて、担保のアイテムに対する1つまたは複数の値7808を決定するように構成された評価回路7802を含んでもよい。評価回路7802は、ローン7818を確保するために使用される担保のアイテムとの共通の属性に基づいて、オフセット担保7807のアイテムを識別するための担保分類回路7803を含んでもよい。市場価値監視回路7806は、担保のアイテムおよびオフセットされた担保のアイテム7807に関する市場情報7842を受信してもよい。市場情報7842は、担保のアイテムの価値7808を決定する際に、評価モデル7809によって使用されてもよい。評価回路7802は、価値7808を決定するために使用される評価モデル7809を改善するために、評価モデル改善回路7804をさらに含んでもよい。評価モデル改善回路7804は、以前に決定された担保アイテムの価値7808と、それらの担保アイテムが担保として機能したローンの結果に関するデータとを含むトレーニングセットを利用してもよい。
複数のAI回路7820は、担保の項目の値7808を、ローンのコベナンツで指定された担保の項目の必要値と比較して、担保満足値7830を決定する値比較回路7828を含むローン管理回路7822を含んでもよい。スマート契約サービス回路7810は、担保満足度値7830に応答して、ローン7818の条件または条件7814を決定してもよく、ここで、条件7814は、スマート貸付契約7812,のためのローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティなどのローンコンポーネントに関連している。条件の用語は、ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の記述、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保指定、担保代替記述、当事者の記述、保証記述、保証人記述、担保記述、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれか1つに関連するコベナンツ、前記のいずれか1つの継続期間などであってもよい。条件の用語は、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果などであってもよい。スマート契約サービス回路7810は、担保充足値7830に対応して決定されたものなどの新たな条項または条件7814を含むように、スマート貸付契約7812を修正してもよい。
また、ローン管理回路7822は、担保満足度値7830に基づいて行動7826を取るための自動エージェント回路7824を含んでもよい。行動7826は、担保のアイテムのタイトルを検証すること、担保のアイテムのタイトルの変更を記録すること、担保のアイテムの価値を評価すること、担保のアイテムの検査を開始すること、担保のアイテムのメンテナンスを開始すること、担保のアイテムのセキュリティを開始すること、担保のアイテムの条件を変更することなど、担保に関連する行動であってもよい。
担保のアイテムなどである。アクション7826は、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを査定する、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を修正する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが要求される通知を提供する、ローンの対象となる不動産を差し押さえる、ローンの条件を修正する、などのローン関連のアクションであってもよい。
また、コントローラ7801は、担保データ7840を受信し、担保イベント7834を決定するためのデータ収集回路7832を含んでもよい。その後、担保イベント7834および担保データ7840は、報告回路7836によって報告されてもよい。ブロックチェーンサービス回路7838は、スマートレンディング契約7812のコピーが格納されているブロックチェーンデータ7825を作成および更新してもよい。
図79を参照すると、取引、金融、および市場活動のロボティック・プロセス・オートメーションのための例示的かつ非限定的な方法が描かれている。例示的な方法は、担保のアイテムまたはアイテムのセットに関連するデータを受信すること（ステップ7902）を含むことができ、ここで、担保のアイテムは、ローンのためのセキュリティとして作用する。受け取ったデータと評価モデルに基づいて、担保のアイテムの価値が決定される（ステップ7904）。スマート貸付契約が作成される（ステップ7906）。この契約は、ローンを確保するために必要な担保の必要値を指定するコベナンツを含む、ローンに関する情報を指定する。
担保の項目の値は、コベナンツで指定された担保の値と比較され（ステップ7908）、担保満足度の値が決定されてもよく（ステップ7910）、担保の値が必要な担保の値を超えている場合には、担保満足度の値は正であってもよく、担保の値が必要な担保の値を下回っている場合には負であってもよい。担保満足度の値に応じて、ローン関連のアクションが実行されてもよい（ステップ7912）。担保満足度値に応答して、用語または条件が決定され（ステップ7914）、スマートレンディング契約が修正されてもよい（ステップ7916）。
評価モデルは、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システムを使用して、担保のアイテムの第1のセットに対する評価決定の第1のセット、および担保のアイテムの第1のセットをセキュリティとして有するローン成果の対応するセットに基づいて修正されてもよい（ステップ7918）。ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前記のいずれかの少なくとも2つのハイブリッドシステムなどを使用している。
担保物のカテゴリー、担保物の年齢、担保物の状態、担保物の履歴、担保物の所有権などの担保物との共通属性に基づいて、オフセットされた担保物のグループが特定されてもよい（ステップ7920）。担保品の管理者、担保品のセキュリティ、担保品の所有者の状態、担保品の先取特権、担保品の保管状態、担保品の地理的な位置、担保品の管轄区域などである。などの市場情報は、価格や財務データなど、オフセットされた担保に関連するデータを監視してもよく（ステップ7922）、スマートレンディング契約は、市場情報に応じて修正される（ステップ7924）。市場情報に基づいて、アクションが自動的に開始されてもよい（ステップ7926）。アクションは、ローンの条件を修正すること、デフォルト通知を発行すること、ローンの条件を修正する差し押さえアクションを開始すること、ローンの当事者に通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、ローンの対象である不動産を差し押さえること、担保のアイテムのためのタイトルを検証すること、を含んでもよい。担保物件の所有権の変更の記録、担保物件の価値の評価、担保物件の検査の開始、担保物件のメンテナンスの開始、担保物件のセキュリティの開始、担保物件の条件の変更などがある。
図80を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステム8000の例示的かつ非限定的な例示システムが描かれている。 例示のシステムは、一連のローン8018を確保するために使用される担保の複数のアイテムに関する担保データ8032を受信するように構造化されたデータ収集回路8028を含むコントローラ8001を含んでもよい。 データ収集回路8028は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、インタラクティブクラウドソーシングシステムなどを含んでもよい。担保物件には、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨などが含まれる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人所有物など。 ローンのセットには、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本整備ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなどが含まれていてもよい。なお、ローンのリスクを分散する手段として、ローンのセット8018を複数の借り手に分散してもよい。
コントローラ8001は、担保のアイテムの中から、共通の属性を共有することによって関連する担保8022のグループを識別するための担保分類回路8020を含む、複数のAI回路8044を含むこともでき、共通の属性は、受信した担保データ8032の中にある、担保のアイテムのタイプ、担保のアイテムのカテゴリ、担保のアイテムの価値などである。担保品の種類の価格、担保品の種類の価値、担保品の仕様、担保品の製品機能セット、担保品のモデル、担保品のブランド、担保品の製造業者、担保品の年齢、担保品の流動性、担保品の貯蔵寿命、担保品の耐用年数などである。担保品の状態、担保品の評価、担保品の状態、担保品のコンテキスト、担保品の状態、担保品の保管場所、担保品の履歴、担保品の所有権、担保品の管理者、担保品のセキュリティ、担保品の所有者の状態など。担保物の先取特権、担保物の保管状態、担保物の保守履歴、担保物の使用履歴、担保物の事故履歴、担保物の過失履歴、担保物の所有権の履歴、担保物の評価、担保物の地理的位置、担保物の管轄区域などである。 また、担保分類回路8020は、オフセット担保8023の項目と担保の項目とが共通の属性を有するオフセット担保8023を特定してもよい。
また、報告回路8034は、担保データ8032に基づいて、担保イベント8030を報告してもよい。 自動エージェント回路8008は、担保イベント8030に基づいて、アクション8009を自動的に実行してもよい。 アクション8009は、複数の担保アイテムのうちの1つのタイトルを検証すること、複数の担保アイテムのうちの1つのタイトルの変更を記録すること、複数の担保アイテムのうちの1つの価値を評価すること、複数の担保アイテムのうちの1つの検査を開始すること、複数の担保アイテムのうちの1つのメンテナンスを開始すること、複数の担保アイテムのうちの1つのセキュリティを開始すること、複数の担保アイテムのうちの1つの条件を変更すること、などの担保関連アクションであってもよい。 アクション8009は、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを査定すること、ローンの金利を設定すること、支払要件を延期すること、ローンの金利を修正すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供することが要求される通知を提供すること、ローンの対象となる不動産を差し押さえること、ローンの条件を修正すること、などのローンに関連するアクションであってもよい。
コントローラ8001は、個々のローンまたは一連のローン8018のためのスマート貸付契約8012を作成するスマート契約サービス回路8010を含んでもよく、スマート貸付契約8012は、共通の属性を共有する関連する担保項目8022のグループから選択された担保のサブセット8016を特定して、一連のローン8018のためのセキュリティとして機能する。また、スマートコントラクトサービス回路8010は、担保の項目の更新された値に基づいて、担保のサブセット8016を再定義し、これにより、担保の項目の値に基づいて、一組のローンに使用される担保の項目のバランスを取り直すことができる。なお、担保のサブセット8016の識別は、共通の属性がリアルタイムで変化した場合（例えば、担保のアイテムの状態や、定義された時間帯に担保が輸送中であるかどうか）に、リアルタイムで識別されてもよい。さらに、スマートコントラクトサービス回路8010は、担保のアイテムの1つの値に基づいて、ローンの条件または条件8014を決定してもよく、ここで、条件または条件8014は、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティなどのローンコンポーネントに関連する。 用語または条件8014は、ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利記述、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保指定、担保代替記述、当事者記述、保証記述、保証人記述、担保記述、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれか1つに関連するコベナンツ、前記のいずれか1つの継続期間などであってもよい。
また、コントローラは、受信したデータおよび評価モデル8042に基づいて、アイテム担保のサブセット内の各アイテム担保の値8040を決定する評価回路8002を含んでもよい。評価モデル改善回路8004は、担保のアイテムの第1のセットに対する評価決定の第1のセットと、担保のアイテムの第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデル8042を修正してもよい。 評価モデル改善回路8004は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前記のうちの少なくとも2つを含むハイブリッドシステムなどを含んでもよい。 また、評価回路8002は、オフセット担保8023または担保8022のグループに関連する価格または財務データなどの市場情報8038を監視および報告するための市場価値データ収集回路8006を含んでもよい。
図81を参照すると、自動化された取引、金融、および市場の活動のための方法8100が示されている。方法は、担保のアイテムに関連するデータを受信すること（ステップ8102）、グループ内のアイテムが共通の属性または特徴を共有する、担保のアイテムのグループを識別すること（ステップ8104）、グループのサブセットをローンのセットのセキュリティとして識別すること（8108）、およびスマートレンディング契約がセキュリティとして動作するグループのサブセットを識別する、ローンのセットのためのスマートレンディング契約を作成すること（ステップ8110）を含み得る。 担保のアイテムのグループが共有する共通の属性は、受信したデータの中にあってもよい。
担保の各アイテムの価値は、受信したデータおよび評価モデルを使用して決定されてもよい（8112）。その後、セキュリティとして使用される担保のサブセットは、担保の異なるアイテムの価値に基づいて再定義されてもよい（8114）。 スマート貸付契約の少なくとも1つの条件は、グループのサブセットにおける担保のアイテムの少なくとも1つに対する価値に基づいて決定され（8118）、スマート貸付契約は、決定された条件または条件を含むように修正されてもよい（8120）。 さらに、いくつかの実施形態では、評価モデルは、担保の項目の第1のセットに対する評価決定の第1のセットと、担保の項目の第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて修正されてもよい（8122）。
担保のオフセットされたアイテムのグループは、担保のオフセットされたアイテムのグループの各メンバーおよび複数のアイテムのグループが共通の属性を共有する、識別されてもよい（ステップ8124）。 情報市場が監視され、担保のオフセットアイテムのグループについて市場情報が報告されてもよい（ステップ8126）。
図82は、ローン8212の当事者のセットに関連するデータ8202を受信するように構造化されたデータ収集回路8224を含むシステム8200を示す。 データ収集回路は、ローンの担保として機能する一連の担保のアイテム8214に関連する担保関連データ8208を受信し、担保のアイテムのセットの状態を決定するように構造化されていてもよく、ここで、金利の変化は、担保のアイテムのセットの状態に基づいていてもよい。 担保のアイテムは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨であってもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人所有物などである。 受信したデータは、ローンの当事者のセットの属性を含んでいてもよく、ここで、金利の変化は、属性に一部基づいていてもよい。 データ収集回路は、モノのインターネット回路、画像キャプチャデバイス、ネットワーク監視回路、インターネット監視回路、モバイルデバイス、ウェアラブルデバイス、ユーザインタフェース回路、インタラクティブクラウドソーシング回路などのシステムを含んでもよい。 例えば、データ収集回路は、ローンの当事者の集合の属性を監視するように構成されたモノのインターネット回路8254を含んでもよい。 データ収集回路は、一連の当事者の少なくとも1人に関連するウェアラブルデバイス8206を含んでもよく、ウェアラブルデバイスは、人間関連データ8204を取得するように構造化されており、受信データは、人間関連データの少なくとも一部を含む。 データ収集回路は、ローンの当事者からデータを受信し、ローンの当事者の少なくとも1つからのデータを受信したデータの一部として提供するように構造化されたユーザインタフェース回路8226を含んでもよい。 データ収集回路は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つに関するデータを勧誘し、勧誘されたデータを受信し、勧誘されたデータの少なくともサブセットを受信したデータの一部として提供するように構造化されたインタラクティブクラウドソーシング回路8238を含んでもよい。 データ収集回路は、少なくとも1つの公的に利用可能な情報サイト8222からローンの当事者に関連するデータを取得するように構成されたインターネット監視回路8240を含んでもよい。 システムは、ローン8216のためのスマート貸付契約8234を作成するように構造化されたスマート契約回路8232を含んでもよい。ローンは、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保とするローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約上の債権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなどのローンタイプの中から選択されたタイプであってもよい。 スマート契約回路は、属性に基づいてスマート貸付契約の条件または条件8218を決定し、その条件または条件を含むようにスマート貸付契約を修正する構造であってもよい。 用語又は条件は、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、ローン関連活動などのローン構成要素に関連していてもよい。 用語または条件は、ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の記述、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保指定、担保代替記述、当事者の記述、保証記述、保証人記述、担保記述、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれか1つに関連するコベナンツ、前記のいずれか1つの期間などであってもよい。 システムは、受信したデータに応答して、ローン関連アクション8220を自動的に実行するように構造化された自動エージェント回路8236を含んでもよく、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更であり、スマート契約回路は、変更された金利でスマート貸付契約を更新するようにさらに構造化されてもよい。 システムは、受信したデータおよび評価モデル8230に基づくなどして、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値を決定するように構造化された評価回路8228を含んでもよい。 スマート契約回路は、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つに対する値に基づいて、スマート貸付契約の条件を決定し、その条件を含むようにスマート貸付契約を修正するように構成されていてもよい。 用語または条件は、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、ローン関連アクティビティなどのローンコンポーネントに関連していてもよい。 用語または条件は、ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の記述、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保指定、担保代替記述、当事者の記述、保証記述、保証人記述、担保記述、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれか1つに関連するコベナンツ、前記のいずれか1つの期間などであってもよい。 評価回路は、評価モデル改善回路8242を含んでもよく、評価モデル改善回路は、担保の項目の第1のセットに対する評価決定の第1のセット8244、および担保の項目の第1のセットを担保として有するローン結果の対応するセットなどに基づいて、評価モデルを修正してもよい。 評価モデル改善回路は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前記のうち少なくとも2つを含むハイブリッドシステムなどの1つのシステムを含んでもよい。 金利の変化は、一連の担保項目のうちの少なくとも1つに対する価値にさらに基づいていてもよい。 評価回路は、担保のアイテムの価値に関連するオフセットされた担保のアイテムの市場情報8248を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路8246を含んでもよい。 時価データ収集回路は、少なくとも1つの公開市場における担保のオフセット項目の価格または財務データのうちの1つを監視し、監視した価格または財務データのうちの1つを報告するように構成されていてもよい。 システムは、担保のオフセット項目のグループ8252を識別するように構造化された担保分類回路8250を含んでもよく、担保のオフセット項目のグループの各メンバーと、担保の項目のセットの少なくとも1つは、共通の属性を共有している。 共通属性は、アイテムのカテゴリ、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理者、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムの地理的位置、アイテムの管轄区域の位置などであってもよい。
図83は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つに関連するデータを受信すること8302と、ローンのためのスマート貸付契約を作成すること8304と、受信したデータに応答してローン関連アクションを実行すること8308と、変更された金利でスマート貸付契約を更新すること8310とを含む方法8300を示す。 本方法は、ローンのセキュリティとして機能する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信すること8314と、担保のアイテムのセットの状態を決定すること8318と、担保のアイテムのセットの状態に応答してローン関連アクションを実行すること8320とをさらに含んでもよく、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更であってもよい。 本方法は、ローンのセキュリティとして機能する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信すること8322と、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態を決定すること8324と、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態に基づいて、スマート貸付契約の条件または条件を決定すること8328と、条件または条件を含むようにスマート貸付契約を修正すること8330とをさらに含んでもよい。 本方法は、担保のオフセット項目のグループの各メンバーおよび担保のセットの項目の少なくとも1つが共通の属性を共有する、担保のオフセット項目のグループを特定することと、担保のオフセット項目のグループを公開市場で監視することと、監視されたデータをさらに報告することとを含んでもよい。 本方法は、監視されたオフセットされた担保品のグループに基づいて、一組の担保品のうちの少なくとも1つで担保されたローンの金利を変更することなどを含んでもよい。
図84は、公共の情報源8404（例えば、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、クラウドソース情報など）から、ローン8408に対する一連の当事者8406のうちの少なくとも1つの当事者に関連するデータ8402を取得するように構成されたデータ収集回路8418を含むシステム8400を示している（例えば。一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府役人、会計士など）。)データ収集回路は、ローンの担保として機能する一連の担保項目8412に関連する担保関連データ8410を受信し、一連の担保項目のうちの少なくとも1つの状態を決定するようにさらに構成されていてもよく、金利の変化は、一連の担保項目のうちの少なくとも1つの状態にさらに基づいている。取得されたデータは、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つの当事者の財務状態を含んでもよい。財務状況は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つの当事者の少なくとも1つの属性に基づいて決定されてもよく、その属性は、以下からなる属性のリストの中から選択される。当事者の公表された評価、公的記録によって示された当事者が所有する一連の財産、当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、当事者の差し押さえ状態、当事者の契約不履行状態、当事者の規制違反状態、当事者の犯罪状態、当事者の輸出規制状態、当事者の禁輸状態、当事者の関税状態。当事者の納税状況、当事者の信用報告書、当事者の信用評価、当事者のウェブサイト評価、当事者の製品に対するカスタマーレビューのセット、当事者のソーシャルネットワーク評価、当事者の資格のセット、当事者の紹介のセット、当事者の証言のセット、当事者の行動のセット、当事者の位置、当事者のジオロケーション、当事者の司法上の位置などである。システムは、ローン8408のためのスマート貸付契約8426を作成するように構造化されたスマート契約回路8424を含んでもよい。スマート契約回路は、スマート貸付契約の条件を指定するように構造化されていてもよく、スマート貸付契約の条件または条件のうちの1つは、ローン関連イベントまたはローン関連活動のうちの1つを支配する。システムは、取得されたデータに応答して、ローン関連アクション8416を自動的に実行するように構造化された自動エージェント回路8428を含んでもよく、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更であり、スマート契約回路は、変更された金利でスマート貸付契約を更新するようにさらに構造化される。自動エージェント回路は、受信したデータに少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベント（例えば、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権）を識別するように構造化されてもよい。自動エージェント回路は、ローンに関連するイベントに応答して、アクションのリストから選択されたアクション、例えば、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払要件を延期する、ローンの金利を修正する、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つのタイトルを検証する、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値を評価する、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの検査を開始する、ローンの条件8414を設定または修正する（例えば、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンを引き受ける、ローンを引き受ける、ローンの条件8414を設定または修正する、など）を実行するように構成されてもよい。g.,債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果など）を設定または修正すること、当事者のいずれかに通知を行うこと、ローンの借り手に必要な通知を行うこと、ローンの対象となる不動産を抵当権設定すること、など。ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約債権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなどのローンタイプを含んでいてもよい。取得したデータは、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットなどの担保項目のセットに関連していてもよい。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人所有物などである。システムは、取得されたデータおよび評価モデル8422に基づいて、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値を決定するように構成された評価回路8420を含んでもよい。評価回路は、評価モデル改善回路8430を含んでもよく、評価モデル改善回路は、担保の項目の第1のセットに対する評価決定の第1のセット8432と、担保の項目の第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正する。評価モデル改善回路は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前記のうちの少なくとも2つを含むハイブリッドシステムなどを含んでもよい。スマート契約回路は、一連の担保項目のうちの少なくとも1つに対する値に基づいてスマート貸付契約の条件または条件を決定し、条件または条件を含むようにスマート貸付契約を修正すること、担保項目の値に関連するオフセット担保項目の市場情報に基づいて貸付の条件または条件を修正すること、などを行うようにさらに構成されてもよい。システムは、担保のオフセット項目のグループを識別するように構造化された担保分類回路8438を含んでもよく、担保のオフセット項目8440のグループの各メンバーと、担保のセットの項目の少なくとも1つとが、共通の属性（例えば。項目のカテゴリ、項目の年齢、項目の状態、項目の履歴、項目の所有権、項目の管理者、項目のセキュリティ、項目の所有者の状態、項目の先取特権、項目の保管状態、項目の地理的位置、項目の管轄の位置など）を共有するものである。)評価回路は、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報8436を監視して報告するように構造化された市場価値データ収集回路8434をさらに含んでいてもよく、公的な市場で担保のオフセットアイテムの価格設定または財務データを監視するなどして、監視された価格設定または財務データを報告することができる。
図85は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つに関連する、公的な情報源から、データを取得することを含む方法8500を示しており、公的な情報源は、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、およびクラウドソースの情報8502からなる情報源のリストから選択されてもよい。本方法は、スマート貸付契約8504を作成することを含んでもよい。本方法は、取得されたデータに応答して、ローン関連アクションを実行することを含んでもよく、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更である8506。本方法は、変更された金利でスマート貸付契約を更新することを含んでもよい8508。本方法は、ローンの担保として機能する担保のアイテムのセットに関連する担保関連データを受信すること8510と、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態を決定すること8512とを含んでもよく、金利の変更は、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態にさらに基づいている。本方法は、担保関連データ8514に少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベントを識別することと、ローンに関連するイベントに応答して、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更するなどのアクション8518を実行することとを含んでもよい。一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの所有権を検証すること、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値を評価すること、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの検査を開始すること、ローンの条件を設定または修正すること、当事者の1つに通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、ローンの対象となる不動産を差し押さえること、などである。本方法は、担保関連データまたは取得したデータのうちの少なくとも1つと、評価モデルとに基づいて、一連の担保項目のうちの少なくとも1つの価値を決定することを含んでもよい。本方法は、一連の担保項目のうちの少なくとも1つに対する値に基づいて、スマート貸付契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定することを含んでもよい。前記方法は、前記条件または前記条件のうちの少なくとも1つを含むように、前記スマート貸付契約を修正することを含んでもよい。本方法は、担保の項目の第1のセットに対する評価決定の第1のセットと、担保の項目の第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することを含んでもよい。本方法は、オフセットされた担保アイテムのグループを識別することであって、オフセットされた担保アイテムのグループの各メンバーおよび担保アイテムのセットの少なくとも1つが共通の属性を共有すること8520と、少なくとも1つの公開市場で、オフセットされた担保アイテムのグループの少なくとも1つの価格データまたは財務データのうちの1つを監視すること8522と、オフセットされた担保アイテムのグループの少なくとも1つの監視データを報告すること8524と、報告された監視データに基づいてローンの条件または状態を修正すること8528とを含んでもよい。
図86は、ローン8612のステータス8604に関連するデータ8602と、ローンの担保として機能する一連の担保項目8606に関連するデータを受信するように構成されたデータ収集回路8620を含むシステム8600を示す。データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステム8632などのシステムを用いて、ローンエンティティの1つまたは複数を監視してもよい。例えば、対話型クラウドソーシングシステムは、ユーザインタフェース8634を含むことができ、ユーザインタフェースは、クラウドソーシングサイト8618からローンエンティティの1つまたは複数に関連する情報を求めるように構成され、ユーザインタフェースは、ローンエンティティの1つまたは複数の情報を入力することができるように構成される。別の例では、ネットワーク化された監視システムは、ローンエンティティの1つまたは複数に関連する情報について、公的に利用可能な情報サイトを検索するように構造化されたネットワーク検索回路8621を含んでもよい。システムは、ローンに関連する複数の当事者8610に対応する複数のアクセス制御機能8608を解釈するような、ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳8646を維持するように構造化されたブロックチェーンサービス回路86144を含んでもよい。システムは、受信したデータに基づいてローンステータスを決定するように構造化されたローン評価回路8648を含んでもよい。データ収集回路は、1つまたは複数のローンエンティティ8614に関連するデータを受信してもよく、ローン評価回路は、1つまたは複数のローンエンティティに関連するデータに基づいて、コベナンツの遵守を決定してもよい。ローン評価回路は、受信したデータおよび1つ以上のローンエンティティの状態に基づいて、ローンの条件のパフォーマンスの状態を決定するように構成されていてもよく、ローンの状態の決定は、少なくとも1つ以上のローンエンティティの状態およびローンの条件のパフォーマンスの状態に部分的に基づいて決定される。例えば、ローンの条件は、支払い実績およびコベナンツに関する満足度の少なくとも1つに関するものであってもよい。データ収集回路は、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも1つに関する財務データ8638を受信するように構造化された市場データ収集回路8636を含んでもよい。ローン評価回路は、受信した財務データに基づいて、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも1つの財務状態を決定するように構成されてもよく、ここで、複数の当事者のうちの少なくとも1つは、一次貸し手、二次貸し手、レンディングシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手であってもよい。ここで、複数の当事者の少なくとも1つは、一次貸手、二次貸手、融資シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、査定官、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などである。受信した財務データは、複数の当事者のうちの1つに対するエンティティの属性に関連していてもよく、例えば、当事者の公示された評価、公的記録によって示される当事者が所有する一連の財産、当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、エンティティの差し押さえ状態、エンティティの契約上の債務不履行状態、エンティティの規制違反状態、エンティティの犯罪状態、エンティティの輸出規制状態などである。事業体の禁輸ステータス、事業体の関税ステータス、事業体の納税ステータス、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体のクレデンシャルのセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体のロケーション、事業体のジオロケーションなどである。システムは、ローンのためのスマート貸付契約8628を作成するように構造化されたスマート契約回路8626を含んでもよい。スマート契約回路は、一連の担保項目のうちの少なくとも1つに対する値に基づいて、スマート貸付契約の条件または条件を決定し、条件または条件を含むようにスマート貸付契約を修正するように構成されていてもよく、ここで、条件は、債務の元本であってもよい。ここで、条件は、債務の元本、債務残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差押え条件、デフォルト条件、デフォルトの結果などであってもよい。システムは、ローンステータスに基づいてローンアクション8616を実行するように構造化された自動エージェント回路8630を含んでもよく、ここで、ブロックチェーンサービス回路は、イベントの履歴台帳をローンアクションで更新するように構造化されてもよい。システムは、受信したデータおよび評価モデル8624に基づいて、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つに対する値を決定するように構造化された評価回路8622を含んでもよい。評価回路は、評価モデル改善回路8640を含んでもよく、評価モデル改善回路は、担保のアイテムの第1のセットに対する評価決定の第1のセット、および担保のアイテムの第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットに基づいて、評価モデルを修正する。評価モデル改良回路は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムを含んでもよい。評価回路は、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路8642を含んでもよい。市場価値データ収集回路は、監視された価格設定または財務データを報告するように、公的な市場で担保のオフセットアイテムの価格設定または財務データを監視するようにさらに構造化されてもよい。スマートコントラクト回路は、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報に基づいて、ローンの条件を変更するようにさらに構成されてもよい。システムは、担保のオフセット項目のグループ8652を識別するように構造化された担保分類回路8650を含んでもよく、ここで、担保のオフセット項目のグループの各メンバーおよび担保のセットの少なくとも1つは、共通の属性を共有してもよい。共通属性は、担保のアイテムのカテゴリ、担保のアイテムの年齢、担保のアイテムの状態、担保のアイテムの履歴、担保のアイテムの所有権、担保のアイテムの管理人、担保のアイテムのセキュリティ、担保のアイテムの所有者の状態、担保のアイテムの先取特権、担保のアイテムの保管状態、担保のアイテムのジオロケーション、担保のアイテムの管轄のロケーションなどであってもよい。
図87は、ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳を維持すること8702と、ローンのステータスに関連するデータを受信すること8704と、ローンのセキュリティとして機能する一連の担保アイテムに関連するデータを受信すること8708と、ローンのステータスを決定すること8710と、ローンのステータスに基づいてローンアクションを実行すること8712と、ローンに関連するイベントの履歴台帳を更新すること8714とを含む方法8700を示す。本方法は、1つまたは複数のローンエンティティに関連するデータ8718を受信することと、受信したデータ8720に基づいてローンのコベナンツの遵守を決定することとをさらに含んでもよい。本方法は、ローンの条件に対するパフォーマンスの状態を決定することをさらに含んでもよく、ここで、ローンの状態の決定は、ローンの条件のパフォーマンスの状態に一部基づいている。本方法は、ローンの少なくとも1つの当事者に関連する財務データを受信することをさらに含んでもよい。本方法は、財務データに基づいて、ローンの少なくとも1つの当事者の財務状態を決定することをさらに含んでもよい。本方法は、受信したデータおよび評価モデルに基づいて、少なくとも1組の担保項目の価値を決定することをさらに含んでもよい。本方法は、担保の項目のうちの少なくとも1つの価値に基づいて、ローンの条件または条件のうちの少なくとも1つを決定すること8722と、条件または条件のうちの少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正すること8724とをさらに含んでもよい。本方法は、担保のオフセット項目のグループを識別する270であって、担保のオフセット項目のグループの各メンバーおよび担保のセットの項目の少なくとも1つが共通の属性を共有する8728と、担保のオフセット項目のグループに関連するデータを受信することであって、担保の少なくとも1つのセットの項目に対する価値の決定が、担保のオフセット項目のグループに関連する受信したデータに部分的に基づいている8730とを含み得る。
図88を参照すると、ローンの担保を管理するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステム8800が描かれている。例示のシステムは、コントローラ8801を含んでもよい。コントローラ8801は、ローン8830のステータスおよびローンのための担保8828のステータスを監視するように構造化されたデータ収集回路8812と、データ収集回路8812からの情報を処理し、ローンのステータスまたはローンのための担保のステータスのうちの少なくとも1つに応答して、情報およびスマートレンディング契約8831に基づいて、ローンのための担保からの1つまたはアイテムの置換、除去、または追加のうちの少なくとも1つを自動的に開始するように構造化されたスマート契約回路8822を含むいくつかの人工知能回路とを含んでもよい。と、ローンに関連する少なくとも1つの当事者に対応する複数のアクセス制御機能8880を解釈し、少なくとも1つの置換、削除、または追加をローン用の分散型台帳8840に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路8858と、を備えている。データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つの他のシステム8862をさらに含んでもよい。
ローン8830の状態は、ローンに関連するエンティティ（例えば、ユーザ8806）の状態と、ローンに対する条件の履行の状態との少なくとも一方に基づいて決定されてもよい。条件の履行の状態は、ローンの支払実績又はコベナンツの充足の少なくとも一方に関するものであってもよい。ローンの状態は、ローンに関連する少なくとも1つのエンティティの状態と、ローンに対する条件のパフォーマンスの状態とに基づいて決定されてもよく、条件のパフォーマンスは、ローンに対する支払いパフォーマンスまたはコベナンツの満足度の少なくとも1つに関するものであってもよい。 データ収集回路8812は、少なくとも1つのエンティティを監視することによって、コベナンツの遵守を決定するようにさらに構成されてもよい。少なくとも1つのエンティティがローンの当事者である場合、データ収集回路8812は、ローンの当事者である少なくとも1つのエンティティの財務状況を監視してもよい。ローンの条件は、ローンの財務状態を含んでいてもよく、財務状態のパフォーマンスの状態は、以下からなる属性から選択された属性に基づいて決定されてもよい。少なくとも1つの事業体の公示された評価額、公的記録によって示される少なくとも1つの事業体が所有する不動産、少なくとも1つの事業体が所有する不動産の評価額、少なくとも1つの事業体の破産状態、少なくとも1つの事業体の差し押さえ状態。少なくとも1つの事業体の契約不履行状況、少なくとも1つの事業体の規制違反状況、少なくとも1つの事業体の犯罪状況、少なくとも1つの事業体の輸出規制状況、少なくとも1つの事業体の禁輸状況、少なくとも1つの事業体の関税状況、少なくとも1つの事業体の納税状況。少なくとも1つのエンティティの信用報告書、少なくとも1つのエンティティの信用格付け、少なくとも1つのエンティティのウェブサイトの格付け、少なくとも1つのエンティティの製品に対する複数のカスタマーレビュー、少なくとも1つのエンティティのソーシャルネットワークの格付け、少なくとも1つのエンティティの複数のクレデンシャル。少なくとも1つのエンティティの複数の紹介、少なくとも1つのエンティティの複数の証言、少なくとも1つのエンティティの行動、少なくとも1つのエンティティの位置、少なくとも1つのエンティティの地理的位置、および少なくとも1つのエンティティの関連する管轄区域。
ローンの当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価の専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者から選択することができる。
データ監視回路8812は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置からなる属性の中から選択された、担保の少なくとも1つの属性に基づいて、ローンの担保の状態を監視するようにさらに構成されてもよい。
コントローラ88101は、評価モデル8852を使用して、ローンのための担保の状態に基づいて、担保の価値を決定するように構成された評価回路8844を含んでもよい。スマートコントラクト回路8822は、担保の価値を所定の範囲内に維持するために、融資のための担保から1つまたは複数の項目の少なくとも1つの置換、除去、または追加を開始してもよい。
評価回路8844は、担保の取引に関連する結果データ8810を解釈し、結果データに応じて評価モデル8850を反復的に改善するように構成された取引結果処理回路8864をさらに含むことができる。
評価回路8844は、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路8848をさらに含んでもよい。時価データ収集回路8848は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット担保アイテム8834の価格データまたは財務データを監視してもよい。
時価データ収集回路8848は、さらに、担保のアイテムを評価するために使用されるオフセット担保アイテムのセット8834を、担保の属性に基づいて、コントローラ88101のクラスタリング回路8832を使用して構築してもよい。属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択されてもよい。
ローンの条件8824は、借金の元本、借金の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含むことができる。
スマート契約回路は、ローン条件、ローン関連イベント8839、またはローン関連アクティビティもしくはアクション8838のうちの少なくとも1つを支配するスマートレンディング契約8831の条件を指定するように構造化されたローン管理回路8860をさらに含むか、またはそれと通信してもよい。
図89を参照すると、ローンの担保を管理するためのスマートコントラクト方法の例が描かれている。例示的な方法は、ローンのステータスおよびローンの担保のステータスを監視すること（ステップ8902）と、情報に基づいて、ローンの担保から1つまたは複数のアイテムの置換、削除、または追加のうちの少なくとも1つを自動的に開始すること（ステップ8908）と、ローンに関連する少なくとも1つの当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈すること（ステップ8910）と、ローンの分散型台帳に少なくとも1つの置換、削除、または追加を記録すること（ステップ8912）とを含み得る。ローンの状態は、ローンに関連する当事者の状態と、ローンに対する条件の履行状況の少なくとも一方に基づいて決定されてもよい。
本方法は、監視からの情報を解釈すること（ステップ8914）と、ローンの状態またはローンの担保の少なくとも1つに基づいて、担保のセットについて評価モデルを用いて値を決定すること（ステップ8918）をさらに含んでもよい。少なくとも1つの置換、除去、または追加は、担保の価値を所定の範囲内に維持することであってもよい。 本方法は、担保またはオフセット担保のいずれかの取引に関連する結果データを解釈すること（ステップ8920）と、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善すること（ステップ8922）とをさらに含んでもよい。本方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含んでもよい（ステップ8924）。
本方法は、さらに、少なくとも1つのパブリックマーケットプレイスにおけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データを監視することを含んでもよい（ステップ8928）。
本方法は、ローン、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティの条件のうち少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定することをさらに含んでもよい（ステップ8930）。
図90を参照すると、ローン9000の担保または保証人の条件を検証するための例示的かつ非限定的な例示的クラウドソーシングシステムが描かれている。例示のシステムは、コントローラ9001を含んでもよい。コントローラ9001は、データ収集回路9012、ユーザインタフェース9054、およびスマートコントラクト回路9022、ロボティックプロセスオートメーション回路9074、クラウドソーシング要求回路9060、クラウドソーシング通信回路9062、クラウドソーシング公開回路9064、およびブロックチェーンサービス回路9058を含む複数の人工知能回路を含んでもよい。
クラウドソーシングリクエスト回路9060は、ローン9030の担保9002の条件9011や、ローンの保証人の条件9096に関する情報9004を取得することに関連するクラウドソーシングリクエスト9068の少なくとも1つのパラメータを設定する構造であってもよい。また、人間のユーザが、クラウドソーシングリクエストを確立するために、少なくとも1つのパラメータを入力するワークフローを実現してもよい。少なくとも1つのパラメータは、要求された情報の種類、報酬、および、報酬を受け取るための条件を含んでもよい。報酬は、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、複数の報酬ポイント、通貨、製品またはサービスの割引、およびアクセス権からなる報酬の中から選択されてもよい。
クラウドソーシング公開回路9064は、クラウドソーシング要求9068を情報供給者のグループに公開するように構成されてもよい。
クラウドソーシング通信回路9062は、情報供給者のグループ9070から少なくとも1つの応答9072を収集および処理し、成功した情報供給イベント9098に応答して情報供給者のグループの少なくとも1つに報酬9080を提供するように構成されてもよい。
クラウドソーシング通信回路9062は、クラウドソーシング要求9068に対して構成された少なくとも1つのパラメータに応答して、成功した情報供給イベント9098を決定することによって報酬9080を管理し、成功した情報供給イベント9098に応答して、情報供給者グループ9070のうちの少なくとも1つに報酬9080を自動的に割り当てるように構造化されたスマートコントラクト回路9022をさらに含む。また、少なくとも1つの応答9072を処理し、それに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受ける構造であってもよい。アクションは、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、またはローンの呼び出しのうちの少なくとも1つであってもよい。
ローン9030は、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプを含むことができる：自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を裏付けとしたローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント...。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約債権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなど。
クラウドソーシング要求回路9060は、ローン9011の担保の状態に関する情報を取得するために、クラウドソーシング要求9068の少なくとも1つのさらなるパラメータを構成するようにさらに構成されてもよい。
担保9002は、以下からなる項目から選択される少なくとも1つの項目を含んでもよい。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用のアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
担保の状態9011は、「担保の品質」、「担保の状態」、「担保の所有権の状態」、「担保の所有権の状態」、および「担保の先取特権の状態」からなる属性の中から選択された属性に基づいて決定されてもよい。担保が物品である場合、状態は、以下の属性から選択される属性に基づいて決定されてもよい。アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所。アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、アイテムの評価。
ブロックチェーンサービス回路9058は、クラウドソーシングリクエストの識別情報および少なくとも1つのパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する少なくとも1つの応答、および報酬の説明を分散型台帳9040に記録する構造であってもよい。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路9074は、クラウドソーシング要求回路またはクラウドソーシング通信回路の少なくとも一方との人間のユーザインタラクションからなるトレーニングデータセット9078に対するトレーニングに基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてクラウドソーシング要求を構成するように構成されてもよい。ローンの少なくとも1つの属性は、ローンを管理するスマートコントラクト回路9022から取得されてもよい。トレーニングデータセット9078は、複数のクラウドソーシングリクエストからの成果をさらに含んでもよい
ロボティック・プロセス・オートメーション回路9074は、報酬9080を決定するためにさらに構造化されてもよい。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路9074は、クラウドソーシング公開回路9064がクラウドソーシング要求9068を公開する少なくとも1つのドメインを決定するようにさらに構成されてもよい。
図91を参照すると、本明細書では、融資のための担保または保証人の条件を検証するためのクラウドソーシング方法が提供される。クラウドソーシングリクエストの少なくとも1つのパラメータは、ローンの担保の状態またはローンの保証人の状態に関する情報を取得するように構成されてもよい（ステップ9102）。クラウドソーシングリクエストは、情報提供者のグループに公開されてもよい（ステップ9104）。クラウドソーシング要求に対する少なくとも1つの応答が収集され、処理されてもよい（ステップ9108）。成功した情報供給イベントに応じて、情報供給者グループの少なくとも1つの成功した情報供給者に報酬が提供されてもよい（ステップ9110）。報酬の説明は、成功した情報供給イベントに応じて、情報供給者グループの少なくとも一部に公開されてもよい（ステップ9112）。報酬は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者のグループの少なくとも1つに自動的に割り当てられてもよい（ステップ9130）。本方法は、クラウドソーシング要求の識別情報および少なくとも1つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも1つの応答、および報酬の説明を、クラウドソーシング要求の分散型台帳に記録することをさらに含んでもよい（ステップ9114）。グラフィカルユーザインタフェースは、人間のユーザがクラウドソーシング要求を確立するために少なくとも1つのパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されてもよい（ステップ9118）。ローンに関連するアクションは、成功した情報供給イベントに応答して自動的に行われてもよい（ステップ9120）。ロボットプロセス自動化回路は、複数のクラウドソーシング要求に対応する複数の結果を含むトレーニングデータセットでトレーニングされ、ロボットプロセス自動化回路を動作させて、クラウドソーシング要求を反復的に改善してもよい（ステップ9122）。クラウドソーシング要求を構成するために、ローンの少なくとも1つの属性が、ロボットプロセスオートメーション回路に提供されてもよい（ステップ9124）。クラウドソーシングリクエストを構成することは、報酬を決定することを含んでもよい。ローンの少なくとも1つの属性は、クラウドソーシングリクエストを公開するための少なくとも1つのドメインを決定するために、ロボティックプロセスオートメーション回路に提供されてもよい（ステップ9128）。
図92を参照すると、ローン9200を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステムが描かれている。例示のシステムは、コントローラ9201を含んでもよい。コントローラ9201は、データ収集回路9212と、評価回路9244と、スマートコントラクト回路9222、クラスタリング回路9232、管轄定義回路9298、およびローン管理回路9260を含む複数の人工知能回路9242とを含んでもよい。データ収集回路9212は、ローンに関与する複数のエンティティのそれぞれに対応する位置情報を決定する構造であってもよい。管轄権定義回路9298は、位置情報に応答して、複数のエンティティのうちの少なくとも1つの管轄権を決定するように構成されてもよい。スマートコントラクト回路9222は、複数のエンティティのうちの少なくとも1つに対する管轄権に少なくとも部分的に基づいて、ローンに対するローン関連アクション9238を自動的に引き受けるように構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9222は、複数のエンティティのうちの第1の1つが第1の管轄区域にあることと、複数のエンティティのうちの第2の1つが第2の管轄区域にあることとに応答して、ローン関連アクションを自動的に行うようにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9222は、複数のエンティティのうちの1つが第1の管轄区域から第2の管轄区域に移動したことに応答して、ローン関連のアクションを自動的に行うようにさらに構成されてもよい。
ローン関連アクション9238は、以下からなるローン関連アクションから選択された少なくとも1つのローン関連アクションを含むことができる。融資の申し出、融資の受け入れ、融資の引き受け、融資の金利設定、支払要件の延期、融資の金利の修正、担保の所有権の確認、所有権の変更の記録、担保の価値の評価、担保の検査の開始、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件の設定、借り手に提供する必要のある通知の提供、融資の対象となる不動産の差し押さえ、および融資の条件の修正。
スマートコントラクト回路9222は、通知に関連する要件などの複数の法域固有の規制要件9268を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、またはローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに対応する法域に基づいて、借り手に適切な通知を提供するようにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9222は、差押えに関連する要件などの複数の司法権固有の規制要件9268を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保の少なくとも1つの司法権に基づいて、借り手に適切な差押え通知を提供するようにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9222は、ローンの条件9224を設定するための複数の司法権固有のルール9270を処理し、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに対応する司法権に基づいて、スマートコントラクト9231を構成するようにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9222は、複数のエンティティのうち選択された1つに対応する管轄区域で適用される最大金利制限にローンが準拠するように、ローンの金利を決定するようにさらに構成されてもよい。
データ収集回路9212は、ローンのための担保の状態を監視するようにさらに構成されていてもよく、スマートコントラクト回路は、ローンのための担保の状態に応答して、ローンの金利を決定するようにさらに構成されている。
データ収集回路9212は、ローンの当事者である複数のエンティティのうちの少なくとも1つの属性を監視するようにさらに構成されていてもよく、スマートコントラクト回路は、属性に応答して、ローンの金利を決定するようにさらに構成されている。
スマートコントラクト回路9222は、ローン条件9224、ローン関連イベント9239、またはローン関連活動9272のうちの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定するためのローン管理回路9260をさらに含んでもよい。
ローンは、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングマネジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、および補助金付きローン。
ローンの条件は、それぞれ、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権、抵触条件、債務不履行条件、債務不履行の結果からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含むことができる。
データ収集回路9212は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つの他のシステム9262をさらに含んでもよい。
評価回路9244は、評価モデル9252を使用して、複数のエンティティのうちの少なくとも1つに対応する管轄に基づいて、ローンの担保の価値を決定するように構成されてもよい。評価モデル9252は、法域固有の評価モデルであってもよく、複数のエンティティのうちの少なくとも1つに対応する法域が、貸し手、借り手、ローンに応じて提供される資金、ローンに応じて提供される資金の配送場所、ローンの支払い、およびローンの担保からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティに対応する法域を含む、評価モデルであってもよい。
ローンの条件の少なくとも1つは、ローンの担保の価値に基づいていてもよい。
担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも1つの項目を含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
評価回路9244は、担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応じて評価モデル9250を反復的に改善するように構成された取引結果処理回路9264をさらに含むことができる。
評価回路9244は、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路9248をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット担保アイテムの価格設定または財務データを監視してもよい。担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセット9234は、担保の属性に基づいてクラスタリング回路9232を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択されてもよい。
図93を参照すると、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクト方法9300である。例示的な方法は、ローンに関与する複数のエンティティのそれぞれに対応する位置情報を監視すること（ステップ9302）と、エンティティの位置情報を処理することと、位置情報に少なくとも部分的に基づいて、ローンに対するローン関連のアクションを自動的に引き受けること（ステップ9304）とを含むことができる。 例示的な方法は、多数の法域固有の規制通知要件を処理することと、貸し手の位置、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、および／またはローンの担保に基づいて、借り手に適切な通知を提供することとを含む（ステップ9308）。 例示的な方法は、ローンの条件を設定するための複数の司法権固有のルールを処理することと、貸し手の場所、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、および／またはローンの担保に基づいてスマートコントラクトを構成することとを含む（ステップ9310）。 例示的な方法は、ローンが司法権で適用される最大金利制限を遵守するように、ローンの金利を決定することをさらに含む（ステップ9312）。 例示の方法は、ローンの多数の担保アイテムの状態またはローンの当事者であるエンティティの1つの属性の少なくとも1つを監視することを含み、状態または属性は、金利を決定するために使用される（ステップ9314）。 例示の方法は、条件、ローンに関連するイベント、またはローンに関連する活動の少なくとも1つを規定するスマートコントラクト（複数可）の条件を指定することを含む（ステップ9318）。 例示的な方法は、位置情報を解釈し、評価モデルを使用して、位置情報に基づいて、ローンのための多数の担保アイテムの価値を決定することを含む（ステップ9320）。 例示の方法は、担保の取引に関連する結果データを解釈することと、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善することとを含む（ステップ9322）。 例示の方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告することを含む（ステップ9324）。
複数のエンティティのうちの関連する1つの司法権に基づく複数の司法権固有の要件を処理し、少なくとも1つの動作を実行することが、以下からなる動作から選択されてもよい。規制通知要件からなる複数の管轄特定要件に対応して、適切な通知を借り手に提供するステップと、融資の条件に関する管轄特定規則からなる複数の管轄特定要件に対応して、融資の条件を設定するための特定規則を設定するステップと、最大金利制限からなる複数の管轄特定要件に対応して、融資が最大金利制限を遵守するように融資の金利を決定するステップと、複数のエンティティのうちの関連する1つが、以下からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティを含むステップとを含む。 貸し手、借り手、融資に基づいて提供される資金、融資の返済、融資の担保、からなるエンティティの中から、少なくとも1つのエンティティを構成する（ステップ9308）。
融資のための複数の担保の状態または融資の当事者である複数のエンティティの少なくとも1つの属性の少なくとも1つが監視されてもよく、状態または属性が金利を決定するために使用される（ステップ9314）。
評価モデルを操作して、複数のエンティティのうち少なくとも1つのエンティティの管轄に基づいて、ローンの担保の価値を決定してもよい（ステップ9320）。
担保の取引に関連する結果データが解釈され、結果データに応じて評価モデルが反復的に改善されてもよい（ステップ9322）。
ここで図94を参照すると、ローンを修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステム9400が描かれている。例示のシステムは、コントローラ9401を含んでもよい。コントローラ94101は、データ収集回路9412と、評価回路9444と、スマートコントラクト回路9422、クラスタリング回路9432、およびローン管理回路9460を含むいくつかの人工知能回路9442とを含んでもよい。
データ収集回路9412は、ローン9430に関与する少なくとも1つのエンティティ9498に関する情報を監視および収集するように構成されてもよい。スマートコントラクト回路9422は、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的に再構築するように構成されてもよい。監視および収集された情報は、ローンの担保9411の状態を含んでもよいし、ローンのコベナンツに基づく少なくとも1つのルールに従って、コベナンツに関連する少なくとも1つのエンティティに関して決定されたイベントに応じてリストラが発生してもよいし、データ収集回路によって監視されている少なくとも1つのエンティティの属性9494に基づいてリストラが行われてもよい。イベントは、ローンの担保がローンの残額の必要な端数を超えないこと、またはコベナンツに関する買い手の債務不履行であってもよい。
スマートコントラクト回路9422は、ローンのコベナンツ、およびローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいてイベントの発生を決定し、イベントの発生に応答して債務を自動的に再構築するようにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9422は、ローン条件9424、ローン関連イベント9439、またはローン関連アクティビティ9472のうちの少なくとも1つを支配するスマートコントラクトの条件を指定するように構成され得るローン管理回路9460をさらに含んでもよい。
ローンは、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きのローン。
ローンの条件は、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵触条件、デフォルト条件、デフォルトの結果からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含むことができる。
データ収集回路9412は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つの他のシステム9462をさらに含んでもよい。
評価回路9444は、評価モデル9452を使用して、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、担保に対する価値を決定するように構造化されてもよい。スマートコントラクト回路は、担保のための価値に基づいて、債務を自動的に再構築するようにさらに構造化されてもよい。
担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも1つの項目であってもよい。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利からなる項目から選択される少なくとも1つの項目であってもよい。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
評価回路9444は、担保の取引に関連する結果データ9410を解釈し、結果データに応答して評価モデル9450を反復的に改善するように構成された取引結果処理回路9464をさらに含んでもよい。
評価回路9444は、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路9448をさらに含むことができる。市場価値データ収集回路9448は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット担保アイテム9434の価格設定または財務データを監視する。担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテム9434のセットは、担保の属性に基づいてクラスタリング回路9432を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択されてもよい。
ここで図95を参照すると、ローン9500を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクト方法が描かれている。本方法は、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を監視および収集すること（ステップ9502）と、少なくとも1つのエンティティの監視からの情報を処理すること（ステップ9504）と、少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的に再構築すること（ステップ9508）とを含む。イベントの発生を決定することは、ローンのコベナンツと、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報とに基づいてもよく、イベントの発生に応じて債務を自動的に再構築することもできる（ステップ9509）。
融資条件、融資関連イベント、融資関連アクティビティの少なくとも1つを規定するスマートコントラクトの条件を指定してもよい（ステップ9510）。
ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、担保の価値を決定するために評価モデルを操作すること（ステップ9512）。
担保の取引に関連する結果データが解釈され、結果データに応じて評価モデルが反復的に改善されてもよい（ステップ9514）。
本方法は、担保の価値に関連する市場の情報を監視し、報告することをさらに含むことができる（ステップ9518）。
オフセット担保アイテムの価格または財務データは、少なくとも1つのパブリックマーケットプレイスで監視されてもよい（ステップ9520）。
担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築されてもよい（ステップ9522）。
ここで図96を参照すると、ローン9600を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステムが描かれている。例示のシステムは、コントローラ9601を含んでもよい。コントローラ9601は、データ収集回路9612と、ソーシャルネットワーキング入力回路9644と、ソーシャルネットワークデータ収集回路9632と、スマートコントラクト回路9622、保証検証回路9698、およびロボティックプロセスオートメーション回路9648を含むいくつかの人工知能回路9642とを含んでもよい。
ソーシャルネットワークデータ収集回路9632は、ローン保証パラメータに応答して、ローン9630に関与するエンティティ9664に関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用して、データを収集するように構成されてもよい。ソーシャルネットワーキング入力回路9644は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されていてもよい。 保証検証回路9698は、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答して、ローンの保証を検証するように構成されてもよい。
ローン保証パラメータは、エンティティがローンの保証人である場合には、エンティティの財務状況を含んでいてもよい。
保証検証回路9698は、さらに、以下からなる属性から選択された少なくとも1つの属性に基づいて、財務状態を判定するように構成されていてもよい。保証検証回路9698は、以下の属性から選択された少なくとも1つの属性に基づいて、財務状況を判断してもよい。すなわち、公示された事業体の評価、公文書に示された事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態。事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格情報、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の位置、事業体の管轄、事業体の地理的位置。
ローンは、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きのローン。
データ収集回路9612は、ローンの担保の状態9611に関する情報を取得するように構成されていてもよく、担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも1つの項目で構成される。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産のアイテム。知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産などであり、保証検証回路は、ローンの担保の状態に応じて、ローンの保証を検証するようにさらに構成されている。
担保の状態9611は、担保の品質、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、新品または中古の状態、タイプ、カテゴリ、仕様、製品の特徴セット、モデル、ブランド、製造者、状態、コンテキスト、状態、値、保管場所、地理的位置、年齢、保守履歴、使用履歴、事故履歴からなるグループから選択された状態属性を含むことができる。製品機能セット、モデル、ブランド、製造者、状態、コンテキスト、状態、値、保管場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有履歴、価格、評価、および評価。条件は、担保データ9604として格納されてもよい。
ソーシャルネットワーキング入力回路9644は、さらに、人間のユーザがローン保証パラメータを入力して、ソーシャルネットワークデータ収集およびモニタリング要求を確立するワークフローを可能にするように構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9622は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受ける構造であってもよい。ローンに関連するアクションは、ローン保証が検証されないことに応答して、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、およびローンに関与する第2のエンティティへのアラートの提供からなるアクションから選択される少なくとも1つのアクションを含んでいてもよい。
ロボティックプロセスオートメーション回路9648は、ソーシャルネットワークデータ収集回路との人間のユーザインタラクションからなるトレーニングデータセット9646に対する反復的なトレーニングに基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構成されてもよい。ローンの少なくとも1つの属性9630は、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されてもよい。
トレーニングデータセット9646は、ソーシャルネットワークデータ収集回路によって実行された複数のソーシャルネットワークデータ収集および監視要求からの結果をさらに含んでもよい。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路9648は、ソーシャル・ネットワーク・データ収集回路が適用される少なくとも1つのドメインを決定するために、さらに構造化されてもよい。
トレーニングは、複数のアルゴリズムを構成するためにロボティック・プロセス・オートメーション回路9648をトレーニングすることを含んでもよい。
ここで図97を参照すると、ローン9700を修正するための例示的かつ非限定的な例のスマートコントラクト方法が描かれている。ローン保証パラメータを解釈してもよい（ステップ9701）。 融資保証パラメータに応答して、融資に関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用して、データが収集されてもよい（ステップ9702）。モニタリングされたソーシャルネットワーク情報に応じて、ローンの保証が検証されてもよい（ステップ9704）。人間のユーザがローン保証パラメータを入力して、ソーシャルネットワークデータの収集および監視要求を確立するワークフローが有効化されてもよい（ステップ9708）。ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションが自動的に行われてもよい（ステップ9710）。ロボットプロセス自動化回路は、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてデータ収集および監視行動を構成するように反復的に訓練されてもよく、ロボットプロセス自動化回路は、複数のアルゴリズムからの結果または人間のユーザのインタラクションの少なくとも1つを含む訓練データセットで訓練される（ステップ9712）。複数のアルゴリズムが適用される少なくとも1つのドメインが決定されてもよい（ステップ9714）。
図98を参照すると、ローン9800に対する保証の条件を検証するための例示的かつ非限定的な例示的監視システムが描かれている。例示のシステムは、コントローラ9801を含んでもよい。コントローラ9801は、モノのインターネットデータ収集入力回路9844、モノのインターネットデータ収集回路9832、およびスマートコントラクト回路9822、保証検証回路9898、およびロボティックプロセスオートメーション回路9848を含む複数の人工知能回路9842を含んでもよい。
モノのインターネットデータ収集入力回路9844は、ローン保証パラメータ9892を解釈するように構成されてもよい。 モノのインターネットデータ収集回路9832は、ローン保証パラメータに応答して、ローン9830に関与するエンティティ9864からおよびそれについて収集されたモノのインターネット情報を監視するように構成された少なくとも1つのアルゴリズムを使用してデータを収集するように構造化されてもよい。 監視されたIoT情報に応答して、ローンの保証を検証するように構成された保証検証回路9898は
ローン保証パラメータ9892は、エンティティがローンの保証人である場合、エンティティの財務状況を含んでもよい。監視されているIoT情報は、エンティティの公示された評価、公的記録によって示されたエンティティが所有する財産、エンティティが所有する財産の評価、エンティティの破産状態、エンティティの差し押さえ状態、エンティティの契約不履行状態、エンティティの規制違反状態、エンティティの犯罪状態、エンティティの輸出規制状態、エンティティの禁輸状態、エンティティの関税状態のうち、少なくとも1つを含む。事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の位置、事業体の管轄、事業体の地理的位置。
ローンは、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きのローン。
モノのインターネットデータ収集回路9832は、ローンの担保の状態に関する情報を取得するようにさらに構成されていてもよく、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むものである。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などであり、保証検証回路9898は、融資の担保の状態に応じて融資の保証を検証するようにさらに構成されていることを特徴とする。
担保の状態9811は、担保の品質、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、新品または中古の状態、タイプ、カテゴリ、仕様、製品機能セット、モデル、ブランド、製造者、状態、コンテキスト、状態、値、保管場所、地理的位置、年齢、保守履歴、使用履歴、事故履歴からなるグループから選択された状態属性を含むことができる。製品機能セット、モデル、ブランド、製造者、ステータス、コンテキスト、状態、値、保管場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有履歴、価格、評価、および評価。
モノのインターネットデータ収集入力回路9844は、人間のユーザがローン保証パラメータ9892を入力してモノのインターネットデータ収集要求を確立するワークフローを可能にするようにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路9822は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受ける構造であってもよい。ローンに関連するアクションは、ローン保証が検証されないことに応答してもよく、アクションが、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、およびローンに関与する第2のエンティティへのアラートの提供からなるアクションから選択された少なくとも1つのアクションを含む、というものである。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路9848は、モノのインターネットデータ収集回路を用いた人間のユーザのインタラクションからなるトレーニングデータセットでの反復学習に基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいて、ローン保証パラメータを構成する構造であってもよい。ローンの少なくとも1つの属性は、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得される。トレーニングデータセット9846は、モノのインターネットデータ収集回路によって実行された複数のモノのインターネットデータ収集および監視要求からの成果をさらに含んでもよい。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路9848は、モノのインターネットのデータ収集回路が適用される少なくとも1つのドメインを決定するために、さらに構造化されてもよい。
トレーニングは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路9848をトレーニングして、少なくとも1つのアルゴリズムを構成することを含んでもよい。
図99を参照すると、ローン9900に対する保証の条件を検証するための例示的かつ非限定的な例示的モニタリング方法が描かれている。例示的な方法は、ローン保証パラメータを解釈すること（ステップ9902）と、ローン保証パラメータに応答して、ローンに関与するエンティティからおよびそれについて収集されたモノのインターネット（IoT）情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用してデータを収集すること（ステップ9904）と、監視されたIoT情報に応答して、ローンに対する保証を検証すること（ステップ9905）とを含み得る。
ローン保証パラメータは、エンティティの財務状態についての情報を取得するように構成されてもよく、ここで、エンティティは、ローンの保証人である（ステップ9908）。少なくとも1つのアルゴリズムは、ローンの担保の状態に関する情報を取得するように構成されていてもよく（ステップ9910）、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、有価証券、通貨、トークン、チケットからなる項目から選択された少なくとも1つの項目で構成されている。有価証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産など融資の担保の状態に応じて、さらに融資の保証を有効にすること。
人間のユーザーがローン保証パラメータを入力して、モノのインターネットのデータ収集要求を確立するワークフローが有効になることがある（ステップ9912）。
検証に応じて、ローンに関連するアクションが自動的に行われてもよい（ステップ9914）。
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは、差し押さえアクションからなるものである。
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは先取特権管理アクションからなる。
ローンに関するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは、金利調整アクションからなる。
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは、デフォルト開始アクションからなる。
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは担保の代替からなる。
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは、ローンの呼び出しを含む。
ローンに関連するアクションは、ローン保証が検証されないことに対応するものであってもよく、アクションは、ローンに関与する第2のエンティティにアラートを提供することからなるものである。
ロボットプロセスオートメーション回路は、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてモノのインターネットのデータ収集および監視行動を構成するように反復的に訓練されてもよく、ロボットプロセスオートメーション回路は、複数のアルゴリズムからの成果または人間のユーザのインタラクションの少なくとも1つを含むトレーニングデータセットで訓練される（ステップ9918）。
少なくとも1つのアルゴリズムが適用される少なくとも1つのドメインが決定されてもよい（ステップ9920）。トレーニングは、複数のアルゴリズムを構成するためにロボティック・プロセス・オートメーション回路をトレーニングすることを含んでもよい。
トレーニングデータセットは、一連のIoTデータ収集およびモニタリング要求の結果をさらに含んでいてもよい。
ここで図100を参照すると、ローン10000を交渉するための例示的かつ非限定的な例示的ロボティック・プロセス・オートメーション・システムが描かれている。例示のシステムは、コントローラ10001を含んでもよい。コントローラ10001は、データ収集回路10012と、評価回路10044と、自動ローン分類回路10032、ロボティック・プロセス・オートメーション回路10060、スマートコントラクト回路10084、およびクラスタリング回路10082を含む複数の人工知能回路10042とを含んでもよい。
データ収集回路10012は、少なくとも1つのローン取引に関連する少なくとも1つのエンティティ10078から、インタラクション10010のトレーニングセットを収集するように構成されてもよい。自動ローン分類回路10032は、少なくとも1つのローン交渉行為を分類するために、インタラクション10010のトレーニングセットでトレーニングされてもよい。ロボットプロセス自動化回路10060は、自動化ローン分類回路10032によって分類された複数のローン交渉アクション10074と、複数のローン取引結果10039とのトレーニングセットでトレーニングされて、新規ローンの当事者に代わって新規ローン10030の条件10024を交渉してもよい。
データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つの他のシステム10062をさらに含んでもよい。少なくとも1つのエンティティは、少なくとも1つのローン取引の当事者であってもよく、以下からなるエンティティから選択されてもよい：一次貸し手、二次貸し手、レンディングシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計担当者。
自動ローン分類回路10032は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、ディープラーニングシステム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されるシステムを含んでもよい。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路10060は、複数の貸与プロセスに関与する複数のユーザ・インターフェースを用いた当事者の複数のインタラクションについてさらに学習してもよい。
なお、スマートコントラクト回路10084は、交渉の結果に基づいて、新規ローン10030のためのスマートコントラクト8を自動的に構成する構造であってもよい。
分散型台帳10080は、新規ローン10030に関連付けられていてもよく、分散型台帳10080は、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録するように構成されている。
新規ローンは、以下のローンタイプから選択される少なくとも1つのローンタイプを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
評価回路10044は、評価モデル10052を使用して、新しいローンのための担保の価値を決定するように構成されてもよい。担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも1つの項目を含んでもよい。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
評価回路は、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路10048をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路10048は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット担保アイテム10034の価格設定または財務データを監視してもよい。担保を評価するためのオフセット担保アイテム10034のセットは、担保の属性に基づいて、クラスタリング回路10082を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択されてもよい。新規ローンの条件10024は、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでもよい。
ここで図101を参照すると、ローン10000を交渉するための例示的かつ非限定的な例示的ロボティック・プロセス・オートメーション方法が描かれている。例示的な方法は、少なくとも1つのローン取引に関連する少なくとも1つのエンティティからインタラクションのトレーニングセットを収集すること（ステップ10102）と、インタラクションのトレーニングセット上で自動化ローン分類回路をトレーニングして、少なくとも1つのローン交渉アクションを分類すること（ステップ10104）と、自動化ローン分類回路によって分類された複数のローン交渉アクションと複数のローン取引結果のトレーニングセット上でロボットプロセス自動化回路をトレーニングして、新たなローンの当事者に代わって新たなローンの条件を交渉すること（ステップ10108）とを含むことができる。
ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、複数の貸し出しプロセスに関与する複数のユーザ・インターフェースを用いた当事者の複数のインタラクションについて学習してもよい（ステップ10110）。
新規ローンのスマートコントラクトは、交渉の結果に基づいて構成されてもよい（ステップ10112）。
交渉の結果と交渉イベントの少なくとも一方を、新規ローンに関連する分散型台帳に記録してもよい（ステップ10114）。
新しいローンの担保の価値は、評価モデルを使用して決定することができる（ステップ10118）。
例示的な方法は、さらに、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告することを含むことができる（ステップ10120）。
担保を評価するためのオフセット担保項目のセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築されてもよい（ステップ10122）。
図102を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステム10200の例示的かつ非限定的な例示システムが描かれている。 例示のシステムは、ローン収集成果10203、支払いの収集10205などを含むローンインタラクションのトレーニングセット10204などのデータを収集してもよいデータ収集回路10206を含んでもよい。 データは、ローン取引10219、ローンデータ10201、およびエンティティ情報10202などから収集されてもよい。 データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムなど、さまざまなソースおよびシステムから収集されてもよい。 ローン回収の成果10203は、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、一連の回収行為の財務的な利回り、回収の投資に対するリターン、回収に関与する当事者の評判の尺度などの成果を少なくとも含むことができる。
また、システムは、ローン相互作用のトレーニングセット10204に少なくとも部分的に基づいて、ローン回収アクションのセット10209を分類するように構成されている人工知能回路10210を含んでもよい。 人工知能回路10210は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク......自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率論的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステムなどの少なくとも1つのシステムを含んでもよい。
また、システムは、ローンインタラクションのトレーニングセット10204およびローンコレクションアウトカムのセット10203に少なくとも部分的に基づいて、ローンの当事者10212に代わって少なくとも1つのローンコレクションアクション10211を実行するように構成されたロボットプロセスオートメーション回路10213を含んでもよい。ロボティック・プロセス・オートメーション回路10213によって行われるローン回収アクション10211は、回収のためのエージェントへのローンの照会、回収コミュニケーションの構成、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのためのコンテンツの構成、の少なくとも1つであってもよい。ローンを解決するためのオファーの設定、回収行為の終了、回収行為の延期、代替の支払いスケジュールのオファーの設定、訴訟の開始、差し押さえの開始、破産プロセスの開始、レポセッションプロセス、担保への先取特権の配置、などである。 ローン10212の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などの少なくとも1つを含んでもよい。ローン10201は、少なくとも1つの自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保としたローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、ホーム・ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、補助金付きのローンなどを含むことができる。
システムは、1つまたは複数のエンティティ10202からインタラクション10207を受け取るように構造化されたインターフェース回路10208をさらに含んでもよい。 いくつかの実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション回路10213は、インタラクション10207で訓練されてもよい。 システムは、ローン回収行為10211の交渉の完了を決定し、否定10217の結果に基づいて契約10216を修正するように構造化されたスマートコントラクト回路10218をさらに含んでもよい。
システムは、ローン回収行為10211に関連する回収結果10220またはイベント10221の少なくとも1つを決定するように構造化された分散型台帳回路10215をさらに含んでもよい。 分散型台帳回路10215は、ローンに関連する分散型台帳10214に、イベント10221および／または回収結果10220を記録するように構成されていてもよい。
図103を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法10300が描かれている。 例示的な方法10300は、ローン取引のセットに対するエンティティ間のローンインタラクションのトレーニングセットおよびローン収集結果のセットを収集するためのステップ10301を含んでもよく、ローンインタラクションのトレーニングセットは、ローンのセットに対する一連の支払いの収集を含む。 ローンインタラクションのトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいたローン回収行為のセットは、分類されてもよい（ステップ10302）。 本方法は、ローンインタラクションのトレーニングセットおよびローン回収成果のセットに少なくとも部分的に基づいて、ローンの当事者に代わってローン回収アクションを指定するステップ10303をさらに含んでもよい。
方法10300は、ローン回収行為の交渉の完了を決定するステップ10304をさらに含んでもよい。 交渉の結果に基づいて、ステップ10305でスマートコントラクトが修正されてもよい。 本方法は、回収結果またはローン回収アクションに関連するイベントのうちの少なくとも1つを決定するステップ10306をさらに含んでもよい。 収集結果またはイベントの少なくとも1つは、ステップ10307において、ローンに関連する分散型台帳に記録されてもよい。
図104を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムの例示的かつ非限定的な例示的システム10400が描かれている。 例示のシステムは、エンティティ間のローン相互作用のトレーニングセット10402を収集するように構造化されたデータ収集回路10406を含んでもよく、ローン相互作用のトレーニングセットは、ローン借り換え活動のセット10403およびローン借り換え結果のセット10404を含んでもよい。 システムは、ローン借り換え活動のセットを分類するように構造化された人工知能回路10410を含んでもよく、人工知能回路は、ローンの相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる。 システムは、第2のローンの当事者10412に代わって第2のローン借り換え活動10411を実行するように構造化されたロボットプロセス自動化回路10413を含んでもよく、ロボットプロセス自動化回路は、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットについてトレーニングされる。 例示的なシステムは、エンティティ間のローン相互作用のトレーニングセット10402などのデータを収集するデータ収集回路10406を含んでもよい。 エンティティ間のローン相互作用のセットに関連するデータは、ローン借り換え活動10403およびローン借り換え成果10404に関連するデータを含んでもよい。 データは、ローンデータ10401、エンティティ10402に関する情報などから収集されてもよい。 データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムなど、さまざまなソースおよびシステムから収集されてもよい。 ローン借り換えアクティビティ10403は、借り換えの申し出を開始すること、借り換えの要求を開始すること、借り換えの金利を構成すること、借り換えの支払スケジュールを構成すること、借り換えの残高を構成すること、借り換えのための担保を構成すること、借り換えの収益の使用を管理すること、借り換えに関連する先取特権を除去または配置すること、借り換えのためのタイトルを検証すること、検査プロセスを管理すること、アプリケーションを入力すること、借り換えの条件を交渉すること、借り換えをクローズすることなどの少なくとも1つのアクティビティを含んでもよい。
また、システムは、ローン相互作用のトレーニングセット10405に少なくとも部分的に基づいて、ローン借り換え活動のセット10409を分類するように構成されている人工知能回路10410を含んでもよい。 人工知能回路10410は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク......自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率論的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムなどの少なくとも1つのシステムを含んでもよい。
システムはまた、ローン借り換え活動のセット10403およびローン借り換え成果のセット10404に少なくとも部分的に基づいて、第2のローン10412の当事者に代わって第2のローン借り換え活動10411を実行するように構成されたロボティック・プロセス・オートメーション回路10413を含んでもよい。 第2のローンの当事者10412は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などの少なくとも1つを含んでもよい。
第2ローン10419は、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保としたローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約債権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなど、少なくとも1つのローンを含んでいてもよい。
システムは、1つまたは複数のエンティティ10402からインタラクション10407を受信するように構造化されたインターフェース回路10408をさらに含んでもよい。 いくつかの実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション回路10413は、インタラクション10407で訓練されてもよい。 システムは、第2のローン借り換え活動10411の完了を決定し、第2のローン借り換え活動10411の結果に基づいてスマート借り換え契約10417を修正するように構造化されたスマート契約回路10418をさらに含んでもよい。
システムは、第2のローン借り換え活動10411に関連するイベント10415を決定するように構造化された分散型台帳回路10416をさらに含んでもよい。 分散型台帳回路10416は、第2のローン10419に関連する分散型台帳10414に、第2のローン借り換え活動10411に関連するイベント10415を記録するように構成されてもよい。
図105を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法10500が描かれている。 例示的方法10500は、エンティティ間のローン相互作用のトレーニングセットを収集するためのステップ10501を含んでもよく、ローン相互作用のトレーニングセットは、ローン借り換え活動のセットとローン借り換え結果のセットとを含む。 ローン相互作用のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づくローン借り換え活動のセットは、分類されてもよい（ステップ10502）。 本方法は、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットに少なくとも部分的に基づいて、第2のローンの当事者に代わって第2のローン借り換え活動を指定するステップ10503をさらに含んでもよい。
方法10500は、第2のローン借り換え活動の完了を決定するステップ10504をさらに含んでもよい。 第2のローン借り換え活動の結果に基づいて、ステップ10505でスマート借り換え契約が修正されてもよい。 本方法はまた、第2のローン借り換え活動に関連するイベントを決定するステップ10506を含んでもよい。 第2のローン借り換え活動に関連するイベントは、ステップ10507において、第2のローンに関連する分散型台帳に記録されてもよい。
図106を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステム10600の例示的かつ非限定的な例示システムが描かれている。 例示的なシステムは、ローン統合トランザクション10603などのセットを含む可能性があるエンティティ間のローン相互作用10604のトレーニングセットなどのデータを収集する可能性があるデータ収集回路10605を含んでもよい。 データは、ローンデータ10601、エンティティに関する情報10602などから収集されてもよい。 データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびクラウドソーシングシステムなど、さまざまなソースおよびシステムから収集されてもよい。
また、システムは、ローンの相互作用のトレーニングセット10604に少なくとも部分的に基づいて、ローンのセットを統合の候補10608として分類するように構成されている人工知能回路10610を含んでもよい。 人工知能回路10610は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク......自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステムなどの少なくとも1つのシステムを含んでもよい。
システムはまた、ローン統合トランザクションのトレーニングセット10603に少なくとも部分的に基づいて、ローン統合10612の当事者に代わって、ローンのセット10611の少なくともサブセットの統合を管理するように構造化されたロボティック・プロセス・オートメーション回路10613を含んでもよい。連結の管理は、候補ローンのセットからのローンの識別、連結オファーの準備、連結プランの準備、連結オファーを伝えるコンテンツの準備、連結オファーのスケジューリング、連結オファーの伝達、連結オファーの修正の交渉、連結契約の準備、連結契約の実行、ローンのセットの担保の修正、連結のための申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、または連結契約の締結を含んでもよい。
人工知能回路は、ローンを統合の候補10608であると分類するために使用され得るモデル10609をさらに含んでもよい。 モデル10609は、エンティティの属性を処理してもよく、属性は、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状態、担保の価値などを含んでもよい。
ローンコンソリデーション10612の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、レンディングシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定官、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などの少なくとも一つを含むことができる。
ローン10601は、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約債権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなど、少なくとも1つのローンを含むことができる。
システムは、1つまたは複数のエンティティ10602からインタラクション10606を受け取るように構造化されたインターフェース回路10607をさらに含んでもよい。 いくつかの実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション回路10613は、インタラクション10606で訓練されてもよい。 システムは、統合の交渉の完了を判断し、交渉の結果10619に基づいて契約10618を修正するように構造化されたスマートコントラクト回路10620をさらに含んでもよい。
システムは、統合に関連する結果10615または交渉イベント10616の少なくとも1つを決定するように構造化された分散型台帳回路10617をさらに含んでもよい。 分散型台帳回路10617は、ローンに関連する分散型台帳10614に、イベント10616および／または結果10615を記録するように構成されていてもよい。
図107を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法10700が描かれている。 例示的方法10700は、エンティティ間のローン相互作用のトレーニングセットを収集するステップ10701を含んでもよく、ローン相互作用のトレーニングセットは、ローン統合取引のセットを含んでいる。 ローン相互作用のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、統合の候補としてのローンのセットが分類されてもよい（ステップ10702）。 本方法は、ローン統合トランザクションのセットに少なくとも部分的に基づいて、統合の当事者に代わって、ローンのセットの少なくともサブセットの統合を管理するステップ10703をさらに含んでもよい。
方法10700は、ローンのセットのサブセットからの少なくとも1つのローンの連結の交渉の完了を決定するステップ10704をさらに含んでもよい。 交渉の結果に基づいて、ステップ10705でスマートコントラクトが修正されてもよい。 本方法は、ローンのセットのサブセットのうちの少なくとも1つのローンの統合に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定するステップ10706を含むこともできる。 結果および交渉イベントの少なくとも一方は、ステップ10707において、統合に関連する分散型台帳に記録されてもよい。
図108を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション能力のためのシステムの例示的かつ非限定的な例示的システム10800が描かれている。 例示のシステムは、一連のファクタリングローン10801に関与するエンティティ10802に関するデータ情報、および一連のファクタリングローントランザクション10803に対するエンティティ間の相互作用10804のトレーニングセットを収集し得るデータ収集回路10805を含み得る。 データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびクラウドソーシングシステムなど、様々なソースおよびシステムから収集されてもよい。
また、システムは、相互作用10804のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティ10808を分類するように構成されている人工知能回路10811を含んでもよい。 人工知能回路10811は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク......自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムなどの少なくとも1つのシステムを含んでもよい。
また、システムは、ファクタリングローン取引10803に少なくとも部分的に基づいてファクタリングローン10812を管理するように構成されたロボティックプロセスオートメーション回路10813を含んでもよい。 ファクタリングローンの管理は、ファクタリングのための資産のセット、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリングプランの準備、ファクタリングオファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリングオファーのスケジューリング、ファクタリングオファーの伝達、ファクタリングオファーの修正の交渉、ファクタリング契約の準備、ファクタリング契約の実行、ファクタリング契約の修正のうちの少なくとも1つを含んでもよい。ファクタリング契約の準備、ファクタリング契約の実行、ファクタリングローンの担保の変更、売掛金の譲渡、ファクタリングの申請ワークフローの処理、検査の管理、ファクタリングされる資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了。
人工知能回路10811は、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するために使用され得るモデル10809をさらに含んでもよく、属性は、ファクタリングに使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、または担保の価値を含んでもよい。 ファクタリングに使用される資産は、一連の売掛債権10810を含んでもよい。事業体10802のうち、少なくとも1つの事業体は、少なくとも1つのファクタリングローン取引10803の当事者であってもよい。当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などの少なくとも1つを含んでもよい。
システムは、1つまたは複数のエンティティ10802から相互作用10806を受け取るように構造化されたインターフェース回路10807をさらに含んでもよい。 いくつかの実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション回路10813は、相互作用10806で訓練されてもよい。
システムは、ファクタリングローンの交渉の完了を判断し、交渉の結果10819に基づいて契約10818を修正するように構造化されたスマートコントラクト回路10820をさらに含んでもよい。
システムは、ファクタリングローンの交渉に関連する結果10815または交渉イベント10816の少なくとも1つを決定するように構造化された分散型台帳回路10817をさらに含んでもよい。 分散型台帳回路10817は、ファクタリングローンに関連する分散型台帳10814に、イベント10816および／または結果10815を記録するように構成されてもよい。
図109を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法10900が描かれている。 例示的な方法10900は、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティに関する情報と、ファクタリングローン取引のセットに対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するステップ10901を含んでもよい。 ファクタリングローンのセットに関与するエンティティは、ローンの相互作用のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて分類されてもよい（ステップ10902）。 本方法は、ファクタリングローンの相互作用のセットに少なくとも部分的に基づいて、ファクタリングローンを管理するステップ10903をさらに含んでもよい。
方法10900は、ファクタリングローンの交渉の完了を決定するステップ10904をさらに含んでもよい。 交渉の結果に基づいて、ステップ10905でスマートコントラクトが修正されてもよい。 本方法は、ファクタリングローンの交渉に関連する結果および交渉イベントの少なくとも1つを決定するステップ10906を含んでもよい。 結果および交渉イベントの少なくとも1つは、ステップ10907において、ファクタリングローンに関連する分散型台帳に記録されてもよい。
図110を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムの例示的かつ非限定的な例示的システム11000が描かれている。 例示のシステムは、一組のモーゲージローン活動11005に関与するエンティティ11002に関するデータ情報、および一組のモーゲージローン取引11003のためのエンティティ間の相互作用11004のトレーニングセットを収集するデータ収集回路11006を含んでもよい。 データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびクラウドソーシングシステムなど、さまざまなソースおよびシステムから収集されてもよい。
また、システムは、相互作用のトレーニングセット11004に少なくとも部分的に基づいて、モーゲージローン活動のセットに関与するエンティティ11009を分類するように構成されている人工知能回路11010を含んでもよい。 人工知能回路11010は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク......自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率論的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステムなどの少なくとも1つのシステムを含んでもよい。
システムは、一組の住宅ローン活動11005および一組の相互作用のトレーニング11004のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づいて、住宅ローン11011を仲介するように構造化されたロボティック・プロセス・オートメーション回路11012を含むこともできる。 住宅ローン活動のセット11005および／または住宅ローン取引のセット11003は、以下からなるグループから選択される活動を含んでもよい。マーケティング活動のうち、見込みのある借り手のセットの識別、不動産の識別、担保の識別、借り手の資格、タイトル調査、タイトル検証、不動産評価、不動産検査、不動産評価、所得検証、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の識別、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定。既存の住宅ローンの分析、既存の住宅ローンと新しい住宅ローンの条件の比較分析、申請書の作成、申請書の記入欄の作成、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書のスケジュールの作成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、先取特権の設定、または住宅ローン契約の締結。
人工知能回路11010は、一連の住宅ローン活動に関与するエンティティの属性を処理するために使用され得るモデルをさらに含んでもよく、属性は、抵当権の対象となる不動産、担保に使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、抵当権の種類、不動産の種類、当事者の財務状況、支払状況、不動産の状態、または不動産の価値を含んでもよい。 実施形態では、住宅ローンの仲介は、住宅ローンの対象となる不動産の管理、一連の借り手の状況からの住宅ローン候補の特定、住宅ローンオファーの準備、住宅ローンオファーを伝えるコンテンツの準備、住宅ローンオファーのスケジューリング、住宅ローンオファーの伝達、住宅ローンオファーの修正の交渉、などの少なくとも1つの活動を含む。住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書の実行、一連の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、住宅ローン契約の締結など。
実施形態では、エンティティ11002の少なくとも1つのエンティティは、一連の住宅ローン取引11003の少なくとも1つの住宅ローン取引の当事者であってもよい。当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などの少なくとも1つを含んでもよい。
システムは、1つまたは複数のエンティティ11002からインタラクション11007を受信するように構造化されたインターフェース回路11008をさらに含んでもよい。 いくつかの実施形態では、ロボティック・プロセス・オートメーション回路11012は、インタラクション11007で訓練されてもよい。
システムは、住宅ローンの交渉の完了を判断し、交渉の結果11018に基づいてスマートコントラクト11017を修正するように構造化されたスマートコントラクト回路11019をさらに含んでもよい。
本システムは、住宅ローンの交渉に関連する結果11014または交渉イベント11015の少なくとも一方を決定するように構造化された分散型台帳回路11016をさらに含んでもよい。 分散型台帳回路11016は、住宅ローンに関連する分散型台帳11013に、イベント11015および／または結果11014を記録するように構成されていてもよい。
図111を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法11100が描かれている。 例示的な方法11100は、一組のモーゲージローン活動に関与するエンティティに関する情報、および一組のモーゲージローン取引に対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するステップ1101を含んでもよい。 ファクタリングローンのセットに関与するエンティティは、ローンの相互作用のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて分類されてもよい（ステップ11102）。 本方法は、一連のモーゲージローン活動およびトレーニングセットの相互作用のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づいてモーゲージローンを仲介するステップ11103をさらに含んでもよい。
方法11100は、住宅ローンの交渉の完了を判定するステップ11104をさらに含んでもよい。 交渉の結果に基づいて、ステップ11105でスマートコントラクトが修正されてもよい。 本方法は、住宅ローンの交渉に関連する結果および交渉イベントの少なくとも1つを決定するステップ11106を含んでもよい。 結果および交渉イベントの少なくとも1つは、ステップ11107において、住宅ローンに関連する分散型台帳に記録されてもよい。
図112を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステム11200の例示的かつ非限定的な例示システムが描かれている。 例示のシステムは、一組の債務取引11201に関与するエンティティ11205に関するデータ、エンティティに関連する成果11206のトレーニングデータセット、および債務管理活動のトレーニングセット11207を収集し得るデータ収集回路11208を含み得る。 データは、以下のような様々なソースおよびシステムから収集されてもよい。モノのインターネットデバイス、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット、などである。
また、システムは、エンティティ11205の少なくとも1つのエンティティの状態11211を分類するように構成されている状態分類回路11214を含んでもよい。状態分類回路11214は、モデル11212および人工知能回路11213のセットを含んでもよい。 モデル11212は、エンティティに関連する結果11206のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされてもよい。 人工知能回路11213は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムなどの少なくとも1つのシステムを含んでもよい。
また、システムは、債務11215に関連するアクションを管理するように構成された自動債務管理回路11216を含んでもよい。 自動化された債務管理回路11216は、債務管理アクティビティのトレーニングセット11207でトレーニングされてもよい。
実施形態では、一連の債務取引11201のうちの少なくとも1つの債務取引は、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保とするローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメントを含むことができる。Pay Day Loan、Refundation anticipation Loan、Student Loan、Syndicated Loan、Title Loan、Home Loan、Venture Debt Loan、Intellectual Property Loan、Contractual Claim Loan、Working Capital Loan、Small Business Loan、Farm Loan、Local Bond、Subsidized Loanなどがある。
実施形態では、一連の債務取引に関与するエンティティ11205は、一連の当事者11202および一連の資産11204のうちの少なくとも1つを含んでもよい。 資産11204は、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨を含んでもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、または個人所有物など。 システムは、資産のセットからの少なくとも1つの資産11204上、資産のセットからの少なくとも1つの資産のための容器上、および資産のセットからの少なくとも1つの資産のためのパッケージ上に配置されたセンサのセット11203をさらに含んでもよく、センサのセットは、センサのセットによって感知されたセンサ情報を、資産のセットからの少なくとも1つの資産のための一意の識別子と関連付けるように構成される。 センサ11203は、画像センサ、温度センサ、圧力センサ、湿度センサ、速度センサ、加速度センサ、回転センサ、トルクセンサ、重量センサ、化学センサ、磁界センサ、電界センサ、または位置センサを含んでいてもよい。
実施形態では、システムは、データ収集回路11208および一組のセンサ11203から情報を受け取り、その情報をブロックチェーン11226に格納するように構造化された一組のブロックチェーン回路11224をさらに含んでもよい。 ブロックチェーン11226へのアクセスは、安全なアクセス制御インターフェース回路11223を介して提供されてもよい。
自動エージェント回路11225は、一連の資産のうちの少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、さらに、資産が関連する債務取引に関連する一連のアクションを実行するように構成されてもよい。
システムは、エンティティ11205のうちの少なくとも1つからインタラクション11209を受け取るように構造化されたインターフェース回路11210をさらに含んでもよい。 実施形態では、自動化された債務管理回路11216は、相互作用11209で訓練されてもよい。 いくつかの実施形態では、システムは、資産11204のセットの少なくとも1つの資産の価値に関連する市場情報11217を監視および報告するように構造化された市場価値データ収集回路11218をさらに含んでもよい。 市場価値データ収集回路11218は、少なくとも1つの公開市場において、資産の集合の少なくとも1つの資産に類似したアイテムの少なくとも1つの価格設定および財務データを監視するようにさらに構造化されてもよい。資産のセットからの少なくとも1つの資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されてもよい。 実施形態では、資産の属性のうちの少なくとも1つの属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、資産のジオロケーションなどを含んでもよい。
実施形態では、システムは、債務取引11221のためのスマート契約11219を管理するように構造化されたスマート契約回路11222をさらに含んでもよい。スマートコントラクト回路11222は、債務トランザクション11221のための条件11220のセットを確立するようにさらに構造化されてもよい。 条件の少なくとも1つは、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の仕様、担保の代替可能性の仕様、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果などを含んでもよい。
実施形態では、債務11215に関連する少なくとも1つの行動は、債務取引の提供、債務取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引の条件設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、債務のシンジケーション、または債務の統合を含んでもよい。 債務管理活動のトレーニングセット11207からの少なくとも1つの債務管理活動は、債務取引を提供すること、債務取引を引き受けること、金利を設定すること、支払要件を延期すること、金利を修正すること、所有権を検証すること、検査を管理すること、所有権の変更を記録すること、資産の価値を評価すること、ローンを呼び出すこと、取引を完了すること、取引の条件を設定すること、提供が要求される通知を提供すること、一連の資産を差し押さえること、条件を修正すること、エンティティの格付けを設定すること、債務をシンジケートすること、または債務を集約することを含んでもよい。
図113を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法11300が描かれている。 例示的な方法11300は、一組の債務取引に関与するエンティティに関する情報、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセット、および債務管理活動のトレーニングセットを収集するステップ11301を含んでもよい。例示的方法は、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットに少なくとも部分的に基づいて、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティの状態を分類することをさらに含んでもよい（ステップ11302）。 例示の方法は、債務管理活動のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、債務に関連するアクションを管理することをさらに含んでもよい（ステップ11303）。 例示的な方法は、少なくとも1つの資産に配置されたセンサのセットから情報を受信することをさらに含んでもよい（ステップ11304）。例示的な方法は、情報をブロックチェーンに格納することをさらに含んでもよく、ブロックチェーンへのアクセスは、資産のセットからの少なくとも1つの資産を含む債務取引の当事者のための安全なアクセス制御インターフェースを介して提供される（ステップ11305）。 ステップ11306において、方法は、資産のセットの少なくとも1つの資産の値、条件、または所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理することを含んでもよい。 ステップ11307において、本方法は、資産が関連する債務取引に関連する一連のアクションを処理することを含んでもよい。 実施形態では、本方法は、エンティティの少なくとも1つからインタラクションを受信すること（ステップ11308）、資産のセットの少なくとも1つの資産の価値に関連する市場情報を監視および報告すること（ステップ11309）、資産の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、資産のセットから少なくとも1つの資産を評価するための類似項目のセットを構築すること（ステップ11310）、債務取引のためのスマートコントラクトを管理すること（ステップ11311）、および債務取引のためのスマートコントラクトの条件のセットを確立すること（ステップ11312）をさらに含んでもよい。
図114を参照すると、適応型知能およびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムの例示的かつ非限定的な例示のシステム11400が描かれている。
例示的なシステムは、一組の債券取引11402に関与するエンティティ11403に関する情報と、エンティティ11403に関連する結果のトレーニングデータセットとを収集するように構造化されたクラウドソーシングデータ収集回路11405を含んでもよい。 システムは、クラウドソーシングデータ収集回路11405からの情報と、モデル11409とを用いて、一組の発行者11408の状態を分類するように構造化された状態分類回路11411をさらに含んでもよい。 モデル11409は、発行者のセットに関連する結果のトレーニングデータセット11404を使用してトレーニングされてもよい。例示的なシステムは、発行者のセットの少なくとも1つの発行者の分類された状態に応答して、債務取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント回路11419をさらに含んでもよい。実施形態では、少なくとも1つのエンティティ11403は、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、または資産のセットを含んでもよい。少なくとも1つの発行者は、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、または非営利団体を含んでもよい。少なくとも1つの債券は、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、または社債を含んでもよい。
実施形態では、条件分類回路11411によって分類された条件11408は、デフォルト条件、差し押さえ条件、規約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、エンティティリスク条件、エンティティ健全性条件などを含んでもよい。クラウドソーシングデータ収集回路11411は、ユーザが発行者のセットに関する条件に関連する情報のクラウドソーシング要求11406を構成することができるユーザインタフェース11407を可能にするように構成されてもよい。
システムは、発行者のセット11412から少なくとも1つの発行者を監視するように構成された、構成可能なデータ収集および監視回路11413をさらに含んでもよい。 構成可能なデータ収集および監視回路11413は、以下のようなシステムを含んでもよい。モノのインターネットデバイス、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット。構成可能なデータ収集および監視回路11413は、以下のような少なくとも1つの環境を監視するように構成されている：自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、または車両。
実施形態では、一連の債券取引11402に関連する一連の債券は、一連の資産11401によって裏付けられてもよい。 少なくとも1つの資産11401は、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨を含んでもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。
実施形態では、システムは、発行者のセットのうちの少なくとも1つの発行者の少なくとも1つの資産の値、状態、または所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、処理されたイベントのうちの少なくとも1つに応答して、債務取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント回路11419をさらに含むことができる。
アクション11418は、債務取引の提供、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件の設定、提供が要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、債務のシンジケート、債務の統合などを含んでもよい。 条件分類回路11411は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、ディープラーニングシステム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムなどのシステムを含んでもよい。
実施形態では、システムは、発行者のセットの少なくとも1つの発行者に関連する債券11424に関連するアクションを管理するように構成された自動債券管理回路11427をさらに含んでもよい。 自動化された債券管理回路11427は、債券管理活動11426のトレーニングセットでトレーニングされてもよい。 自動化された債券管理回路11427は、一組の債券取引活動に関与する一組のユーザインタフェースとの当事者11425の相互作用の一組について、さらに訓練されてもよい。少なくとも1つの債券取引は、債務取引、債務取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引条件の設定、提供が要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、債務の統合などを含んでもよい。
実施形態では、システムは、発行者または一連の資産の少なくとも1つの価値に関連する市場情報11414を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路11417をさらに含んでもよい。 報告は、以下に関する報告を含んでもよい。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、または個人の所有物など。時価データ収集回路11417は、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格設定11416または財務データ11415を監視する構造であってもよい。 市場価値データ収集回路11417は、さらに、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、資産を評価するための類似アイテムのセットを構築するように構成されてもよい。 属性からの少なくとも1つの属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、または資産の地理的位置から選択されてもよい。
実施形態では、システムは、発行者のセットのうちの少なくとも1つの発行者の分類された条件に応答して、債券取引11422のためのスマート契約11420を管理するように構造化されたスマート契約回路11423をさらに含んでもよい。スマートコントラクト回路11423は、債券の条件11421を決定するように構造化されてもよい。少なくとも1つの条件11421は、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替可能性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果などを含んでもよい。
図115を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法11500が描かれている。 例示的な方法11500は、一組の債券の取引に関与するエンティティに関する情報と、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットとを収集するステップ11501を含んでもよい。 本方法は、収集された情報およびモデルを使用して、一組の発行者の状態を分類するステップ11502をさらに含んでもよく、モデルは、一組の発行者に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる。 本方法は、資産の集合の少なくとも1つの資産の価値、状態、または所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理することをさらに含んでもよい（ステップ11503）。 本方法は、資産が関連する債券取引に関連するアクションを実行するステップ11504と、債券管理活動のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて債券に関連するアクションを管理するステップ11505と、発行者および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するステップ11506と、債券取引のためのスマートコントラクトを管理するステップ11507と、少なくとも1つの債券のためのスマートコントラクトの条件を決定するステップ11508と、をさらに含んでもよい。
ここで図116を参照すると、債券11600に対する発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。 例示のシステムは、コントローラ11601を含んでもよい。 コントローラ11601は、データ収集回路11612と、市場価値データ収集回路11656と、ソーシャルネットワーキング入力回路11644と、ソーシャルネットワークデータ収集回路11632と、スマートコントラクト回路11622を含む複数の人工知能回路11642と、自動債券管理回路11650と、条件分類回路11646と、クラスタリング回路11662と、イベント処理回路11652とを含んでもよい。
ソーシャルネットワークデータ収集回路11632は、少なくとも1つの債券を含む少なくとも1つの取引11630に関与する少なくとも1つのエンティティ11664に関する情報を収集するように構造化されていてもよく、状態分類回路11646は、モデル11674に従って、かつソーシャルネットワークデータ収集回路からの情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類するように構造化されていてもよく、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセット11654を使用してトレーニングされている。 少なくとも1つのエンティティは、債券発行者、債券、当事者、および資産からなるエンティティから選択されてもよい。 債券発行者は、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる債券発行者から選択されてもよい。 債券は、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および事業体債からなる団体から選択されてもよい。
条件分類回路11648によって分類された条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、規約違反を示す条件、金融リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、金融健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうち少なくとも1つであってもよい。
ソーシャルネットワークデータ収集回路11632は、少なくとも1つのエンティティに関する情報のクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受信するように構成されているソーシャルネットワーク入力回路11644をさらに含んでもよい。
データ収集回路11612は、モノのインターネットデバイス、環境条件センサー、クラウドソーシング依頼回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、およびネットワークドメインを照会するアルゴリズムのうち、少なくとも1つを監視する構造であってもよい。
データ収集回路11612は、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる群から選択される環境を監視するようにさらに構成されてもよい。
少なくとも1つの債券は、少なくとも1つの資産によって裏付けられている。少なくとも1つの資産は、以下からなる資産から選択されてもよい。すなわち、地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産である。
イベント処理回路11652は、少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、少なくとも1つの取引に関連するアクションを実行するように構成されてもよい。 アクションは、債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件設定、提供が要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケーション、および債券の統合からなるアクションから選択されてもよい。
条件分類回路11648は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、ディープラーニングシステム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されるシステムをさらに含んでもよい。
自動化された債券管理回路11650は、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するように構成されていてもよく、自動化された債券管理回路は、複数の債券管理活動のトレーニングデータセットでトレーニングされている。
自動債券管理回路11650は、複数の債券取引活動に関わる複数のユーザインタフェースと当事者との複数のやりとりについて学習されてもよい。 複数の債券取引活動は、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件の設定、提供が要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、および債券の統合からなる債券取引活動から選択されてもよい。
市場価値データ収集回路11656は、債券発行者、少なくとも1つの債券、および資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成されてもよい。 資産は、以下のものからなる資産から選択されてもよい。地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
市場価値データ収集回路11656は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されてもよい。
資産を評価するためのオフセット資産項目11658のセットは、資産の属性に基づいてクラスタリング回路11662を使用して構築されてもよい。 属性は、カテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および地理的位置からなる属性から選択されてもよい。
スマートコントラクト回路11622は、少なくとも1つのトランザクションのためのスマートコントラクトを管理するように構造化されてもよい。 スマートコントラクト回路は、さらに、少なくとも1つのボンドの条件を決定するように構成されてもよい。
条件は、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、および債務不履行の結果からなるグループから選択することができる。
次に、図117を参照すると、債券11700の発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的方法が描かれている。例示的な方法は、少なくとも1つの債券11702を含む少なくとも1つの取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することと、モデルに従って、ソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類することであって、モデルは、少なくとも1つのエンティティ11704に関連する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、ことを含み得る。
少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントが処理されてもよい11708。 イベント11710に応じて、少なくとも1つの取引に関連する行動が行われてもよい。 自動化された債券管理回路は、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するために、複数の債券管理活動のトレーニングセットでトレーニングされてもよい11712。 例示的な方法は、債券発行者、少なくとも1つの債券、および資産11714のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含んでもよい。
ここで図118を参照すると、債券11800に対する発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。例示のシステムは、コントローラ11801を含んでもよい。コントローラ118s01は、データ収集回路11812と、市場価値データ収集回路11856と、モノのインターネット入力回路11844と、モノのインターネットデータ収集回路11832と、スマートコントラクト回路11822、自動債券管理回路11850、条件分類回路11846、クラスタリング回路11862、およびイベント処理回路11852を含む複数の人工知能回路11842とを含んでもよい。
モノのインターネットデータ収集回路11832は、少なくとも1つの債券を含む少なくとも1つの取引11830に関与する少なくとも1つのエンティティ11864に関する情報を収集するように構造化されてもよく、状態分類回路11846は、モデル11874に従って、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類するように構造化されてもよく、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセット11854を使用してトレーニングされている。少なくとも1つのエンティティは、債券発行者、債券、当事者、および資産からなるエンティティから選択されてもよい。債券発行者は、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる債券発行者から選択されてもよい。債券は、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および事業体債からなる団体から選択されてもよい。
条件分類回路11848によって分類された条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、規約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうち、少なくとも1つであってもよい。
モノのインターネットデータ収集回路11832は、少なくとも1つのエンティティに関する情報のクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受信するように構成されているモノのインターネット入力回路11844をさらに含んでもよい。
データ収集回路11812は、モノのインターネットデバイス、環境条件センサー、クラウドソーシング依頼回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、およびネットワークドメインを照会するアルゴリズムのうち、少なくとも1つを監視する構造であってもよい。
データ収集回路11812は、さらに、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる群から選択される環境を監視するように構成されてもよい。
少なくとも1つの債券は、少なくとも1つの資産によって裏付けられていす。少なくとも1つの資産は、以下からなる資産から選択されてもよい。すなわち、地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産である。
イベント処理回路11852は、少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、少なくとも1つの取引に関連するアクションを実行するように構成されてもよい。アクションは、債券取引、債券取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引の条件設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、債券のシンジケーション、および債券の統合からなるアクションから選択されてもよい。
条件分類回路11848は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されるシステムをさらに含んでもよい。
自動化された債券管理回路11850は、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するように構成されていてもよく、自動化された債券管理回路は、複数の債券管理活動のトレーニングデータセットでトレーニングされる。
自動債券管理回路11850は、複数の債券取引活動に関わる複数のユーザインタフェースと当事者との複数のやりとりについて学習されてもよい。複数の債券取引活動は、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件の設定、通知の提供、および複数のユーザーインターフェースからなる債券取引活動の中から選択されてもよい。
の提供、資産の差し押さえ、条件の変更、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、債券のコンソリデーションなどが必要となる。
市場価値データ収集回路11856は、債券発行者、少なくとも1つの債券、および資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成されてもよい。資産は、以下のものからなる資産から選択されてもよい。地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産
市場価値データ収集回路11856は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されてもよい。
資産を評価するためのオフセット資産項目11858のセットは、資産の属性に基づいてクラスタリング回路11862を使用して構築されてもよい。属性は、カテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、および地理的位置からなる属性から選択されてもよい。
スマートコントラクト回路11822は、少なくとも1つのトランザクションのためのスマートコントラクトを管理するように構造化されてもよい。スマートコントラクト回路は、さらに、少なくとも1つのボンドの条件を決定するように構成されてもよい。
条件は、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、および債務不履行の結果からなるグループから選択することができる。
次に図119を参照すると、債券11900の発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的方法が描かれている。例示的な方法は、少なくとも1つの債券11902を含む少なくとも1つの取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関するモノのインターネット情報を収集することと、モデルに従って、モノのインターネット情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類することであって、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセット11904を使用してトレーニングされる、ことを含み得る。
少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントが、11908年に処理されてもよい。イベント11910に応答して、少なくとも1つのトランザクションに関連するアクションが行われてもよい。自動化された債券管理回路は、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するために、複数の債券管理活動のトレーニングセットでトレーニングされてもよい11912。例示的な方法は、債券発行者、少なくとも1つの債券、および資産11914のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含んでもよい。
図120は、補助金付き融資取引1204に関与するエンティティ1204（例えば、エンティティが、補助金付き融資、当事者、補助金、保証人、補助者、担保などであり、当事者が、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体のうちの少なくとも1つである場合がある）に関する情報を収集するように構造化されたモノのインターネットデータ収集回路1214を含むシステム12000を示す。実施形態では、モノのインターネットデータ収集回路は、ユーザが少なくとも1つのエンティティに関する情報のクエリを構成できるように構造化されたユーザインタフェース12016を含んでもよい。システムは、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づくなどして、補助金付きローン取引に関与する補助金付きローン12008（例えば、地方自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付き補助金付きローン、または事業体の補助金付きローン）のパラメータ1206を分類するように構造化されたモデル12020を含む、条件分類回路12018を含んでもよい。実施形態では、条件分類回路は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステムなどを含んでもよい。補助金は、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨などの資産を裏付けとすることができる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産など。条件分類回路によって分類された条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理健康条件、実体リスク条件、実体健康条件などであってもよい。モデルは、補助金付きローンに関連する複数の結果1210のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされてもよい。例えば、補助金付きローンは、学生ローンであってもよく、条件分類回路は、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、学生の公益活動への参加状況などを分類してもよい。システムは、条件分類回路からの分類されたパラメータに基づいてなど、補助金付きローンの条件1201を自動的に修正するように構成されたスマートコントラクト回路12022を含んでもよい。システムは、ソーシャルネットワーク分析回路12030、環境条件回路12032、クラウドソーシング回路12034、およびネットワークドメイン12036を照会するためのアルゴリズムをさらに含むなど、エンティティを監視するように構造化された構成可能なデータ収集および回路12024を含んでもよく、構成可能なデータ収集および回路は、環境から選択された環境を監視してもよい。例えば、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両などの環境を監視してもよい。システムは、資産の価値、状態、および所有権に関連するイベントを処理し、資産が関連する補助金付き融資取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント12026を含んでもよく、アクションは、補助金付き融資取引、補助金付き融資取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正であってもよい。タイトルの検証、検査の管理、タイトルの変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、補助金付きローンのシンジケート化、補助金付きローンのコンソリデーション、などがある。システムは、少なくとも1つの補助金付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助金付きローン管理回路12038を含んでもよく、自動補助金付きローン管理回路は、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる。例えば、自動補助ローン管理回路は、複数の補助ローン取引活動に関与する複数のユーザインターフェースと当事者との複数の相互作用について訓練されてもよく、ここで、複数の補助ローン取引活動は、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、支払方法の変更、支払方法の変更、支払要件の変更、支払方法の変更からなる活動から選択されてもよい。支払要件を延期すること、金利を修正すること、権原を検証すること、検査を管理すること、権原の変更を記録すること、資産の価値を評価すること、ローンを呼び出すこと、取引を完了すること、取引の条件を設定すること、提供が要求される通知を提供すること、一連の資産を差し押さえること、条件を修正すること、エンティティの格付けを設定すること、補助金付きローンをシンジケートすること、および補助金付きローンを統合すること、からなる活動から選択されてもよい。システムは、修正された補助金付きローンの条件のセットを、分散型台帳12042などに記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路12040を含んでもよい。システムは、発行者、補助金付き融資、資産などの価値に関連する市場情報を監視して報告するように構成された市場価値データ収集回路12028を含んでもよく、報告は、地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、地方自治体の施設、倉庫、棚卸資産の集合からなる資産から選択される資産に関するものであってもよい。棚卸資産、商品、有価証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産などから構成される。市場価値データ収集回路は、公共の市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていてもよい。資産を評価するためのオフセット資産アイテムのセットは、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されてもよく、属性は、カテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、ジオロケーションなどであってもよい。スマートコントラクト回路は、補助金取引のためのスマートコントラクトを管理するように構成されていてもよく、スマートコントラクト回路は、補助金の条件を設定してもよく、スマートコントラクト回路によって指定および管理される補助金の条件は、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額などを含んでもよい。変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの補助対象ローンの裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果などが含まれている。
図121は、補助金付き融資取引12102に関与するエンティティに関する情報を収集することを含む方法12100を示す。方法は、少なくとも1つの補助金付きローンに関連する複数の結果のトレーニングデータセットでトレーニングされたモデルを使用して、情報に基づいて補助金付きローン取引に関与する補助金付きローンのパラメータを分類することを含んでもよい12104。本方法は、分類されたパラメータ12108に基づいて、補助金付きローンの条件を自動的に修正することを含んでもよい。本方法は、資産の価値、状態、および所有権に関連するイベントを処理し、資産が関連する補助金付き融資取引に関連する行動を引き受けることを含んでもよい12110。本方法は、補助金付き融資の条件の修正セットを分散型台帳に記録することを含んでもよい12112。本方法は、発行者、補助金付き融資、資産などの価値に関連する市場情報を監視し、報告することを含んでもよい。
図122は、補助金付き融資取引12204に関与するエンティティ12202（例えば、エンティティが、補助金付き融資、当事者、補助金、保証人、補助金を出す当事者、担保などであり、当事者が、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体のうちの少なくとも1つである場合がある）に関するソーシャルネットワーク情報を収集するように構造化されたソーシャルネットワーク分析データ収集回路12214を含むシステム12200を示す。実施形態では、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路は、ユーザが少なくとも1つのエンティティに関する情報のクエリを構成できるように構造化されたユーザインタフェース12216を含んでもよく、クエリに応答して、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路は、クエリに基づいて少なくとも1つのソーシャルネットワークからデータを検索および取得する少なくとも1つのアルゴリズムを開始してもよい。システムは、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路からのソーシャルネットワーク情報に基づいてなど、補助金付きローン取引に関与する補助金付きローン12208（例えば、自治体補助金付きローン、政府補助金付きローン、学生ローン、資産担保補助金付きローン、または事業体補助金付きローン）のパラメータ12206を分類するように構造化されたモデル12220を含む、条件分類回路12218を含んでもよい。実施形態において、条件分類回路は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステムなどを含んでもよい。補助金は、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨などの資産を裏付けとすることができる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産など。条件分類回路が分類するパラメータは、デフォルト条件、差し押さえ条件、規約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理健康条件、実体リスク条件、実体健康条件などであってもよい。モデルは、補助金付きローンに関連する複数の結果12210のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされてもよい。例えば、補助金付きローンは、学生ローンであってもよく、条件分類回路は、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、学生の公益活動への参加状況などを分類してもよい。システムは、分類されたパラメータに基づくなどして、補助金付きローンの条件12212を自動的に修正するように構成されたスマートコントラクト回路12222を含んでもよい。システムは、ソーシャルネットワーク分析回路12230、環境条件回路12232、クラウドソーシング回路12234、およびネットワークドメインを照会するアルゴリズム12236をさらに含むなど、エンティティを監視するように構造化された構成可能なデータ収集および回路12224を含んでもよく、構成可能なデータ収集および回路は、環境から選択された環境を監視してもよい。例えば、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両などの環境を監視してもよい。システムは、資産の価値、状態、および所有権に関連するイベントを処理し、資産が関連する補助金付き融資取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント12226を含んでもよく、アクションは、補助金付き融資取引、補助金付き融資取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正であってもよい。タイトルの検証、検査の管理、タイトルの変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、補助金付きローンのシンジケート化、補助金付きローンのコンソリデーション、などがある。システムは、少なくとも1つの補助金付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助金付きローン管理回路12238を含んでもよく、自動補助金付きローン管理回路は、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされている。例えば、自動補助ローン管理回路は、複数の補助ローン取引活動に関与する複数のユーザインターフェースと当事者との複数の相互作用について訓練されてもよく、ここで、複数の補助ローン取引活動は、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、支払方法の変更、支払方法の変更、支払要件の変更、支払方法の変更からなる活動から選択されてもよい。支払要件を延期すること、金利を修正すること、権原を検証すること、検査を管理すること、権原の変更を記録すること、資産の価値を評価すること、ローンを呼び出すこと、取引を完了すること、取引の条件を設定すること、提供が要求される通知を提供すること、一連の資産を差し押さえること、条件を修正すること、エンティティの格付けを設定すること、補助金付きローンをシンジケートすること、および補助金付きローンを統合すること、からなる活動から選択されてもよい。システムは、修正された補助金付きローンの条件のセットを、分散型台帳12242などに記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路12240を含んでもよい。システムは、発行者、補助金付き融資、資産などの価値に関連する市場情報を監視して報告するように構成された市場価値データ収集回路12228を含んでもよく、報告は、地方自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、地方自治体の施設からなる資産から選択された資産に関するものであってもよい。棚卸資産、商品、有価証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産などから構成される。市場価値データ収集回路は、公共の市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていてもよい。資産を評価するためのオフセット資産アイテムのセットは、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されてもよく、属性は、カテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、ジオロケーションなどであってもよい。スマートコントラクト回路は、補助金取引のためのスマートコントラクトを管理するように構成されていてもよく、スマートコントラクト回路は、補助金の条件を設定してもよく、スマートコントラクト回路によって指定および管理される補助金の条件は、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額などを含んでもよい。変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの補助対象ローンの裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果などがある。
図123は、補助金付き融資取引12302に関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することを含む方法12300を示す。本方法は、少なくとも1つの補助金付きローンに関連する複数の結果のトレーニングデータセットでトレーニングされたモデルを使用して、ソーシャルネットワーク情報に基づいて、補助金付きローン取引に関与する補助金付きローンのパラメータを分類することを含んでもよい12304。本方法は、分類されたパラメータ12308に基づいて、補助金付きローンの条件を自動的に修正することを含んでもよい。本方法は、資産の価値、状態、および所有権に関連するイベントを処理すること、および資産が関連する補助金付き融資取引に関連する行動を引き受けること12310を含んでもよい。本方法は、補助金付き融資の条件の変更セットを分散型台帳12312に記録することを含んでもよい。本方法は、発行者、補助金付き融資、資産などの価値に関連する市場情報を監視し、報告することを含んでもよい。
図124は、一組の補助金付き融資取引12404に関与する一組のエンティティ12402に関連する情報を収集するように構成されたクラウドソーシングサービス回路12425を含む、補助金付き融資の取り扱いを自動化するためのシステム12400を示す。 エンティティのセットは、補助金付きローンのセット、当事者のセット12416、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、担保のセットなどのエンティティを含んでもよい。 一組の補助者は、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体などを含んでもよい。ローンは、学生ローンであってもよく、条件分類回路は、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加状況、学生の公益活動への参加状況などのうち、少なくとも1つを分類する。 クラウドソーシングサービス回路は、ユーザがエンティティの集合に関する情報のクエリを構成し、クラウドソーシングサービス回路がクエリに基づいてクラウドソーシング要求を自動的に構成するユーザインターフェース12420をさらに備える構造であってもよい。 一連の補助金付き融資は、一連の資産12412によって裏付けられてもよく、例えば、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農地、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットなどが挙げられる。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物などのアイテム。 例示的なシステムは、モデル12424を含む条件分類回路12422と、クラウドソーシングサービス回路からの情報に基づいて、取引に関与する補助金付き融資12410のパラメータ12406のセットを分類するように構造化された人工知能サービス回路12436とを含んでもよく、ここで、モデルは、補助金付き融資に関連する成果12414のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされてもよい。 補助金付きローンのセットは、自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付きの補助金付きローン、および事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つを含んでもよい。 条件分類回路によって分類された条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、規約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、実体リスク条件、実体健全性条件などであってもよい。 人工知能サービス回路は、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムなどであってもよい。 例示的なシステムは、条件分類回路からの分類されたパラメータのセットに基づいて、補助金付きローンの条件12418を自動的に修正するためのスマート契約回路12426を含んでもよい。 スマートコントラクトサービス回路は、補助金付き融資取引のためのスマートコントラクトの管理、補助金付き融資の条件の設定などのために利用されてもよい。 実施形態では、スマートコントラクトサービス回路によって指定および管理される借金取引の条件のセットは、借金の元本、借金の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュールの中から選択されてもよい。また、スマートコントラクトサービス回路が管理するスマートコントラクトの内容は、債務の元本、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金付きローンの裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、デフォルトの結果の中から選択することができる。 例示的なシステムは、モノのインターネットサービスのセット、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、ネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットなどのエンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービス回路12428を含むことができる。 構成可能なデータ収集および監視サービス回路は、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両などの環境を監視するようにさらに構成されてもよい。 例示的なシステムは、資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理するように構成された自動エージェント回路12430を含むことができ、資産が関連する補助金付き融資取引に関連するアクションを引き受ける。たとえば、アクションが補助金付き融資取引である場合、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、支払要件の検証、支払要件の検証、および支払要件の検証を行うことができる。例えば、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、補助金付き融資の統合などが挙げられる。 例示的なシステムは、補助金付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助金付きローン管理回路12438を含んでもよく、自動補助金付きローン管理回路は、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされてもよい。 自動補助ローン管理回路は、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録などの、補助ローン取引活動のセットに関与する一連のユーザインタフェースと当事者との相互作用のセットについて訓練されてもよい。検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、補助金付きローンのシンジケート化、補助金付きローンの統合など。 例示的なシステムは、補助金付き融資のセットに対する条件の修正セットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路12440を含んでもよい。 例示的なシステムは、当事者、補助金付き融資のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報12434を監視および報告するように構造化された市場価値データ収集サービス回路12432を含んでもよく、報告は、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物のうちの1つなどの資産のセットに関するものであってもよい。市町村施設、倉庫、棚卸資産、商品、証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産などの資産群のいずれかです。 市場価値データ収集サービス回路は、少なくとも1つの公開市場において、資産に類似したアイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されてもよい。 実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性、例えば、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、資産の地理的位置などの中から、類似性クラスタリングアルゴリズム12442を使用して構築されてもよい。
図125は、一組の補助金付き融資取引12502に関与するエンティティのセットに関連する情報を収集することと、人工知能サービス、モデル、およびクラウドソーシングサービスからの情報に基づいて、取引に関与する一組の補助金付き融資のパラメータのセットを分類することであって、モデルが、補助金付き融資に関連する結果のトレーニングデータセット12504を使用してトレーニングされることと、分類されたパラメータのセット12508に基づいて、補助金付き融資の条件を修正することとを含む、補助金付き融資の取り扱いを自動化するための方法12500を示す図である。 エンティティのセットは、補助金付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、および担保のセット12510のうちのエンティティを含んでもよい。 一組の助成当事者は、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体12512を含んでもよい。 一組の補助金付きローンは、自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保型補助金付きローン、および事業体の補助金付きローン12514を含んでもよい。 ローンは、条件分類システムが、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加、および学生の公益活動への参加のうちの少なくとも1つを分類する学生ローンであってもよい12518。
図126は、資産の親権を取るように構成された金融エンティティ12622に対応する資産12624を解釈するように構造化された資産識別サービス回路12612を含むシステムを示している（例えば、。ここで、アイデンティティ管理サービス回路12614は、資産に関して行動を取る権利を有する行動可能なエンティティ12626（例えば、所有者、受益者、代理人、受託者、カストディアンなど）に対応する識別子12628（例えば、クレデンシャル12630を含む）を認証するように構成されてもよい。例えば、金融エンティティのグループは、資産に関して取るべき行動に関する権限を有してもよい。ブロックチェーンサービス回路12616は、複数の資産制御機能12632をブロックチェーン構造12618に格納するように構成されてもよく、ブロックチェーン構造は、分散型台帳構成12620を含んでもよい。例えば、トランザクションイベントは、ブロックチェーン構造内の分散型台帳に格納されてもよく、ここでは、金融エンティティおよび行動可能なエンティティが、資産イベントを共有および配布するために、ブロックチェーン構造を介して分散型アクセスを有してもよい。財務管理回路12610は、解釈された資産および認証された識別子を、資産管理機能としてブロックチェーン構造に格納するためにブロックチェーンサービス回路に伝達するように構成されてもよく、資産管理機能は、分散型台帳構成に資産イベント12634（例えば。所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差押え、先取特権の付与、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、所有権の状態の指定など）。)データ収集回路12602は、複数の資産の解釈、複数の識別子の認証、および資産イベントの記録を監視するように構成されていてもよく、データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムと通信可能に結合されていてもよい。スマートコントラクト回路12604は、資産の保管を管理するように構成されていてもよく、複数の資産に関連する資産イベントは、スマートコントラクト構成12606に具体化された条件12608に基づいて、データ収集サービス回路によって収集されたデータに基づいて、スマートコントラクト回路によって管理されてもよい。実施形態では、資産識別サービス回路、アイデンティティ管理サービス回路、ブロックチェーンサービス回路、および財務管理回路は、システムの回路間の通信を促進するように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントを含んでもよく、例えば、回路の対応するAPIコンポーネントが、システムのユーザーと対話するように構造化されたユーザーインターフェースをさらに含む場合などがある。
図127は、複数の資産12702を保管するように構成された金融エンティティに対応する資産を解釈することを含む方法を示しており、例えば、資産を解釈することは、金融エンティティが保管する責任を負う複数の資産を識別することを含んでもよい。方法は、複数の資産12704に関して行動を起こす権利を有する行動可能なエンティティ（例えば、所有者、受益者、代理人、受託者、およびカストディアン）に対応する識別子（例えば、クレデンシャルを含む）を認証することを含んでもよく、例えば、識別子を認証することが、行動可能なエンティティに対応する識別子が資産に関して行動を起こす権利を有することを検証することを含む場合などである。本方法は、複数の資産制御機能をブロックチェーン構造（例えば、分散型台帳構成を含む）12708に格納することを含んでもよい（例えば、ブロックチェーン構造は、ブロックチェーン市場と連携して提供されてもよく、自動化されたブロックチェーンベースのトランザクションアプリケーションを利用してもよく、ブロックチェーン構造は、複数の資産ノードにわたる分散型ブロックチェーン構造であってもよい、など）。本方法は、解釈された資産およびブロックチェーン構造に格納するための認証された識別子を資産制御機能として通信することを含んでもよく、ここで、資産制御機能は、資産イベント12710として分散型台帳構成に記録されてもよい。本方法は、資産の解釈、識別子の認証、および資産イベント12712の記録を監視することを含んでもよく、例えば、資産イベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差押え、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産の購入、および資産の管理が含まれる場合がある。受益者の指定、資産に対する融資の実行、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的での資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、所有権の状態の指定などがある。実施形態では、監視は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェースシステム、インタラクティブクラウドソーシングシステムなどによって実行されてもよい。本方法は、複数の資産に関連する資産イベントが、スマートコントラクト構成で具現化された条件に基づいて、データ収集サービス回路12714によって収集されたデータに基づいて、資産のカストディを管理することを含んでもよい。本方法は、複数の実行可能なエンティティ12718と資産イベントを共有および配布することを含んでもよい。本方法は、行動可能なエンティティ12720間の相互作用に基づいて、ブロックチェーン構造に資産トランザクションデータを格納することを含んでもよい。資産は、資産を解釈することが仮想資産タグを識別することからなる仮想資産タグを含んでもよい（例えば、資産制御機能の格納は、仮想資産タグデータが位置データ、追跡データなどである場合など、仮想資産タグデータを格納することを含んでもよい。例えば、金融機関や行動可能なエンティティに対応する識別子が、バーチャルアセットタグデータとして格納されていてもよい。
図128は、貸し出し契約12814を含む貸し出し契約データ12804を記憶するように構造化された貸し出し契約記憶回路12802を含むシステム12800を示しており、貸し出し契約は貸し出し条件データ12816を含んでいてもよい。実施形態では、貸出条件データは、貸出契約の返済義務12828を確保するためなどの、担保資産12826に関連する担保条件12824を提供する資産12820の差し押さえ条件12822に関連する、少なくとも1つの貸出契約の条件データ12818を含んでもよい。システムは、貸し出し条件データを監視し、貸し出し条件データの変化に基づいてデフォルト条件12808を検出するように構造化されたデータ収集サービス回路12806を含んでもよい。さらに、データ収集サービス回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインタフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムを含んでもよい。システムは、データ収集サービス回路によってデフォルト状態が検出されると、デフォルト状態12812を解釈し、担保状態に基づいて差し押さえ手続き12832を開始するなど、デフォルト状態表示12830を通信するように構造化されたスマートコントラクトサービス回路12810を含んでもよい。例えば、差押え手続きは、パブリックオークションサイトへの担保資産の掲載を構成して開始し、担保資産の輸送命令セットを構成して配信し、担保資産を輸送するドローンの命令セットを構成し、担保資産を輸送するロボット装置の命令セットを構成し、代用担保のセットを自動的に代用するプロセスを開始し、担保追跡手順を開始し、担保評価プロセスを開始し、差押えに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始する、などを行うことができる。デフォルト状態の表示は、担保資産をロックするために、スマートロックおよびスマートコンテナに伝達されてもよい。交渉は、差し押さえ交渉のトレーニングセットに基づいてトレーニングされたロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって管理されてもよく、金利、支払条件、貸し出し契約の担保などの修正に関するものであってもよい。実施形態では、貸出契約書格納回路、データ収集サービス回路、およびスマートコントラクトサービス回路のそれぞれは、システムの回路間の通信を促進するように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含んでもよく、ここで、回路の対応するAPIコンポーネントは、システムの複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインターフェースを含んでもよい。
図129は、担保の差し押さえを容易にするための方法12900を示しており、この方法は、貸し出し契約を含む貸し出し契約データを格納することを含み、貸し出し契約は、貸し出し条件データを含んでもよく、例えば、貸し出し条件データは、少なくとも1つの貸し出し契約の返済義務を確保するための担保資産に関連する担保条件を提供する資産の差し押さえ条件に関連する貸し出し契約の条件データを含んでいる12902。本方法は、貸出条件データを監視し、貸出条件データの変化に基づいてデフォルト条件を検出することを含んでもよい12904。本方法は、デフォルト状態12908を解釈し、担保状態12910に基づいて差し押さえ手続きを開始するデフォルト状態表示を通信することを含んでもよい。例えば、差し押さえ手順は、パブリックオークションサイトへの担保資産の掲載を構成して開始し、担保資産の輸送命令セットを構成して配信し、担保資産を輸送するドローンの命令セットを構成し、担保資産を輸送するロボットデバイスの命令セットを構成し、代用担保のセットを自動的に代用するプロセスを開始し、担保追跡手順を開始し、担保評価プロセスを開始し、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始するなど12914を行ってもよい。デフォルト状態の表示は、担保資産をロックするためにスマートロックおよびスマートコンテナに伝達されてもよい12912。交渉は、差し押さえ交渉のトレーニングセット12918でトレーニングされたロボットプロセスオートメーションシステムによって管理されてもよく、金利、支払条件、貸付契約の担保などの修正に関するものであってもよい。実施形態では、通信は、対応するアプリケーションプログラミングインタフェース（API）12920によって提供されてもよく、対応するAPIは、複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインタフェースを含んでもよい。
人工知能の実現
図4-図31を参照すると、人工知能3448、適応型インテリジェントシステム3304、ロボティックプロセスオートメーション3422、エキスパートシステム、自己組織化、機械学習、モデルのトレーニングなどを含む本開示の実施形態では、パターン認識のため、予測のため、一連の所望の結果に基づく最適化のため、1つまたは複数のパラメータ、特徴特性、または現象の分類または認識のため、自律制御のサポートのため、およびその他の目的のためにトレーニングされたニューラルネットなどのニューラルネットの使用から利益を得ることができる。本開示全体における人工知能、エキスパートシステム、モデル、適応型知能、および／またはニューラルネットワークへの言及は、特定の実施形態が許す限り、フィードフォワードニューラルネットワーク、ラジアルベース関数ニューラルネットワーク、自己組織化ニューラルネットワーク（例えば、Kohonen自己組織化ニューラルネットワーク）など、広範囲の異なるタイプのニューラルネットワーク、機械学習システム、人工知能システムなどの使用を任意に包含すると理解されるべきである。コホネン自己組織化ニューラルネットワーク）、リカレントニューラルネットワーク、モジュラーニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ニューラルネットワークと他のエキスパートシステムとのハイブリッド（例．オートエンコーダーニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、時間遅延ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、レギュラトリーフィードバックニューラルネットワーク、ラジアルベースファンクションニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ホップフィールドニューラルネットワーク、ボルツマンマシンニューラルネットワーク、自己組織化マップ（SOM）ニューラルネットワーク、学習ベクトル量子化（LVQ）ニューラルネットワーク、フルリカレントニューラルネットワーク、シンプルリカレントニューラルネットワーク、エコー状態ニューラルネットワーク。長短期記憶ニューラルネットワーク、双方向ニューラルネットワーク、階層型ニューラルネットワーク、確率ニューラルネットワーク、遺伝的スケールRNNニューラルネットワーク、機械委員会ニューラルネットワーク、連想ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、瞬間的に学習されたニューラルネットワーク、スパイキングニューラルネットワーク、新認識ニューラルネットワーク、動的ニューラルネットワーク、カスケードニューラルネットワーク、ニューロファジィニューラルネットワーク、構成パターン生成ニューラルネットワーク、記憶ニューラルネットワーク、階層的時間記憶ニューラルネットワーク。深層フィードフォワードニューラルネットワーク、ゲーテッドリカレントユニット（GCU）ニューラルネットワーク、オートエンコーダニューラルネットワーク、変分オートエンコーダニューラルネットワーク、デノイジングオートエンコーダニューラルネットワーク、スパースオートエンコーダニューラルネットワーク、マルコフチェーンニューラルネットワーク、制限付きボルツマンマシンニューラルネットワーク、ディープビリーフニューラルネットワーク、ディープコンボリューショナルニューラルネットワーク、デコンボリューショナルニューラルネットワーク、ディープコンボリューショナルインバースグラフィックスニューラルネットワーク、ジェネレーティブアドバーサリアルニューラルネットワーク、リキッドステートマシンニューラルネットワーク。エクストリームラーニングマシンニューラルネットワーク、エコーステートニューラルネットワーク、ディープレジデントニューラルネットワーク、サポートベクターマシンニューラルネットワーク、ニューラルチューリングマシンニューラルネットワーク、および／またはホログラフィック連想メモリニューラルネットワーク、または前記のハイブリッドまたは組み合わせ、またはルールベースシステム、モデルベースシステム（物理モデル、統計モデル、フローベースモデル、生物モデル、バイオミメティックモデルなどに基づくものを含む）などの他のエキスパートシステムとの組み合わせ。
前述のニューラルネットワークは、様々なノードまたはニューロンを有していてもよく、これらのノードは、他のノードを含むセンサーまたは他のデータソースから受け取った入力などの入力に対して、様々な機能を実行してもよい。機能は、重み、特徴、特徴ベクトルなどを含んでいてもよい。ニューロンには、パーセプトロン、（人間の触覚、視覚、味覚、聴覚、嗅覚などの）生物学的機能を模倣したニューロンなどがある。シグモイド活性化などの連続的なニューロンは、バックプロパゲーションが関与するような様々な形態のニューラルネットの文脈で使用することができる。
多くの実施形態において、エキスパートシステムまたはニューラルネットワークは、人間のオペレータまたはスーパーバイザーなどによって、またはデータセット、モデルなどに基づいて、トレーニングされてもよい。トレーニングは、センサーデータ、イベントデータ、パラメータデータ、およびその他のタイプのデータ（本開示全体で説明される多くのタイプを含む）などの値を表す1つまたは複数のトレーニングデータセット、ならびにプロセスの結果、計算の結果、イベントの結果、活動の結果などの結果の1つまたは複数の指標をニューラルネットワークに提示することを含んでもよい。トレーニングは、ベイジアンアプローチ、パラメトリックベイズ分類器アプローチ、k-nearest-neighbor分類器アプローチ、反復アプローチ、補間アプローチ、パレート最適化アプローチ、アルゴリズムアプローチなどの1つまたは複数の最適化アプローチに基づいて、1つまたは複数のシステムを最適化するようにニューラルネットワークをトレーニングするなど、最適化のトレーニングを含んでもよい。フィードバックは、一連のラウンドを通じてフィードバックに基づいて1つまたは複数のソリューションを進化させる遺伝的アルゴリズムなど、変化と選択のプロセスで提供される場合がある。
実施形態では、複数のニューラルネットワークが、1つまたは複数の取引環境で収集された（モバイルデータ収集器などによって）データストリームおよびその他の入力を受信し、効率的な伝送を行うためにネットワークコーディングを使用するなどして、1つまたは複数のネットワークを介してクラウドプラットフォームに伝送されるクラウドプラットフォームに展開されてもよい。クラウドプラットフォームでは、任意に超並列計算能力を使用して、様々なタイプの複数の異なるニューラルネットワーク（モジュール型、構造適応型、ハイブリッドなどを含む）を使用して、予測、分類、制御機能を実行し、本開示全体で開示されるエキスパートシステムに関連して説明されるような他の出力を提供してもよい。異なるニューラルネットワークは、適切な入力セット、重み、ノードタイプおよび機能などを備えた適切なタイプのニューラルネットワークが、所与のコンテキスト、ワークフロー、環境プロセス、システムなどに関与する特定のタスクのために、エキスパートシステムなどによって選択されるように、互いに競合するように構造化されてもよい（任意に、進化的アルゴリズム、遺伝的アルゴリズムなどを使用することを含む）。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよい。フィードフォワードニューラルネットワークは、例えば、本開示全体で言及されているデータソースのいずれかのような、トランザクション環境に関連する少なくとも1つのリソースまたはパラメータに関連するデータソースのようなデータ入力から、一連のニューロンまたはノードを介して、出力へと情報を一方向に移動させる。データは、入力ノードから出力ノードへ、任意に1つ以上の隠れノードを通過して、ループなしで移動することができる。実施形態では、フィードフォワードニューラルネットワークは、最も単純なパーセプトロンである2つのマッカロク・ピッツ・ニューロンのような様々なタイプのユニットで構築されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、本開示全体を通して記載された1つまたは複数の機械および自動化システムに関連するような取引環境に関する予測、分類、または制御機能のために、カプセルニューラルネットワークを使用することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、ラジアルベース関数（RBF）ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、多次元空間での補間を伴ういくつかの状況（ここに記載されているようなデータ市場の最適化、発電システム、工場システムなどの効率または出力の最適化など、多次元関数の最適化に補間が役立つ場合、または多次元を伴う他の状況など）で好まれる可能性がある。実施形態では、RBFニューラルネットワークの各ニューロンは、トレーニングセットからの例を "プロトタイプ "として保存する。このニューラルネットワークの機能に関わる線形性は、RBFに、局所的な最小値または最大値の問題に悩まされないという利点をもたらす。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、中心に対する距離基準（例えば、ガウス関数）を採用するものなど、放射状基底関数（RBF）ニューラルネットワークを使用してもよい。放射状基底関数は、多層パーセプトロンのシグモイド隠れ層変換などの隠れ層の代替として適用されてもよい。RBFネットワークは、入力が隠れ層の各RBFにマッピングされるなど、2つの層を有していてもよい。実施形態では、出力層は、例えば平均予測出力を表す隠れ層の値の線形結合で構成されていてもよい。出力層の値は、統計学における回帰モデルと同じまたは類似した出力を提供してもよい。分類問題では、出力層は、隠れた層の値の線形結合のシグモイド関数で、事後確率を表してもよい。どちらの場合も、古典的な統計学におけるリッジ回帰のような縮退技術によって性能が向上することが多い。これは、ベイズの枠組みにおいて、小さなパラメータ値（したがって、滑らかな出力関数）に対する事前の信念に対応するものです。RBFネットワークは、学習プロセスで調整される唯一のパラメータが隠れ層から出力層への線形マッピングであるため、局所的な最小値を避けることができる。線形性は、誤差面が二次的であり、したがって単一の最小値を持つことを保証する。回帰問題では、これは1回の行列演算で見つけることができる。分類問題では、シグモイド出力関数によってもたらされる固定の非線形性は、反復的に再重み付けされた最小二乗関数などを用いて処理することができる。
RBFネットワークは、サポートベクターマシン（SVM）やガウス過程などのカーネル法（RBFをカーネル関数とする）を使用することができる。非線形カーネル関数は、入力データを線形モデルを用いて学習問題が解決できる空間に投影するために使用されることがある。
実施形態では、RBFニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、および和算層を含むことができる。入力層では、予測変数ごとに1つのニューロンが現れる。カテゴリー変数の場合には、N-1個のニューロンが使用され、ここでNはカテゴリーの数である。入力ニューロンは、実施形態では、中央値を引き、四分位範囲で割ることによって、値の範囲を標準化することができる。その後、入力ニューロンは、その値を隠れ層の各ニューロンに供給してもよい。隠れ層では、可変数のニューロンを使用することができる（トレーニングプロセスによって決定される）。各ニューロンは、予測変数の数と同数の次元を持つ点を中心とする放射状基底関数で構成されている。RBF関数の広がり（例えば、半径）は、各次元ごとに異なっていてもよい。中心と広がりは，学習によって決定されてもよい．入力層から入力値のベクトルが提示されると、隠れニューロンは、ニューロンの中心点からテストケースのユークリッド距離を計算し、スプレッド値を使用するなどして、この距離にRBFカーネル関数を適用してもよい。その結果、得られた値は、総和層に渡されてもよい。和算層では、隠れ層のニューロンから出力された値に、そのニューロンに関連付けられた重みをかけ、他のニューロンの重み付きの値と加算してもよい。この合計が出力となる。分類問題では、対象となるカテゴリーごとに1つの出力が生成される（重みと合計ユニットのセットが別々になっている）。あるカテゴリーに対して出力される値は，評価対象のケースがそのカテゴリーに属する確率である．RBFの学習では，隠れ層のニューロンの数，隠れ層の各関数の中心の座標，各次元における各関数の広がり，出力が和算層に渡されるときに適用される重みなど，さまざまなパラメータを決定することができる．学習は、クラスタリングアルゴリズム（k-meansクラスタリングなど）や、進化的アプローチなどで行うことができる。
実施形態では、リカレントニューラルネットワークは、時間的に変化する実数値（0または1以上）の活性化（出力）を有していてもよい。各接続は、変更可能な実数値の重みを有してもよい。あるノードはラベル付きノード、あるノードは出力ノード、あるノードは隠れノードと呼ばれる。離散時間設定の教師付き学習では，実値の入力ベクトルの学習シーケンスは，一度に1つの入力ベクトルを入力ノードの活性化のシーケンスにすることができる．各時間ステップにおいて、各非入力ユニットは、その現在の活性化を、そのユニットが接続を受けているすべてのユニットの活性化の加重和の非線形関数として計算することができる。システムは、ある時間ステップにおいて、いくつかの出力ユニットを（入力信号とは無関係に）明示的に活性化することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、高次元データの低次元ビューなどのデータのビューの視覚化のためなどに、コホーネン自己組織化ニューラルネットワークなどの自己組織化ニューラルネットワークを使用してもよい。自己組織化ニューラルネットワークは、取引環境に関連する任意の機械またはコンポーネントを含む取引環境からの、または取引環境に関連する1つ以上のセンサまたは他のデータ入力などの入力データのセットに競争学習を適用してもよい。実施形態では、自己組織化ニューラルネットワークは、データのソースが未知である（イベントが未知のソースの範囲のいずれかから来る可能性がある場合など）トランザクション環境内の、またはそれに関連するセンサーに関する、さまざまなデータソースから感知されたデータのような、ラベルのないデータの構造を識別するために使用されてもよい。自己組織化ニューラルネットワークは、データ内の構造またはパターンを、認識、分析、およびラベル付けできるように整理することができる。たとえば、市場行動の構造を他のイベントや信号に対応するものとして識別することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、接続されたユニット（例えば、ニューロンまたはノード）が有向サイクルを形成する場合などに、データの双方向の流れを可能にするリカレントニューラルネットワークを使用してもよい。このようなネットワークは、データ収集、スポット市場取引のテスト、実行取引などの目的で市場と相互作用する自動化エージェントなど、本開示全体を通して記載されている多種多様な自動化システム、機械および装置などの動的システムに関与するような、動的な時間的挙動をモデル化または表示するために使用されてもよく、ここでは、動的システムの挙動は、ユーザーが理解、予測、制御および／または最適化を望む可能性のある複雑な相互作用を伴う。例えば、リカレントニューラルネットワークは、取引される資源の状態の変化など、動的なプロセスまたはアクションを伴う市場の状態を予測するために使用されてもよいし、取引環境の市場を実現するために使用されてもよい。実施形態では、リカレントニューラルネットワークは、内部メモリを使用して、他のノードから、および／または取引環境からもしくは取引環境に関するセンサおよび他のデータ入力など、本明細書に記載されている様々なタイプの入力シーケンスを処理することができる。実施形態では、リカレントニューラルネットワークは、行動シグネチャ、プロファイル、（音声ファイルや画像などの）特徴ベクトルのセットなどに基づいて、機械、コンポーネント、エージェント、または他のアイテムを認識するためなど、パターン認識にも使用されることがある。非限定的な例では、リカレントニューラルネットワークは、1つ以上のリソースに適用された、またはそれについてのセンサの1つ以上のデータソースからのデータのストリームで構成されるトレーニングデータセットからシフトを分類することを学習することによって、市場または機械の動作モードのシフトを認識することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、モジュラーニューラルネットワークを使用してもよく、モジュラーニューラルネットワークは、仲介者によって調整される一連の独立したニューラルネットワーク（本明細書に記載の様々なタイプのものなど）で構成されてもよい。モジュラー・ニューラル・ネットワーク内の独立したニューラル・ネットワークのそれぞれは、別々の入力で動作し、モジュラー・ネットワークが全体として実行することを意図しているタスクを構成するサブタスクを達成することができる。例えば、モジュラー・ニューラル・ネットワークは、モジュラー・ネットワークへの入力チャネルとして提供される1つまたは複数のセンサによって感知されている機械またはシステムの種類を認識するようなパターン認識のためのリカレント・ニューラル・ネットワークと、一度理解された機械またはシステムの動作を最適化するためのRBFニューラル・ネットワークとで構成されてもよい。仲介者は、個々のニューラルネットワークのそれぞれの入力を受け入れ、それらを処理し、モジュール型ニューラルネットワークのための出力、例えば、適切な制御パラメータ、状態の予測などを作成してもよい。
本明細書に記載された様々なニューラルネットワークタイプのペア、トリプレット、またはより大きな組み合わせのいずれかの組み合わせは、本開示に包含される。これには、エキスパートシステムが、パターン（例えば、問題または故障の状態を示すパターン）を認識するために1つのニューラルネットワークを使用し、認識されたパターンに基づいてアクティビティまたはワークフローを自己組織化する（認識された状態またはパターンに応答してシステムの自律制御を支配する出力を提供するなど）ために異なるニューラルネットワークを使用する組み合わせが含まれる場合がある。また、エキスパート・システムが、アイテムを分類するために1つのニューラル・ネットワークを使用し（例えば、機械、コンポーネント、または動作モードを識別する）、アイテムの状態を予測するために異なるニューラル・ネットワークを使用する（例えば、故障状態、動作状態、予期される状態、保守状態など）組み合わせも含まれる場合がある。モジュール式ニューラルネットワークは、エキスパートシステムが、状態またはコンテキスト（機械の状態、プロセス、ワークフロー、市場、ストレージシステム、ネットワーク、データコレクタなど）を決定するために1つのニューラルネットワークを使用し、状態またはコンテキストを含むプロセスを自己組織化するために別のニューラルネットワークを使用する状況も含むことができる（例えば、以下のように。データストレージプロセス、ネットワークコーディングプロセス、ネットワーク選択プロセス、データマーケットプレイスプロセス、発電プロセス、製造プロセス、精製プロセス、掘削プロセス、ボーリングプロセス、または本明細書に記載の他のプロセス）。)
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、1つまたは複数のハードウェア要素がニューラル動作を実行またはシミュレートするために使用される物理ニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態では、1つまたは複数のハードウェアニューロンは、1つまたは複数のトランザクションのためにエネルギーを提供する、またはエネルギーを消費する1つまたは複数のマシンによる、エネルギー消費、エネルギー生産などを表すアナログセンサ入力から情報を計算するような、センサデータを表す電圧値、電流値などをストリーミングするように構成されてもよい。1つまたは複数のハードウェアノードは、ニューラルネットの活動から得られる出力データをストリーミングするように構成されてもよい。ハードウェアノードは、1つ以上のチップ、マイクロプロセッサ、集積回路、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイなどで構成されてもよく、エネルギーを生産または消費している機械を最適化するために、または本明細書に記載されているタイプのいずれかのニューラルネットの一部の別のパラメータを最適化するために提供されてもよい。ハードウェアノードは、計算を加速するためのハードウェア（出力を提供するために入力データ上で基本的またはより洗練された計算を実行するための専用プロセッサ、データをフィルタリングまたは圧縮するための専用プロセッサ、データを非圧縮するための専用プロセッサ、特定のファイルまたはデータタイプの圧縮のための専用プロセッサ（例えば、画像データ、ビデオストリーム、音響信号、熱画像、ヒートマップなどを扱うためのもの）などを含んでもよい。物理的なニューラルネットワークは、異なるタイプの入力を処理するためにデータコレクタ内に異なるニューラルネット構成を提供するように、様々な構成で入力を切り替えたりルーティングしたりすることによって再構成されるものを含めて、データコレクタで具現化されてもよい（切り替えおよび構成は、データコレクタ上または遠隔地に配置されたソフトウェアベースのニューラルネットを含むエキスパートシステムの制御下に任意に置かれる）。物理的な、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットは、機械、データストレージシステム、分散型台帳、モバイルデバイス、サーバ、クラウドリソース内にデータを格納するため、または、ニューラルネットにデータを供給したり、ニューラルネットからデータを取り出したりする1つまたは複数のストレージ要素への入出力機能を加速するためなど、トランザクション環境に配置された物理的なハードウェアノードを含んでもよい。物理的な、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットワークは、ネット内の1つまたは複数のネットワークノードへの入力／出力機能を加速するため、中継機能を加速するためなど、産業環境内で、または産業環境へ、または産業環境からデータを送信するために、ネットワーク内に配置された物理的なハードウェアノードを含んでもよい。物理的なニューラルネットワークの実施形態では、神経シナプスの機能をエミュレートするために、電気的に調整可能な抵抗材料を使用してもよい。実施形態では、物理的なハードウェアがニューロンをエミュレートし、ソフトウェアがニューロン間のニューラルネットワークをエミュレートする。実施形態では、ニューラルネットワークは、従来のアルゴリズム・コンピュータを補完するものである。分類機能、最適化機能、パターン認識機能、制御機能、選択機能、進化機能など、汎用性が高く、指示を必要とせずに適切な機能を実行するように訓練することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、1つまたは複数のアイテム、現象、モード、状態などの複雑なパターン分類のためなどに、多層フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態では、多層フィードフォワードニューラルネットワークは、最適または最適に近いグローバルソリューションを見つけるために、大きくて複雑なオプションの空間を探索するような、遺伝的アルゴリズムなどの最適化技術によって学習されてもよい。例えば、1つまたは複数の遺伝的アルゴリズムを使用して多層フィードフォワードニューラルネットワークを学習し、機械の複雑な動作モードを認識するなど、複雑な現象を分類することができる。例えば、機械間の複雑な相互作用（干渉効果、共振効果などを含む）を伴うモード、非線形現象を伴うモード、複数の故障が同時に発生して根本原因の分析が困難になるような致命的な故障を伴うモードなどが挙げられる。実施形態では、多層フィードフォワードニューラルネットワークを使用して、市場の監視から得られた結果を分類することができる。例えば、市場内で動作する自動エージェントなどの監視システムや、コンピューティング、ネットワーキング、エネルギー、データストレージ、エネルギーストレージなどの市場を実現するリソースの監視などが挙げられる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、様々な取引環境全体に分散したセンサから入力を取るなど、1つまたは複数のリモートセンシングアプリケーションを処理するためなどに、フィードフォワード、バックプロパゲーションの多層パーセプトロン（MLP）ニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態では、MLPニューラルネットワークは、融資市場、スポット市場、フォワード市場、エネルギー市場、再生可能エネルギークレジット（REC）市場、ネットワーク市場、広告市場、スペクトル市場、発券市場、報酬市場、計算市場、および本開示全体で言及されている他のものなどの取引環境および資源環境の分類に使用することができる。また、エネルギー資源（再生可能エネルギー環境、採掘環境、探査環境、掘削環境などを含む）など、物理的な資源やそれらを生み出す環境についても、地質構造（地下の特徴、地上の特徴を含む）の分類、物質（流体、鉱物、金属などを含む）の分類などの問題がある。ファジー分類を含む場合もある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、構造適応型ニューラルネットワークを使用してもよく、ここでは、ニューラルネットワークの構造が、規則、感知された条件、文脈上のパラメータなどに基づいて適応される。例えば、ニューラルネットワークが、ある程度学習した後、入力のセットに作用したときに、アイテムを分類したり、予測に到達したりするような解決策に収束しない場合、ニューラルネットワークは、ノードのいくつかのサブセット間のデータパスを単方向データパスから双方向データパスに切り替えるなどして、フィードフォワードニューラルネットワークからリカレントニューラルネットワークに変更されることがある。構造の適応は、エキスパートシステムの制御下で行われる場合がある。例えば、閾値の発生を認識したり（所定の時間内に解決策に収束しないなど）、異なるまたは追加の構造を必要とする現象を認識したり（システムが動的または非線形に変化していることを認識するなど）、トリガー、ルール、またはイベントの発生時に適応をトリガーすることができる。非限定的な例として、エキスパートシステムは、解析対象のシステムにおいて発電機やタービンなどを駆動するために無段変速機が使用されているという指示を受けたときに、フィードフォワードニューラルネットワークのような単純なニューラルネットワーク構造から、リカレントニューラルネットワーク、コンボリューショナルニューラルネットワークなどのより複雑なニューラルネットワーク構造に切り替えることができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、オートエンコーダー、オートアソシエイターまたはディアボロニューラルネットワークを使用してもよく、これは、入力層、出力層、およびそれらを接続する1つ以上の隠れ層があってもよいなど、多層パーセプトロン（MLP）ニューラルネットワークに類似していてもよい。しかし、オートエンコーダーの出力層は、入力層と同じ数のユニットを有していてもよく、MLPニューラルネットワークの目的は、（単に目標値を発するのではなく）自らの入力を再構築することにある。
したがって、オートエンコーダは、教師なしの学習モデルとして動作してもよい。オートエンコーダは、例えば、次元削減のため、データの生成モデルの学習のためなど、効率的なコーディングの教師なし学習のために使用されてもよい。実施形態では、自動符号化ニューラルネットワークは、1つまたは複数のネットワークを介した機械からのアナログセンサデータの伝送、または1つまたは複数のデータソースからのデジタルデータの伝送のための効率的なネットワーク符号化を自己学習するために使用されてもよい。実施形態では、自動符号化ニューラルネットワークは、データのストリームを保存するための効率的なストレージアプローチを自己学習するために使用されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、確率的ニューラルネットワーク（PNN）を使用してもよく、実施形態では、多層（例えば、4層）フィードフォワードニューラルネットワークを構成してもよく、層は、入力層、隠れ層、パターン／合計層、および出力層を含んでもよい。PNNアルゴリズムの一実施形態では、各クラスの親確率分布関数（PDF）が、パルゼン窓および／またはノンパラメトリック関数などによって近似されてもよい。次に、各クラスのPDFを使用して、新しい入力のクラス確率を推定し、最も高い事後確率を持つクラスに割り当てるなど、ベイズ則を採用してもよい。PNNは、ベイジアンネットワークを具現化したものであり、カーネルフィッシャー判別分析手法などの統計アルゴリズムや分析手法を用いてもよい。PNNは、本明細書に開示されている広範な実施形態のいずれかにおいて、分類およびパターン認識のために使用されてもよい。非限定的な一例として、確率的ニューラルネットワークを用いて、エンジン用のセンサーや機器からのデータ入力の収集に基づいて、エンジンの故障状態を予測することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、時間遅延ニューラルネットワーク（TDNN）を使用してもよい。TDNNは、シーケンスの位置に依存しない特徴を認識するシーケンシャルデータ用のフィードフォワードアーキテクチャを構成することができる。実施形態では、データの時間的変化を考慮して、1つ以上の入力、または1つ以上のノード間に遅延を追加し、（異なる時点の）複数のデータポイントを一緒に分析することができる。時間遅延ニューラルネットワークは、パーセプトロンネットワークなどの、より大きなパターン認識システムの一部を構成することができる。実施形態では、TDNNは教師あり学習で学習されてもよい。例えば、接続の重みを逆伝搬で学習したり、フィードバックで学習したりする。実施形態では、TDNNは、速度データのストリーム、加速度データのストリーム、温度データのストリーム、圧力データのストリームなどの異なるストリームからのセンサデータを処理するために使用されてもよく、時間遅延は、様々なストリームの理解を伴うパターン（例えば、スポット市場またはフォワード市場における価格パターンの変化）を理解するのに役立つように、データストリームを時間的に揃えるために使用される。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、畳み込みニューラルネットワーク（場合によってはCNN、ConvNet、shift invariant neural network、またはspace invariant neural networkと呼ばれる）を使用してもよく、この場合、ユニットは人間の脳の視覚皮質に類似したパターンで接続される。ニューロンは、受容野と呼ばれる空間の限られた領域で刺激に反応することがある。受容野は、部分的に重なっていることもあり、それらが集合的に（例えば、視覚）フィールド全体をカバーするようになっている。ノードの応答は、最小限の前処理を行う多層パーセプトロンを用いた畳み込み演算などにより、数学的に計算することができる。畳み込みニューラルネットワークは、ドローンやモバイルロボットなどのモバイルデータ収集装置に配置されたカメラシステムを使用して、広い環境で機械の種類を認識するなど、画像やビデオストリーム内の認識に使用することができる。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークを使用して、モバイルデータコレクタのルートを推奨するなど、センサ入力やその他のコンテキスト情報を含むデータ入力に基づいて推奨を提供することができる。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、環境内のワークフローに関与する1つまたは複数の当事者によって提供される指示の自然言語処理など、入力の処理に使用されてもよい。実施形態では、畳み込みニューラルネットワークは、多数のニューロン（例えば、100,000、500,000またはそれ以上）、複数（例えば、4、5、6またはそれ以上）の層、および多数（例えば、数百万）のパラメータを使用して展開されてもよい。畳み込み式ニューラルネットは、1つ以上の畳み込み式ネットを使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、創発現象（取引環境において以前は理解されていなかった新しいタイプの行動など）を認識するためなどに、規制フィードバックネットワークを使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、学習ベクトル量子化ニューラルネット（LVQ）を使用してもよい。クラスのプロトタイプ代表は、適切な距離尺度とともに、距離ベースの分類スキームでパラメータ化してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、疎結合でランダムな隠れ層を有するリカレントニューラルネットワークで構成されているエコー状態ネットワーク（ESN）を使用してもよい。出力ニューロンの重みは、変更されてもよい（例えば、重みは、フィードバックに基づいて訓練されてもよい）。実施形態では、ESNは、一例として、刺激に反応して価格が変化するパターンなど、市場に関連するイベントのパターンを認識するなど、時系列パターンを処理するために使用されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、双方向リカレントニューラルネットワーク（BRNN）を使用してもよい。例えば、有限の値のシーケンス（例えば、センサーからの電圧値）を使用して、シーケンスの各要素を、その要素の過去および未来のコンテキストの両方に基づいて予測またはラベル付けする。これは、2つのRNNの出力を加算することで行うことができる。例えば、一方のRNNがシーケンスを左から右に、もう一方のRNNが右から左に処理する。組み合わせた出力は、教師や監督から提供されるようなターゲット信号の予測となる。双方向RNNは、長短期記憶RNNと組み合わせてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、様々な方法で要素を接続して、有用なサブプログラムなどに階層的な動作を分解する階層型RNNを使用してもよい。実施形態では、階層型RNNは、トランザクション環境におけるデータ収集のための1つまたは複数の階層型テンプレートを管理するために使用されてもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、確率的ニューラルネットワークを使用してもよく、これにより、ネットワークにランダムな変動を導入することができる。このようなランダムな変動は、モンテカルロサンプリングなどの統計的サンプリングの一形態とみなすことができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、遺伝的スケールのリカレントニューラルネットワークを使用してもよい。そのような実施形態では、RNN（多くの場合、LSTM）が使用され、ここでは、系列がいくつかのスケールに分解され、各スケールが、連続する2つの点の間の主要な長さを通知する。1次のスケールは通常のRL'JNで構成され、2次は2つのインデックスで区切られたすべてのポイントで構成され、以下同様です。N次のRNNは、最初と最後のノードを接続する。すべての様々なスケールからの出力は、メンバーの委員会として扱われ、関連するスコアは次の反復のために遺伝的に使用される可能性がある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載された方法およびシステムは、与えられた例について一緒に「投票」する異なるニューラルネットワークの集合体で構成されるコミッティオブマシン（CoM）を使用することができる。ニューラルネットワークは局所的な最小値に悩まされる可能性があるため、同じアーキテクチャとトレーニングから始めても、ランダムに異なる初期重みを使用すると、異なる結果になることが多い。CoMはその結果を安定させる効果がある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、複数のフィードフォワードニューラルネットワークとk個の最近傍技術を組み合わせたコミッティオブマシンの拡張を伴うような連想ニューラルネットワーク（ASNN）を使用してもよい。kNNでは、分析されたケースの中での距離の指標として、アンサンブル応答間の相関を使用することができる。これにより、ニューラルネットワークのアンサンブルの偏りが修正される。連想ニューラルネットワークは、学習セットと一致するメモリを持っている場合がある。新しいデータが利用可能になった場合、ネットワークは再トレーニングなしで瞬時に予測能力を向上させ、データの近似性を提供する（自己学習）。ASNNのもう一つの重要な特徴は、モデルの空間におけるデータケース間の相関関係を分析することによって、ニューラルネットワークの結果を解釈することができることです。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載されている方法およびシステムは、隠れ層および出力層の重みが訓練ベクトルデータから直接マッピングされるインスタント・トレーニング・ニューラル・ネットワーク（ITNN）を使用してもよい。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、入力のタイミングを明示的に考慮することができるスパイキングニューラルネットワークを使用してもよい。ネットワークの入力および出力は、一連のスパイク（デルタ関数またはより複雑な形状など）として表されてもよい。SNNは、時間領域の情報（例えば、市場や取引環境の動的な動作を伴う信号など、時間とともに変化する信号）を処理することができる。SNNはリカレントネットワークとして実装されることが多い。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、非線形多変量挙動に対応し、過渡現象や遅延効果などの時間依存性挙動の学習を含む動的ニューラルネットワークを使用してもよい。過渡現象には、価格、利用可能な数量、利用可能な取引相手など、変化する市場変数の挙動が含まれる場合がある。
実施形態では、カスケード相関は、固定トポロジーのネットワークにおける重みの調整を補完するアーキテクチャおよび教師付き学習アルゴリズムとして使用することができる。カスケード相関は、最小のネットワークから始まり、自動的に学習して新しい隠れユニットを1つずつ追加し、多層構造を作ることができる。新しい隠れユニットがネットワークに追加されると、その入力側の重みが凍結されることがある。このユニットは、ネットワーク内の恒久的な特徴検出器となり、出力を生成したり、より複雑な特徴検出器を作成したりすることができる。カスケード相関アーキテクチャーは、学習速度が速く、サイズやトポロジーを自ら決定し、学習セットが変わっても構築した構造を維持することができ、バックプロパゲーションも必要ない。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、人工ニューラルネットワークの本体にファジィ推論システムを関与させるなど、ニューロファジィネットワークを使用してもよい。種類によっては、いくつかの層が、ファジィ化、推論、集約、デファジィ化など、ファジィ推論に関わるプロセスをシミュレートしてもよい。ニューラルネットの一般的な構造の中にファジーシステムを埋め込むことで、ファジーシステムのパラメータを見つけるために利用可能なトレーニング方法を使用できるという利点がある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、活性化関数のセットおよびその適用方法が異なる連想ニューラルネットワーク（ANN）のバリエーションなどの構成パターン生成ネットワーク（CPPN）を使用することができる。典型的なANNはシグモイド関数（場合によってはガウス関数）のみを含むことが多いが、CPPNは両方のタイプの関数やその他多くの関数を含むことができる。さらに、CPPNは入力可能な空間全体に適用することができるので、完全な画像を表現することができる。CPPNは関数の組み合わせなので、実質的に無限の解像度の画像を符号化し、特定のディスプレイに最適な解像度でサンプリングすることができる。
このタイプのネットワークは、再トレーニングを行わずに新しいパターンを追加することができる。実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、隣接して接続された階層的アレイを使用して、各新しいパターンを直交平面に割り当てる特定のメモリ構造を作成するなどして、ワンショット連想メモリネットワークを使用することができる。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、新皮質の構造的およびアルゴリズム的特性を含むような、階層的時間記憶（HTM）ニューラルネットワークを使用してもよい。また、HTMは、記憶予測理論に基づく生体模倣モデルを使用してもよい。HTMは、観察された入力パターンやシーケンスの高レベルの原因を発見し、推論するために使用される可能性がある。
実施形態では、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、ホログラフィック連想メモリ（HAM）ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、アナログ、相関ベース、連想、刺激-反応システムを構成してもよい。情報は複素数の位相方向にマッピングされてもよい。このメモリは、連想記憶タスク、一般化、および変更可能な注意を伴うパターン認識に有効である。
実施形態では、ネットワークコーディングを伴う様々な実施形態が、ノードがトランザクション環境の1つ以上のデータコレクタまたはマシンに配置されている場合など、ニューラルネット内のネットワークノード間の伝送データをコード化するために使用されてもよい。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブインテリジェンスおよびロボティックプロセスオートメーション機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈するように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、ローンに対応する貸付取引に関連する複数のエンティティに対応するエンティティ情報を解釈するように構造化されたデータ収集回路と、ローンに関連する貸付条件を指定するように構造化されたスマートコントラクト回路と、以下のように構造化されたローン管理回路とを含むことができる。エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答してローン関連イベントを解釈し、ローン関連イベントがローンに関連付けられ、エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答してローン関連アクティビティを実装し、ローン関連アクティビティがローンに関連付けられ、ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、スマートコントラクト回路、およびローン管理回路のそれぞれが、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された、対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに備える。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、複数のエンティティがそれぞれ、貸し手、借り手、保証人、ローンに関連する機器、ローンに関連する物品、ローンに関連するシステム、ローンに関連する備品、建物、貯蔵施設、および担保のアイテムからなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティを含むことができる。
例示的なシステムは、複数のエンティティのうちの少なくとも1つが担保のアイテムを含み、データ収集回路が、担保のアイテムの状態を解釈するようにさらに構造化されており、担保のアイテムが、以下からなる項目から選択された少なくとも1つのアイテムを含む場合がある。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに備えることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ローン関連イベントがそれぞれ、以下からなるイベントから選択された少なくとも1つのイベントを含んでいてもよい。融資の依頼、融資の申し出、融資の承諾、融資の引受情報の提供、信用情報の提供、支払いの延期、支払いの延期の要請、担保の特定、担保の所有権の確認、担保の所有権の確認、不動産の検査、複数の事業体のうち少なくとも1つの事業体の状態の変化、事業体の価値の変化、担保の価値の変化、担保の価値の変化、当事者のうち少なくとも1人の仕事の状態の変化。貸し手の財務格付けの変更、ローンに対する保険の提供、不動産に対する保険の証拠の提供、ローンの適格性の提供、ローンに対する担保の識別、ローンの引き受けの実行、ローンの支払い、ローンの不履行、ローンの呼び出し、ローンの終了、指定されたローン条件の変更、ローン条件の初期指定、およびローン対象不動産の差し押さえ。
例示的なシステムは、ローン条件がそれぞれ、以下からなるグループから選択された少なくとも1つの部材を含むことを含んでもよい。ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替の説明、当事者の少なくとも1つの説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれかに関連するコベナンツ、前記のいずれかの期間からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでいる。
例示的なシステムは、当事者の少なくとも1つが、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、政府機関、および会計士からなる当事者から選択された少なくとも1つの当事者からなることを含むことができる。
例示的なシステムは、ローン関連の活動がそれぞれ、ローン取引に参加することに関心のある当事者の少なくとも1人を見つけること、ローンの申請、ローンの査定、ローンの法的契約の形成、ローンのパフォーマンスの監視、ローンの支払い、ローンの再構築または修正、ローンの決済、ローンの担保の監視、ローンのシンジケート団の形成、ローンの抵当権設定、およびローン取引の終了からなる活動から選択される少なくとも1つの活動を含み、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも1つのローンタイプを含むことを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、エンティティ情報に応答して、契約関連のローンアクションを実行するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムでは、契約に関連するローンアクションが、以下のアクションから選択される少なくとも1つのアクションを含むことができる。融資を申し出る、融資を受け入れる、融資を引き受ける、融資の金利を設定する、融資の支払い要件を延期する、融資の金利を変更する、融資の担保の所有権を確認する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、融資を呼び出す、融資を閉じる、融資の条件を変更する、当事者の一方に通知を提供する、融資の借り手に必要な通知を提供する、融資の対象となる不動産を差し押さえる。
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントを解釈し、ローンに関連するイベントに応答してローンに関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができ、ローンに関連するイベントは、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを含む。ローンに関連するイベントは、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権の少なくとも1つに関連するイベントであり、ローンに関連するアクションは、ローンの条件を変更すること、当事者の1つに通知を行うこと、ローンの借り手に必要な通知を行うこと、およびローンの対象である不動産を差し押さえることの少なくとも1つを含む。
例示的なシステムは、回路の対応するAPIコンポーネントが、システムの複数のユーザーと対話するように構造化されたユーザーインターフェースをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、複数のユーザがそれぞれ、複数の当事者の1つまたは複数の事業体の1つを構成し、複数のユーザの少なくとも1つが、見込みのある当事者または見込みのある事業体の1つを構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、ユーザーインターフェースのそれぞれが、複数のアクセス制御機能に反応するように構成されていることを含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上の貸付条件に対するアクセス制御を提供する方法である。例示的な方法は、分散元帳から、ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈することと、ローンに対応する貸付取引に関連する複数のエンティティに対応するエンティティ情報を解釈することと、ローンに関連するローン条件を指定することと、エンティティ情報、複数のアクセス制御特徴、およびローン条件に応答してローン関連イベントを解釈することであって、ローン関連イベントがローンに関連することと、を含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、複数のエンティティのうちの少なくとも1つが、担保のアイテムを構成しており、この方法は、担保のアイテムの状態を解釈することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、さらに、エンティティ情報に応答して、契約関連のローンアクションを実行することを含むことができる。
例示的な方法は、契約関連のローンアクションを実行することが、以下のアクションから選択される少なくとも1つのアクションを含むことを含むことができる。融資を申し出る、融資を受け入れる、融資を引き受ける、融資の金利を設定する、融資の支払い要件を延期する、融資の金利を変更する、融資の担保の所有権を検証する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、融資を呼び出す、融資を閉じる、融資の条件を変更する、当事者の一方に通知を提供する、融資の借り手に必要な通知を提供する、融資の対象となる不動産を差し押さえる。
例示的な方法は、ローンに関連するイベントを解釈すること、およびローンに関連するイベントに応答してローンに関連するアクションを実行することをさらに含むことができ、ローンに関連するイベントは、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを含む。ローンに関連するイベントは、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権の少なくとも1つに関連するイベントを含み、ローンに関連するアクションを実行することは、ローンの条件を修正すること、当事者の1つに通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、およびローンの対象である不動産を差し押さえることの少なくとも1つを含む。
例示的な方法は、ユーザにユーザインターフェースを提供することをさらに含むことができ、ユーザは、複数の当事者のうちの1つ、複数のエンティティのうちの1つ、見込みのある当事者、または見込みのあるエンティティのうちの少なくとも1つを含み、ユーザインターフェースを提供することは、複数のアクセス制御機能にさらに応答する。
例示的な方法は、ローンのためのスマートレンディング契約を作成することと、スマートレンディング契約をブロックチェーンデータとして記録することをさらに含むことができる。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引、金融、市場を可能にする適応性のあるインテリジェンスとロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、担保付きローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈するように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、ローンを担保するために使用される担保のアイテムに関連する少なくとも1つのセンサから第1の担保データを受信し、モノのインターネット回路から担保のアイテムの環境に関する第2の担保データを受信し、担保データを担保のアイテムに関連する一意の識別子と関連付けるように構造化されたデータ収集回路とを含んでもよく、ブロックチェーンサービス回路は、一意の識別子および関連する担保データをブロックチェーンデータとして格納するようにさらに構造化されている。例示のプラットフォームまたはシステムは、スマート貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路と、アクセス制御インターフェースを介して担保付ローンの貸し手からアクセス制御命令を受け取るように構造化されたセキュアアクセス制御回路とをさらに含み、セキュアアクセス制御回路は、担保のアイテムに関連付けられたブロックチェーンデータへのアクセスに関する命令をブロックチェーンサービス回路に提供するようにさらに構造化されており、ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、セキュアアクセス制御回路、およびモノのインターネット回路のそれぞれは、システムの回路間の通信を促進するように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含む。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、担保のアイテムに関連付けられたセンサが、担保のアイテム上、担保のアイテムの容器上、および担保のアイテムのパッケージ上からなるリストから選択された場所に配置されることを含むことができる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、受信した担保データのサブセットに応答して、担保のアイテムの状態を解釈するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムのリストの中から選択されることを含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産のアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
システムの例としては、担保付ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、運転資金ローン、中小事業体ローン、ファームローン、地方債、補助金付ローンのうち、少なくとも1つである場合が挙げられる。
例示的なシステムは、担保のアイテムの環境が、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる環境のリストから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのセンサーが、画像キャプチャデバイス、温度計、圧力計、湿度センサー、速度センサー、加速度センサー、回転センサー、トルクセンサー、スケール、化学、磁場、電場、および位置センサーからなるグループから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保のアイテムの価値、担保のアイテムの状態、および担保のアイテムの所有権からなる側面のリストから選択された担保の側面に関連する担保イベントを報告するように構成された報告回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、担保イベントを解釈し、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンに関連するアクションが、以下からなるアクションの中から選択されることを含むことができる。融資の申し出、融資の受け入れ、融資の引き受け、融資の金利設定、支払要件の延期、融資の金利の修正、担保の所有権の確認、所有権の変更の記録、担保の価値の評価、担保の検査の開始、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件設定、借り手に提供する必要のある通知の提供、融資対象の不動産の差し押さえ、融資の条件の修正。
例示的なシステムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構造化された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムは、共通の属性を共有している。
例示的なシステムは、共通の属性が、担保品のカテゴリ、担保品の年齢、担保品の状態、担保品の履歴、担保品の所有権、担保品の管理者、担保品のセキュリティ、担保品の所有者の状態、担保品の先取特権、担保品の保管状態、担保品の地理的位置、担保品の司法権の位置からなる属性のリストから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保のアイテムまたはオフセットされた担保のアイテムのグループの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場において、担保のアイテムまたはオフセットされた担保のアイテムのグループの少なくとも1つの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例として、市場価値データ収集回路が、価格または財務データのうち監視された一方を報告するようにさらに構成されているシステムが挙げられる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保のアイテムの価値に関連するオフセットされた担保のアイテムの市場情報に基づいて、ローンの用語または条件を修正するようにさらに構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保付きローンのスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクトサービス回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路が、ローンを担保する担保のアイテムに関連する条件を設定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、条件が、担保のアイテムの仕様、担保のアイテムの代替性の仕様、担保のアイテムの状態の仕様、担保のアイテム上の先取特権に関する仕様、担保のアイテムのセキュリティに関する仕様、および担保のアイテムの環境に関する仕様からなるリストから選択されることを含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたスマートコントラクトの作成および担保の割り当てのための方法である。例示的な方法は、ローンを確保するために使用される担保のアイテムに関連付けられたセンサから第1の担保データを受信することと、担保のアイテムの環境に関する第2の担保データを受信することと、担保データを担保のアイテムに関連付けられた一意の識別子と関連付けることと、スマートレンディング契約を作成することと、一意の識別子および担保データをブロックチェーン構造に格納することと、担保付きローンの貸し手からアクセス制御命令を受信することと、複数のアクセス制御機能を解釈することと、担保のアイテムに関するデータへのアクセスを提供することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、受信した担保データのサブセットに応答して、担保のアイテムの状態を解釈することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、担保のアイテムの状態から担保イベントを特定し、担保イベントを報告することをさらに含むことができ、担保イベントは、担保のアイテムの価値、担保のアイテムの状態、および担保のアイテムの所有権からなるリストから選択された担保の特性に関連する。
例示的な方法は、さらに、担保のアイテムの価値を決定することを含んでもよい。
例示的な方法は、担保イベントを解釈することと、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行することとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、オフセットされた担保のグループを識別することをさらに含んでもよく、オフセットされた担保のアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムは、共通の属性を共有している。
例示的な方法は、担保のアイテムまたはオフセットされた担保のアイテムのグループの少なくとも1つの価値に関連する情報を市場で監視すること、および市場の情報に基づいてローンの条件を修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンのためのスマートレンディングコントラクトを作成することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、アクセス制御命令を受信すること、複数のアクセス制御機能を解釈すること、および担保データへのアクセスを提供することをさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを処理するためのシステムである。 例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、分散型台帳とインターフェースするように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、複数の担保アイテムに関連するデータまたは複数の担保アイテムの環境に関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、評価モデルおよび受信したデータに基づいて、複数の担保アイテムのそれぞれに対する価値を決定するように構造化された評価回路と、を含むことができる。融資のためのスマート貸付契約を解釈し、複数の担保項目のそれぞれに対する決定された価値に基づいて、複数の担保項目の決定された価値が融資のためのセキュリティを提供するのに十分であるように、複数の担保項目の少なくとも一部を融資のためのセキュリティとして割り当てることによって、スマート貸付契約を修正するように構成されたスマート契約回路と、を備える。 ブロックチェーンサービス回路は、割り当てられた担保のアイテムの少なくとも一部を分散型台帳のエントリに記録するようにさらに構成されてもよく、エントリは、ローンに関連するイベントを記録するために使用される。 ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、評価回路、およびスマートコントラクト回路のそれぞれは、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された、対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含んでもよい。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、スマートレンディング契約を修正することが、ローン期間、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティからなるリストから選択された項目を規定する条件を指定することをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、条件がそれぞれ、以下からなるグループから選択された少なくとも1つの部材を含むことを含んでもよい。 ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保指定、担保代替の説明、当事者の少なくとも1つの説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、前記のいずれか1つに関連するコベナンツ、前記のいずれか1つの期間からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでいる。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなる項目から選択された少なくとも1つのアイテムを含むことができる。 車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産のアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンおよび対応する担保アイテムに関連する結果データを受信するようにさらに構成されており、評価回路が、結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善するように構成された人工知能回路を含んでいてもよい。
例示的なシステムは、評価回路が、複数の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構造化された市場価値データ収集回路をさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値監視回路が、少なくとも1つの公的な市場において、担保のアイテムに類似したアイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価する際に使用する類似アイテムのセットを、担保の属性に対する類似性に基づいて識別するように構造化されたクラスタリング回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、担保の属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置からなる属性のリストの中から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、担保のアイテムの状態を解釈するためにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに備えることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントを解釈し、ローンに関連するイベントに応答して、ローンに関連するアクションを実行するように構造化されたローン管理回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントが、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを含むことができる。
例示的なシステムは、ローンに関連するアクションが、ローンの条件を修正すること、当事者の1つに通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、およびローンの対象となる不動産を差し押さえることの少なくとも1つを含むことができる。
例示的なシステムは、回路の対応するAPIコンポーネントが、システムの複数のユーザーと対話するように構造化されたユーザーインターフェースをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、複数のユーザがそれぞれ、複数の当事者の1つ、複数のエンティティの1つ、または前記のいずれかの代表者を含む場合がある。
例示的なシステムは、複数のユーザのうちの少なくとも1つが、見込み客、見込み事業者、または前記のいずれかの代表者からなることを含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを処理するための方法である。 例示的な方法は、複数の担保項目に関連するデータを受信することと、複数の担保項目のそれぞれに値を設定することと、複数の担保項目の少なくとも一部をローンの担保として割り当てることと、割り当てられた複数の担保項目の少なくとも一部を分散型台帳のエントリに記録することとを含み、エントリは、ローンに関連するイベントを記録するために使用されることができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、ローンのためのスマートレンディング契約を修正することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、スマート貸付契約を修正することが、貸付の条件を調整または指定することからなることをさらに含んでもよい。
例示的な方法としては、条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、からなるリストからそれぞれ選択されることが挙げられる。
例示的な方法は、ローンに関連する結果データを受信することと、結果データおよび対応する担保に基づいて評価モデルを反復的に改善することをさらに含むことができる。
例示された方法は、さらに以下を含む。
複数の担保アイテムのうち、少なくとも1つのアイテムの価値に関連する市場情報を監視すること。
例示的な方法は、担保の複数のアイテムのうちの1つの属性への類似性に基づいて、担保の複数のアイテムのうちの1つに類似するアイテムのセットを識別することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、複数の担保アイテムのうちの1つの状態を解釈することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、複数の担保アイテムのうちの1つの価値、複数の担保アイテムのうちの1つの状態、または担保アイテムのうちの1つの所有権に関連するイベントを報告することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、複数の担保アイテムのうちの1つの価値、複数の担保アイテムのうちの1つの状態、または複数の担保アイテムのうちの1つの所有権に関連するイベントを解釈することと、前記担保付きローンの複数の担保アイテムのうちの1つに関連するイベントに応答して、前記担保付きローンに関連するアクションを実行することとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、以下からなるアクションの中から選択されることをさらに含むことができる。融資の申し出、融資の受け入れ、融資の引き受け、融資の金利設定、支払要件の延期、融資の金利の修正、担保の所有権の確認、所有権の変更の記録、担保の価値の評価、担保の検査の開始、融資の呼び出し、融資の終了、融資の条件設定、借り手に提供する必要のある通知の提供、融資対象の不動産の差し押さえ、融資の条件の修正。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引、金融、市場を可能にする適応性のあるインテリジェンスとロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、分散型台帳とインターフェースするように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、ローンのセキュリティを提供する一連の担保アイテムに関連するデータを受け取るように構造化されたデータ収集回路と、を含むことができる。融資のためのスマート貸付契約を作成し、担保のアイテムのセットの少なくとも一部を融資に割り当てて、割り当てられた担保のアイテムのセットを作成するように構造化されたスマート契約回路と、ブロックチェーンサービス回路が、割り当てられた担保のアイテムのセットを分散元帳のローントリに記録するようにさらに構造化されており、ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、およびスマート契約回路のそれぞれが、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに備えている。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、データ収集回路が、担保のアイテムの割り当てられたセットの環境に関連するデータを受信するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローン用語、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連活動からなるリストから選択された項目を支配するローンの用語または条件を指定するようにさらに構成されており、ローンの条件はそれぞれ、以下からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含む、というものであってもよい。ローンの条件はそれぞれ、ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替の説明、ローンの少なくとも1つの当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、前記のいずれか1つに関連するコベナンツ、前記のいずれか1つの期間からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでいる。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、担保のアイテムの割り当てられたセットが、以下からなる項目から選択された少なくとも1つのアイテムを含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、消耗品からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含む、例示的なシステムがある。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、評価モデルおよび受信したデータに基づいて、担保のアイテムのセットまたは割り当てられた担保のアイテムのセットのそれぞれに対する値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができ、評価回路は、評価モデル改善回路を含み、評価モデル改善回路は、担保のアイテムの第1のセットに対する評価決定の第1のセット、および担保のアイテムの第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットに基づいて、評価モデルを修正することができる。
例示的なシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステム、ハイブリッドシステム、および前記のいずれかのうち少なくとも2つを含むハイブリッドシステムからなるシステムのリストから少なくとも1つのシステムを構成することをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、オフセットされた担保品のグループを識別するように構造化された担保品分類回路をさらに含むことができ、オフセットされた担保品のグループの各メンバーと、割り当てられた担保品のセットの少なくとも1つは、共通の属性を共有し、共通の属性は、以下からなる属性のリストから選択される。項目のカテゴリ、項目の年齢、項目の状態、項目の履歴、項目の所有権、項目の管理者、項目のセキュリティ、項目の所有者の状態、項目の先取特権、項目の保管状態、項目の地理的位置、および項目の司法権の位置。
例示的なシステムは、評価回路が、割り当てられた一連の担保項目のうちの少なくとも1つの価値に関連するオフセットされた担保項目の市場情報を監視および報告するように構造化された市場価値データ収集回路をさらに含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、分散型台帳のローンエントリが、貸し手に関連する優先度情報をさらに含み、価値の配分が、貸し手の優先度情報に基づいて行われ、貸し手が、一次貸し手、二次貸し手、レンディングシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、および無担保貸し手からなるリストから選択されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、受信したデータに基づいて担保イベントを識別するようにさらに構成されており、担保イベントが、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つの価値、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つの状態、または割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つの所有権に関連しており、担保イベントに応答して担保関連アクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含み、担保関連アクションが、以下からなるアクションの中から選択される、というものであってもよい。割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つのタイトルを検証すること、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つのタイトルの変更を記録すること、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つの価値を評価すること、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つの検査を開始すること、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つのメンテナンスを開始すること、割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つのセキュリティを開始すること、および割り当てられた一連の担保アイテムのうちの1つの条件を変更すること。
例示的なシステムは、自動エージェント回路が、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行するようにさらに構成されており、ローン関連アクションが、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを査定する、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を修正する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが要求される通知を提供する、ローンの対象となる不動産を抵当に入れる、およびローンの条件を修正する、からなるアクションのリストから選択されることを含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブインテリジェンスおよびロボティックプロセスオートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、ローンのセキュリティを提供する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信することと、ローンのためのスマート貸付契約を作成することと、スマート貸付契約に担保のアイテムのセットを記録することと、分散型台帳にローントリを記録することとを含み、ローントリは、スマート貸付契約またはスマート貸付契約への参照のうちの1つを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、担保のアイテムのセットの1つの環境に関連するデータを受信することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、評価モデルおよび受信したデータに基づいて、担保のアイテムのセットのそれぞれに対する値を決定すること、および、担保のアイテムの第1のセットに対する評価決定の第1のセット、および担保のアイテムの第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、一連の貸し手の間で、一連の担保項目の1つの価値を配分することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、一連の担保アイテムのうちの1つの値および受信したデータのうちの少なくとも1つに基づいて担保イベントを決定すること、および担保イベントに応答してローン関連アクションを実行することをさらに含んでもよく、ローン関連アクションは、以下からなるアクションのリストから選択される。融資を申し出る、融資を受け入れる、融資を引き受ける、融資の金利を設定する、支払要件を延期する、融資の金利を修正する、融資を呼び出す、融資を閉じる、融資の条件を設定する、借り手に提供する必要がある通知を提供する、融資の対象となる不動産を差し押さえる、融資の条件を修正する。
例示の方法は、さらに、担保関連のアクションを実行することを含んでもよい。
担保イベントに対する応答であって、前記担保関連アクションが、前記一連の担保アイテムのうちの1つのタイトルを検証すること、前記一連の担保アイテムのうちの1つのタイトルの変更を記録すること、前記一連の担保アイテムのうちの1つの価値を評価すること、前記一連の担保アイテムのうちの1つの検査を開始すること、前記一連の担保アイテムのうちの1つのメンテナンスを開始すること、前記一連の担保アイテムのうちの1つのセキュリティを開始すること、および前記一連の担保アイテムのうちの1つの条件を変更すること、からなるアクションのリストから選択される、ことを特徴とする。
例示的な方法は、オフセットされた担保のアイテムのグループを識別することであって、オフセットされた担保のアイテムのグループと、一連の担保のアイテムのうちの少なくとも1つとが、共通の属性を共有することと、オフセットされた担保のアイテムのグループに関連するデータについて、市場情報を監視することと、監視されたデータに基づいて、一連のアイテムのうちの少なくとも1つの値を更新することと、更新された値で、分散型台帳のローン・エントリを更新することとをさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンのセキュリティを提供する担保のアイテムに関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、受信したデータおよび評価モデルに基づいて、担保のアイテムの価値を決定するように構造化された評価回路と、スマート貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路であって、スマート貸付契約が、担保のアイテムの必要な価値を定義するコベナンツを指定する、スマート契約回路と、以下を含むローン管理回路とを含むことができる。担保物件の価値と指定されたコベナンツを比較して、担保満足度を決定する価値比較回路と、担保満足度に応じてローン関連活動を自動的に実施するように構成された自動エージェント回路であって、ローン関連活動は、デフォルト通知または差し押さえアクションを発行することを含む、自動エージェント回路とを含む。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、スマート契約回路が、担保満足値に応答して、スマート貸付契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定するステップと、条件または条件のうちの少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正するステップであって、条件または条件のうちの少なくとも1つが、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティからなるローンコンポーネントから選択されるローンコンポーネントに関連するステップと、をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、用語または条件の少なくとも1つが、以下からなるリストから選択されることを含むことができる。ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保指定、担保代替記述、当事者記述、保証記述、保証人記述、担保記述、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果。債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、存続期間、特約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、前記のいずれかに関連する特約、前記のいずれかの存続期間。
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を含み、評価モデル改善回路が、担保の第1のセットの項目に対する評価決定の第1のセットと、担保の第1のセットの項目を担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正し、評価モデル改善回路が、以下からなるシステムのリストから少なくとも1つのシステムを含む、ことを含んでもよい。機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、および前記のいずれかの少なくとも2つのハイブリッドシステム。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムで構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、オフセットされた担保品のグループを識別するように構成された担保品分類回路をさらに含み、オフセットされた担保品のグループの各メンバーと担保品が共通の属性を共有し、共通の属性が以下からなる属性のリストから選択されることを含んでもよい。共通の属性は、以下の属性のリストから選択される：担保のアイテムのカテゴリ、担保のアイテムの年齢、担保のアイテムの状態、担保のアイテムの履歴、担保のアイテムの所有権、担保のアイテムの管理者、担保のアイテムのセキュリティ、担保のアイテムの所有者の状態、担保のアイテムの先取特権、担保のアイテムの保管状態、担保のアイテムの地理的な位置、および担保のアイテムの司法権の位置。
システムの例としては、評価回路が、市場情報を監視および報告するために構造化された市場価値データ収集回路をさらに含む場合がある。
市場価値データ収集回路は、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの価格または財務データの1つを、少なくとも1つの公開市場で監視し、監視された価格または財務データの1つを報告するようにさらに構成されている。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムのリストから選択されることを含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産のアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、スマート貸付契約またはスマート貸付契約への参照のうちの少なくとも1つをブロックチェーンデータとして格納するように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、受信したデータに基づいて担保イベントを報告するように構造化された報告回路とをさらに含んでもよく、担保イベントは、担保のアイテムの価値、担保のアイテムの状態、または担保のアイテムの所有権に関連している。
例示的なシステムは、担保イベントに応答して担保関連アクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができ、担保関連アクションは、担保のアイテムのタイトルを検証すること、担保のアイテムのタイトルの変更を記録すること、担保のアイテムの価値を評価すること、担保のアイテムの検査を開始すること、担保のアイテムのメンテナンスを開始すること、担保のアイテムのセキュリティを開始すること、および担保のアイテムの条件を変更することからなるアクションの中から選択される。
例示的なシステムは、自動エージェント回路が、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行するようにさらに構成されており、ローン関連アクションが、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを査定すること、ローンの金利を設定すること、支払要件を延期すること、ローンの金利を修正すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供することが要求される通知を提供すること、ローンの対象となる不動産を差し押さえること、およびローンの条件を修正すること、からなるアクションのリストから選択されることを含むことができる。実施形態では、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場の活動のロボティック・プロセス・オートメーションのための方法である。例示的な方法は、ローンのセキュリティを提供する担保のアイテムに関連するデータを受信することと、受信したデータおよび評価モデルに基づいて、担保のアイテムの価値を決定することと、スマートな貸付契約を作成することであって、スマートな貸付契約が、担保の必要な価値を有する誓約を指定することと、担保のアイテムの価値を、誓約で指定された担保の価値と比較することと、担保満足度を決定することと、担保満足度に応じて、ローンに関連する活動を実施することと、を含むことができる。
例示的な方法は、担保満足度に応じて、スマート貸付契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定することと、条件または条件のうちの少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正することとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第1のセットの担保項目に対する評価決定の第1のセットと、第1のセットの担保項目を担保とする対応するローン成果のセットとに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、オフセットされた担保品のグループを識別することをさらに含むことができ、オフセットされた担保品のグループの各メンバーと担保品は、共通の属性を共有し、共通の属性は、以下からなる属性のリストから選択される。ここで、共通の属性は、以下の属性のリストから選択される：担保の項目のカテゴリ、担保の項目の年齢、担保の項目の状態、担保の項目の履歴、担保の項目の所有権、担保の項目の管理者、担保の項目のセキュリティ、担保の項目の所有者の状態、担保の項目の先取特権、担保の項目の保管状態、担保の項目の地理的位置、および担保の項目の司法権の位置。
例示的な方法は、オフセットされた担保アイテムのグループのメンバーに関連するデータについて市場情報を監視および報告すること、および市場情報に応答してスマート貸付契約を修正することをさらに含んでもよく、市場情報を監視することは、オフセットされた担保アイテムのグループのメンバーに関連する価格データまたは財務データについて少なくとも1つの公開市場を監視することを含む。
例示的な方法は、価格データまたは財務データのいずれかに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に開始することをさらに含むことができ、ローンに関連するアクションは、ローンの条件を変更する、デフォルト通知を発行する、ローンの条件を変更する差し押さえアクションを開始する、ローンの当事者に通知を提供する、ローンの借り手に必要な通知を提供する、およびローンの対象となる不動産を差し押さえる、からなるアクションのリストから選択されたアクションを含む。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応性のあるインテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、複数の担保アイテムに関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、複数の担保アイテムのうち、少なくとも1つのグループの関連する担保アイテムを識別するように構造化された担保分類回路であって、少なくとも1つのグループの各メンバーが共通の属性を共有する、担保分類回路と、スマートな貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路であって、スマートな貸付契約が、一連のローンの担保としての担保アイテムのサブセットを定義し、担保アイテムのサブセットが、少なくとも1つのグループの関連する担保アイテムから選択される、スマート契約回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、担保分類回路が、受信したデータから共通の属性を選択するようにさらに構成されており、共通の属性が、担保のアイテムのタイプ、担保のアイテムのカテゴリ、担保のアイテムの価値、担保のアイテムのタイプの価格、担保のアイテムのタイプの価値、担保のアイテムの仕様であることを含んでもよい。担保品の製品機能セット、担保品の流動性、担保品の貯蔵寿命、担保品の耐用年数、担保品のモデル、担保品のブランド、担保品の製造業者、担保品の年齢、担保品の状態、担保品の評価。担保品の状態、担保品のコンテキスト、担保品の状態、担保品の保管場所、担保品の履歴、担保品の所有権、担保品の管理者、担保品のセキュリティ、担保品の所有者の状態、担保品の先取特権。担保物の保管状態、担保物の保守履歴、担保物の使用履歴、担保物の事故履歴、担保物の故障履歴、担保物の所有権の履歴、担保物の評価、担保物の地理的位置、担保物の管轄区域などである。
例示的なシステムは、スマート・レンディング・コントラクトが、担保のアイテムのサブセットをリアルタイムで識別するようにさらに構造化されており、共通の属性が、担保のアイテムのステータスの類似性であることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ステータスの類似性が、定義された時間帯に輸送中の担保のサブセットのアイテムのそれぞれに基づいていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムで構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、ローンのセットが、複数の借り手に分配された複数のローンからなることを含んでもよい。
例示的なシステムは、受信したデータおよび評価モデルに基づいて、担保のアイテムのサブセット内の担保の各アイテムに対する値を決定するように構造化された評価回路と、担保の各アイテムに対する値に基づいてサブセットを再定義するようにスマートコントラクト回路がさらに構造化されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、担保のサブセットの項目のうちの少なくとも1つの値に基づいて、スマート貸付契約の用語または条件のうちの少なくとも1つを決定することと、決定された用語または条件を含むようにスマート貸付契約を修正することであって、用語または条件が、以下からなるローン構成要素から選択されたローン構成要素に関連する、ことを含むことができる。ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティから選択されたローンコンポーネントに関連しており、決定された用語または条件が、ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の仕様、担保の置換の説明、担保の交換の説明であり、決定された用語または条件を含むようにスマートレンディングコントラクトを修正するステップ。差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、前記のいずれか1つに関連する契約、前記のいずれか1つの期間などである。
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を含み、評価モデル改善回路が、担保の項目の第1のセットに対する評価決定の第1のセットと、担保の項目の第1のセットをセキュリティとして有するローン成果の対応するセットとに基づいて評価モデルを修正するように構成され、評価モデル改善回路が、以下からなるシステムのリストから少なくとも1つのシステムを含むことを含んでもよい。機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、および前記のうちの少なくとも2つを含むハイブリッドシステム。
例示的なシステムは、担保分類回路が、担保のオフセットアイテムのグループを識別するようにさらに構造化されており、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムのサブセットが共通の属性を共有していることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保のオフセットアイテムのグループのうちの少なくとも1つについて、少なくとも1つの公開市場における価格データや財務データなどの市場情報を監視して報告し、価格データまたは財務データのうちの監視された1つを報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含んでいてもよい。
例示的なシステムは、一連のローンのうちの少なくとも1つが、以下からなるローンタイプの中から選択されたタイプであることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、補助金付きのローン。
例示的なシステムは、以下を含むことができ、ここで、担保の複数のアイテムの少なくとも1つは、以下からなるアイテムのリストの中から選択される。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、アイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、スマートレンディング契約またはスマートレンディング契約への参照をブロックチェーンデータとして格納するブロックチェーンサービス回路をさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、受信したデータに基づいて担保イベントを報告するように構成された報告回路をさらに含むことができ、担保イベントは、複数の担保アイテムのうちの1つの価値、複数の担保アイテムのうちの1つの状態、または複数の担保アイテムのうちの1つの所有権に関連している。
例示的なシステムは、担保イベントに応答して担保関連アクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができ、担保関連アクションは、以下からなるアクションの中から選択される。複数の担保アイテムのうちの1つのタイトルを検証すること、複数の担保アイテムのうちの1つのタイトルの変更を記録すること、複数の担保アイテムのうちの1つの価値を評価すること、複数の担保アイテムのうちの1つの検査を開始すること、複数の担保アイテムのうちの1つのメンテナンスを開始すること、複数の担保アイテムのうちの1つのセキュリティを開始すること、および複数の担保アイテムのうちの1つの条件を変更すること。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスを可能にする方法である。例示的な方法は、複数の担保アイテムのうちの少なくとも1つに関連するデータを受信することと、複数の担保アイテムのグループを識別することであって、グループの各メンバーが共通の属性を共有することと、グループのサブセットをローンのセットのセキュリティとして識別することと、ローンのセットのためのスマートレンディングコントラクトのセットを作成することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、受信したデータおよび評価モデルを使用して、グループのサブセットにおける担保の各アイテムの価値を決定することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、担保の項目のサブセットにおける担保の各項目の値に基づいて、グループの、ローンのセットの担保として使用される担保の項目のサブセットを再定義することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、グループのサブセットにおける担保のアイテムのうちの少なくとも1つに対する値に基づいて、スマートレンディング契約のうちの少なくとも1つに対する条件のうちの少なくとも1つを決定することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、用語および条件のうちの少なくとも1つを含むように、スマート貸付契約を修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第1のセットの担保項目に対する評価決定の第1のセットと、第1のセットの担保項目を担保とする対応するローン成果のセットとに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、オフセットされた担保品のグループを識別することをさらに含んでもよく、オフセットされた担保品のグループの各メンバーと、複数の担保品のグループとは、共通の属性を共有する。
例示的な方法は、オフセットされた担保アイテムのグループに関する市場情報を監視および報告することをさらに含むことができる。
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンの当事者セットのうちの少なくとも1つに関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、ローンのためのスマート貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路と、受信したデータに応答してローン関連アクションを自動的に実行するように構造化された自動エージェント回路であって、ローン関連アクションはローンの金利の変更であり、スマート契約回路は、変更された金利でスマート貸付契約を更新するようにさらに構造化されている、自動エージェント回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの担保として機能する一連の担保項目に関連する担保関連データを受信し、一連の担保項目のうちの少なくとも1つの状態を決定するようにさらに構成されており、金利の変更が一連の担保項目のうちの少なくとも1つの状態にさらに基づいていることを含むことができる。
システムの例としては、受信したデータが、一連のローンの当事者のうちの少なくとも1人の属性を含んでおり、金利の変更が属性に部分的に基づいて行われる場合がある。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、属性に基づいてスマート貸し出し契約の条件または条件の少なくとも1つを決定するステップと、条件または条件の少なくとも1つを含むようにスマート貸し出し契約を修正するステップと、をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、用語または条件の少なくとも1つが、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティからなるローンコンポーネントから選択されたローンコンポーネントに関連することを含んでもよい。
例示的なシステムは、用語または条件の少なくとも1つが、以下からなるリストから選択されることを含むことができる。 ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替の説明、当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押え条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれかに関連するコベナンツ、前記のいずれかの期間。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネット回路、画像キャプチャデバイス、ネットワーク監視回路、インターネット監視回路、モバイルデバイス、ウェアラブルデバイス、ユーザーインターフェース回路、およびインタラクティブクラウドソーシング回路からなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムで構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つの属性を監視するように構造化されたモノのインターネット回路を含んでいてもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、一連の当事者のうちの少なくとも1人に関連するウェアラブルデバイスを含み、ウェアラブルデバイスが、人間関連データを取得するように構成されており、受信データが、人間関連データの少なくとも一部を含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者の少なくとも1人からデータを受信し、受信したデータの一部としてローンの当事者の少なくとも1人からのデータを提供するように構造化されたユーザインタフェース回路を含むことができる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つに関するデータを募集することと、募集されたデータを受信することと、受信したデータの一部として募集されたデータの少なくともサブセットを提供することと、を行うように構成されたインタラクティブクラウドソーシング回路を含んでいてもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、少なくとも1つの公的に利用可能な情報サイトからローンの当事者の少なくとも1つに関連するデータを取得するように構成されたインターネット監視回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、受信したデータおよび評価モデルに基づいて、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つに対する価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの値に基づいて、スマート貸付契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定するステップと、条件または条件のうちの少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正するステップと、をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、用語または条件の少なくとも1つが、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連アクティビティからなるローンコンポーネントから選択されたローンコンポーネントに関連していることを含んでもよい。
例示的なシステムは、用語または条件の少なくとも1つが、以下からなるリストから選択されることを含むことができる。 ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替の説明、当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押え条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前記のいずれかに関連するコベナンツ、前記のいずれかの期間。
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を含み、評価モデル改善回路が、担保の第1のセットの項目に対する評価決定の第1のセットと、担保の第1のセットの項目を担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することを含んでもよい。
例示的なシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステム、および前記のうちの少なくとも2つを含むハイブリッドシステムからなるシステムのリストの中から、少なくとも1つのシステムを構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、金利の変化が、一連の担保項目のうちの少なくとも1つに対する値にさらに基づいていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構造化された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと、担保のセットのアイテムの少なくとも1つは、共通の属性を共有する。
システムの例として、共通の属性が、アイテムのカテゴリ、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理者、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムの地理的位置、アイテムの管轄区域からなる属性のリストから選択されることが挙げられる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場における担保のオフセットアイテムの価格または財務データのうちの1つを監視し、監視された価格または財務データのうちの1つを報告するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムのリストから選択されることを含むことができる。 車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産のアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプの中から選択されたタイプであることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
実施形態において、例示的な方法は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つに関連するデータを受信することと、ローンのためのスマートレンディングコントラクトを作成することと、受信したデータに応答してローン関連アクションを実行することであって、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更であることと、変更された金利でスマートレンディングコントラクトを更新することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、ローンの担保として機能する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信することと、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態を決定することと、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態に応答してローン関連アクションを実行することであって、ローン関連アクションがローンの金利の変更であることと、をさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンの担保として機能する一連の担保アイテムに関連するデータを受信することと、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの状態を決定することと、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの状態に基づいて、スマート貸付契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定することと、条件または条件のうちの少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正することとを含むことができる。
例示的な方法は、オフセットされた担保アイテムのグループの各メンバーと、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つが共通の属性を共有する、オフセットされた担保アイテムのグループを特定することと、少なくとも1つの公開市場でオフセットされた担保アイテムのグループを監視することと、監視されたデータを報告することを含むことができる。
例示的な方法は、オフセットされた担保項目の監視されたグループに少なくとも部分的に基づいて、一連の担保項目のうちの少なくとも1つによって担保されたローンの金利を変更することをさらに含むことができる。
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つの当事者に関連するデータを公的な情報源から取得するように構成されたデータ収集回路と、ローンのためのスマート貸付契約を作成するように構成されたスマート契約回路と、取得されたデータに応答してローン関連アクションを自動的に実行するように構成された自動エージェント回路であって、ローン関連アクションはローンの金利の変更であり、スマート契約回路はさらに、変更された金利でスマート貸付契約を更新するように構成されている、自動エージェント回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、公共の情報源が、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、およびクラウドソースされた情報からなるソースから選択された少なくとも1つの情報源を含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、取得されたデータが、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つの当事者の財務状況を構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、財務状態が、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つの当事者の少なくとも1つの属性に基づいて決定されることを含んでもよい。公表された当事者の評価、公的記録によって示された当事者が所有する一連の財産、当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、当事者の差し押さえ状態、当事者の契約不履行状態、当事者の規制違反状態、当事者の犯罪状態、当事者の輸出規制状態、当事者の禁輸状態、当事者の関税状態。当事者の納税状況、当事者の信用報告書、当事者の信用評価、当事者のウェブサイト評価、当事者の製品に対するカスタマーレビューのセット、当事者のソーシャルネットワーク評価、当事者の資格のセット、当事者の紹介のセット、当事者の証言のセット、当事者の行動のセット、当事者の位置、当事者のジオロケーション、および当事者の司法上の位置。
例示的なシステムは、少なくとも1つの当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者のリストから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの担保として機能する一連の担保項目に関連する担保関連データを受信し、一連の担保項目のうちの少なくとも1つの状態を決定するようにさらに構成されており、金利の変化が一連の担保項目のうちの少なくとも1つの状態にさらに基づいていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、受信したデータに少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベントを識別するように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントが、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを含むことができる。
例示的なシステムは、自動エージェント回路が、ローンに関連するイベントに応答して、以下からなるアクションのリストから選択されたアクションを実行するようにさらに構成されていることを含むことができる。融資を申し出ること、融資を受け入れること、融資を引き受けること、融資の金利を設定すること、支払要件を延期すること、融資の金利を修正すること、一連の担保アイテムのうち少なくとも1つの所有権を検証すること、一連の担保アイテムのうち少なくとも1つの価値を評価すること、一連の担保アイテムのうち少なくとも1つの検査を開始すること、融資の条件を設定または修正すること、当事者の一方に通知を提供すること、融資の借り手に必要な通知を提供すること、および融資の対象となる不動産を差し押さえること。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、スマート貸付契約における条件を指定するためにさらに構造化されており、スマート貸付契約における用語または条件のうちの1つが、貸付関連イベントまたは貸付関連活動のうちの1つを支配することを含んでもよい。
システムの例としては、条件が、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、からなるリストからそれぞれ選択されていることが挙げられる。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択されたローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きのローン。
例示的なシステムは、取得されたデータが、以下からなるリストから選択された一連の担保項目のうちの1つに関連していることを含んでもよい。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用のアイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石のアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、個人の所有物。
例示的なシステムは、取得されたデータおよび評価モデルに基づいて、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの値に基づいて、スマート貸付契約の条件のうちの少なくとも1つを決定するステップと、条件のうちの少なくとも1つを含むように、スマート貸付契約を修正するステップと、をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を含み、評価モデル改善回路が、担保の第1のセットの項目に対する評価決定の第1のセットと、担保の第1のセットの項目を担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することを含んでもよい。
例示的なシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、シミュレーションシステム、および前記のうちの少なくとも2つを含むハイブリッドシステムからなるシステムのリストの中から、少なくとも1つのシステムを構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構造化された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと、担保のセットのアイテムの少なくとも1つは、共通の属性を共有する。
例示的なシステムは、共通の属性が、アイテムのカテゴリ、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理者、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムの地理的位置、およびアイテムの管轄区域からなる属性のリストから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場における担保のオフセットアイテムの価格または財務データのうちの1つを監視し、監視された価格または財務データのうちの1つを報告するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報に基づいて、ローンの用語または条件を修正するようにさらに構成されることを含んでもよい。
実施形態では、例示的な方法は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも1つに関連するデータを公的な情報源から取得することであって、公的な情報源は、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、およびクラウドソース情報からなる情報源のリストから選択されることと、スマートレンディング契約を作成することと、取得したデータに応答してローン関連アクションを実行することであって、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更であることと、変更された金利でスマートレンディング契約を更新することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、ローンの担保として機能する担保のアイテムのセットに関連する担保関連データを受信することと、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態を決定することであって、金利の変化が、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも1つの状態にさらに基づいていることを含むことができる。
例示的な方法は、担保関連データに少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベントを識別することと、ローンに関連するイベントに応答して、以下のアクションのリストから選択されたアクションを実行することを含むことができる。融資を提供すること、融資を受け入れること、融資を引き受けること、融資の金利を設定すること、支払い要件を延期すること、融資の金利を修正すること、一連の担保アイテムの少なくとも1つの所有権を検証すること、一連の担保アイテムの少なくとも1つの価値を評価すること、一連の担保アイテムの少なくとも1つの検査を開始すること、融資の条件を設定または修正すること、当事者の1つに通知を提供すること、融資の借り手に必要な通知を提供すること、および融資の対象となる不動産を差し押さえること。
例示的な方法は、担保関連データまたは取得されたデータのうちの少なくとも1つ、および評価モデルに基づいて、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つに対する価値を決定することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの値に基づいて、スマートレンディング契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、用語または条件の少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、担保のアイテムの第1のセットに対する評価決定の第1のセットと、担保のアイテムの第1のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、オフセットされた担保アイテムのグループを識別することであって、オフセットされた担保アイテムのグループの各メンバーおよび一連の担保アイテムの少なくとも1つが共通の属性を共有することと、少なくとも1つの公開市場で、オフセットされた担保アイテムのグループの少なくとも1つの価格データまたは財務データのいずれかを監視することと、オフセットされた担保アイテムのグループの少なくとも1つの監視データを報告することと、報告された監視データに基づいてローンの条件を変更することとを含むことができる。
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンのステータスに関連するデータおよびローンの担保として機能する一連の担保アイテムに関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳を維持するように構造化されたブロックチェーンサービス回路であって、ブロックチェーン回路はさらに、ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈するように構造化されている、ブロックチェーンサービス回路とを含むことができる。受信したデータに基づいてローンステータスを決定するように構成されたローン評価回路と、ローンのためのスマートな貸付契約を作成するように構成されたスマートコントラクト回路と、ローンステータスに基づいてローンアクションを実行するように構成された自動エージェント回路と、を備え、ブロックチェーンサービス回路は、ローンアクションでイベントの履歴台帳を更新するようにさらに構成されている。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、データ収集回路が、1つまたは複数のローンエンティティに関連するデータを受信するようにさらに構成されており、ローン評価回路が、1つまたは複数のローンエンティティに関連するデータに基づいて、コベナンツの遵守を決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンエンティティの1つまたは複数を監視するための少なくとも1つのシステムをさらに備え、システムは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、対話型クラウドソーシングシステムがユーザーインターフェースを含み、ユーザーインターフェースは、クラウドソーシングサイトからローンエンティティの1つ以上に関連する情報を募るように構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ユーザインタフェースが、ローンエンティティの1つまたは複数の情報を入力できるように構造化されていることを含んでもよい。
システムの例としては、ネットワーク監視システムが、ローンエンティティの1つまたは複数に関連する情報を公開された情報サイトで検索するように構成されたネットワーク検索回路を含むことができる。
例示的なシステムは、ローン評価回路が、受信したデータおよび1つ以上のローンエンティティの状態に基づいて、ローンの条件のパフォーマンスの状態を決定するようにさらに構成され、ローンの状態の決定が、少なくとも1つ以上のローンエンティティの状態およびローンの条件のパフォーマンスの状態に部分的に基づいて決定される、ことを含んでもよい。
システムの例としては、ローンの状態が、支払い実績および契約上の満足度の少なくとも1つに関連していることが挙げられる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも1つに関する金融データを受信するように構造化された市場データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローン評価回路が、受信した財務データに基づいて、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも1つの財務状態を決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、複数の当事者のうちの少なくとも1つが、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者のリストから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、受信された財務データが、以下からなる属性のリストから選択された、複数の当事者のうちの少なくとも1つのエンティティの属性に関連することを含んでもよい。当事者の公表された評価、公的記録によって示された当事者が所有する一連の財産、当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態。事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的位置。
例示的なシステムは、受信したデータおよび評価モデルに基づいて、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、一連の担保アイテムのうちの少なくとも1つの値に基づいて、スマート貸付契約の条件または条件のうちの少なくとも1つを決定し、条件または条件のうちの少なくとも1つを含むようにスマート貸付契約を修正するようにさらに構成されることを含んでもよい。
システムの例としては、条件が、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、からなるリストからそれぞれ選択されていることが挙げられる。
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を含み、評価モデル改善回路が、担保の第1のセットの項目に対する評価決定の第1のセットと、担保の第1のセットの項目を担保として有するローン結果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することを含んでもよい。
例示的なシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムのリストの中から、少なくとも1つのシステムを構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構造化された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと、担保のセットのアイテムの少なくとも1つは、共通の属性を共有する。
例示的なシステムは、共通の属性が、担保品のカテゴリ、担保品の年齢、担保品の状態、担保品の履歴、担保品の所有権、担保品の管理者、担保品のセキュリティ、担保品の所有者の状態、担保品の先取特権、担保品の保管状態、担保品の地理的位置、担保品の司法権の位置からなる属性のリストから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場における担保のオフセットアイテムの価格または財務データのうちの1つを監視し、監視された価格または財務データのうちの1つを報告するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報に基づいて、ローンの用語または条件を修正するようにさらに構成されることを含んでもよい。
実施形態では、例示的な方法は、ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳を維持することと、ローンのステータスに関連するデータを受信することと、ローンのセキュリティとして機能する一連の担保アイテムに関連するデータを受信することと、ローンのステータスを決定することと、ローンのステータスに基づいてローンアクションを実行することと、ローンに関連するイベントの履歴台帳を更新することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、1つまたは複数のローンエンティティに関連するデータを受信することと、受信したデータに基づいて、ローンのコベナンツの遵守を決定することとを含むことができる。
例示的な方法は、ローンの状態のパフォーマンスの状態を決定することを含んでもよく、ローンの状態の決定は、ローンの状態のパフォーマンスの状態に部分的に基づいている。
例となる方法は、ローンの少なくとも1つの当事者に関連する財務データを受信することを含む。
例示的な方法は、財務データに基づいて、ローンの少なくとも1つの当事者の財務状況を決定することを含んでもよい。
例示的な方法は、受信したデータと評価モデルに基づいて、担保の少なくとも1つのアイテムのセットの価値を決定することを含むことができる。
例示的な方法は、担保のアイテムの少なくとも1つの価値に基づいて、ローンの条件の少なくとも1つを決定することと、条件の少なくとも1つを含むようにスマートレンディング契約を修正することとを含むことができる。
例示的な方法は、担保のオフセットアイテムのグループを識別することであって、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーおよび担保のセットのアイテムの少なくとも1つが共通の属性を共有することと、担保のオフセットアイテムのグループに関連するデータを受信することであって、担保のアイテムの少なくとも1つのセットに対する値の決定が、担保のオフセットアイテムのグループに関連する受信したデータに部分的に基づいて行われることと、を含むことができる。
実施形態において、本明細書は、ローンの担保を管理するためのスマートコントラクトシステムを提供する。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンのステータスおよびローンの担保のステータスを監視するように構成されたデータ収集回路と、データ収集回路からの情報を処理し、ローンのステータスまたはローンの担保のステータスの少なくとも1つに応答して、情報およびスマートレンディング契約に基づいて、ローンの担保から1つまたは複数のアイテムの置換、削除、または追加の少なくとも1つを自動的に開始するように構成されたスマートコントラクト回路とを含むことができる。融資に関連する少なくとも1つの当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈し、少なくとも1つの置換、削除、または追加を融資のための分散型台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路とを備えている。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムをさらに含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、ローンに関連するエンティティの状態およびローンに対する条件の履行状況の少なくとも1つに基づいて、ローンの状態が決定されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、条件のパフォーマンスの状態が、ローンの支払い実績またはコベナンツの満足度の少なくとも1つに関するものであることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ローンの状態が、ローンに関連する少なくとも1つのエンティティの状態と、ローンに対する条件の履行の状態とに基づいて決定され、条件の履行が、ローンに対する支払実績またはコベナンツの満足度の少なくとも1つに関連し、データ収集回路が、少なくとも1つのエンティティを監視することによって、コベナンツの遵守を決定するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティがローンの当事者であり、データ収集回路が、少なくとも1つのエンティティの財務状況を監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、ローンのための条件が、ローンのための財務状態を含み、財務状態のパフォーマンスの状態が、以下からなる属性から選択された属性に基づいて決定されることを含むことができる。少なくとも1つの事業体の公示された評価額、公的記録に示された少なくとも1つの事業体が所有する不動産、少なくとも1つの事業体が所有する不動産の評価額、少なくとも1つの事業体の破産状態、少なくとも1つの事業体の差し押さえ状態。少なくとも1つの事業体の契約不履行状況、少なくとも1つの事業体の規制違反状況、少なくとも1つの事業体の犯罪状況、少なくとも1つの事業体の輸出規制状況、少なくとも1つの事業体の禁輸状況、少なくとも1つの事業体の関税状況、少なくとも1つの事業体の納税状況。少なくとも1つのエンティティの信用報告書、少なくとも1つのエンティティの信用格付け、少なくとも1つのエンティティのウェブサイトの格付け、少なくとも1つのエンティティの製品に対する複数のカスタマーレビュー、少なくとも1つのエンティティのソーシャルネットワークの格付け、少なくとも1つのエンティティの複数のクレデンシャル。少なくとも1つのエンティティの複数の紹介、少なくとも1つのエンティティの複数の証言、少なくとも1つのエンティティの行動、少なくとも1つのエンティティの位置、少なくとも1つのエンティティの地理的位置、および少なくとも1つのエンティティの関連する管轄区域。
例示的なシステムは、ローンの当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者から選択された少なくとも1つの当事者からなる場合を含むことができる。
例示的なシステムは、データ監視回路が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置からなる属性から選択された、担保の少なくとも1つの属性に基づいて、ローンの担保の状態を監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保が以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、知的財産権、宝石からなるアイテムから選択された少なくとも1つのアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムは、評価モデルを使用して、ローンのための担保のステータスに基づいて、担保のための値を決定するように構造化された評価回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保の価値を所定の範囲内に維持するために、ローンの担保から1つまたは複数のアイテムの少なくとも1つの置換、除去、または追加を開始するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データの少なくとも1つを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、担保の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して、担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットを構築するようにさらに構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択された少なくとも1つの属性からなることを含むことができる。
例示的なシステムは、スマート貸付契約が、貸付の条件を含み、条件のそれぞれが、以下からなる群から選択された少なくとも1つの部材を含む、ことを含んでもよい。借金の元本、借金の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の仕様、担保の代替性の仕様、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果。
例示的なシステムは、スマート契約回路が、ローンの条件、ローンに関連するイベント、またはローンに関連する活動のうちの少なくとも1つを支配するスマート貸付契約の条件を指定するように構造化されたローン管理回路をさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書は、ローンの担保を管理するためのスマートコントラクト方法を提供する。例示的な方法は、ローンのステータスおよびローンの担保のステータスを監視することと、監視からの情報を処理し、ローンのステータスまたはローンの担保のステータスの少なくとも一方に基づいて、ローンの担保から1つまたは複数のアイテムの置換、削除、または追加の少なくとも1つを自動的に開始することと、ローンに関連する少なくとも1つの当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈し、ローンの分散型台帳に少なくとも1つの置換、削除、または追加を記録することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる側面が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
例示的な方法は、ローンの状態が、ローンに関連するエンティティの状態またはローンに対する条件の履行状況の少なくとも1つに基づいて決定されることを含んでもよい。
例示的な方法は、ローンのステータスまたはローンの担保の少なくとも1つに基づいて、一連の担保の評価モデルで価値を決定することを含むことができる。
例示的な方法は、少なくとも1つの置換、除去、または追加が、担保の価値を所定の範囲内に維持するために開始されることを含むことができる。
例示的な方法は、担保またはオフセット担保のいずれかの取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善することを含むことができる。
例としては、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告する方法が挙げられる。
例示的な方法は、少なくとも1つの公開市場におけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データの少なくとも一方を監視することを含むことができる。
例示的な方法は、ローンの条件、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティの少なくとも1つを支配するスマートコントラクトの条件を指定することを含んでもよい。
例示的な装置は、ローンのステータスまたはローンのための担保のステータスの少なくとも1つを監視するように構成されたデータ収集回路と、ローンのためのスマートコントラクトを解釈し、ローンのステータスまたはローンのための担保のステータスの少なくとも1つに応答して、ローンのためのスマートコントラクトの少なくとも1つの用語または条件を調整するように構成されたスマートコントラクト回路とを含むことができる。と、ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈し、調整されたローン用スマートコントラクトの少なくとも1つの用語または条件を、ローン用の分散型台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路とを備えている。 データ収集回路は、ローンのための担保の状態を監視してもよく、装置は、評価モデルを使用して、ローンのための担保の状態に基づいて、担保のための値を決定するように構造化された評価回路をさらに含み、スマート契約回路は、担保のための値に応答して、ローンのためのスマート契約の少なくとも1つの条件または状態を調整するようにさらに構造化されている。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保の条件を検証するためのクラウドソーシングシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、融資のための担保の条件に関する情報を得ることに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも1つのパラメータを構成するように構成されたクラウドソーシング要求回路と、クラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開するように構成されたクラウドソーシング公開回路と、情報供給者のグループから少なくとも1つの応答を収集および処理し、情報供給イベントの成功に応答して情報供給者のグループの少なくとも1つに報酬を提供するように構成されたクラウドソーシング通信回路とを含むことができる。 成功した情報提供イベントは、クラウドソーシング要求の対象である担保に関連すると識別される情報を受信することであってもよく、その情報は、担保の状態に関連する。 シリアル番号やモデル番号など、担保の識別機能に関する情報は、成功した情報供給イベントではない場合がある。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、クラウドソーシング公開回路が、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者のグループの少なくとも一部に報酬記述を公開するようにさらに構成される、ことを含んでもよい。 報償記述は、報償の種類またはタイプ、報償の価値、報償の量、報償の使用の有効期限に関する情報または報償を使用するための情報などを含んでもよい。
例示的なシステムは、クラウドソーシング通信回路が、クラウドソーシング要求に対して構成された少なくとも1つのパラメータに応答して成功した情報供給イベントを決定することによって報酬を管理し、成功した情報供給イベントに応答して情報供給者グループの少なくとも1つに報酬を自動的に割り当てるように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むか、またはスマートコントラクト回路と通信していてもよい。
例示的なシステムは、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保としたローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイ・デイ・ローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、ホーム・ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約債権のローンからなるローン・タイプの中から選択された少なくとも1つのローン・タイプを含むことができる。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約債権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンなど。
例示的なシステムは、担保が以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、知的財産権、宝石からなるアイテムから選択された少なくとも1つのアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、および担保の先取特権の状態からなる属性から選択された属性に基づいて決定されることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保がアイテムである場合、担保の状態が、以下からなる属性から選択された属性に基づいて決定されることを含むことができる。アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの状態、アイテムの状態、アイテムの状態、アイテムの状態、アイテムの状態、アイテムの状態。アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、およびアイテムの評価。
例示的なシステムは、クラウドソーシングリクエストの識別情報および少なくとも1つのパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する少なくとも1つの応答、および報酬の説明を、クラウドソーシングリクエストの分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、クラウドソーシングリクエスト回路が、人間のユーザーがクラウドソーシングリクエストを確立するために少なくとも1つのパラメータを入力するワークフローを可能にするように、さらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つのパラメータが、要求された情報のタイプ、報酬の説明、および報酬を受け取るための条件からなることを含むことができる。
例示的なシステムは、報酬が、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨額、複数の報酬ポイント、通貨額、製品またはサービスの割引、およびアクセス権からなる報酬の中から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの応答を処理し、それに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、アクションが、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、またはローンの呼び出しの少なくとも1つであることを含むことができる。
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路またはクラウドソーシング通信回路の少なくとも一方との人間のユーザインタラクションを含むトレーニングデータセットでのトレーニングに基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてクラウドソーシング要求を構成するように構造化されたロボティックプロセスオートメーション回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンの少なくとも1つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、複数のクラウドソーシングリクエストからの成果をさらに含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、報酬を決定するためにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、クラウドソーシング公開回路がクラウドソーシング要求を公開する少なくとも1つのドメインを決定するようにさらに構成されることを含んでもよい。
実施形態において、本明細書では、融資のための担保の条件を検証するためのクラウドソーシング方法を提供する。例示的な方法は、融資のための担保の条件に関する情報を取得することに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも1つのパラメータを構成することと、情報供給者のグループにクラウドソーシング要求を公開することと、クラウドソーシング要求に対する少なくとも1つの応答を収集および処理することと、情報供給イベントの成功に応じて報酬を提供することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる側面が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者のグループの少なくとも一部に報酬の説明を公開することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応じて、情報供給者のグループの少なくとも1つに報酬が自動的に割り当てられることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、クラウドソーシングリクエストの識別情報および少なくとも1つのパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する少なくとも1つの応答、および報酬の説明を、クラウドソーシングリクエストの分散型台帳に記録することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、さらに、人間のユーザーがクラウドソーシング要求を確立するために少なくとも1つのパラメータを入力するワークフローを可能にするために、グラフィカルユーザーインターフェースを構成することを含んでもよい。
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応じて、ローンに関連するアクションを自動的に行うことをさらに含む。
例示的な方法は、複数のクラウドソーシング要求に対応する複数の結果を含むトレーニングデータセット上でロボットプロセスオートメーション回路をトレーニングすることと、ロボットプロセスオートメーション回路を動作させてクラウドソーシング要求を反復的に改善することとをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、クラウドソーシング要求を構成するために、ローンの少なくとも1つの属性をロボティック・プロセス・オートメーション回路に提供することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、クラウドソーシングリクエストを構成することが、報酬を決定することからなることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ロボティック・プロセス・オートメーション回路にローンの少なくとも1つの属性を入力して、クラウドソーシングリクエストを公開する少なくとも1つのドメインを決定することをさらに含んでもよい。
例示的な装置は、融資のための担保の状態に関する情報の取得に関連するクラウドソーシングリクエストの少なくとも1つのパラメータの構成を可能にするインターフェースを提供するように構成されたクラウドソーシングリクエスト回路と、クラウドソーシングリクエストに応答して情報供給者のグループにクラウドソーシングリクエストを公開するように構成されたクラウドソーシング公開回路と、情報供給者のグループのメンバーからクラウドソーシングリクエストに対する少なくとも1つの応答を収集し、情報供給イベントの成功に応答して情報供給者のグループの少なくとも1つに報酬を提供するインターフェースを提供するように構成されたクラウドソーシング通信回路とを含むことができる。
装置は、クラウドソーシング要求に対して構成された少なくとも1つのパラメータに応答して情報供給の成功イベントを決定することによって報酬を管理し、情報供給の成功イベントに応答して情報供給者グループの少なくとも1つに報酬を自動的に割り当てるように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの保証人の条件を検証するためのクラウドソーシングシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンの保証人の条件に関する情報を取得することに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも1つのパラメータを構成するように構成されたクラウドソーシング要求回路と、クラウドソーシング要求を情報供給者グループに公開するように構成されたクラウドソーシング公開回路と、情報供給者グループから少なくとも1つの応答を収集および処理し、情報供給イベントの成功に応じて情報供給者グループの少なくとも1つに報酬を提供するように構成されたクラウドソーシング通信回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、条件が、ローンの保証人であるエンティティの財務状態であることを含んでもよい。例示的なシステムは、財務状況が、以下からなる情報から選択されたエンティティに関する情報に少なくとも部分的に基づいて決定されることを含んでもよい。公表されている事業体の評価、公文書に記載されている事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態。事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の位置、事業体の地理的位置、事業体の管轄区域。
クラウドソーシング通信回路は、クラウドソーシング要求に対して構成された少なくとも1つのパラメータに応答して、成功した情報供給イベントを決定することによって報酬を管理し、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループの少なくとも1つに報酬を自動的に割り当てるように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路が、ローンの担保の状態に関する情報を得るためにクラウドソーシング要求の少なくとも1つのさらなるパラメータを構成するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保が以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、知的財産権、宝石からなるアイテムから選択された少なくとも1つのアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムは、担保の状態が、担保が物品であり、担保の状態が、以下からなる属性から選択された属性に基づいて決定されることを含むことができる。アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの状態、アイテムのカテゴリ、アイテムのカテゴリ、アイテムの状態から選択された属性に基づいて、担保の状態が決定されること。アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、およびアイテムの評価。
例示的なシステムは、クラウドソーシングリクエストの識別情報および少なくとも1つのパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する少なくとも1つの応答、および報酬の説明を、クラウドソーシングリクエストの分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、クラウドソーシングリクエスト回路が、人間のユーザーがクラウドソーシングリクエストを確立するために少なくとも1つのパラメータを入力するワークフローを可能にするように、さらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つのパラメータが、要求された情報のタイプ、報酬の説明、および報酬を受け取るための条件からなることを含むことができる。
例示的なシステムは、報酬が、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨額、複数の報酬ポイント、通貨額、製品またはサービスの割引、およびアクセス権からなる報酬の中から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの応答を処理し、それに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの応答を処理し、これに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に実行するように構成されたスマートコントラクト回路を含むことができ、アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しの少なくとも1つである。
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路またはクラウドソーシング通信回路の少なくとも一方との人間のユーザのインタラクションを含むトレーニングデータセットに対するトレーニングに基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてクラウドソーシング要求を構成するように構造化されたロボティック・プロセス・オートメーション回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンの少なくとも1つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、複数のクラウドソーシングリクエストからの成果をさらに含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、報酬を決定するためにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、クラウドソーシング公開回路がクラウドソーシング要求を公開する少なくとも1つのドメインを決定するようにさらに構成されることを含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保の条件を検証するためのクラウドソーシング方法である。例示的な方法は、融資のための保証人の条件に関する情報の取得に関連するクラウドソーシング要求の少なくとも1つのパラメータを構成することと、クラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開することと、クラウドソーシング要求に対する少なくとも1つの応答を収集および処理することと、情報供給イベントの成功に応じて、情報供給者のグループの少なくとも1つの供給者に報酬を提供することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者のグループの少なくとも一部に報酬の説明を公開することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応じて、情報供給者のグループの少なくとも1つに報酬が自動的に割り当てられることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、クラウドソーシングリクエストの識別情報および少なくとも1つのパラメータ、クラウドソーシングリクエストに対する少なくとも1つの応答、および報酬の説明を、クラウドソーシングリクエストの分散型台帳に記録することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、さらに、人間のユーザーがクラウドソーシング要求を確立するために少なくとも1つのパラメータを入力するワークフローを可能にするために、グラフィカルユーザーインターフェースを構成することを含んでもよい。
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応じて、ローンに関連するアクションを自動的に行うことをさらに含む。
例示的な方法は、複数のクラウドソーシング要求に対応する複数の結果を含むトレーニングデータセット上でロボットプロセスオートメーション回路をトレーニングすることと、ロボットプロセスオートメーション回路を動作させてクラウドソーシング要求を反復的に改善することとをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、クラウドソーシング要求を構成するために、ローンの少なくとも1つの属性をロボティック・プロセス・オートメーション回路に提供することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、クラウドソーシングリクエストを構成することが、報酬を決定することからなることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ロボティック・プロセス・オートメーション回路にローンの少なくとも1つの属性を入力して、クラウドソーシングリクエストを公開する少なくとも1つのドメインを決定することをさらに含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一連の計算サービスを有するローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンに関与する複数のエンティティのそれぞれに対応する位置情報を決定するように構造化されたデータ収集回路と、位置情報に応答して、複数のエンティティの少なくとも1つに対する管轄を決定するように構造化された管轄定義回路と、複数のエンティティの少なくとも1つに対する管轄に少なくとも部分的に基づいて、ローンに対するローン関連アクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマートコントラクト回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数のエンティティのうちの第1の1つが第1の管轄区域にあることと、複数のエンティティのうちの第2の1つが第2の管轄区域にあることとに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けるようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数のエンティティのうちの1つが第1の管轄区域から第2の管轄区域に移動したことに応答して、ローン関連のアクションを自動的に引き受けるようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ローン関連アクションが、以下からなるローン関連アクションから選択された少なくとも1つのローン関連アクションを含むことができる。 融資を申し出る、融資を受け入れる、融資を査定する、融資の金利を設定する、支払要件を延期する、融資の金利を修正する、担保の所有権を検証する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、融資を呼び出す、融資を終了する、融資の条件を設定する、借り手に提供する必要がある通知を提供する、融資の対象となる不動産を差し押さえる、融資の条件を修正する、からなる融資関連アクションから選択される少なくとも1つの融資関連アクションを含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数の司法権固有の規制通知要件を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、またはローンの担保からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティに対応する司法権に基づいて、借り手に適切な通知を提供するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数の司法権固有の規制による差し押さえ要件を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、またはローンの担保からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティに対応する司法権に基づいて、借り手に適切な差し押さえ通知を提供するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローンの条件を設定するための複数の司法権固有のルールを処理し、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも1つのエンティティに対応する司法権に基づいてスマートコントラクトを構成するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローンが、複数のエンティティのうち選択された1つに対応する管轄区域で適用される最大金利制限に準拠するように、ローンの金利を決定するようにさらに構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンのための担保の状態を監視するようにさらに構成されており、スマートコントラクト回路が、ローンのための担保の状態に応答して、ローンの金利を決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者である複数のエンティティのうちの少なくとも1つの属性を監視するようにさらに構成されており、スマートコントラクト回路が、属性に応答してローンの金利を決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローン条件、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティの少なくとも1つを管理するスマートコントラクトの条件を指定するためのローン管理回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプからなることを含むことができる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングマネジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、および補助金付きローン。
システムの一例として、ローンの条件がそれぞれ、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでいることがある。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに備えることを含んでもよい。
例示的なシステムは、評価回路を含み、評価モデルを使用して、複数のエンティティのうちの少なくとも1つに対応する管轄に基づいて、ローンのための担保の価値を決定するように構成されている。
例示的なシステムは、評価モデルが法域固有の評価モデルであり、複数のエンティティのうちの少なくとも1つに対応する法域が、貸し手、借り手、ローンに応じて提供される資金、ローンに応じて提供される資金の配送場所、ローンの支払い、およびローンの担保からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティに対応する法域を含むものであってもよい。
例示的なシステムは、ローンの条件の少なくとも1つが、ローンの担保の価値に基づいていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、担保が以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、知的財産権、宝石からなるアイテムから選択された少なくとも1つのアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データを監視することを含むことができる。
例示的なシステムは、クラスタリング回路が、担保の属性に基づいて、担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットを構築することを含んでもよい。
例示的なシステムでは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択される。
実施形態において、本明細書は、一連の計算サービスを有するローンを修正するためのスマートコントラクト方法を提供する。例示的な方法は、ローンに関与する複数のエンティティのそれぞれに対応する位置情報を監視することと、位置情報に応答して、複数のエンティティのうちの少なくとも1つの管轄を決定することと、複数のエンティティのうちの少なくとも1つの管轄に少なくとも部分的に基づいて、ローンのためのローン関連アクションを自動的に引き受けることとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、複数のエンティティのうちの第1の1つが第1の管轄区域にあり、複数のエンティティのうちの第2の1つが第2の管轄区域にあることに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けることを含むことができる。
例示的な方法は、複数のエンティティの1つが第1の管轄区域から第2の管轄区域に移動したことに応じて、ローン関連のアクションを自動的に行うことを含むことができる。
例示的な方法は、複数の事業体のうちの関連する1つの事業体の管轄に基づいて複数の管轄特定要件を処理することと、以下からなる操作から選択される少なくとも1つの操作を実行することとを含むことができる。規制通知要件からなる複数の管轄特定要件に対応して、適切な通知を借り手に提供するステップと、ローンの条件に関する管轄特定規則からなる複数の管轄特定要件に対応して、ローンの条件を設定するための特定規則を設定するステップと、最大金利制限からなる複数の管轄特定要件に対応して、ローンが最大金利制限を遵守するようにローンの金利を決定するステップと、を含み、複数のエンティティのうちの関連する1つは、以下からなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティを含むことを特徴とする。 貸し手、借り手、融資に基づいて提供される資金、融資の返済、融資の担保。
例示的な方法は、ローンのための複数の担保の状態またはローンの当事者である複数のエンティティのうちの少なくとも1つの属性を監視することを含むことができ、状態または属性は、金利を決定するために使用される。
例示的な方法は、評価モデルを操作して、複数の事業体のうち少なくとも1つの事業体の管轄に基づいて、ローンの担保の価値を決定することを含むことができる。
例示的な方法は、担保の取引に関連する結果データを解釈することと、結果データに応じて評価モデルを反復的に改善することを含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を監視および収集するように構成されたデータ収集回路と、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的に再構築するように構成されたスマートコントラクト回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、監視および収集された情報が、ローンの担保の状態を構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローンのコベナンツおよびローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいてイベントの発生を決定し、イベントの発生に応答して債務を自動的に再構築するように、さらに構造化されてもよい。
例示的なシステムは、イベントが、ローンの担保がローンの残額の必要な小数の価値を超えていないことであることを含むことができる。
例示的なシステムは、イベントが誓約に関する買い手の不履行であることを含むことができる。
例示的なシステムは、監視および収集された情報が、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティの属性を構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローン条件、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティの少なくとも1つを支配するスマートコントラクトの条件を指定するように構造化されたローン管理回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
システムの一例として、ローンの条件がそれぞれ、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、債務不履行条件、債務不履行の結果、からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含んでいることが挙げられる。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに備えることを含んでもよい。
例示的なシステムは、評価モデルを使用して、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、担保の価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、債務の再構築が、データ収集回路によって監視されているローンの担保の評価に基づいて行われることを含むことができる。
例示的なシステムは、担保が以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、知的財産権、宝石からなるアイテムから選択された少なくとも1つのアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット担保アイテムの価格または財務データを監視することを含むことができる。
例示的なシステムは、担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットが、担保の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されることを含むことができる。
例示的なシステムは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択されることを含む。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクト方法である。例示的な方法は、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を監視および収集することと、少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的に再構築することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる側面が以下に記載されており、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。
例示的な方法は、ローンのコベナンツと、ローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいてイベントの発生を決定すること、およびイベントの発生に応じて債務を自動的に再構築することを含むことができる。
例示的な方法は、ローン条件、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティの少なくとも1つを支配するスマートコントラクトの条件を指定することを含んでもよい。
例示的な方法は、評価モデルを操作して、監視された情報とローンに関与する少なくとも1つのエンティティに関する収集された情報に基づいて、担保の価値を決定することを含むことができる。
例示的な方法は、担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応じて評価モデルを反復的に改善することをさらに含むことができる。
例示の方法は、さらに、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告することを含むことができる。
例示的な方法は、少なくとも1つの公開市場でオフセット担保アイテムの価格または財務データを監視することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、担保を評価するためのオフセット担保項目のセットを構築することをさらに含むことができる。
装置は、借り手またはローンの担保の少なくとも一方に関する情報を監視および収集するように構成されたデータ収集回路と、借り手またはローンの担保の少なくとも一方に関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的に再構築するように構成されたスマートコントラクト回路とを含むことができる。
データ収集回路は、ローン用の担保に関する情報を監視・収集するように構成されていてもよく、監視・収集された情報は、ローン用の担保の状態を構成している。
本装置は、ローン用の担保の状態に少なくとも部分的に基づいて、ローン用の担保の価値を決定する評価モデルを使用するように構造化された評価回路をさらに含むことができる。
評価回路は、担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応じて評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの保証の条件を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されたソーシャルネットワーク入力回路と、ローン保証パラメータに応答して、ローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用してデータを収集するように構成されたソーシャルネットワークデータ収集回路と、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答して、ローンの保証を検証するように構成された保証検証回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、ローン保証パラメータが、エンティティの財務状況を構成し、エンティティがローンの保証人であることを含んでもよい。
例示的なシステムは、保証検証回路が、以下からなる属性から選択された少なくとも1つの属性に基づいて、財務状態を判断するようにさらに構成されていることを含むことができる。保証検証回路は、以下の属性から選択された少なくとも1つの属性に基づいて、財務状況を判断するように構成されている：事業体の公表された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格情報、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の位置、事業体の管轄、事業体の地理的位置。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、ローンの担保の状態に関する情報を取得するように構成されたデータ収集回路を含むことができ、ここで、担保は、以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含む。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、有価証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、その他。飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物などである。前記保証検証回路は、前記ローンの担保の状態に応じて、前記ローンの保証を検証するように構成されていることを特徴とする。
例示的なシステムは、担保の状態が、以下からなるグループから選択された状態属性を含んでいてもよい。担保の品質、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、新品または中古の状態、タイプ、カテゴリ、仕様、製品の機能セット、モデル、ブランド、メーカー、状態、コンテキスト、状態、値、保管場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有権の履歴、価格、評価、および評価。
例示的なシステムは、ソーシャルネットワーキング入力回路が、人間のユーザがローン保証パラメータを入力してソーシャルネットワークデータ収集および監視要求を確立するワークフローを可能にするように、さらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマートコントラクト回路を含むことができる。
例示的なシステムは、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答するものであり、アクションが、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、およびローンに関与する第2のエンティティへの警告の提供からなるアクションから選択される少なくとも1つのアクションを含むことができる。
例示的なシステムは、ソーシャルネットワークデータ収集回路との人間のユーザインタラクションを含むトレーニングデータセットでの反復的なトレーニングに基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構成されたロボティックプロセスオートメーション回路を含むことができる。
例示的なシステムは、ローンの少なくとも1つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、ソーシャルネットワークデータ収集回路によって実行された複数のソーシャルネットワークデータ収集および監視要求の結果をさらに含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、ソーシャル・ネットワーク・データ収集回路が適用される少なくとも1つのドメインを決定するためにさらに構造化されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、トレーニングが、複数のアルゴリズムを構成するためにロボティック・プロセス・オートメーション回路をトレーニングすることを含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの保証の条件を検証するためのソーシャルネットワーク監視方法である。例示的な方法は、ローン保証パラメータを解釈することと、ローン保証パラメータに応答して、ローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用してデータを収集することと、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答して、ローンに対する保証を検証することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、人間のユーザがローン保証パラメータを入力して、ソーシャルネットワークデータ収集および監視要求を確立するワークフローを可能にすることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に実行することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに応答しており、アクションが差し押さえアクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに応答しており、アクションが先取特権管理アクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに対応するものであり、アクションが、金利調整アクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効化されないことに応答するものであり、アクションがデフォルト開始アクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに応答するものであり、アクションが担保の代替を含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効化されないことに応答しており、アクションがローンの呼び出しを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効化されないことに応答しており、アクションが、ローンに関与する第2のエンティティにアラートを提供することを含むことをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてデータ収集および監視動作を構成するようにロボットプロセスオートメーション回路を反復的に訓練することをさらに含んでもよく、ロボットプロセスオートメーション回路は、複数のアルゴリズムからの結果または人間のユーザとの対話の少なくとも1つを含む訓練データセットで訓練される。
例示的な方法は、複数のアルゴリズムが適用される少なくとも1つのドメインを決定することをさらに含んでもよい。 例えば、アルゴリズムは、決定する際に、複数のドメインを照会してもよい。
例示的な装置は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されたソーシャルネットワーキング入力回路と、ローン保証パラメータに応答してローンの保証人に関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを用いてデータを収集するように構成されたソーシャルネットワークデータ収集回路と、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答してローンの保証を検証するように構成された保証検証回路とを含むことができる。
前記ローン保証パラメータは、前記ローンの保証人の財務状況を含んでいてもよく、前記保証検証回路は、以下からなる属性から選択された少なくとも1つの属性に基づいて、前記ローンの保証人の財務状況を判断するようにさらに構成されている。保証検証回路は、以下の属性から選択された少なくとも1つの属性に基づいて、ローンの保証人の財務状況を判断するようにさらに構成されている：事業体の公示された評価、公的記録によって示された事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態事業体の関税状況、事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対するカスタマーレビューのセット、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格のセット、事業体の紹介のセット、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業体の位置、および事業体の地理的な位置。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するための監視システムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されたモノのインターネット（IoT）データ入力回路と、ローン保証パラメータに応答して、ローンに関与するエンティティからおよびそれについて収集されたIoT情報を監視するように構成された少なくとも1つのアルゴリズムを使用してデータを収集するように構成されたIoTデータ収集回路と、監視されたIoT情報に応答して、ローンに対する保証を検証するように構成された保証検証回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、ローン保証パラメータが、エンティティの財務状況を構成し、エンティティがローンの保証人であることを含んでもよい。
例示的なシステムは、監視されたIoT情報が以下の少なくとも1つを含むことができる。事業体の公示評価、公文書に示された事業体の所有財産、事業体の所有財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態。事業体の納税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格情報、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の位置、事業体の管轄、事業体の地理的位置。
例示的なシステムは、ローンが以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、IoTデータ収集回路が、ローンの担保の状態に関する情報を取得するようにさらに構造化されており、担保が、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセットからなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含んでいてもよい。商品、有価証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、個人所有物など。前記保証検証回路は、前記ローンの担保の状態に応じて、前記ローンの保証を検証するように構成されていることを特徴とする。
例示的なシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、新品または中古の状態、タイプ、カテゴリ、仕様、製品の特徴セット、モデル、ブランド、製造者からなるグループから選択された状態属性を含むことがある。カテゴリ、仕様、製品機能セット、モデル、ブランド、製造者、ステータス、コンテキスト、状態、値、保管場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有履歴、価格、評価、および評価からなるグループ。
例示的なシステムは、IoTデータ収集入力回路が、人間のユーザがローン保証パラメータを入力して、モノのインターネットデータ収集要求を確立するワークフローを可能にするように、さらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマートコントラクト回路を含むことができる。
例示的なシステムは、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答するものであり、アクションが、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、およびローンに関与する第2のエンティティへの警告の提供からなるアクションから選択される少なくとも1つのアクションを含むことができる。
例示的なシステムは、IoTデータ収集回路との人間のユーザインタラクションを含むトレーニングデータセットに対する反復的なトレーニングに基づいて、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構造化されたロボティック・プロセス・オートメーション回路を含むことができる。
例示的なシステムは、ローンの少なくとも1つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、IoTデータ収集回路によって実行された複数のIoTデータ収集および監視要求の結果をさらに含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、IoTデータ収集回路が適用される少なくとも1つのドメインを決定するためにさらに構造化されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、トレーニングが、少なくとも1つのアルゴリズムを構成するようにロボティック・プロセス・オートメーション回路をトレーニングすることを含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するためのモニタリング方法である。例示的な方法は、ローン保証パラメータを解釈することと、ローン保証パラメータに応答して、ローンに関与するエンティティからおよびそれについて収集されたモノのインターネット（IoT）情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用してデータを収集することと、監視されたIoT情報に応答して、ローンに対する保証を検証することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、ローン保証パラメータを構成して、エンティティの財務状況に関する情報を取得することをさらに含んでもよく、ここで、エンティティは、ローンの保証人である。
例示的な方法は、ローンの担保の状態に関する情報を取得するように、少なくとも1つのアルゴリズムを構成することをさらに含んでもよく、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセットからなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含んでいる。商品、証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産など融資の担保の状態に応じて、さらに融資の保証を有効にすること。
例示的な方法は、人間のユーザーがローン保証パラメータを入力してIoTデータ収集要求を確立するワークフローを有効にすることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に実行することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに応答しており、アクションが差し押さえアクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに応答しており、アクションが先取特権管理アクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに対応するものであり、アクションが、金利調整アクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効化されないことに応答するものであり、アクションがデフォルト開始アクションを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が検証されないことに応答するものであり、アクションが担保の代替を含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効化されないことに応答しており、アクションがローンの呼び出しを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効化されないことに応答しており、アクションが、ローンに関与する第2のエンティティにアラートを提供することを含むことをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、ローンの少なくとも1つの属性に基づいてIoTデータ収集および監視動作を構成するように、ロボットプロセスオートメーション回路を反復的にトレーニングすることをさらに含んでもよく、ロボットプロセスオートメーション回路は、複数のアルゴリズムからの成果または人間のユーザーとの対話の少なくとも1つを含むトレーニングデータセットでトレーニングされる。
例示的な方法は、複数のアルゴリズムが適用される少なくとも1つのドメインを決定することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、複数のアルゴリズムを構成するようにロボティック・プロセス・オートメーション回路をトレーニングすることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、トレーニングデータセットが、一連のIoTデータ収集および監視要求からの成果をさらに含むことを含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、少なくとも1つのローン取引に関連する少なくとも1つのエンティティからインタラクションのトレーニングセットを収集するように構造化されたデータ収集回路と、少なくとも1つのローン交渉アクションを分類するためにインタラクションのトレーニングセットでトレーニングされた自動ローン分類回路と、新規ローンの当事者に代わって新規ローンの条件を交渉するために、自動ローン分類回路によって分類された複数のローン交渉アクションと複数のローン取引結果のトレーニングセットでトレーニングされたロボットプロセス自動化回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェースシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに備えることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、少なくとも1つのローン取引の当事者であることを含むことができる。
システムの例としては、少なくとも1つのエンティティが、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなるエンティティから選択される場合がある。
例示的なシステムは、自動ローン分類回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、ディープラーニングシステム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されたシステムで構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、複数の貸し出しプロセスに関与する複数のユーザ・インターフェースと当事者の複数のインタラクションについてさらに学習されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、交渉の結果に基づいて、新しいローンのためのスマートコントラクトを自動的に構成するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、新規ローンに関連する分散型台帳をさらに含むことができ、分散型台帳は、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも1つを記録するように構成されている。
例示的なシステムは、新規のローンが、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも1つのローンタイプで構成されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的なシステムは、評価モデルを使用して、新しいローンのための担保の価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、担保が以下からなる項目から選択された少なくとも1つの項目を含むことができる。車、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、知的財産権、宝石からなるアイテムから選択された少なくとも1つのアイテム。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物など。
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット担保アイテムの価格または財務データを監視することを含むことができる。
例示的なシステムは、担保を評価するためのオフセット担保項目のセットが、担保の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されることを含むことができる。
例示的なシステムは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置の中から選択されることを含む。
例示的なシステムは、新規ローンの条件が、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果からなるグループから選択された少なくとも1つのメンバーを含むことを含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション方法である。例示的な方法は、少なくとも1つのローン取引に関連する少なくとも1つのエンティティからインタラクションのトレーニングセットを収集することと、インタラクションのトレーニングセット上で自動化ローン分類回路をトレーニングして、少なくとも1つのローン交渉アクションを分類することと、自動化ローン分類回路によって分類された複数のローン交渉アクションと複数のローン取引結果のトレーニングセット上でロボットプロセス自動化回路をトレーニングして、新規ローンの当事者に代わって新規ローンの条件を交渉することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、さらに以下を含むことができる。
例示的な方法は、複数の貸し出しプロセスに関与する複数のユーザインターフェースと当事者の複数のインタラクションについて、ロボティックプロセスオートメーション回路をトレーニングすることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、交渉の結果に基づいて、新しいローンのためにスマートコントラクトを構成することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも1つを、新規ローンに関連する分散型台帳に記録することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、評価モデルを使用して新規ローンの担保の価値を決定することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、さらに、担保の価値に関連する市場情報を監視および報告することを含むことができる。
例示的な方法は、担保の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、担保を評価するためのオフセット担保項目のセットを構築することをさらに含むことができる。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的な装置またはシステムは、第1のローンセットの少なくとも1つのトランザクションに関連する複数のエンティティに対応するエンティティ間の相互作用を解釈するように構成されたデータ収集回路であって、少なくとも1つのトランザクションは、第1のローンセットに対応する一連の支払いの第1の収集動作を含む、データ収集回路を含むことができる。前記第1の回収行為を分類するように構成された人工知能回路であって、前記人工知能回路は、前記第1のローンのセットに対応するインタラクションについて学習される人工知能回路と、前記インタラクションおよび前記第1のローンのセットに対応するローン回収結果のセットについて学習され、第2のローンの当事者に代わって第2のローン回収行為を実施するロボティック・プロセス・オートメーション回路と、を備える。
例示的なシステムまたは装置の特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。
例示的な装置またはシステムは、第2のローン回収アクションが以下からなるアクションから選択されることを含むことができる。回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの照会、回収コミュニケーションの構成、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのコンテンツの構成、ローンを解決するためのオファーの構成、回収アクションの終了、回収アクションの延期、代替の支払いスケジュールのオファーの構成、訴訟の開始、差し押さえの開始、破産プロセスの開始、レポセッションプロセスの開始、および担保への先取特権の設定。
例示的な装置またはシステムは、ローン回収の結果のセットが、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、一連の回収行為の財務的な利回り、回収に対する投資のリターン、および回収に関与する当事者の評判の測定、からなる結果から選択されることを含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、エンティティがローン取引の当事者のセットであることを含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、当事者のセットが、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者から選択されることを含むことができる。
人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、ディープラーニングシステム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含む例を挙げることができる。
例示的な装置またはシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が当事者の相互作用のセットで訓練され、システムが、一連の貸し出しプロセスに関与する少なくとも1つの当事者と対話するように構成された少なくとも1つのユーザ・インターフェースをさらに含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、回収プロセスの交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、スマートコントラクト回路によってローンのスマートコントラクトが自動的に構成されることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、ローンの第1のセットに関連付けられた分散型台帳に、ローン回収結果のセットおよび第1の回収アクションを記録するように構成されていることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、第2のローンが、以下からなるローンのセットから選択された少なくとも1つのローンを含むことができる。 自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、および補助金付きローン。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムの中から少なくとも1つのシステムを含むものであってもよい。
例示的な装置またはシステムは、エンティティがそれぞれ、貸し手、借り手、保証人、第1のローンのセットに関連する機器、第1のローンのセットに関連する商品、第1のローンのセットに関連するシステム、第1のローンのセットに関連する備品、建物、貯蔵施設、および担保のアイテムからなるエンティティから選択された少なくとも1つのエンティティを構成することを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、第2のローンに関連付けられた分散型台帳に第2のローン回収行為を記録するように構成されていることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、第1の回収アクションが以下からなるアクションから選択されることを含むことができる。回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの照会、回収コミュニケーションの構成、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのコンテンツの構成、ローンを解決するためのオファーの構成、回収アクションの終了、回収アクションの延期、代替の支払いスケジュールのオファーの構成、訴訟の開始、差し押さえの開始、破産プロセスの開始、レポセッションプロセスの開始、および担保への先取特権の配置。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブインテリジェンスおよびロボティックプロセスオートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、第1のローンのセットの少なくとも1つのトランザクションに関連する複数のエンティティに対応するエンティティ間の複数のインタラクションを解釈することであって、少なくとも1つのトランザクションは、第1のローンのセットに対応する一連の支払いの第1の回収行為を含むことと、複数のインタラクションに少なくとも部分的に基づいて第1の回収行為を分類することと、複数のインタラクションおよび第1のローンのセットに対応する一連のローン回収結果に少なくとも部分的に基づいて、第2のローンの当事者に代わって第2のローン回収行為を指定することとを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、第2のローン収集アクションが、収集プロセスの開始、収集通信の構成、または収集アクションのスケジューリングのうちの少なくとも1つを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローン回収アクションが、回収のためのエージェントへのローンの紹介、第2のローンを決済するためのオファーの構成、または回収コミュニケーションのためのコンテンツの構成のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローン回収アクションが、回収アクションの終了、回収アクションの延期、または代替支払スケジュールのオファーの構成のうちの少なくとも1つを含むことをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、第2のローン回収行為が、訴訟の開始、差押えの開始、または破産手続きの開始のうちの少なくとも1つを含むことをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、第2のローンの回収行為が、第2のローンの担保に対する抵当権設定プロセスの開始または先取特権の配置の少なくとも1つを含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローン回収の結果のセットが、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、一連の回収行為の財務的な利回り、回収に対する投資のリターン、および回収に関与する当事者の評判の測定、からなる結果から選択されることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、回収プロセスの交渉の完了時に、ローンのためのスマートコントラクトが、交渉の結果に基づいてスマートコントラクトサービスのセットによって自動的に構成されることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、ローンの第1のセットに関連付けられた分散型台帳に、ローン回収結果のセットのうちの少なくとも1つを記録することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローンの当事者にユーザインタフェースを提供することと、指定された第2の回収行為を第2のローンの当事者に通知することとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローンの当事者からユーザーインターフェースへの入力に応答して、指定された第2の収集行為を開始することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローンに関連付けられた分散型台帳に第2のローン回収行為を記録することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、第1のローン回収アクションが、回収プロセスの開始、回収コミュニケーションの構成、または回収アクションのスケジューリング、回収のためのエージェントへのローンの照会、第2のローンを決済するためのオファーの構成、または回収コミュニケーションのコンテンツの構成のうちの少なくとも1つをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第1のローン回収アクションが、回収アクションの終了、回収アクションの延期、または代替支払スケジュールのオファーの構成のうちの少なくとも1つを含むことをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、第1のローン回収行為が、訴訟の開始、差し押さえの開始、または破産手続きの開始、抵当権設定手続きの開始、または第2のローンの担保への先取特権の設定のうちの少なくとも1つを含むことをさらに含んでもよい。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的な装置またはシステムは、エンティティ間のローン相互作用のトレーニングセットを収集するように構成されたデータ収集回路であって、ローン相互作用のトレーニングセットは、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットを含む、データ収集回路と、ローン借り換え活動のセットを分類するように構成された人工知能回路であって、人工知能回路は、ローン相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる、人工知能回路とを含むことができる。第2のローンの当事者に代わって第2のローン借り換え活動を行うように構成されたロボティック・プロセス・オートメーション回路であって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換えの結果のセットでトレーニングされる、ロボティック・プロセス・オートメーション回路とを備えている。
例示的なシステムまたは装置の特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。
例示的な装置またはシステムは、ローン借り換え活動のセットのうちの少なくとも1つのローン借り換え活動が、以下からなるグループから選択されることを含むことができる。借り換えのオファーを開始すること、借り換えのリクエストを開始すること、借り換えの金利を設定すること、借り換えの支払いスケジュールを設定すること、借り換えの残高を設定すること、借り換えのための担保を設定すること、借り換えの収益の使用を管理すること、借り換えに関連する先取特権を除去または配置すること、借り換えのためのタイトルを検証すること、検査プロセスを管理すること、アプリケーションを入力すること、借り換えの条件を交渉すること、または借り換えを完了すること。
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、以下からなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含むことができる。エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット。
例示的な装置またはシステムは、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、ローン借り換え活動のセットのうちの少なくとも1つのローン借り換え活動の当事者であることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなるグループから選択された少なくとも1つの当事者であることを含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含んでいてもよい。
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも1つからインタラクションを受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボティックプロセスオートメーション回路がインタラクションに基づいてさらにトレーニングされることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、第2のローン借り換えアクティビティの完了を決定し、第2のローン借り換えアクティビティの結果に基づいてスマート借り換え契約を修正するように構成されたスマート契約回路を含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、第2のローン借り換え活動に関連するイベントを決定し、第2のローンに関連する分散型台帳に、第2のローン借り換え活動に関連するイベントを記録するように構成された分散型台帳回路を含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、第2のローンが、以下からなるグループから選択された少なくとも1つのローンを含む場合がある。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファムワン・ローン、地方債、または補助金付きのローン。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムの中から少なくとも1つのシステムを含むものであってもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブインテリジェンスおよびロボティックプロセスオートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、エンティティ間のローンインタラクションのトレーニングセットを収集することであって、ローンインタラクションのトレーニングセットが、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットを含むことと、ローンインタラクションのトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、ローン借り換え活動のセットを分類することと、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットに少なくとも部分的に基づいて、第2のローンの当事者に代わって第2のローン借り換え活動を指定することとを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、さらに以下を含むことができる。
例示的な方法は、一連のローン借り換え活動のうち少なくとも1つのローン借り換え活動が、借り換えの申し出を開始すること、借り換えの要求を開始すること、借り換えの金利を設定すること、借り換えの支払スケジュールを設定すること、借り換えの残高を設定すること、借り換えのための担保を設定すること、借り換えの収益の使用を管理すること、借り換えに関連する先取特権を除去または配置すること、借り換えのためのタイトルを検証すること、検査プロセスを管理すること、アプリケーションを入力すること、借り換えのための条件を交渉することなどをさらに含むことができる。
例示的な方法は、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、ローン借り換え活動のセットのうちの少なくとも1つのローン借り換え活動の当事者であることと、エンティティのうちの少なくとも1つからインタラクションを受け取ることと、分類がインタラクションに基づいてさらにトレーニングされることとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなるグループから選択された少なくとも1つの当事者であることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローン借り換えアクティビティの完了を判定することと、第2のローン借り換えアクティビティの結果に基づいてスマート借り換え契約を修正することとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローンに関連する分散型台帳に、修正されたスマートリファイナンス契約または修正されたスマートリファイナンス契約への参照のうちの1つを記録することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、第2のローン借り換え活動に関連するイベントを決定することと、第2のローンに関連する分散型台帳に、第2のローン借り換え活動に関連するイベントを記録することとをさらに含むことができる。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的な装置またはシステムは、エンティティ間のローン相互作用のトレーニングセットを収集するように構成されたデータ収集回路を含むことができる。 ローン相互作用のトレーニングセットは、ローン統合トランザクションのセットを含む。 装置またはシステムは、ローンのセットを統合の候補として分類するように構成された人工知能回路であって、人工知能回路は、トレーニングセットの相互作用でトレーニングされる、人工知能回路と、統合の当事者に代わってローンのセットの少なくともサブセットの統合を管理するように構成されたロボットプロセス自動化回路であって、ロボットプロセス自動化回路は、ローン統合取引のセットでトレーニングされる、ロボットプロセス自動化回路とをさらに含むことができる。
例示的なシステムまたは装置の特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、以下からなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含むことができる。エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット。
例示的な装置またはシステムは、統合の候補として分類されたローンのセットが、エンティティの属性を処理するモデルに基づいて決定され、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状態、または担保の価値からなるグループから選択された少なくとも1つの属性を含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、少なくとも1つの統合管理が、候補ローンのセットからのローンの識別、統合オファーの準備、統合プランの準備、統合オファーを伝えるコンテンツの準備、統合オファーのスケジューリング、統合オファーの伝達、統合オファーの修正の交渉、統合契約の準備、統合契約の実行、ローンのセットのための担保の修正、統合のための申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、または統合契約の終了、からなるグループから選択された管理を含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、ローン統合取引のセットのうちの少なくとも1つのローン統合取引の当事者であることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなるグループから選択された少なくとも1つの当事者であることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含んでいてもよい。
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも1つからのインタラクションを受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、インタラクションに基づいてさらに訓練されることができる。
例示的な装置またはシステムは、ローンのセットのサブセットからの少なくとも1つのローンの連結の交渉の完了を決定し、交渉の結果に基づいてスマート連結契約を修正するように構造化されたスマート契約回路をさらに含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、ローンのセットの少なくともサブセットの統合に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定し、ローンのセットのサブセットに関連する分散型台帳に、統合に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを記録するように構成された分散型台帳回路をさらに含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、ローンのセットのサブセットからの少なくとも1つのローンが、以下からなるグループから選択されることを含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファムワンローン、地方債、または補助金付きローン。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブインテリジェンスおよびロボティックプロセスオートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、エンティティ間のローンインタラクションのトレーニングセットを収集することであって、ローンインタラクションのトレーニングセットが、ローン統合取引のセットを含むことと、ローンインタラクションのトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、ローンのセットを統合の候補として分類することと、ローン統合取引のセットに少なくとも部分的に基づいて、統合の当事者に代わって、ローンのセットの少なくともサブセットの統合を管理することとを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、ローンのセットを統合の候補として分類することが、エンティティの属性を処理するモデルに基づいており、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状況、または担保の価値からなるグループから選択された少なくとも1つの属性をさらに含むことができる。
例示的な方法は、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、ローン統合取引のセットのうちの少なくとも1つのローン統合取引の当事者であることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、少なくとも1つの統合管理が、候補ローンのセットからのローンの識別、統合オファーの準備、統合プランの準備、統合オファーを伝えるコンテンツの準備、統合オファーのスケジューリング、統合オファーの伝達、統合オファーの修正の交渉、統合契約の準備、統合契約の実行、ローンのセットの担保の修正、統合のための申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、または統合契約の終了、からなるグループから選択された管理を含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、エンティティの少なくとも1つのエンティティが、ローン統合取引のセットの少なくとも1つのローン統合取引の当事者であることをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなるグループから選択された少なくとも1つの当事者であることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンのセットのサブセットからの少なくとも1つのローンの統合の交渉の完了を決定すること、および交渉の結果に基づいてスマート統合契約を修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ローンのセットの少なくともサブセットの統合に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定することと、ローンのセットのサブセットに関連する分散型台帳に、統合に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを記録することとをさらに含むことができる。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティに関する情報、およびファクタリングローン取引のセットに対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。装置またはシステムは、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティを分類するように構造化された人工知能回路であって、人工知能回路は、相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる、人工知能回路と、ファクタリングローンを管理するように構造化されたロボティックプロセスオートメーション回路であって、ロボティックプロセスオートメーション回路は、ファクタリングローンの相互作用のセットでトレーニングされる、ロボティックプロセスオートメーション回路とをさらに含んでもよい。
例示的なシステムまたは装置の特定のさらなる側面を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、以下からなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含むことができる。エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用するようにさらに構造化されており、ファクタリングに使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状態、または担保の価値からなるグループから選択される少なくとも1つの属性を含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンを管理する少なくとも1つが、以下からなるグループから選択された管理を含むことができる。ファクタリングのための資産のセットを管理すること、一連の候補ローンからファクタリングのためのローンを特定すること、ファクタリング・オファーを準備すること、ファクタリング・プランを準備すること、ファクタリング・オファーを伝えるコンテンツを準備すること、ファクタリング・オファーをスケジューリングすること、ファクタリング・オファーを伝えること、ファクタリング・オファーの修正を交渉すること、ファクタリング契約を準備すること、ファクタリング契約を実行することファクタリング契約の実行、ファクタリングローンの担保の変更、売掛債権の譲渡、ファクタリングの申請ワークフローの処理、検査の管理、ファクタリングされる資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了。
例として、ファクタリングに使用される資産が売掛金のセットを含む装置またはシステムがある。
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンを管理する少なくとも1つが、以下からなるグループから選択された管理を含むことができる。ファクタリングのための資産のセットを管理すること、一連の候補ローンからファクタリングのためのローンを特定すること、ファクタリング・オファーを準備すること、ファクタリング・プランを準備すること、ファクタリング・オファーを伝えるコンテンツを準備すること、ファクタリング・オファーをスケジューリングすること、ファクタリング・オファーを伝えること、ファクタリング・オファーの修正を交渉すること、ファクタリング契約を準備すること、ファクタリング契約を実行することファクタリング契約の実行、ファクタリングローンの担保の変更、売掛債権の譲渡、ファクタリングの申請ワークフローの処理、検査の管理、ファクタリングされる資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了。
例示的な装置またはシステムは、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、ファクタリングローン取引のセットのうちの少なくとも1つのファクタリングローン取引の当事者であることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者から選択された少なくとも1つの当事者であることを含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含んでいてもよい。
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも1つからインタラクションを受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、インタラクションに基づいてさらに訓練される。
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンの交渉の完了を決定し、交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正するように構造化されたスマート契約回路をさらに含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンの交渉に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定し、ファクタリングローンに関連する分散型台帳に、ファクタリングローンに関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを記録するように構造化された分散型台帳回路をさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応型インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティに関する情報、およびファクタリングローントランザクションのセットに対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集することと、相互作用のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいてファクタリングローンのセットに関与するエンティティを分類することと、ファクタリングローンの相互作用のセットに少なくとも部分的に基づいてファクタリングローンを管理することとを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、ファクタリングローンを管理する少なくとも1つが、以下からなるグループから選択された管理を含むことをさらに含むことができる。ファクタリングのための資産のセットの管理、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリング・オファーの準備、ファクタリング・プランの準備、ファクタリング・オファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリング・オファーのスケジューリング、ファクタリング・オファーの伝達、ファクタリング・オファーの修正の交渉、ファクタリング契約の準備、ファクタリング契約の実行、ファクタリング・オファーの修正、ファクタリング・オファーの修正、ファクタリング・ローンの管理、ファクタリング・ローンの管理からなるグループから選択された少なくとも1つの管理を含む。ファクタリング契約の実行、ファクタリングローンの担保の変更、売掛債権の譲渡、ファクタリングの申請ワークフローの処理、検査の管理、ファクタリングされる資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了。
例示的な方法は、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、ファクタリングローン取引のセットのうちの少なくとも1つのファクタリングローン取引の当事者であることをさらに含んでもよい。
例示の方法は、当事者が、一次貸手、二次貸手、貸出シンジケート、事業体貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借手、債務者、引受人、検査官、査定人、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなるグループから選択された少なくとも1つの当事者であることを含むことができる。
例示的な方法は、ファクタリングローンの交渉の完了を決定すること、および交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、ファクタリングローンの交渉に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定することと、ファクタリングローンに関連する分散型台帳に、ファクタリングローンに関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを記録することとをさらに含むことができる。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的な装置またはシステムは、一組の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報と、一組の住宅ローン取引に関するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットとを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。装置またはシステムは、モーゲージローン活動のセットに関与するエンティティを分類するように構造化された人工知能回路をさらに含んでもよく、人工知能回路は、相互作用のトレーニングセットでトレーニングされ、ロボットプロセスオートメーション回路は、モーゲージローンを仲介するように構造化され、ロボットプロセスオートメーション回路は、モーゲージローン活動のセットおよび相互作用のトレーニングセットのうちの少なくとも1つでトレーニングされる。
例示的なシステムまたは装置の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な装置またはシステムは、住宅ローン活動のセットおよび住宅ローン取引のセットのうちの少なくとも1つが、以下からなるグループから選択された活動を含む、ことを含んでもよい。マーケティング活動のうち、見込みのある借り手の特定、不動産の特定、担保の特定、借り手の資格、権原調査、権原検証、不動産評価、不動産検査、不動産評価、収入検証、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定。既存の住宅ローンの分析、既存の住宅ローンと新しい住宅ローンの条件の比較分析、申請書の作成、申請書の記入欄の作成、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書のスケジュールの作成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、先取特権の設定、または住宅ローン契約の締結。
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、以下からなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含むことができる。エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、一連の住宅ローン活動に関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用するようにさらに構造化されており、以下からなるグループから選択された少なくとも1つの属性：住宅ローンの対象となるプロパティ、担保に使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、住宅ローンのタイプ、プロパティのタイプ、当事者の財務状況、支払状況、プロパティの状態、またはプロパティの価値。
例示的な装置またはシステムは、住宅ローンを仲介することが、以下からなるグループから選択された少なくとも1つの活動を含むことができる。抵当権の対象となる不動産の管理、一連の借り手の状況からの抵当権候補の特定、抵当権のオファーの準備、抵当権のオファーを伝えるコンテンツの準備、抵当権のオファーのスケジューリング、抵当権のオファーの伝達、抵当権のオファーの修正の交渉、抵当権の契約書の準備、抵当権の契約書の実行、一連の抵当権の担保の修正、移転の引き渡し、からなる群から選択される少なくとも1つの活動。住宅ローン契約の実行、一連の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、または住宅ローン契約の締結。
例示的な装置またはシステムは、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、住宅ローン取引のセットのうちの少なくとも1つの住宅ローン取引の当事者であることを含んでもよい。
例示的な装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者から選択された少なくとも1つの当事者であることを含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも1つのシステムを含んでいてもよい。
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも1つからのインタラクションを受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、インタラクションに基づいてさらに訓練されることができる。
例示的な装置またはシステムは、住宅ローンの交渉の完了を決定し、交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正するように構造化されたスマート契約回路をさらに含むことができる。
例示的な装置またはシステムは、住宅ローンの交渉に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定し、住宅ローンに関連する分散型台帳に、住宅ローンに関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを記録するように構造化された分散型台帳回路をさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応性のあるインテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、一組の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報と、一組の住宅ローン取引に対するエンティティ間の相互作用のトレーニングセットとを収集することと、相互作用のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、一組の住宅ローン活動に関与するエンティティを分類することと、一組の住宅ローン活動および相互作用のトレーニングセットのうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づいて、住宅ローンを仲介することとを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティを分類することが、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルに基づいており、以下からなるグループから選択された少なくとも1つの属性が、抵当権の対象となるプロパティ、担保に使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、抵当権の種類、プロパティの種類、当事者の財務状況、支払状況、プロパティの状態、またはプロパティの価値であることをさらに含むことができる。
例示的な方法は、住宅ローンを仲介する少なくとも1つが、以下からなるグループから選択される活動をさらに含むことができる。抵当権の対象となる不動産の管理、一連の借り手の状況からの抵当権候補の特定、抵当権の申し出の準備、抵当権の申し出を伝える内容の準備、抵当権の申し出のスケジューリング、抵当権の申し出の伝達、抵当権の申し出の修正の交渉、抵当権の契約書の作成、抵当権の契約書の実行の少なくとも1つ。住宅ローン契約の実行、一連の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、または住宅ローン契約の締結。
例示的な方法は、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティが、住宅ローン取引のセットのうちの少なくとも1つの住宅ローン取引の当事者であることを含むことができる。
方法の例としては、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、融資シンジケート、事業体貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなるグループから選択された少なくとも1つの当事者であることが挙げられる。
例示的な方法は、さらに、住宅ローンの交渉の完了を決定すること、および交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正することを含むことができる。
例示的な方法は、住宅ローンの交渉に関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを決定することと、住宅ローンに関連する分散型台帳に、住宅ローンに関連する結果および交渉イベントのうちの少なくとも1つを記録することとをさらに含むことができる。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的なシステムは、一連の債務取引に関与するエンティティに関する情報、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセット、および債務管理活動のトレーニングセットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。システムは、エンティティのうちの少なくとも1つのエンティティの状態を分類するように構造化された状態分類回路であって、状態分類回路は、モデルおよび人工知能回路のセットを含み、モデルは、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、状態分類回路と、債務に関連するアクションを管理するように構造化された自動債務管理回路であって、自動債務管理回路は、債務管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる、自動債務管理回路とをさらに含んでもよい。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、データ収集回路が、以下からなるグループから選択された少なくとも1つのシステムを構成することを含むことができる。モノのインターネットデバイス、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット。
例示的なシステムは、債務トランザクションのセットの少なくとも1つの債務トランザクションが、以下からなるグループから選択されることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイ・ローン、還付金先取りローン、学生ローン、シンジケート・ローン、タイトル・ローン、住宅ローン、ベンチャー・デット・ローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキング・キャピタル・ローン、スモール・ビジネス・ローン、ファーム・ローン、地方債、または補助金付きローン。
例示的なシステムは、一連の債務取引に関与するエンティティが、一連の当事者および一連の資産の少なくとも1つを含むことを含むことができる。
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも1つの資産が、以下からなるグループから選択される資産を含むことを含んでもよい。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、または個人の所有物。
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも1つの資産、資産のセットからの少なくとも1つの資産のためのコンテナ、および資産のセットからの少なくとも1つの資産のためのパッケージ上に配置されたセンサのセットをさらに含むことができ、センサのセットは、センサのセットによって感知されたセンサ情報を資産のセットからの少なくとも1つの資産のための一意の識別子と関連付けるように構成される。前記データ収集回路および前記センサーのセットから情報を受け取り、その情報をブロックチェーンに格納するように構成されたブロックチェーン回路のセットであって、前記ブロックチェーンへのアクセスは、前記資産のセットからの少なくとも1つの資産を含む債務取引の当事者のための安全なアクセス制御インターフェース回路を介して提供される、ブロックチェーン回路のセット。
例示的なシステムは、センサのセットからの少なくとも1つのセンサが、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学、磁場、電場、または位置センサからなるグループから選択されることを含むことができる。
システムの例としては、一連の資産のうち少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうち少なくとも1つに関連するイベントを処理するように構成され、さらに、資産が関連する債務取引に関連する一連のアクションを実行するように構成された自動エージェント回路を含むことができる。
例示的なシステムは、アクションのセットの少なくとも1つのアクションが、以下からなるグループから選択されることをさらに含むことができる。債務取引の提案、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引の条件設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、または債務の統合。
例示的なシステムは、人工知能回路のセットからの少なくとも1つの人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムからなるグループから選択された少なくとも1つのシステムを含むことをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、エンティティの少なくとも1つからのインタラクションを受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、自動債務管理回路は、インタラクションに基づいてさらにトレーニングされることができる。
例示的なシステムは、債務管理活動のトレーニングセットからの少なくとも1つの債務管理活動が、以下からなるグループから選択された活動を含むことをさらに含んでもよい。債務取引の提案、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、または債務の統合。
例示的なシステムは、一連の資産のうちの少なくとも1つの資産の価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも1つの資産が、以下からなるグループから選択されることをさらに含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権からなるグループから選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、または個人の所有物。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公開市場において、資産のセットの中の少なくとも1つの資産に類似したアイテムの少なくとも1つの価格および財務データを監視するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、資産のセットから少なくとも1つの資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されることをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、資産の属性のうち少なくとも1つの属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、または資産のジオロケーションからなるグループから選択されることをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、債務トランザクションのためのスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、債務取引のための一連の条件を確立するようにさらに構造化されていることをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、さらに、債務取引に関する一連の条件のうちの少なくとも1つが、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、またはデフォルトの結果、からなるグループから選択されることを含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応性のあるインテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、一連の債務取引に関与するエンティティに関する情報、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセット、および債務管理活動のトレーニングセットを収集することと、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットに少なくとも部分的に基づいて、エンティティの少なくとも1つのエンティティの状態を分類することと、債務管理活動のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、債務に関連するアクションを管理することとを含み得る。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、一連の債務取引に関与するエンティティが、一連の当事者および一連の資産を含むことをさらに含むことができる。
例示的な方法は、少なくとも1つの資産に配置されたセンサのセットから情報を受信することをさらに含んでもよく、センサのセットは、センサのセットによって感知されたセンサ情報を、資産のセットからの少なくとも1つの資産のための一意の識別子と関連付けるように構成され、センサのセットは、資産のセットからの少なくとも1つの資産上、資産のセットからの少なくとも1つの資産のためのコンテナ上、および資産のセットからの少なくとも1つの資産のためのパッケージ上に配置される。前記情報をブロックチェーンに格納するステップであって、前記ブロックチェーンへのアクセスは、前記資産のセットからの少なくとも1つの資産を含む債務取引の当事者のための安全なアクセス制御インターフェースを介して提供されるステップ。
例示的な方法は、一連の資産のうちの少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理することと、資産が関連する債務取引に関連する一連のアクションを処理することとを含むことができる。
例示的な方法は、エンティティの少なくとも1つからインタラクションを受け取ることを含むことができる。
例示の方法は、一連の資産のうちの少なくとも1つの資産の価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、モニタリングが、少なくとも1つの公開市場において、資産のセットの中の少なくとも1つの資産に類似したアイテムの少なくとも1つの価格および財務データを監視することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、資産の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、資産のセットから少なくとも1つの資産を評価するための類似項目のセットを構築することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、債務トランザクションのためのスマートコントラクトを管理することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、債務取引のためのスマートコントラクトのための条件のセットを確立することをさらに含んでもよい。
実施形態では、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントのアダプティブ・インテリジェンスおよびロボティック・プロセス・オートメーション機能のためのシステムである。
例示的なシステムは、一連の債券取引に関与するエンティティに関する情報を収集するように構成されたクラウドソーシングデータ収集回路と、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットとを含むことができる。システムは、クラウドソーシングデータ収集回路からの情報とモデルとを用いて、一組の発行者の状態を分類するように構成された状態分類回路をさらに含んでもよく、モデルは、一組の発行者に関連する結果のトレーニングデータセットを用いてトレーニングされる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、エンティティからの少なくとも1つのエンティティが、以下からなるグループから選択されることを含むことができる：エンティティのセットは、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、または資産のセットのうちのエンティティを含む。
例示的なシステムは、発行者のセットからの少なくとも1つの発行者が、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、または非営利団体からなるグループから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券のセットからの少なくとも1つの債券が、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、または事業体債からなるグループから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、ポリシーリスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、エンティティリスク条件、またはエンティティ健康条件からなるグループから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、クラウドソーシングデータ収集回路が、ユーザが発行者のセットに関する条件に関連する情報のクラウドソーシング要求を構成することができるユーザインタフェースを可能にするように構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、発行者のセットから少なくとも1つの発行者を監視するように構成された構成可能なデータ収集および監視回路をさらに含むことができ、構成可能なデータ収集および監視回路は、以下からなるグループから選択されたシステムを含むことができる。モノのインターネットデバイス、環境条件センサーのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット。
例示的なシステムは、構成可能なデータ収集および監視回路が、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、または車両からなるグループから選択される少なくとも1つの環境を監視するように構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券取引のセットに関連する債券のセットが、資産のセットによって裏付けられていることを含むことができる。
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも1つの資産が、以下からなるグループから選択された資産を含むことを含んでもよい。自治体の資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、または個人の所有物。
例示的なシステムは、資産のセットのうちの少なくとも1つの資産の値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理するように構成された自動エージェント回路を含み、自動エージェント回路は、資産が関連する債務取引に関連するアクションを実行するようにさらに構成されている。
システムの例では、アクションが、債務取引の提供、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引の条件設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、債務のシンジケート化、または債務の統合からなるグループから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、条件分類回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、またはシミュレーションシステムからなるグループから選択されたシステムを含むものであってもよい。
例示的なシステムは、債券に関連するアクションを管理するように構成された自動化された債券管理回路をさらに含み、自動化された債券管理回路は、債券管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる。
例示的なシステムは、自動化された債券管理回路が、一連の債券取引活動に関与する一連のユーザインターフェースと当事者との一連のやり取りに基づいて学習されることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券取引のセットからの少なくとも1つの債券取引が、債務取引、債務取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引条件の設定、提供が要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、債務のシンジケーション、または債務の統合からなる群から選択される活動を含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、発行者と資産のセットの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、報告が、以下からなるグループから選択された資産のセットからの少なくとも1つの資産に関するものであることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産など。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、または個人の所有物。
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場において、資産に類似したアイテムの価格または財務データを監視するように構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されることを含むことができる。
例示的なシステムは、属性からの少なくとも1つの属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、または資産の地理的位置からなるグループから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券取引のためのスマートコントラクトを管理するために構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ボンドの条件を決定するように構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路のセットによって指定および管理される債務取引の条件のセットからの少なくとも1つの条件が、以下からなるグループから選択されることを含むことができる。債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、デフォルト条件、またはデフォルトの結果。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントのアダプティブインテリジェンスおよびロボティックプロセスオートメーション機能のための方法である。例示的な方法は、一組の債券の取引に関与するエンティティに関する情報と、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセットとを収集することと、収集された情報とモデルとを用いて、一組の発行者の状態を分類することであって、モデルは、一組の発行者に関連する結果のトレーニングデータセットを用いてトレーニングされることとを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、資産のセットの少なくとも1つの資産の値、条件、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理することと、資産が関連する債務トランザクションに関連するアクションを実行することとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、債券管理活動のトレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、債券に関連するアクションを管理することをさらに含むことができる。
例示された方法は、さらに、発行者および一連の資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告することを含むことができる。
例示的な方法は、債券取引のためのスマートコントラクトを管理することをさらに含んでもよい。
例示的な方法は、少なくとも1つのボンドに対するスマートコントラクトの条件を決定することをさらに含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するためのシステムである。 例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、少なくとも1つの債券を含む少なくとも1つの取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を収集するように構成されたソーシャルネットワークデータ収集回路と、モデルに従って、ソーシャルネットワークデータ収集回路からの情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類するように構成された状態分類回路であって、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、状態分類回路と、分類された少なくとも1つのエンティティの状態に応答して、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するように構成された自動債券管理回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、債券発行者、債券、当事者、および資産からなるエンティティから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる債券発行者から選択される債券発行者を含むことができる。
債券が、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および社債からなるエンティティから選択されるシステムの例を挙げることができる。
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、エンティティリスク条件、またはエンティティ健康条件からなる条件から選択された少なくとも1つの条件を含むことができる。
例示的なシステムは、ソーシャルネットワークデータ収集回路が、受信した入力に応答して、少なくとも1つのエンティティに関する情報のためのクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受信するように構造化されたソーシャルネットワーク入力回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、モノのインターネットデバイス、環境条件センサー、クラウドソーシング要求回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、およびネットワークドメインを照会するアルゴリズムのうちの少なくとも1つを監視するように構成されたデータ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、状態分類回路が、データ収集回路からの情報に応答して状態を分類するようにさらに構造化されていることをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなるグループから選択される環境を監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
システムの例では、状態分類回路が、監視された環境に応じて状態を分類するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの債券が少なくとも1つの資産によって裏付けられていることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産が、以下からなる資産から選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用のアイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、宝石からなる資産から選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、イベントに応答して少なくとも1つのトランザクションに関連するアクションを実行するように構成されたイベント処理回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、アクションが、債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引の条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケーション、および債券の統合からなるアクションから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、条件分類回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されたシステムで構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するように構成された自動化された債券管理回路をさらに含んでもよく、自動化された債券管理回路は、複数の債券管理活動のトレーニングデータセットでトレーニングされている。
例示的なシステムは、自動化された債券管理回路が、複数の債券取引活動に関与する複数のユーザインターフェースと当事者との複数のやり取りに基づいて学習されることを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の債券取引活動が、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、および債券の統合からなる債券取引活動から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券発行者、少なくとも1つの債券、および少なくとも1つの債券に関連する資産の少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、資産が以下からなる資産から選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用のアイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、契約書、宝石からなる資産から選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、資産を評価するためのオフセット資産項目のセットを、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を用いて構築するように構成されたクラスタリング回路をさらに含むことができる。
システムの例では、属性が、カテゴリー、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、およびジオロケーションからなる属性から選択される場合がある。
例示的なシステムは、少なくとも1つのトランザクションのためのスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、少なくとも1つのボンドの条件を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、可変金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替可能性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果からなるグループから選択されることを含むことができる。実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための方法である。 例示的な方法は、少なくとも1つの債券を含む少なくとも1つの取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することと、モデルに従って、ソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類することであって、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、ことと、分類された少なくとも1つのエンティティの状態に応答して、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理することと、を含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、少なくとも1つの債券に関連する少なくとも1つの資産の値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理することと、イベントに応答して、少なくとも1つの取引に関連する行動を引き受けることとをさらに含んでもよい。 例示的な方法は、少なくとも1つの債券に関連する行動を管理するために、複数の債券管理活動のトレーニングセットで自動化された債券管理回路をトレーニングすることをさらに含み、行動を管理することは、自動化された債券管理回路を操作することを含むことができる。 例示的な方法は、債券発行者、少なくとも1つの債券、および資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券に対する発行者の状態を監視するシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、少なくとも1つの債券を含む少なくとも1つの取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を収集するように構造化されたモノのインターネットデータ収集回路と、モデルに従って、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類するように構造化された状態分類回路であって、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、状態分類回路と、分類された少なくとも1つのエンティティの状態に応答して、少なくとも1つの取引に関連するアクションを引き受けるように構造化されたイベント処理回路と、を含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、債券発行者、債券、当事者、および資産からなるエンティティから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券発行者が、自治体、事業体、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる債券発行者から選択されることを含むことができる。
債券が、地方債、政府債、国庫債、資産担保付債券、および社債からなるエンティティから選択されるシステムの例を挙げることができる。
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、金融リスク条件、行動リスク条件、ポリシーリスク条件、金融健康条件、物理的欠陥条件、物理的健康条件、エンティティリスク条件、またはエンティティ健康条件のうちの少なくとも1つであることを含んでもよい。
例示的なシステムは、モノのインターネットデータ収集回路が、少なくとも1つのエンティティに関する情報のクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受け取るように構造化されたモノのインターネット入力回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、モノのインターネットデバイス、環境条件センサー、クラウドソーシング要求回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、およびネットワークドメインを照会するアルゴリズムのうちの少なくとも1つを監視するように構成されたデータ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、状態分類回路が、データ収集回路からの情報に応答して状態を分類するようにさらに構造化されていることをさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、自治体環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなるグループから選択される環境を監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
システムの例としては、状態分類回路が、監視された環境に応じて状態を分類するようにさらに構成されていることが挙げられる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの債券が少なくとも1つの資産によって裏付けられていることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産が、以下からなる資産から選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、宝石からなる資産から選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、そのイベントに応答して少なくとも1つのトランザクションに関連するアクションをさらに実行するように構成されたイベント処理回路をさらに含むことができる。
債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの実行、取引の終了、取引の条件設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケーション、債券の統合、からなるアクションからアクションが選択される例のシステムを含むことができる。
例示的なシステムは、条件分類回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されたシステムで構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの債券に関連するアクションを管理するように構成された自動化された債券管理回路をさらに含んでもよく、自動化された債券管理回路は、複数の債券管理活動のトレーニングデータセットでトレーニングされている。
例示的なシステムは、自動化された債券管理回路が、複数の債券取引活動に関与する複数のユーザインターフェースと当事者との複数のやり取りに基づいて学習されることを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の債券取引活動が、債券取引の募集、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の確認、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、債券のシンジケート化、および債券の統合からなる債券取引活動から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、債券発行者、少なくとも1つの債券、および少なくとも1つの債券に関連する資産の少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、資産が以下からなる資産から選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用のアイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、契約書、宝石からなる資産から選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、資産を評価するためのオフセット資産項目のセットが、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を用いて構築されるように構成されたクラスタリング回路をさらに含むことができる。
システムの例では、属性が、カテゴリー、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、およびジオロケーションからなる属性から選択される場合がある。
例示的なシステムは、少なくとも1つのトランザクションのためのスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、少なくとも1つのボンドの条件を決定するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
システムの例としては、条件が、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、および債務不履行の結果からなるグループから選択される場合がある。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視する方法である。例示的な方法は、少なくとも1つの債券を含む少なくとも1つの取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関するモノのインターネット情報を収集することと、モデルに従って、モノのインターネット情報に基づいて、少なくとも1つのエンティティの状態を分類することであって、モデルは、少なくとも1つのエンティティに関連する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされ、少なくとも1つのエンティティの分類された状態に応答して、少なくとも1つの取引に関連するアクションを引き受けることと、を含み得る。
例示的な方法の特定のさらなる側面を以下に説明するが、これらのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、少なくとも1つの資産の値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理することと、イベントに応答して、少なくとも1つのトランザクションに関連するアクションを引き受けることとをさらに含んでもよい。例示的な方法は、少なくとも1つの債券に関連する行動を管理するために、複数の債券管理活動のトレーニングセットで自動化された債券管理回路をトレーニングすることをさらに含んでもよい。例示的な方法は、債券発行者、少なくとも1つの債券、および資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含んでもよい。
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、少なくとも1つの補助金付き融資取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を収集するように構造化されたモノのインターネットデータ収集回路と、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいて、少なくとも1つの補助金付き融資取引に関与する少なくとも1つの補助金付き融資の少なくとも1つのパラメータを分類するように構造化されたモデルを含む条件分類回路であって、モデルは、少なくとも1つの補助金付き融資に関連する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、条件分類回路とを含むことができる。前記条件分類回路からの分類されたパラメータに基づいて、前記少なくとも1つの補助金付き融資の条件を自動的に変更するように構成されたスマートコントラクト回路と
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、少なくとも1つの補助金付きローン、少なくとも1つの補助金付きローン取引に関与する別個の少なくとも1つの補助金付きローン、当事者、補助金、保証人、補助金を出す当事者、および担保からなるエンティティから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体のうちの少なくとも1つからなる当事者から選択された当事者を構成することを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンが、地方自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付きの補助金付きローン、または事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つからなることを含んでもよい。
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、実体リスク条件、実体健全性条件からなる条件から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンが学生ローンであり、条件分類回路が、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加、および学生の公益活動への参加のうちの少なくとも1つを分類することを含むことができる。
例示的なシステムは、ユーザが少なくとも1つのエンティティに関する情報のクエリを構成できるように構造化されたモノのインターネットデータ収集回路のユーザインタフェースをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、ソーシャルネットワーク分析回路、環境条件回路、クラウドソーシング回路、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムからなるグループから選択された、少なくとも1つのエンティティを監視するように構成された少なくとも1つの構成可能なデータ収集および回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの構成可能なデータ収集および回路が、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる環境から選択される環境を監視することを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンが、少なくとも1つの資産に裏付けられていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産が、以下からなる資産から選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、宝石からなる資産から選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも1つに関連する少なくとも1つのイベントを処理し、少なくとも1つの資産が関連する少なくとも1つの補助金付き融資取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェントをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、アクションが以下からなるアクションから選択されることを含むことができる。補助金付き融資取引、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、および補助金付き融資の統合。
例示的なシステムは、条件分類回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されたシステムで構成されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助金付きローン管理回路をさらに含み、自動補助金付きローン管理回路は、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる、というものであってもよい。
例示的なシステムは、自動補助ローン管理回路が、複数の補助ローン取引活動に関与する複数のユーザインタフェースとの当事者の複数のインタラクションに基づいて学習されることを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の補助金付きローン取引活動が、以下からなる活動から選択されることを含んでもよい。補助金付き融資取引の提供、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、および補助金付き融資の統合。
例示的なシステムは、変更された少なくとも1つの補助金付きローンの条件のセットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、発行者、少なくとも1つの補助金付きローン、および少なくとも1つの資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、以下からなる資産から選択された少なくとも1つの資産に関する報告を含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用のアイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、宝石から選択された少なくとも1つの資産について報告する例のシステムが含まれる。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産を評価するためのオフセット資産項目のセットを、少なくとも1つの資産の属性に基づいてクラスタリング回路を用いて構築するように構成されたクラスタリング回路を含むことができる。
システムの例では、属性が、カテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、およびジオロケーションからなる属性から選択される場合がある。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付き融資取引のためのスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクトが、少なくとも1つの補助金付きローンの分類されたパラメータに応答してスマートコントラクトを修正するようにさらに構造化されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路によって自動的に修正される少なくとも1つの補助金付きローンの条件が、以下からなるグループから選択されることを含んでもよい。借金の元本、借金の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの補助金付きローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果。
実施形態において、例示的な方法は、少なくとも1つの補助金付きローン取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関する情報を収集することと、少なくとも1つの補助金付きローンに関連する複数の結果のトレーニングデータセットでトレーニングされたモデルを使用して、情報に基づいて、少なくとも1つの補助金付きローン取引に関与する少なくとも1つの補助金付きローンの少なくとも1つのパラメータを分類することと、分類されたパラメータに基づいて、少なくとも1つの補助金付きローンの条件を自動的に変更することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、少なくとも1つの補助金付き融資に関連する少なくとも1つの資産の価値、状態、または所有権のうちの少なくとも1つに関連する少なくとも1つのイベントを処理することと、少なくとも1つの資産が関連する少なくとも1つの補助金付き融資取引に関連する行動を引き受けることとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、変更された少なくとも1つの補助金付きローンの条件のセットを分散型台帳に記録することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、発行者、少なくとも1つの補助金付きローン、または少なくとも1つの補助金付きローンに関連する少なくとも1つの資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含むことができる。
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、少なくとも1つの補助金付き融資取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集するように構造化されたソーシャルネットワーク分析データ収集回路を含むことができる。ソーシャルネットワーク分析データ収集回路からのソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも1つの補助金付き融資取引に関与する少なくとも1つの補助金付き融資の少なくとも1つのパラメータを分類するように構造化されたモデルを含む条件分類回路であって、モデルは、少なくとも1つの補助金付き融資に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、条件分類回路と、分類された少なくとも1つのパラメータに基づいて、少なくとも1つの補助金付き融資の条件を自動的に変更するように構造化されたスマートコントラクト回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティが、少なくとも1つの補助金付きローン、少なくとも1つの補助金付きローン取引に関与する別個の少なくとも1つの補助金付きローン、当事者、補助金、保証人、補助者、および担保からなるエンティティから選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンを補助する当事者が、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる当事者から選択されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンが、地方自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付きの補助金付きローン、または事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つからなることを含んでもよい。
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された少なくとも1つのパラメータが、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健全性条件、物理的欠陥条件、物理的健全性条件、エンティティリスク条件、およびエンティティ健全性条件からなる条件から選択されることを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンが学生ローンであり、条件分類回路が、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加、または学生の公益活動への参加のうちの少なくとも1つを分類することを含むことができる。
例示的なシステムは、ユーザが少なくとも1つのエンティティに関する情報のためのクエリを構成できるように構造化されたソーシャルネットワーク分析データ収集回路のユーザインタフェースをさらに含み、クエリに応答して、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路が、少なくとも1つのソーシャルネットワークからデータを検索して取得する少なくとも1つのアルゴリズムを開始する、というものであってもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つのエンティティを監視するように構成された少なくとも1つの構成可能なデータ収集および回路であって、ソーシャルネットワーク分析回路、環境条件回路、クラウドソーシング回路、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムからなるグループから選択されたものをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの構成可能なデータ収集および回路が、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる環境から選択される環境を監視することを含むことができる。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンが、少なくとも1つの資産に裏付けられていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産が、以下からなる資産から選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、宝石からなる資産から選択される。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産の価値、状態、または所有権のうちの少なくとも1つに関連する少なくとも1つのイベントを処理し、少なくとも1つの資産が関連する少なくとも1つの補助金付き融資取引に関連するアクションを実行するように構造化された自動エージェントをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、アクションが以下からなるアクションから選択されることを含むことができる。補助金付き融資取引、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、および補助金付き融資の統合。
例示的なシステムは、条件分類回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムから選択されたシステムで構成されることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助金付きローン管理回路をさらに含み、自動補助金付きローン管理回路は、補助金付きローン管理活動のトレーニングセットでトレーニングされる、というものであってもよい。
例示的なシステムは、自動補助ローン管理回路が、複数の補助ローン取引活動に関与する複数のユーザインタフェースとの当事者の複数のインタラクションに基づいて学習されることを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の補助金付きローン取引活動が、以下からなる活動から選択されることを含んでもよい。補助金付き融資取引の提供、補助金付き融資取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、および補助金付き融資の統合。
例示的なシステムは、変更された少なくとも1つの補助金付きローンの条件のセットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、発行者、少なくとも1つの補助金付きローン、または少なくとも1つの資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、以下からなる資産から選択された少なくとも1つの資産に関する報告を含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、宝石から選択された少なくとも1つの資産に関する報告を行う例のシステムが含まれる。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、個人資産
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも1つの公的な市場におけるオフセット資産アイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含んでもよい。
例示的なシステムは、少なくとも1つの資産を評価するためのオフセット資産項目のセットを、少なくとも1つの資産の属性に基づいてクラスタリング回路を用いて構築するように構造化されたクラスタリング回路をさらに含むことができる。
システムの例では、属性が、カテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、およびジオロケーションからなる属性から選択される場合がある。
例示的なシステムは、少なくとも1つの補助金付き融資トランザクションのためのスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、少なくとも1つの補助金付きローンの条件を設定することを含んでもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路によって指定および管理される、少なくとも1つの補助金付きローンの条件が、以下からなるグループから選択されることを含んでもよい。債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも1つの補助金付きローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果。
実施形態において、例示的な方法は、少なくとも1つの補助金付きローン取引に関与する少なくとも1つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することと、少なくとも1つの補助金付きローンに関連する結果のトレーニングデータセットでトレーニングされたモデルを使用して、ソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも1つの補助金付きローン取引に関与する少なくとも1つの補助金付きローンの少なくとも1つのパラメータを分類することと、分類された少なくとも1つのパラメータに基づいて、少なくとも1つの補助金付きローンの条件を自動的に修正することと、を含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、少なくとも1つの資産の価値、状態および所有権のうちの少なくとも1つに関連する少なくとも1つのイベントを処理することと、少なくとも1つの資産が関連する少なくとも1つの補助金付き融資取引に関連する行動を引き受けることとをさらに含むことができる。
例示的な方法は、変更された少なくとも1つの補助金付きローンの条件のセットを分散型台帳に記録することをさらに含むことができる。
例示的な方法は、発行者、少なくとも1つの補助金付きローン、または少なくとも1つの資産のうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助金付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。 例示的なプラットフォームまたはシステムは、一組の補助金付きローンの取引に関与する一組のエンティティに関連する情報を収集するように構造化されたクラウドソーシングサービス回路と、クラウドソーシングサービス回路からの情報に基づいて、取引に関与する一組の補助金付きローンのパラメータのセットを分類するように構造化されたモデルおよび人工知能サービス回路を含む条件分類回路であって、モデルは、補助金付きローンに関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、条件分類回路と、条件分類回路からの分類されたパラメータのセットに基づいて、補助金付きローンの条件を自動的に修正するためのスマートコントラクト回路とを含むことができる。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的なシステムは、エンティティのセットが、補助金付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、および担保のセットのうちのエンティティを含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、エンティティのセットの各エンティティが、以下からなるリストから選択されたエンティティを含む、というものであってもよい。補助金付き融資取引のセットに対応する補助金付き融資のセットからの補助金、補助金付き融資取引のセットの少なくとも1つに関連する当事者、補助金付き融資取引のセットに対応する補助金付き融資のセットからの補助金に対応する補助金、補助金付き融資取引のセットの少なくとも1つに関連する保証人、補助金付き融資取引のセットに対応する補助金付き融資のセットからの補助金に対応する補助金。一連の補助金付き融資取引のうちの少なくとも一つに関連する被補助者、一連の補助金付き融資取引に対応する一組の補助金付き融資から補助金に対応する補助金、一連の補助金付き融資取引のうちの少なくとも一つに関連する担保品、一連の補助金付き融資取引に対応する一組の補助金付き融資から補助金に対応する補助金。
例示的なシステムでは、エンティティのセットの少なくとも1つのエンティティが、補助金付き融資取引のセットの少なくとも1つに関連する補助金提供者を含み、補助金提供者が、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、または非営利団体の少なくとも1つを含むことがある。
例示的なシステムは、ローン取引のセットに対応する補助金付きローンのセットの各ローンが、地方自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付き補助金付きローン、または事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つを含む、というものであってもよい。
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうちのいずれかであることを含むことができる。
例示的なシステムは、補助金付きローンが学生ローンであり、条件分類回路が、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加、および学生の公益活動への参加のうちの少なくとも1つを分類することを含むことができる。
例示的なシステムは、クラウドソーシングサービス回路が、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザインターフェースをさらに備え、クラウドソーシングサービス回路が、クエリに基づいてクラウドソーシングリクエストを自動的に構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービス回路をさらに含むことができ、構成可能なデータ収集および監視サービス回路は、以下のセットのうちの少なくとも1つを含む。ここで、設定可能なデータ収集および監視サービス回路は、モノのインターネットサービスのセット、環境条件センサーのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む。
構成可能なデータ収集および監視サービス回路が、自治体環境、教育環境、事業体環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視するようにさらに構成されていることを含む、例示的なシステムであってもよい。
例示的なシステムは、補助金付きローンのセットが資産のセットによって裏付けられていることを含むことができる。
例示的なシステムは、資産のセットが、以下の中からそれぞれ選択されることを含むことができる。自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産、未開発の土地、農地、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、宝石の中から選択された資産のセットが含まれる。知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、什器、家具、設備、工具、機械、動産
例示的なシステムは、一連の資産のうちの少なくとも1つの資産の価値、状態、所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、少なくとも1つの資産が関連する補助金付き融資取引に関連するアクションを引き受けるように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、アクションが、補助金付きローン取引の提供、補助金付きローン取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、タイトルの検証、検査の管理、タイトルの変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の終了、取引条件の設定、提供が要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティの格付けの設定、補助金付きローンのシンジケーション、または補助金付きローンの統合の中から選択されることを含むことができる。
人工知能サービス回路が、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つで構成されている例示的なシステムを含むことができる。
例示的なシステムは、補助金付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助金付きローン管理回路をさらに含んでもよく、自動補助金付きローン管理回路は、補助金付きローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされている。
例示的なシステムは、自動化された補助金付きローン管理回路が、一連のユーザーインターフェースと当事者の相互作用のセットに基づいてさらに学習され、当事者が一連の補助金付きローン取引活動に関与していることを含むことができる。
例示的なシステムは、補助金付き融資取引アクティビティのセットが、補助金付き融資取引の提供、補助金付き融資取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権原の確認、検査の管理、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引条件の設定、提供が必要な通知の提供の中からそれぞれ選択されたアクティビティを含むことを含むことができる。融資の実行、取引の完了、取引条件の設定、提供すべき通知の提供、一連の資産の差し押さえ、取引条件の変更、事業体の格付けの設定、補助金付き融資のシンジケート化、補助金付き融資の統合の中から選択される。
例示的なシステムは、補助金付き融資取引のセットに対応する補助金付き融資の条件の修正セットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含んでもよい。
例示的なシステムは、補助金付き融資に関連する当事者、補助金付き融資取引のセットに対応する補助金付き融資のセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集サービス回路をさらに含むことができる。
例示的なシステムは、報告が、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークンのうちの少なくとも1つを含む資産のセットに関するものであることを含むことができる。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、または個人の所有物。
例示的なシステムは、市場価値データ収集サービス回路が、少なくとも1つの公開市場において、資産のセットの資産に類似したアイテムの価格または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。
例示的なシステムは、資産のセットの資産を評価するための類似アイテムのセットが、資産の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されることを含んでもよい。
システムの例では、属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、または資産の地理的位置の中から選択されることを含む。
例示的なシステムは、補助金付きローンのスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービス回路をさらに含んでいてもよい。
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路が、補助金付きローンの条件を設定するためにさらに構造化されていることを含んでもよい。
スマートコントラクトサービス回路が指定・管理する債務取引の条件が、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人情報の指定、などの中から選択されることを含むシステム例を示している。スマートコントラクトサービス回路が指定・管理する債務取引の条件は、債務の元本、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助金の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、誓約、抵当権設定条件、債務不履行条件、債務不履行の結果の中から選択される。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助金付きローンの取り扱いの自動化を促進するための方法である。 例示的な方法は、補助金付き融資取引のセットに関与するエンティティのセットに関連する情報を収集することと、人工知能サービス、モデル、およびクラウドソーシングサービスからの情報に基づいて、補助金付き融資取引に関与する補助金付き融資のセットのパラメータのセットを分類することであって、モデルは、補助金付き融資に関連する結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、ことと、分類されたパラメータのセットに基づいて、補助金付き融資の条件を修正することとを含むことができる。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。 例示的な方法は、エンティティのセットが、補助金付き融資のセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助金を出す当事者のセット、または担保のセットの中から選択されたエンティティを含む、ことを含んでもよい。
例示的な方法は、一連のエンティティが一連の助成当事者を含み、一連の助成当事者の各当事者が、自治体、事業体、契約者、政府機関、非政府機関、または非営利団体のうちの少なくとも1つを含む、というものであってもよい。
例示的な方法は、補助金付きローンのセットが、地方自治体の補助金付きローン、政府の補助金付きローン、学生ローン、資産担保付きの補助金付きローン、および事業体の補助金付きローンのうちの少なくとも1つを含むことを含んでもよい。
例示的な方法は、補助金付きローンが学生ローンであり、分類が、学位取得に向けた学生の進歩、非営利活動への学生の参加、および公益活動への学生の参加のうちの少なくとも1つに基づいて行われることを含むことができる。
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、複数の資産を保管するように構成された金融エンティティに対応する複数の資産を解釈するように構成された資産識別サービス回路と、複数の資産に関して行動を起こす権利を有する行動可能なエンティティに対応する複数の識別子を認証するように構成されたアイデンティティ管理サービス回路であって、複数の識別子は、少なくとも1つのクレデンシャルを含む、アイデンティティ管理サービス回路とを含むことができる。複数の資産制御機能をブロックチェーン構造に格納するように構成されたブロックチェーンサービス回路であって、ブロックチェーン構造は分散型台帳構成からなるブロックチェーンサービス回路と、解釈された複数の資産および認証された複数の識別子を、資産制御機能としてブロックチェーン構造に格納するためにブロックチェーンサービス回路に伝達するように構成された財務管理回路であって、ブロックチェーンサービス回路は、資産制御機能を資産イベントとして分散型台帳構成に記録するようにさらに構成されている財務管理回路とを備えている。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、少なくとも1つのクレデンシャルが、所有者クレデンシャル、エージェント・クレデンシャル、受益者クレデンシャル、受託者クレデンシャル、またはカストディアン・クレデンシャルからなることを含むことができる。
システムの例として、資産に関するイベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の実行、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的での資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、または所有権の状態の指定の中から選択されたイベントが含まれる。
システムの例としては、複数の資産の解釈、複数の識別子の認証、および資産のイベントの記録のうち、少なくとも1つを監視するように構成されたデータ収集回路を含むことができる。
例示的なシステムは、行動可能なエンティティがそれぞれ、所有者、受益者、エージェント、受託者、またはカストディアンのうちの少なくとも1つを含むことを含むことができる。
例示的なシステムは、複数の資産のカストディを管理するように構成されたスマートコントラクト回路を含んでもよく、複数の資産に関連する少なくとも1つの資産イベントが、スマートコントラクト構成で具現化された複数の条件に基づいて、データ収集サービス回路によって収集されたデータに基づいて、スマートコントラクト回路によって管理される。
システムの例としては、複数の資産に関する少なくとも1つの資産イベントが、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の実行、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、および所有権の状態の指定の中から選択された少なくとも1つのイベントを含んでいてもよい。
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに含むことを含んでもよい。
例示的なシステムは、資産識別サービス回路、アイデンティティ管理サービス回路、ブロックチェーンサービス回路、および財務管理回路のそれぞれが、システムの回路間の通信を促進するように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含むことができる。各回路の対応するAPIコンポーネントは、システムの複数のユーザーと対話するように構造化されたユーザーインターフェースをさらに含む。
例示的なシステムは、資産イベントを複数の行動可能なエンティティと共有および配布するようにさらに構造化されたブロックチェーンサービス回路を含むことができる。
実施形態において、例示的な方法は、複数の資産を保管するように構成された金融エンティティに対応する複数の資産を解釈することと、複数の資産に関して行動を起こす権利を有する行動可能なエンティティに対応する複数の識別子を認証することであって、複数の識別子は、少なくとも1つのクレデンシャルを含む、ことを含み得る。複数の資産制御機能をブロックチェーン構造に格納するステップであって、ブロックチェーン構造は分散型台帳構成からなる。 解釈された複数の資産および認証された複数の識別子を、資産制御機能としてブロックチェーン構造に格納するために通信するステップであって、資産制御機能は資産イベントとして分散型台帳構成に記録される。
例示的な方法は、少なくとも1つのクレデンシャルが、所有者クレデンシャル、エージェント・クレデンシャル、受益者クレデンシャル、受託者クレデンシャル、またはカストディアン・クレデンシャルからなることを含むことができる。
方法の一例として、資産に関するイベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差押え、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の実行、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的での資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、または所有権の状態の指定の中から選択された少なくとも1つのイベントが含まれている。
例となる方法は、複数の資産の解釈、複数の識別子の認証、または資産のイベントの記録のうち、少なくとも1つを監視することを含むことができる。
例示的な方法は、行動可能なエンティティがそれぞれ、所有者、受益者、代理人、受託者、またはカストディアンのうちの少なくとも1つを構成することを含むことができる。
例示的な方法は、複数の資産のカストディを管理することを含んでもよく、複数の資産に関連する少なくとも1つの資産イベントは、スマートコントラクト構成で具現化された複数の条件に基づき、複数の資産に関するデータによって収集されたデータに基づいて行われる。
方法の例としては、複数の資産に関する各イベントが、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差押え、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の実行、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的での資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、または所有権の状態の指定の中から選択された少なくとも1つのイベントを含むことが挙げられる。
例示的な方法は、監視が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、またはインタラクティブクラウドソーシングシステムのうちの少なくとも1つによって実行されることを含んでもよい。
例示的な方法は、資産イベントを複数の行動可能なエンティティと共有および配布することを含むことができる。
例示的な方法は、複数の資産を解釈することが、金融機関がカストディを取る責任がある複数の資産を特定することを含むことができる。
例示的な方法は、複数の識別子を認証することが、行動可能なエンティティに対応する複数の識別子が、複数の資産に関して行動を起こす権利を有することを検証することを含むことができる。
例示的な方法は、ブロックチェーン構造がブロックチェーン・マーケットプレイスと連携して提供されることを含んでもよい。
例示的な方法は、ブロックチェーン市場が、自動化されたブロックチェーンベースのトランザクションアプリケーションを利用することを含んでもよい。
例示的な方法は、行動可能なエンティティ間の相互作用に基づいて、ブロックチェーン構造に資産取引データを格納することを含むことができる。
例示的な方法は、ブロックチェーン構造が、複数のアセットノードにわたる分散型ブロックチェーン構造であることを含んでもよい。
例示的な方法は、複数の資産のうちの少なくとも1つが仮想資産タグであり、複数の資産を解釈することは、仮想資産タグを識別することを含むことができる。
例示的な方法は、複数の資産制御機能の格納が、仮想資産タグデータを格納することを含む、というものであってもよい。
例示的な方法は、仮想資産タグデータが位置データまたは追跡データの少なくとも1つであることを含むことができる。
例示的な方法は、金融エンティティまたは行動可能なエンティティの少なくとも1つに対応する識別子が、仮想資産タグデータとして格納されることを含んでもよい。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、担保の差押えを容易にするためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、少なくとも1つの貸付契約を含む複数の貸付契約データを格納するように構造化された貸付契約格納回路であって、少なくとも1つの貸付契約は、貸付条件データを含み、貸付条件データは、少なくとも1つの貸付契約の返済義務を確保するための担保資産に関連する担保条件を提供する少なくとも1つの資産の差押え条件に関連する少なくとも1つの貸付契約の条件データを含む、貸付契約格納回路を含むことができる。前記貸出条件データを監視し、前記貸出条件データの変化に基づいてデフォルト条件を検出するように構成されたデータ収集サービス回路と、前記データ収集サービス回路によってデフォルト条件が検出された場合に、デフォルト条件を解釈し、前記担保条件および前記デフォルト条件に基づいて差し押さえ手続きを開始するデフォルト条件表示を通信するように構成されたスマートコントラクトサービス回路と、を備えている。
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路が、検出されたデフォルト状態の表示を、担保資産をロックするために、スマートロックおよびスマートコンテナのうちの少なくとも1つに通信するようにさらに構成されていてもよい。
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産のパブリック・オークション・サイトへの出品を構成し、開始することを含むことができる。
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産のための輸送命令のセットを構成し、配信することを含むことができる。
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産を輸送するドローンのための一連の命令を構成することを含んでもよい。
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産を輸送するロボット装置のための一連の命令を構成することを含んでもよい。
システムの例としては、差し押さえ手続きが、一連の代替担保を自動的に代用するプロセスを開始することを含むことができる。
例示的なシステムは、差し押さえ手順が担保追跡手順を開始することを含むことができる。
例示的なシステムは、差し押さえ手続きが担保評価プロセスを開始することを含むことができる。
例示的なシステムは、差押え手順が、差押えに関する交渉を開始するメッセージを借り手に開始することを含むことができる。
例示的なシステムは、交渉が、差し押さえ交渉のトレーニングセットで訓練されたロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって管理されることを含むことができる。
例示的なシステムでは、交渉が、少なくとも1つの貸付契約の金利、支払条件、および担保のうちの少なくとも1つの変更に関するものである場合がある。
例示的なシステムは、データ収集サービス回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、およびインタラクティブクラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも1つのシステムをさらに備えることを含むことができる。
例示的なシステムは、貸与契約保存回路、データ収集サービス回路、およびスマートコントラクトサービス回路のそれぞれが、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）コンポーネントをさらに含むことができる。
例示的なシステムは、回路の対応するAPIコンポーネントが、システムの複数のユーザーと対話するように構造化されたユーザーインターフェースをさらに含むことができる。
実施形態において、本明細書で提供されるのは、担保の差押えを容易にする方法である。例示的な方法は、少なくとも1つの貸付契約を含む複数の貸付契約データを格納することであって、少なくとも1つの貸付契約は貸付条件データを含み、貸付条件データは、少なくとも1つの貸付契約の返済義務を確保するための担保資産に関連する担保条件を提供する少なくとも1つの資産の差押え条件に関連する、少なくとも1つの貸付契約の条件データを含む、ことを含んでもよい。前記貸出条件データを監視し、前記貸出条件データの変化に基づいてデフォルト条件を検出するステップと、前記デフォルト条件を解釈するステップと、前記担保条件に基づいて差し押さえ手続きを開始するデフォルト条件表示を伝達するステップと、を含む。
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちのいずれか1つまたは複数が特定の実施形態に存在してもよい。例示的な方法は、検出されたデフォルト状態表示が、担保資産をロックするために、スマートロックおよびスマートコンテナのうちの少なくとも1つに通信されることを含んでもよい。
例示的な方法は、差し押さえ手順が、担保資産の公開オークションサイトへの出品を構成し、開始することを含むことができる。
例示的な方法は、差し押さえ手順が、担保資産のための輸送命令のセットを構成して配信することを含むことができる。
例示的な方法は、差し押さえ手順が、担保資産を輸送するドローンのための一連の命令を構成することを含んでもよい。
例示的な方法は、差し押さえ手順が、担保資産を輸送するロボット装置のための一連の命令を構成することを含んでもよい。
例示的な方法は、差し押さえ手順が、一連の代替担保を自動的に代替するプロセスを開始することを含むことができる。
例示的な方法は、差し押さえ手順が担保の追跡手順を開始することを含むことができる。
例示的な方法は、差し押さえ手続きが担保評価プロセスを開始することを含むことができる。
例示的な方法は、差押え手順が、差押えに関する交渉を開始するメッセージを借り手に開始することを含むことができる。
例示的な方法は、交渉が、差し押さえ交渉のトレーニングセットで訓練されたロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって管理されることを含むことができる。
例示的な方法としては、交渉が、少なくとも1つの貸付契約の金利、支払条件、または担保の少なくとも1つの変更に関するものであることが挙げられる。
例示的な方法は、監視が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェイスシステム、またはインタラクティブクラウドソーシングシステムのうちの少なくとも1つによって提供されることを含んでもよい。
例示的な方法としては、モニタリング、解釈、および通信のための通信を、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を介して提供することが挙げられる。
例示的な方法は、複数のユーザーと対話するために、APIを組み込んだユーザーインターフェースを提供することを含むことができる。
本開示の詳細な実施形態が本明細書に開示されているが、開示された実施形態は、様々な形態で具現化できる本開示の単なる例示であることを理解してください。したがって、本明細書に開示されている特定の構造的および機能的な詳細は、限定的なものとして解釈されるべきではなく、単に特許請求の範囲の根拠として、また、実質的に任意の適切に詳細な構造で本開示を様々に採用することを当業者に教えるための代表的な根拠として解釈されるべきである。
本明細書で使用される単数の用語は、1つまたはそれ以上として定義される。本明細書で使用される用語「別の」は、少なくとも2つ目以上と定義される。本明細書で使用される用語「含む」（including）および／または「有する」（having）は、「含む」（comprising）（すなわち、非限定的な移行語）として定義される。
本開示のいくつかの実施形態のみを示し、説明してきたが、以下の特許請求の範囲に記載された本開示の精神および範囲から逸脱することなく、これに多くの変更および修正を加えることができることは、当業者にとって明らかであろう。海外および国内のすべての特許出願および特許、ならびに本明細書で言及されている他のすべての出版物は、法律で認められている最大限の範囲で、その全体が本明細書に組み込まれている。
本明細書に記載されている方法およびシステムは、プロセッサ上でコンピュータソフトウェア、プログラムコード、および／または命令を実行する機械を介して、その一部または全体を展開することができる。本開示は、マシン上の方法として、マシンの一部またはマシンに関連するシステムまたは装置として、またはマシンの1つ以上で実行されるコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品として実施されてもよい。実施形態では、プロセッサは、サーバー、クラウドサーバー、クライアント、ネットワークインフラストラクチャ、モバイルコンピューティングプラットフォーム、据置型コンピューティングプラットフォーム、または他のコンピューティングプラットフォームの一部であってもよい。プロセッサは、プログラム命令、コード、バイナリ命令などを実行することができるあらゆる種類の計算デバイスまたは処理デバイスであってもよい。プロセッサは、シグナルプロセッサ、デジタルプロセッサ、エンベデッドプロセッサ、マイクロプロセッサ、または、その上に格納されたプログラムコードまたはプログラム命令の実行を直接的または間接的に容易にすることができるコプロセッサ（数学コプロセッサ、グラフィックコプロセッサ、通信コプロセッサなど）などの任意の変形であってもよいし、それを含んでもよい。さらに、プロセッサは、複数のプログラム、スレッド、およびコードの実行を可能にしてもよい。スレッドは、プロセッサの性能を高め、アプリケーションの同時操作を容易にするために、同時に実行されてもよい。実施の方法として、本明細書に記載されている方法、プログラムコード、プログラム命令などは、1つ以上のスレッドで実装されてもよい。スレッドは、関連する優先順位が割り当てられている可能性のある他のスレッドをスポーンしてもよく、プロセッサは、プログラムコードで提供される命令に基づいて、優先順位または他の任意の順序に基づいてこれらのスレッドを実行してもよい。プロセッサ、または1つを利用する任意の機械は、本明細書などに記載されている方法、コード、命令、およびプログラムを格納する非一過性のメモリを含んでもよい。プロセッサは、本明細書および他の場所で説明されるような方法、コード、および命令を格納することができるインターフェースを介して、非一過性の記憶媒体にアクセスしてもよい。方法、プログラム、コード、プログラム命令、またはコンピューティングデバイスまたは処理デバイスによって実行可能な他のタイプの命令を格納するためにプロセッサに関連付けられた記憶媒体は、CD-ROM、DVD、メモリ、ハードディスク、フラッシュドライブ、RAM、ROM、キャッシュなどのうちの1つまたは複数を含んでもよいが、これらに限定されない。
プロセッサは、マルチプロセッサの速度と性能を高めることができる1つ以上のコアを含んでいてもよい。実施形態では、プロセスは、2つ以上の独立したコア（ダイと呼ばれる）を組み合わせたデュアルコアプロセッサ、クアッドコアプロセッサ、その他のチップレベルマルチプロセッサなどであってもよい。
本明細書に記載されている方法およびシステムは、サーバー、クライアント、ファイアウォール、ゲートウェイ、ハブ、ルーター、またはその他のそのようなコンピュータおよび/またはネットワークハードウェア上でコンピュータソフトウェアを実行するマシンを介して、一部または全体を展開することができる。ソフトウェアプログラムは、ファイルサーバ、プリントサーバ、ドメインサーバ、インターネットサーバ、イントラネットサーバ、クラウドサーバ、およびセカンダリサーバ、ホストサーバ、分散型サーバなどの他の変形を含むサーバと関連していてもよい。サーバは、メモリ、プロセッサ、コンピュータ可読媒体、記憶媒体、ポート（物理的および仮想的）、通信デバイス、および有線または無線媒体を介して他のサーバ、クライアント、マシン、およびデバイスにアクセス可能なインターフェースなどのうち1つ以上を含んでいてもよい。本明細書などに記載されている方法、プログラム、またはコードは、サーバーによって実行されてもよい。また、本願明細書に記載されている方法の実行に必要な他の装置は、サーバーに関連するインフラの一部として考えてもよい。
サーバは、クライアント、他のサーバ、プリンタ、データベースサーバ、プリントサーバ、ファイルサーバ、通信サーバ、分散型サーバ、ソーシャルネットワークなどを含むがこれらに限定されない他のデバイスへのインターフェースを提供してもよい。さらに、この結合や接続により、ネットワーク上でのプログラムのリモート実行が容易になる場合がある。これらのデバイスの一部または全部をネットワーク化することで、本開示の範囲を逸脱することなく、1つまたは複数の場所でのプログラムまたは方法の並列処理を容易にすることができる。さらに、インターフェースを介してサーバーに接続されたデバイスのいずれかが、方法、プログラム、コード、および命令を格納することができる少なくとも1つの記憶媒体を含んでいてもよい。中央リポジトリは、異なるデバイスで実行されるプログラム命令を提供してもよい。本実施形態では、リモートリポジトリは、プログラムコード、命令、およびプログラムの記憶媒体として機能してもよい。
ソフトウェア・プログラムは、ファイル・クライアント、プリント・クライアント、ドメイン・クライアント、インターネット・クライアント、イントラネット・クライアント、およびセカンダリ・クライアント、ホスト・クライアント、分散型クライアントなどの他のバリエーションを含むクライアントと関連していてもよい。クライアントは、メモリ、プロセッサ、コンピュータ可読媒体、記憶媒体、ポート（物理的および仮想的）、通信デバイス、および有線または無線媒体を介して他のクライアント、サーバ、マシン、およびデバイスにアクセス可能なインターフェースなどのうち1つ以上を含んでいてもよい。本明細書などに記載されている方法、プログラム、またはコードは、クライアントによって実行されてもよい。また、本願明細書に記載されている方法の実行に必要な他の装置は、クライアントに関連するインフラの一部と考えてもよい。
クライアントは、サーバ、他のクライアント、プリンタ、データベースサーバ、プリントサーバ、ファイルサーバ、通信サーバ、分散サーバなどを含む他のデバイスへのインターフェースを提供してもよい。さらに、この結合および/または接続は、ネットワークを介したプログラムのリモート実行を容易にしてもよい。これらのデバイスのいくつかまたはすべてをネットワーク化することで、本開示の範囲から逸脱することなく、1つまたは複数の場所でのプログラムまたは方法の並列処理を容易にすることができる。さらに、インターフェースを介してクライアントに接続されたデバイスのいずれかが、方法、プログラム、アプリケーション、コードおよび／または命令を格納することができる少なくとも1つの記憶媒体を含んでいてもよい。中央リポジトリは、異なるデバイスで実行されるプログラム命令を提供してもよい。本実施形態では、リモートリポジトリは、プログラムコード、命令、およびプログラムの記憶媒体として機能してもよい。
本明細書に記載されている方法およびシステムは、一部または全部をネットワークインフラを通じて展開することができる。ネットワークインフラストラクチャは、コンピューティングデバイス、サーバ、ルータ、ハブ、ファイアウォール、クライアント、パーソナルコンピュータ、通信デバイス、ルーティングデバイス、および当技術分野で知られている他のアクティブおよびパッシブデバイス、モジュール、および／またはコンポーネントなどの要素を含んでいてもよい。ネットワークインフラストラクチャに関連するコンピューティングデバイスおよび／または非コンピューティングデバイス（複数可）は、他のコンポーネントとは別に、フラッシュメモリ、バッファ、スタック、RAM、ROMなどの記憶媒体を含んでいてもよい。本明細書などに記載されているプロセス、方法、プログラムコード、命令は、ネットワークインフラストラクチャー要素の1つまたは複数によって実行されてもよい。本明細書に記載されている方法およびシステムは、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）、サービスとしてのプラットフォーム（PaaS）、および／またはサービスとしてのインフラストラクチャ（IaaS）の機能を含む、あらゆる種類のプライベート、コミュニティ、またはハイブリッドクラウドコンピューティングネットワークまたはクラウドコンピューティング環境で使用するために適応されてもよい。
本明細書などに記載されている方法、プログラムコード、および命令は、複数のセルを有するセルラーネットワーク上で実装されてもよい。セルラーネットワークは、周波数分割多重アクセス（FDMA）ネットワークまたは符号分割多重アクセス（CDMA）ネットワークのいずれかであってもよい。セルラーネットワークは、モバイルデバイス、セルサイト、基地局、リピータ、アンテナ、タワーなどを含んでいてもよい。セルラーネットワークは、GSM、GPRS、3G、EVDO、メッシュ、またはその他のネットワークタイプであってもよい。
本明細書などに記載されている方法、プログラムコード、および命令は、モバイルデバイス上で、またはモバイルデバイスを通じて実施されてもよい。モバイルデバイスは、ナビゲーションデバイス、携帯電話、モバイルパーソナルデジタルアシスタント、ラップトップ、パームトップ、ネットブック、ページャー、電子ブックリーダー、音楽プレーヤーなどを含んでもよい。これらのデバイスは、他の構成要素とは別に、フラッシュメモリ、バッファ、RAM、ROMなどの記憶媒体、および1つ以上のコンピューティングデバイスを含んでいてもよい。モバイル機器に関連するコンピューティングデバイスは、その上に格納されたプログラムコード、方法、および命令を実行できるようになっていてもよい。あるいは、モバイル機器は、他の機器と協力して命令を実行するように構成されていてもよい。モバイル機器は、サーバーとインターフェースされ、プログラムコードを実行するように構成された基地局と通信してもよい。モバイル機器は、ピアツーピアネットワーク、メッシュネットワーク、または他の通信ネットワーク上で通信してもよい。プログラムコードは、サーバに関連付けられた記憶媒体に格納され、サーバ内に組み込まれたコンピューティングデバイスによって実行されてもよい。基地局は、コンピューティングデバイスと記憶媒体とを含んでもよい。記憶装置は、プログラムコードおよび基地局に関連するコンピューティングデバイスによって実行される命令を格納してもよい。
コンピュータソフトウェア、プログラムコード、および命令は、コンピュータのコンポーネント、デバイス、およびコンピューティングに使用されるデジタルデータを一定期間保持する記録媒体、ランダムアクセスメモリー（RAM）として知られる半導体ストレージ、光ディスク、ハードディスク、テープ、ドラム、カードなどの磁気ストレージなど、より恒久的なストレージのための大容量ストレージ、プロセッサレジスタ、キャッシュメモリー、揮発性メモリー、不揮発性メモリー、CD、DVDなどの光学ストレージ、フラッシュメモリー（USBスティックやキーなど）などのリムーバブルメディア、オフラインのリムーバブルマスストレージなどの機械可読媒体に保存およびアクセスすることができる。また、ダイナミックメモリ、スタティックメモリ、リード/ライトストレージ、ミュータブルストレージ、リードオンリー、ランダムアクセス、シーケンシャルアクセス、ロケーションアドレッサブル、ファイルアドレッサブル、コンテンツアドレッサブル、ネットワークアタッチドストレージ、ストレージエリアネットワーク、バーコード、磁気インクなどのコンピュータメモリも含まれる。
本明細書に記載の方法およびシステムは、物理的および／または無形のアイテムをある状態から別の状態に変換してもよい。また、本明細書に記載の方法およびシステムは、物理的および／または無形のアイテムを表すデータをある状態から別の状態に変換してもよい。
図中のフローチャートやブロック図を含め、ここで説明され描かれている要素は、要素間の論理的な境界を意味している。しかし、ソフトウェアまたはハードウェアエンジニアリングの実践によれば、描かれた要素およびその機能は、モノリシックソフトウェア構造として、スタンドアロンソフトウェアモジュールとして、または外部ルーチン、コード、サービスなどを採用したモジュールとして、あるいはこれらの任意の組み合わせとして、その上に格納されたプログラム命令を実行することができるプロセッサを有するコンピュータ実行可能媒体を介して機械に実装されてもよく、そのような実装はすべて本開示の範囲内となり得る。このような機械の例としては、パーソナルデジタルアシスタント、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、その他のハンドヘルドコンピューティングデバイス、医療機器、有線または無線通信デバイス、トランスデューサ、チップ、計算機、衛星、タブレットPC、電子書籍、ガジェット、電子デバイス、人工知能を有するデバイス、コンピューティングデバイス、ネットワーク機器、サーバー、ルーターなどが考えられるが、これらに限定されるものではなし。さらに、フローチャートやブロック図に描かれた要素や、その他の論理的な構成要素は、プログラム命令を実行できる機械に実装することができる。したがって、前述の図面および説明では、開示されたシステムの機能的な側面が示されているが、明示的に記載されていない限り、または文脈から明らかでない限り、これらの機能的な側面を実装するためのソフトウェアの特定の配置は、これらの説明から推測されるべきではない。同様に、上で特定され説明された様々なステップは変化させることができ、ステップの順序はここで開示された技術の特定のアプリケーションに適応させることができることが理解されるであろう。このような変形や変更はすべて、本開示の範囲内であることが意図されている。そのため、様々なステップの順序の描写および/または説明は、特定のアプリケーションで必要とされる場合や、明示的に記載されている場合、または文脈から明らかな場合を除き、それらのステップの特定の実行順序を必要とすると理解すべきではない。
上述の方法および/またはプロセス、ならびにそれに関連するステップは、ハードウェア、ソフトウェア、または特定のアプリケーションに適したハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせで実現することができる。ハードウェアは、汎用コンピュータおよび／または専用のコンピューティングデバイス、または特定のコンピューティングデバイス、または特定のコンピューティングデバイスの特定の側面またはコンポーネントを含んでいてもよい。プロセスは、1つまたは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、組み込みマイクロコントローラ、プログラマブルデジタルシグナルプロセッサ、または他のプログラマブルデバイスで、内部および／または外部メモリとともに実現されてもよい。また、プロセスは、特定用途向け集積回路、プログラマブル・ゲート・アレイ、プログラマブル・アレイ・ロジック、または電子信号を処理するように構成された他のデバイスやデバイスの組み合わせで具現化してもよい。さらに、プロセスの1つまたは複数が、機械読み取り可能な媒体上で実行可能なコンピュータ実行可能コードとして実現されてもよいことが理解されるであろう。
コンピュータ実行可能コードは、Cなどの構造化プログラミング言語、C++などのオブジェクト指向プログラミング言語、またはその他の高レベルまたは低レベルのプログラミング言語（アセンブリ言語、ハードウェア記述言語、データベースプログラミング言語および技術を含む）を用いて作成することができ、上記のデバイスのいずれか、およびプロセッサの異種の組み合わせ、プロセッサアーキテクチャ、または異なるハードウェアとソフトウェアの組み合わせ、またはプログラム命令を実行することができるその他のマシン上で実行するために保存、コンパイル、または解釈することができる。
したがって、1つの側面では、上述の方法およびその組み合わせは、1つまたは複数のコンピューティングデバイス上で実行されると、そのステップを実行するコンピュータ実行可能コードで具現化されてもよい。別の態様では、方法は、そのステップを実行するシステムで具現化されてもよく、多くの方法でデバイスに分散されてもよく、または機能のすべてが専用のスタンドアロンデバイスまたは他のハードウェアに統合されてもよい。別の態様では、上述のプロセスに関連するステップを実行する手段は、上述のハードウェアおよび／またはソフトウェアのいずれかを含んでもよい。このようなすべての順列および組み合わせは、本開示の範囲内に入ることが意図されている。
本開示は、詳細に示され、説明された好ましい実施形態に関連して開示されてきたが、それに対する様々な修正および改良が、当業者には容易に明らかになるであろう。したがって、本開示の精神および範囲は、前述の例によって限定されるものではなく、法律によって許容される最も広い意味で理解されるものである。
本開示を説明する文脈（特に以下の請求項の文脈）における単数の用語ならびに同様の参照語の使用は、本明細書で別段の指示がない限り、または文脈によって明らかに矛盾しない限り、単数形および複数形の両方をカバーするように解釈されるべきである。用語「含む、有する（comprising、having、including、およびcontaining）」は、別段の記載がない限り、非限定的な用語（すなわち、「～を含むが、～に限定されない」という意味）として解釈される。本明細書での値の範囲の記載は、本明細書で別段の指示がない限り、範囲内に入る各個別の値を個別に参照する略記法として機能することを意図しているに過ぎず、各個別の値は、本明細書で個別に記載されているかのように本明細書に組み込まれる。本明細書に記載されているすべての方法は、本明細書で別段の指示がない限り、あるいは文脈上明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実行することができる。本明細書で提供される任意のおよびすべての例、または例示的な言語（例えば、「～など」）の使用は、単に本開示をよりよく反映することを意図しており、別段の請求がない限り、本開示の範囲に制限を課すものではない。本明細書のいかなる言語も、請求されていない要素を本開示の実施に必須であると示すものとして解釈されるべきではない。
前述の書面による説明により、当業者は現在その最良の態様であると考えられるものを製造および使用することができるが、当業者は、本明細書の特定の実施形態、方法、および実施例の変形、組み合わせ、および同等物の存在を理解し、評価するであろう。したがって、本開示は、上述の実施形態、方法、および実施例によって限定されるべきではなく、本開示の範囲および精神の範囲内のすべての実施形態および方法によって限定されるべきである。
指定された機能を実行するための「手段（means for）」または指定された機能を実行するための「ステップ（step for）」を明示的に記載していない請求項の要素は、米国特許法１１２条（ｆ）項で規定されている「手段（means）」または「ステップ（step）」の条項として解釈されない。特に、特許請求の範囲における「ステップ（step of）」の使用は、米国特許法１１２条（ｆ）項の規定を行使することを意図したものではない。本明細書で使用されている「セット」という用語は、1つまたは複数のメンバーを有するグループを意味する。
当業者は、本発明のシステムの機能的利点を享受するために、多数の設計構成が可能であることを理解することができる。したがって、本発明の実施形態の多様な構成および配置を考慮すると、本発明の範囲は、上述の実施形態によって狭められるのではなく、添付の特許請求の範囲の広さによって反映される。
Claims (268)
- 複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするように構成されたロボティック・プロセス・オートメーション回路を含み、
前記複数の管理アプリケーションが、それぞれ前記複数の金融機関のうちの別の１つに関連付けられており、
前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するように構成された人工インテリジェンス回路をさらに備える、ことを特徴とするシステム。 - 請求項１に記載のシステムであって、前記人工インテリジェンス回路は、スマート契約サービス回路、評価回路、および自動エージェント回路を含む回路から選択された少なくとも１つの回路をさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項１に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、アナリティクスアプリケーション、価格設定アプリケーション、およびスマート契約アプリケーションを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含む、システム。
- 請求項１に記載のシステムであって、前記複数のデータソースは、アクセスデータソース、資産・施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、不動産アプリケーションを含み、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、不動産の検査プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項５に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、ビデオ検査コマンドまたはカメラ検査コマンドのいずれかを提供すること、複数のデータソースからのデータを利用して検査イベントをスケジュールすること、複数の検査データおよび検査結果に応答して検査基準を決定すること、および複数の検査データおよび検査結果に応答して検査コマンドを提供すること、を含む動作から選択される少なくとも１つの動作を実行することによって、不動産検査プロセスを自動化するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項６に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、前記複数のデータソースのうち、前記不動産アプリケーションにアクセスできない少なくとも１つのデータソースに応答して、前記不動産検査プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、前記ロボット自動化回路による改善されたプロセスを有する前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのそれぞれにアクセスできないことを特徴とするシステム。
- 請求項８に記載のシステムであって、前記ロボット自動化回路によってプロセスが改善された複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、不動産アプリケーションを含み、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、クレームデータソース、価格設定データソース、資産・設備データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項８に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、資産管理アプリケーションからなり、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、価格データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、貸付管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８に記載のシステムであって、前記ロボット自動化回路によってプロセスが改善された複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、マーケティング管理アプリケーションを含み、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産・施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、取引管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、アナリティクス管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択された少なくとも１つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１５に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構築されており、人工インテリジェンス回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションと連携するロボティック・プロセス・オートメーション回路を含み、
前記複数の管理アプリケーションが、それぞれ前記複数の金融機関のうちの別の1つに関連付けられ、
前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路が、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセス改善機会を決定するように構築された機会マイナーコンポーネントをさらに備えており、
決定されたプロセス改善機会に応答して、プロセス改善機会に関連する少なくとも１つのエンティティに出力を提供する、システム。 - 請求項１７に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、価格設定アプリケーション、およびスマート契約アプリケーションを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含む、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、前記複数のデータソースは、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含む、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのエンティティは、それぞれ、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティを構成する、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、前記機会マイナーコンポーネントは、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションの１つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、前記複数の管理アプリケーションの１つに対して、前記複数のプロセス改善機会の優先順位付けされたリストまたは可視化のうちの１つを提供するようにさらに構成される、システム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、機会マイナーコンポーネントは、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値を含むパラメータから選択された少なくとも１つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、機会マイナーコンポーネントは、価値翻訳アプリケーションからの価値翻訳に応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、取引アプリケーションを含み、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、取引サービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項２４に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、複数のデータソースからのデータを利用して取引イベントをスケジュールすることと、複数の資産データおよび取引結果に応答して取引基準を決定すること、および複数の資産データおよび取引結果に応答して取引コマンドを提供すること、を含む動作から選択される少なくとも１つの動作を実行することによって、取引サービスプロセスを自動化するようにさらに構成される、システム。
- 請求項２５に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、取引アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも１つに応答して、取引サービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択された少なくとも１つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項２７に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構築されており、機会マイナーコンポーネントは、少なくとも１つのエンティティからの結果に応答して、プロセスを反復的に改善するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１７に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、前記ロボット自動化回路による改善されたプロセスを有する前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのそれぞれにアクセスできないことを特徴とするシステム。
- 請求項２９に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、税務アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、クレームデータソース、価格設定データソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２９に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、資産管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２９に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、貸付管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項２９に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、マーケティング管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２９に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、投資管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２９に記載のシステムであって、ロボット自動化回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、引受管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするように構成された、適応型エッジコンピューティング回路を含み、
前記複数の管理アプリケーションが、それぞれ前記複数の金融機関のうちの別の１つに関連付けられており、
前記適応型エッジコンピューティング回路が、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つに対するエッジインテリジェンスプロセス改善を決定するように構築されたエッジインテリジェンスコンポーネントをさらに備えていることを特徴とするシステム。 - 請求項３６に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、価格設定アプリケーション、およびスマート契約アプリケーションを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、前記複数のデータソースは、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのエンティティは、それぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択されたエンティティで構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、前記エッジインテリジェンスコンポーネントは、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションの１つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、前記複数の管理アプリケーションの１つに対して、優先順位付けされたリストまたは前記複数のプロセス改善機会の可視化のうちの１つを提供するようにさらに構成されるシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、前記エッジインテリジェンスコンポーネントは、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値を含むパラメータから選択された少なくとも１つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、セキュリティアプリケーションを含み、前記適応型エッジコンピューティング回路は、セキュリティサービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項４２に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路は、複数のデータソースからのデータを利用してセキュリティイベントをスケジュールすることと、複数の資産データおよびセキュリティ成果に応答してセキュリティ基準を決定すること、および複数の資産データおよびセキュリティ成果に応答してセキュリティコマンドを提供すること、を含む動作から選択される少なくとも１つの動作を実行することによって、セキュリティサービスプロセスを自動化するようにさらに構成される、システム。
- 請求項４３に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路は、セキュリティアプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも１つに応答して、セキュリティサービスプロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路は、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択された少なくとも１つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するようにさらに構成されるシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構築されており、エッジインテリジェンスコンポーネントは、少なくとも１つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、前記適応型エッジコンピューティング回路による改善されたプロセスを有する前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのそれぞれにはアクセスできないことを特徴とするシステム。
- 請求項４７に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、リスクアプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、クレームデータソース、価格設定データソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項４７に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、資産管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項４７に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、セキュリティ管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アセットおよび施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースの中から選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項４７に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項３６に記載のシステムであって、適応型エッジコンピューティング回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーションを含み、適応型エッジコンピューティング回路は、エッジ定義を解釈するためのインターフェースを操作するようにさらに構築され、エッジインテリジェンスコンポーネントは、エッジ定義に応答してエッジインテリジェンスプロセス改善を決定するようにさらに構築されることを特徴とするシステム。
- 請求項５２に記載のシステムであって、前記エッジ定義は、低速データ接続、信頼性のないデータ接続、ネットワーク干渉記述、ネットワークキャッシング記述、サービス品質要求、またはレイテンシー要求のうちの少なくとも１つのパラメータの識別を含むことを特徴とするシステム。
- 複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションとインターフェースするように構成された適応型インテリジェンス回路であって、該適応型インテリジェンス回路は、プロトコルアダプタコンポーネントを含んでいる、適応型インテリジェンス回路を含み、
前記複数の管理アプリケーションが、それぞれ前記複数の金融機関のうちの別の1つに関連付けられており、
前記適応型インテリジェンス回路が、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つに対する人工知能的なプロセス改善を決定するように構築された人工知能コンポーネントをさらに備える、ことを特徴とするシステム。 - 請求項５４に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうち少なくとも１つは、モバイルデータコレクタであることを特徴とするシステム。
- 請求項５５に記載のシステムであって、前記適応型インテリジェンス回路は、改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つにアクセスするエンティティ間の通信を容易にする通信プロトコルを決定するように構築されたプロトコルアダプタコンポーネントをさらに備える、ことを特徴とするシステム。
- 請求項５６に記載のシステムであって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つにアクセスするエンティティは、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つに関連するオペレータを含み、プロトコルアダプタコンポーネントは、オペレータがタグ付けされた金融エンティティの近傍にいるというモバイルデータコレクタからの決定に応答して、通信プロトコルを、暗号化通信を可能にするプロトコルとして決定するようにさらに構成される、システム。
- 請求項５５に記載のシステムであって、前記モバイルデータコレクタは、少なくとも１つのジオフェンス付き仮想資産タグからデータを収集することを特徴とするシステム。
- 請求項５８に記載のシステムであって、前記適応インテリジェンス回路は、改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つにアクセスするエンティティ間の通信を容易にする通信プロトコルを決定するように構築されたプロトコルアダプタコンポーネントをさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項５９に記載のシステムであって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つにアクセスするエンティティは、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つに関連するオペレータを含み、プロトコルアダプタコンポーネントは、オペレータがタグ付けされた金融エンティティの近傍にいるという少なくとも１つのジオフェンス付き仮想資産タグからの判定に応答して、通信プロトコルを、暗号化通信を可能にするプロトコルとして決定するようにさらに構成される、システム。
- 請求項５５に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、モノのインターネットのデータコレクタであることを特徴とするシステム。
- 請求項６１に記載のシステムであって、前記適応型インテリジェンス回路は、改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つにアクセスするエンティティ間の通信を容易にする通信プロトコルを決定するように構築されたプロトコルアダプタコンポーネントをさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項６２に記載のシステムであって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つにアクセスするエンティティは、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つに関連するオペレータを含み、プロトコルアダプタコンポーネントは、オペレータがタグ付けされた金融エンティティの近傍にいるというモノのインターネットのデータコレクタからの決定に応答して、通信プロトコルを、暗号化通信を可能にするプロトコルとして決定するようにさらに構築されている、システム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、ブロックチェーン回路であり、前記適応型インテリジェンス回路は、前記適応型インテリジェンス回路を利用して前記ブロックチェーン回路からの情報を解釈することを特徴とするシステム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、価格設定アプリケーション、およびスマート契約アプリケーションを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記複数のデータソースは、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースからなるアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのエンティティは、それぞれ、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械からなるエンティティから選択されたエンティティで構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記人工知能コンポーネントは、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションの１つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、前記複数の管理アプリケーションの１つに対して、優先順位付けされたリストまたは前記複数のプロセス改善機会の可視化のうちの１つを提供するようにさらに構成される、システム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記人工知能コンポーネントは、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値を含むパラメータから選択された少なくとも１つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構成される、システム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、リスク管理アプリケーションを含み、前記適応型インテリジェンス回路は、リスク管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項７０に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路は、複数のデータソースからのデータを利用して、リスクイベントをスケジューリングすることと、複数の資産データおよびリスクの結果に応答してリスク基準を決定すること、複数の資産データおよびリスク管理の結果に応答してリスクコマンドを提供すること、ジオフェンシングの位置を調整して、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つに関連するオペレータのための改善されたアクセスを提供するか、または複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つへの通信のセキュリティを改善することのうちの少なくとも１つを提供すること、を含む動作から選択される少なくとも１つの動作を実行することによって、リスク管理プロセスを自動化するようにさらに構成される、システム。
- 請求項７０に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路は、リスク管理アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも１つに応答して、リスク管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路は、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択された少なくとも１つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するようにさらに構成される、システム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構成され、人工知能コンポーネントは、少なくとも１つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構成される、システム。
- 請求項５４に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、前記適応型インテリジェンス回路による改善された処理を有する前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのそれぞれにアクセスできないことを特徴とするシステム。
- 請求項７５に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、スマート契約アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、クレームデータソース、価格設定データソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項７５に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、資産管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項７５に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、セキュリティ管理アプリケーションからなり、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項７５に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、マーケティング管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項７５に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、価格設定管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項７５に記載のシステムであって、適応型インテリジェンス回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、保証管理アプリケーションからなり、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションと連携するロボティック・プロセス・オートメーション回路を含み、
前記複数の管理アプリケーションが、それぞれ前記複数の金融機関のうちの別の1つに関連付けられており、
前記ロボットプロセスオートメーション回路が、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのロボット運用プロセス改善を決定するように構築されたロボット運用分析コンポーネントをさらに備える、システム。 - 請求項８２に記載のシステムであって、ロボット運用のガバナンス、ロボット運用のプロビジョニング、またはロボット運用ポリシーの少なくとも１つを通じて、ロボット運用プロセス改善を適応させるように構成された管理システム回路をさらに備える、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記ロボット運用プロセス改善は、ロボットワークフローの特徴付けと改善を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記運用プロセス改善を前記複数の管理アプリケーションの１つに適応させるように構築された機会マイニング回路をさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記ロボット運用プロセス改善は、ロボットの作業品質の特徴付けおよび改善を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記ロボット運用分析コンポーネントは、複数のデータソースからの情報を処理して、ロボット運用プロセス改善を決定するためのロボット機械学習コンポーネントを備える、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記ロボット運用分析コンポーネントは、複数のデータソースからの情報を処理して、ロボット運用プロセス改善を決定するための生データ処理コンポーネントを備える、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、投資アプリケーション、資産管理アプリケーション、貸付アプリケーション、リスク管理アプリケーション、マーケティングアプリケーション、取引アプリケーション、税務アプリケーション、詐欺アプリケーション、金融サービスアプリケーション、セキュリティアプリケーション、引受アプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、不動産アプリケーション、規制アプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、保証アプリケーション、分析アプリケーション、価格設定アプリケーション、およびスマート契約アプリケーションを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記複数のデータソースは、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのエンティティは、それぞれ、外部の市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部のプロセス、および機械を含むエンティティから選択されたエンティティを含む、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記ロボット運用分析コンポーネントは、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションの１つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、前記複数の管理アプリケーションの１つに対して、優先順位付けされたリストまたは前記複数のプロセス改善機会の視覚化のうちの１つを提供するようにさらに構成される、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記ロボット運用分析コンポーネントは、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値を含むパラメータから選択された少なくとも１つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、規制管理アプリケーションを含み、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、規制管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項９４に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、規制イベントをスケジュールするために複数のデータソースからのデータを利用すること、複数の資産データおよび規制管理結果に応答して規制基準を決定すること、および複数の資産データおよび規制管理結果に応答して規制コマンドを提供すること、を含む動作から選択される少なくとも１つの動作を実行することによって、規制管理プロセスを自動化するようにさらに構成される、システム。
- 請求項９５に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、規制管理アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも１つに応答して、規制管理プロセスを自動化するようにさらに構成される、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択された少なくとも１つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するようにさらに構成される、システム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構築されており、ロボット運用分析コンポーネントは、少なくとも１つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項８２に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路による改善されたプロセスを有する前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのそれぞれにアクセスできない、ことを特徴とするシステム。
- 請求項９９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、投資アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、クレームデータソース、価格設定データソース、資産および施設データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項９９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、資産管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項９９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、セキュリティ管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項９９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、マーケティング管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項９９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、価格設定管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項９９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、保証管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 複数のデータソースからの情報を解釈し、複数の管理アプリケーションと連携するロボティック・プロセス・オートメーション回路を含み、
前記複数の管理アプリケーションが、それぞれ前記複数の金融機関のうちの別の１つに関連付けられており、
前記ロボットプロセスオートメーション回路が、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのロボット運用プロセス改善を決定するように構築された機会マイニングコンポーネントをさらに備える、システム。 - 請求項１０６に記載のシステムであって、物理的プロセス観測データを収集および記録するように構築されたデータ収集回路をさらに備え、物理的プロセス観測データは、複数のデータソースの１つであることを特徴とするシステム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、ソフトウェアインタラクション観測データを収集して記録するように構築されたデータ収集回路をさらに備え、前記ソフトウェアインタラクション観測データは、前記複数のデータソースの１つである、システム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、フォワードマーケットアプリケーション、イベントアクセストークンアプリケーション、セキュリティアプリケーション、ブロックチェーンアプリケーション、プラットフォームマーケットプレイスアプリケーション、アナリティクスアプリケーション、価格設定アプリケーション、およびスマート契約アプリケーションを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記複数のデータソースは、アクセスデータソース、資産および施設データソース、作業者データソース、クレームデータソース、会計データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むアプリケーションから選択された少なくとも２つのアプリケーションを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記少なくとも1つのエンティティは、それぞれ、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択されたエンティティを含む、システム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記機会マイニングコンポーネントは、前記複数のデータソースからの情報に応答して、前記複数の管理アプリケーションの１つに対する複数のプロセス改善機会を決定し、前記複数の管理アプリケーションの１つに対して、優先順位付けされたリストまたは前記複数のプロセス改善機会の視覚化のうちの１つを提供するようにさらに構成される、システム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記機会マイニングコンポーネントは、時間節約値、コスト節約値、および改善された結果値を含むパラメータから選択された少なくとも１つのパラメータに応答して、プロセス改善機会を決定するようにさらに構築されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記複数の管理アプリケーションは、取引管理アプリケーションを含み、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、取引管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１１４に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、複数のデータソースからのデータを利用して取引イベントをスケジュールすること、複数の資産データおよび取引結果に応答して取引基準を決定すること、および複数の資産データおよび取引管理結果に応答して取引コマンドを提供すること、を含む動作から選択される少なくとも１つの動作を実行することによって、取引管理プロセスを自動化するようにさらに構成される、システム。
- 請求項１１５に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、取引管理アプリケーションにアクセスできない複数のデータソースのうちの少なくとも１つに応答して、取引管理プロセスを自動化するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、外部市場、銀行施設、保険施設、金融サービス施設、運営施設、協働ロボット施設、作業者、ウェアラブルデバイス、外部プロセス、および機械を含むエンティティから選択された少なくとも１つのエンティティに出力を提供することによって、複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのプロセスを改善するようにさらに構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路は、少なくとも１つのエンティティからの結果を解釈するようにさらに構築されており、機会マイニングコンポーネントは、少なくとも１つのエンティティからの結果に応答してプロセスを反復的に改善するようにさらに構築されている、システム。
- 請求項１０６に記載のシステムであって、前記複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、前記ロボティック・プロセス・オートメーション回路による改善されたプロセスを有する前記複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つのそれぞれにアクセスできない、システム。
- 請求項１１９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、フォワードマーケットアプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、クレームデータソース、価格設定データソース、資産および設備データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１１９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、イベントアクセストークン管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、価格設定データソース、会計データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１１９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、セキュリティ管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、請求項データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項１１９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、ブロックチェーン管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、クレームデータソース、作業者データソース、イベントデータソース、および引受データソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項１１９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、価格設定管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、資産および施設データソース、請求項データソース、作業者データソース、およびイベントデータソースからなるデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 請求項１１９に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション回路によって改善されたプロセスを有する複数の管理アプリケーションのうちの少なくとも１つは、アナリティクス管理アプリケーションを含み、複数のデータソースのうちの少なくとも１つは、アクセスデータソース、クレームデータソース、作業者データソース、およびイベントデータソースを含むデータソースから選択された少なくとも１つのデータソースを含む、システム。
- 融資のための担保の条件を検証するクラウドソーシングシステムであって、
クラウドソーシング要求が情報提供者のグループに伝達され、クラウドソーシング要求に対する応答が収集され、処理されて、成功した少なくとも1つの情報提供者に報酬が提供されるクラウドソーシングサービスのセットと、
クラウドソーシング要求のパラメータの構成を可能にするクラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースであって、クラウドソーシング要求およびパラメータが、ローンの担保のセットの状態に関連する情報を取得するように構成されている、インターフェースと、
クラウドソーシング要求を公開する公開サービスのセットと、を含むシステム。 - 請求項１２６に記載のシステムであって、報酬は、クラウドソーシング要求に対する応答を処理し、クラウドソーシング要求に対して構成された一連のパラメータを満足する情報に報酬を自動的に割り当てるスマート契約によって管理される、システム。
- 請求項１２７に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメントの中から選択された少なくとも一つのタイプのものである。ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選ばれる、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１２６に記載のシステムであって、前記担保のセットは、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、または個人の所有物の中から選択される、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１２６に記載のシステムであって、前記担保のセットの状態は、担保の品質、担保の状態、担保の所有状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造者、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス、アイテムの状態、アイテムのステータス、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムの保守履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの障害履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有権履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの査定、またはアイテムの評価を含むグループから選択された状態属性を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１２６に記載のシステムであって、クラウドソーシング要求の情報およびパラメータの識別、クラウドソーシング要求に対する応答、および報酬を、クラウドソーシング要求の分散型台帳に記録するブロックチェーンサービスのセットをさらに備えるシステム。
- 請求項１２６に記載のシステムであって、前記インターフェースは、人間のユーザがパラメータを入力してクラウドソーシング要求を確立するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースであることを特徴とするシステム。
- 請求項１３２に記載のシステムであって、前記パラメータは、要求された情報の種類、報酬、および、報酬を受け取るための条件を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１３２に記載のシステムであって、前記パラメータは報酬であり、前記報酬は、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、報酬ポイントのセット、通貨、製品またはサービスの割引、およびアクセス権の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項１２６に記載のシステムであって、スマート貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに備え、スマート契約サービスのセットは、クラウドソーシングサービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受けることを特徴とするシステム。
- 請求項１３５に記載のシステムであって、前記アクションは、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しのうちの少なくとも１つであることを特徴とするシステム。
- 請求項１２６に記載のシステムであって、クラウドソーシングサービスのセットに対する人間のユーザのインターフェースとの相互作用のトレーニングセットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシング要求を構成するようにトレーニングされているロボティック・プロセス・オートメーション・システムをさらに備えるシステム。
- 請求項１３７に記載のシステムであって、前記ローンの属性のセットは、前記ローンを管理するスマート契約サービスのセットから取得されることを特徴とするシステム。
- 請求項１３７に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、前記クラウドソーシング要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成される、システム。
- 請求項１３９に記載のシステムであって、トレーニングは、報酬を設定するようにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 請求項１３９に記載のシステムであって、トレーニングは、クラウドソーシング要求が公開されるドメインのセットを決定するように、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 請求項１３９に記載のシステムであって、トレーニングは、クラウドソーシング要求のコンテンツを構成するようにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 融資のための担保の条件を検証するクラウドソーシングシステムであって、
クラウドソーシング要求が情報提供者のグループに伝達され、クラウドソーシング要求に対する応答が収集され、処理されて、成功した少なくとも1つの情報提供者に報酬が提供されるクラウドソーシングサービスのセットと、
クラウドソーシング要求のパラメータの構成を可能にするクラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースであって、前記クラウドソーシング要求および前記パラメータが、ローンの保証人の状態に関連する情報を取得するように構成されている、インターフェースと、
クラウドソーシング要求を公開する公開サービスのセットと、を含むシステム。 - 請求項１４３に記載のシステムであって、前記クラウドソーシングサービスのセットは、前記ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得することを特徴とするシステム。
- 請求項１４４に記載のシステムであって、前記財務状況は、公示されたエンティティの評価、公的記録によって示されたエンティティが所有する一連の財産、エンティティが所有する一連の財産の評価、エンティティの破産状況、エンティティの差し押さえ状況、エンティティの契約不履行状況、エンティティの規制違反状況、エンティティの犯罪状況、エンティティの輸出規制状況、エンティティの禁輸状況、エンティティの関税状況、エンティティの納税状況、エンティティの信用報告書、エンティティの信用評価、エンティティのウェブサイト評価、エンティティの製品に対するカスタマーレビューのセット、エンティティのソーシャルネットワーク評価、エンティティの資格のセット、エンティティの紹介のセット、エンティティの証言のセット、エンティティの行動のセット、エンティティの位置、またはエンティティの地理的位置情報の中から選択されたエンティティに関する情報に少なくとも部分的に基づいて決定されることを特徴とするシステム。
- 請求項１４４に記載のシステムであって、報酬は、クラウドソーシング要求に対する応答を処理し、クラウドソーシング要求に対して構成された一連のパラメータを満足する情報に報酬を自動的に割り当てるスマート契約によって管理される、システム。
- 請求項１４４に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択された少なくとも１つのタイプのものである、システム。
- 請求項１４３に記載のシステムであって、前記クラウドソーシング要求は、前記ローンの担保のセットの状態に関する情報を取得するように構成され、前記担保のセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品のセット、有価証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産の中から選択される、システム。
- 請求項１４８に記載のシステムであって、前記担保の状態は、前記担保の品質、前記担保の状態、前記担保の所有権の状態、前記担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムのステータス、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムの保守履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの障害履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有権履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの査定、またはアイテムの評価を含むグループから選択された状態属性を含む、システム。
- 請求項１４３に記載のシステムであって、クラウドソーシング要求の情報およびパラメータ、クラウドソーシング要求に対する応答、および報酬を、クラウドソーシング要求の分散型台帳に記録するブロックチェーンサービスのセットをさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項１４３に記載のシステムであって、前記インターフェースは、人間のユーザがパラメータを入力してクラウドソーシング要求を確立するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースであることを特徴とするシステム。
- 請求項１５１に記載のシステムであって、前記パラメータは、要求された情報の種類、報酬、および報酬を受け取るための条件を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１５２に記載のシステムであって、前記パラメータは報酬であり、前記報酬は、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、報酬ポイントのセット、通貨、製品またはサービスの割引、またはアクセス権の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項１５３に記載のシステムであって、スマート貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに備え、スマート契約サービスのセットは、クラウドソーシングサービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受けることを特徴とするシステム。
- 請求項１５４に記載のシステムであって、前記アクションは、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しのうちの少なくとも１つであることを特徴とするシステム。
- 請求項１５３に記載のシステムであって、クラウドソーシングサービスのセットに対する人間のユーザのインターフェースとの相互作用のトレーニングセットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシング要求を構成するようにトレーニングされたロボティック・プロセス・オートメーション・システムをさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項１５６に記載のシステムであって、前記ローンの属性は、前記ローンを管理するスマート契約サービスのセットから取得される、システム。
- 請求項１５６に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、クラウドソーシング要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的にトレーニングおよび改善されるように構成される、システム。
- 請求項１５８に記載のシステムであって、トレーニングは、報酬を設定するようにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 請求項１５８に記載のシステムであって、トレーニングは、クラウドソーシング要求が公開されるドメインのセットを決定するように、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 請求項１５８に記載のシステムであって、トレーニングは、クラウドソーシング要求のコンテンツを構成するようにロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 融資の保証条件を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムであって、
ローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成されたアルゴリズムのセットによってデータが収集されるソーシャルネットワークデータ収集・監視サービスのセットと、
ソーシャルネットワークデータの収集および監視サービスのセットに対するインターフェースであって、保証の状態に関連する情報を取得するためのソーシャルネットワークデータの収集および監視サービスのセットのパラメータの設定を可能にするインターフェースと、を含むシステム。 - 請求項１６２に記載のシステムであって、前記ソーシャルネットワークデータ収集・監視サービスのセットは、前記ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得することを特徴とするシステム。
- 請求項１６２に記載のシステムであって、前記財務状況は、前記エンティティに関するソーシャルネットワークに含まれる情報のうち、前記エンティティの公示された評価、前記エンティティが所有する一連の財産、前記エンティティが所有する一連の財産の評価、前記エンティティの破産状態、前記エンティティの差し押さえ状態、前記エンティティの契約不履行状態、前記エンティティの規制違反状態、前記エンティティの犯罪状態、エンティティの輸出規制状況、エンティティの禁輸状況、エンティティの関税状況、エンティティの納税状況、エンティティの信用報告書、エンティティの信用評価、エンティティのウェブサイト評価、エンティティの製品に対するカスタマーレビューのセット、エンティティのソーシャルネットワーク評価、エンティティの資格のセット、エンティティの紹介のセット、エンティティの証言のセット、エンティティの行動のセット、エンティティの位置、またはエンティティの地理的位置情報の中から選択された情報に基づいて、少なくとも部分的に決定される、システム。
- 請求項１６２に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択された少なくとも１つのタイプのものである、システム。
- 請求項１６２に記載のシステムであって、前記ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのセットは、ローンの担保のセットの状態に関する情報を取得するように構成されており、前記担保のセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産の中から選択される、システム。
- 請求項１６６に記載のシステムであって、担保の状態は、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムのステータス、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの障害履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有権履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの査定、およびアイテムの評価を含むグループから選択された状態属性を含む、システム。
- 請求項１６６に記載のシステムであって、前記インターフェースは、人間のユーザがパラメータを入力してソーシャルネットワークデータの収集および監視要求を確立するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースであることを特徴とするシステム。
- 請求項１６６に記載のシステムであって、スマート貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに備え、スマート契約サービスは、ソーシャルネットワークデータ収集・監視サービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に行うことを特徴とするシステム。
- 請求項１６９に記載のシステムであって、前記アクションは、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しのうちの少なくとも１つであることを特徴とするシステム。
- 請求項１６６に記載のシステムであって、前記ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのセットに対する人間のユーザのインターフェースとの相互作用のトレーニングセットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集および監視アクションを構成するようにトレーニングされるロボティック・プロセス・オートメーション・システムをさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項１７１に記載のシステムであって、前記ローンの属性は、前記ローンを管理するスマート契約サービスのセットから取得される、システム。
- 請求項１７１に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、前記ソーシャルネットワークデータ収集および監視要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成される、システム。
- 請求項１７３に記載のシステムであって、トレーニングは、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定するために、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 請求項１７３に記載のシステムであって、トレーニングは、ソーシャルネットワークデータ収集および監視検索のコンテンツを構成するように、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- ローンに対する保証の条件を検証するためのモニタリングシステムであって、
一連のモノのインターネットデータ収集および監視サービスであって、ローンに関与するエンティティからおよびエンティティについて収集されたモノのインターネット情報を監視するように構成された一連のアルゴリズムによってデータが収集されるサービスと、
ソーシャルネットワークデータ収集・監視サービスのパラメータを設定して、保証の状態に関連する情報を得ることができる、モノのインターネットデータ収集・監視サービスのセットに対するインターフェースと、を含むシステム。 - 請求項１７６に記載のシステムであって、前記一連のモノのインターネットデータ収集および監視サービスは、前記ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得することを特徴とするシステム。
- 請求項１７７に記載のシステムであって、前記財務状況は、前記モノのインターネットデバイスによって収集された、前記エンティティに関する情報に少なくとも部分的に基づいて決定され、前記エンティティの公示された評価、公的記録によって示される前記エンティティが所有する一連の財産、前記エンティティが所有する一連の財産の評価、前記エンティティの破産状態、前記エンティティの差し押さえ状態、前記エンティティの契約上の不履行状態、前記エンティティの規制違反状態、エンティティの犯罪状況、エンティティの輸出規制状況、エンティティの禁輸状況、エンティティの関税状況、エンティティの納税状況、エンティティの信用報告書、エンティティの信用格付け、エンティティのウェブサイトの格付け。エンティティの製品に対するカスタマーレビューのセット、エンティティのソーシャルネットワーク評価、エンティティの資格のセット、エンティティの紹介のセット、エンティティの証言のセット、エンティティの行動のセット、エンティティのロケーション、およびエンティティのジオロケーションの中から選択される、システム。
- 請求項１７７に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択された少なくとも1つのタイプのものである、システム。
- 請求項１７６に記載のシステムであって、モノのインターネットデータ収集および監視サービスのセットのインターフェースをさらに備え、前記データ収集および監視サービスのセットは、融資のための担保のセットの状態に関する情報を取得するように構成され、前記担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産の中から選択される、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１８０に記載のシステムであって、担保の状態は、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所有権の状態、担保の先取特権の状態、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムのステータス、アイテムのコンテキスト、アイテムのステータス、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの障害履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有権履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの査定、アイテムの評価を含むグループから選択された状態属性を含むシステム。
- 請求項１７６に記載のシステムであって、前記インターフェースは、人間のユーザがパラメータを入力して、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスの監視動作を確立するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースであることを特徴とするシステム。
- 請求項１７６に記載のシステムであって、スマート貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに備え、スマート契約サービスのセットは、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受けることを特徴とするシステム。
- 請求項１８３に記載のシステムであって、前記アクションは、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しのうち少なくとも１つであることを特徴とするシステム。
- 請求項１７６に記載のシステムであって、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスのセットに対する人間のユーザのインターフェースとの相互作用のトレーニングセットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集および監視動作を構成するようにトレーニングされるロボティック・プロセス・オートメーション・システムをさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項１８５に記載のシステムであって、前記ローンの属性は、前記ローンを管理するスマート契約サービスのセットから取得される、システム。
- 請求項１８５に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーション・システムは、一連のモノのインターネットデータ収集および監視サービス活動からの一連の成果に基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成される、システム。
- 請求項１８７に記載のシステムであって、トレーニングは、モノのインターネットのデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定するために、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- 請求項１８７に記載のシステムであって、トレーニングは、モノのインターネットのデータ収集および監視サービス活動の内容を構成するために、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムをトレーニングすることを含む、システム。
- ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムであって、
一連のローン取引に関するエンティティ間のインタラクションのトレーニングセットを収集するためのデータ収集およびモニタリングサービスのセットと、
一連のローン交渉アクションを分類するために、インタラクションのトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、
ローンの当事者に代わってローンの条件を交渉するために、一連のローン取引の相互作用と一連のローン取引の結果に基づいてトレーニングされたロボティック・プロセス・オートメーション・システムと、を含むシステム。 - 請求項１９０に記載のシステムであって、データ収集・監視サービスのセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募集して報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項１９１に記載のシステムであって、前記エンティティは、ローン取引の当事者の集合であることを特徴とするシステム。
- 請求項１９２に記載のシステムであって、前記一連の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、エンティティ貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項１９０に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 請求項１９０に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーションは、一連の貸し出しプロセスに関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との相互作用のセットに基づいてトレーニングされる、ことを特徴とするシステム。
- 請求項１９０に記載のシステムであって、交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、一連のスマート契約サービスによって、ローンのスマート契約が自動的に構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項１９０に記載のシステムであって、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも１つが、ローンに関連する分散型台帳に記録されることを特徴とするシステム。
- 請求項１９０に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである、システム
- 請求項１９０に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- ローンの回収を処理するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムであって、
一連のローンに対する一連の支払いの回収を含む一連のローン取引のエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、
一連のローン回収アクションを分類するために、インタラクションのトレーニングセットでトレーニングされた人工知能システムと、
ローンの当事者に代わってローンの回収行為を行うために、一連のローン取引の相互作用と一連のローン回収の結果に基づいてトレーニングされたロボティック・プロセス・オートメーション・システムと、を含むシステム。 - 請求項２００に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって行われるローン回収行為は、回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの照会、回収コミュニケーションの構成、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのコンテンツの構成、回収プロセスの開始、回収コミュニケーションの設定、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのコンテンツの設定、回収アクションの終了、回収アクションの延期、代替支払スケジュールの設定、訴訟の開始、差し押さえの開始、破産プロセスの開始、レポセッションプロセス、および担保の先取特権の配置の中から選択される、システム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、前記ローン回収結果のセットは、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手の債務不履行、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、一連の回収行為の財務的利回り、回収に対する投資収益率、および回収に関与する当事者の評判の測定値の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、データ収集・監視サービスのセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む、システム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、前記エンティティは、ローン取引の当事者のセットであることを特徴とするシステム。
- 請求項２０４に記載のシステムであって、前記一連の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、エンティティ貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーションは、一連の貸し出しプロセスに関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との相互作用のセットに基づいてトレーニングされることを特徴とするシステム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、回収プロセスの交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、一連のスマート契約サービスによって、ローンのスマート契約が自動的に構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、回収結果および回収イベントの少なくとも１つが、ローンに関連付けられた分散型台帳に記録されることを特徴とするシステム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである、システム。
- 請求項２００に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするシステム。
- ローンのリファイナンスを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムであって、
一連のローン借り換え活動に関するエンティティ間のインタラクションのトレーニングセットを収集するためのデータ収集・監視サービスのセットと、
一連のローン借り換えアクションを分類するために、インタラクションのトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、
ローンの当事者に代わってローンの借り換え活動を行うために、ローンの借り換えのやりとりのセットとローンの借り換えの結果のセットについてトレーニングされたロボティック・プロセス・オートメーション・システムと、を含むシステム。 - 請求項２１２に記載のシステムであって、前記ローン借り換えアクティビティは、借り換えの申し出を開始すること、借り換えの要求を開始すること、借り換えの金利を設定すること、借り換えの支払スケジュールを設定すること、借り換えの残高を設定すること、借り換えのための担保を設定すること、借り換えの収益の使用を管理すること、借り換えに関連する先取特権を除去または配置すること、借り換えのためのタイトルを検証すること、検査プロセスを管理すること、アプリケーションを入力すること、借り換えの条件を交渉すること、および借り換えを完了することを含む、システム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、前記データ収集・監視サービスのセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む、システム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、前記エンティティは、ローン取引の当事者の集合であることを特徴とするシステム。
- 請求項２１５に記載のシステムであって、前記一連の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、エンティティ貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーションは、一連の貸し出しプロセスに関与する一連のユーザーインターフェースと当事者の相互作用のセットに基づいてトレーニングされる、システム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、借り換えプロセスの完了時に、借り換え活動の結果に基づいて、スマート契約サービスのセットによって、借り換えローンのスマート契約が自動的に構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、借り換えの結果およびイベントの少なくとも1つが、借り換えローンに関連する分散型台帳に記録されることを特徴とするシステム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保とするローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである、システム。
- 請求項２１２に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースのシステム、ルールベースのシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするシステム。
- 一連のローンを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムであって、
一連のローンに関する情報を収集し、一連のローン統合取引のためのエンティティ間のインタラクションのトレーニングセットを収集するためのデータ収集およびモニタリングサービスのセットと、
一連のローンを統合の候補として分類するために、インタラクションのトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、
一連のローン統合の相互作用について学習され、統合の当事者に代わって一連のローンの少なくともサブセットの統合を管理するロボティック・プロセス・オートメーション・システムと、を含むシステム。 - 請求項２２３に記載のシステムであって、前記データ収集・監視サービスのセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む、システム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、統合候補として分類されたローンのセットは、ローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルに基づいて決定され、属性は、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状態、および担保の価値の中から選択される、システム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、連結の管理は、一連の候補ローンからのローンの識別、連結オファーの準備、連結プランの準備、連結オファーを伝えるコンテンツの準備、連結オファーのスケジューリング、連結オファーの伝達、連結オファーの修正の交渉、連結契約の準備、連結契約の実行、一連のローンの担保の修正、連結の申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、および連結契約の終了のうち、少なくとも１つを管理することを含む、システム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、前記エンティティは、ローン取引の当事者の集合であることを特徴とするシステム。
- 請求項２２７に記載のシステムであって、前記当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、エンティティ貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、ロボティック・プロセス・オートメーションは、一組の統合プロセスに関与する一組のユーザーインターフェースと当事者との間の一連のインタラクションに基づいてトレーニングされる、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、一連のスマート契約サービスによって、連結ローンのスマート契約が自動的に構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項２３１に記載のシステムであって、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも１つが、ローンに関連する分散型台帳に記録されることを特徴とするシステム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、前記ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権を担保とするローン、インボイス・ファイナンス・アレンジメント、ファクタリング・アレンジメント、ペイデイローン、リファンドアベニューローン、スチューデントローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産権のローン、契約上の請求権のローン、ワーキングキャピタルローン、スモールビジネスローン、ファームローン、地方債、補助金付きローンの中から選択されたタイプのものである、システム。
- 請求項２２３に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 一連のローンを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーション・システムであって、
一連のファクタリングローンに関与するエンティティに関する情報を収集し、一連のファクタリングローン取引のエンティティ間の相互作用のトレーニングセットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセットと、
一連のファクタリングローンに関与するエンティティを分類するために、インタラクションのトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、
ファクタリングローンを管理するために、ファクタリングローンのやり取りを学習したロボティック・プロセス・オートメーション・システムと、を含むシステム。 - 請求項２３５に記載のシステムであって、前記データ収集・監視サービスのセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む、システム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、前記ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用し、前記属性は、ファクタリングに使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状況、支払状況、担保の状況、および担保の価値から選択される、システム。
- 請求項２３７に記載のシステムであって、ファクタリングに使用される資産は、売掛金のセットを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、ファクタリングローンの管理は、ファクタリングのための資産のセット、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリングプランの準備、ファクタリングオファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリングオファーのスケジューリング、ファクタリングオファーの伝達、ファクタリングオファーの修正の交渉、ファクタリング契約書の作成、ファクタリング契約の実行、ファクタリングローンの担保の変更、売掛金の譲渡、ファクタリングの申請ワークフローの処理、検査の管理、ファクタリング対象の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、およびファクタリング契約の締結の少なくとも１つを含む、システム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、前記エンティティは、ローン取引の当事者の集合であることを特徴とするシステム。
- 請求項２４０に記載のシステムであって、前記当事者の集合は、一次貸手、二次貸手、貸付シンジケート、エンティティ貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーションは、一連のファクタリング・プロセスに関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との相互作用のセットに基づいてトレーニングされる、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、一連のスマート契約サービスによってファクタリングローンのスマート契約が自動的に構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項２４４に記載のシステムであって、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも１つが、ローンに関連する分散型台帳に記録されることを特徴とするシステム。
- 請求項２３５に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 住宅ローンの仲介を自動化するロボティック・プロセス・オートメーション・システムであって、
一連の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報を収集し、一連の住宅ローン取引におけるエンティティ間のインタラクションのトレーニングセットを収集するためのデータ収集・監視サービスのセットと、
住宅ローンのセットに関与するエンティティを分類するために、相互作用のトレーニングセットでトレーニングされる人工知能システムと、
住宅ローンを仲介するために、一連の住宅ローン活動および一連の住宅ローン相互作用のうちの少なくとも１つについて訓練されたロボットプロセスオートメーションシステムと、を含むシステム。 - 請求項２４７に記載のシステムであって、前記一連の住宅ローン活動および前記一連の住宅ローンインタラクションのうちの少なくとも１つは、マーケティング活動、借り手候補の特定、不動産の特定、担保の特定、借り手の資格、権利調査、権利確認、不動産評価、不動産検査、不動産評価、所得確認、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、既存の住宅ローンの分析、既存および新規の住宅ローン条件の比較分析、申込書の作成、申込書の記入欄の作成、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書のスケジュールの作成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、先取特権の設定、および住宅ローン契約の締結のうちの活動を含む、システム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、前記データ収集・監視サービスのセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公的に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが装着するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザーインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を募り報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットの中から選択されたサービスを含む、システム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、前記住宅ローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用し、前記属性は、抵当権の対象となる不動産、担保に使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、抵当権の種類、不動産の種類、当事者の財務状況、支払状況、不動産の状態、不動産の価値から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、住宅ローンの管理は、住宅ローンの対象となる不動産の管理、一連の借り手の状況からの住宅ローン候補の特定、住宅ローンオファーの準備、住宅ローンオファーを伝えるコンテンツの準備、住宅ローンオファーのスケジューリング、住宅ローンオファーの伝達、住宅ローンオファーの修正の交渉、住宅ローン契約書の作成、住宅ローン契約書の実行、一連の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払スケジュールの設定、および住宅ローン契約の締結のうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、前記エンティティは、ローン取引の当事者の集合であることを特徴とするシステム。
- 請求項２５２に記載のシステムであって、前記当事者の集合は、一次貸主、二次貸主、貸付シンジケート、エンティティ貸主、政府貸主、銀行貸主、担保付貸主、債券発行者、債券購入者、無担保貸主、保証人、担保提供者、借主、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択されることを特徴とするシステム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイジアンシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含む、システム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、前記ロボティック・プロセス・オートメーションは、一連の住宅ローン関連活動に関与する一連のユーザーインターフェースと当事者との間の一連のインタラクションに基づいてトレーニングされることを特徴とするシステム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、一連のスマート契約サービスによって、住宅ローンのスマート契約が自動的に構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項２５６に記載のシステムであって、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも1つが、ローンに関連する分散型台帳に記録されることを特徴とするシステム。
- 請求項２４７に記載のシステムであって、前記人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジーロジックシステム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするシステム。
- 担保物件の差押えを容易にするシステムであって、
貸し出し契約の少なくとも1つの条件を監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、
貸し出し契約の返済義務を担保する少なくとも1つのアイテムに対する差押えの条件を含む貸し出し契約の条件を設定する一連のスマート契約サービスであって、前記データ収集および監視サービスによって収集されたデータに基づくデフォルトの検出時に、前記一連のスマート契約サービスが、前記担保に対する差押えプロセスを自動的に開始する、スマート契約サービスと、を含むシステム。 - 請求項２５９に記載のシステムであって、前記スマート契約サービスのセットは、スマートロックおよびスマートコンテナのうちの少なくとも1つへの信号を開始して、担保をロックすることを特徴とするシステム。
- 請求項２５９に記載のシステムであって、前記スマート契約サービスのセットは、パブリックオークションサイトへの担保の出品を構成し、開始することを特徴とするシステム。
- 請求項２５９に記載のシステムであって、前記スマート契約サービスのセットは、前記担保のための輸送命令のセットを構成し、配信する、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２５９に記載のシステムであって、前記スマート契約サービスのセットは、前記担保物を輸送するドローンに対する一連の指示を構成する、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２５９に記載のシステムであって、前記スマート契約サービスのセットは、前記担保物を輸送するためのロボットの指示のセットを構成する、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２５９に記載のシステムであって、前記一連のスマート契約サービスは、前記一連の代用担保を自動的に代用するプロセスを開始する、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２５９に記載のシステムであって、前記スマート契約サービスのセットは、前記差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始する、ことを特徴とするシステム。
- 請求項２６６に記載のシステムであって、前記交渉は、差し押さえ交渉のトレーニングセットでトレーニングされたロボティック・プロセス・オートメーション・システムによって管理されることを特徴とするシステム。
- 請求項２６６に記載のシステムであって、前記交渉は、前記貸出取引の金利、支払条件、および担保の少なくとも1つの変更に関するものであることを特徴とするシステム。
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