The Ripple Drop: Машинное обучение увеличивает скорость ликвидности и доступность в RippleNet

В рамках осеннего выпуска The Ripple Drop старший вице-президент Ripple по разработке заявил, что машинное обучение увеличивает скорость ликвидности и доступность в RippleNet.

Старший вице-президент Ripple по разработке, Деврадж Варадхан, рассказал в рамках осеннего выпуска The Ripple Drop о возможностях искусственного интеллекта RippleNet и о том, что движет строгим подходом его команды к инновациям. Если у клиентов RippleNet есть одна общая потребность, это надежная и легкодоступная ликвидность.

Деврадж заявил, что есть сложная и детализированная среда, созданная постоянным глобальным спросом клиентов, и способы, которыми он и его команда используют машинное обучение, чтобы сделать ликвидность доступной в любое время, в любом месте и любому, чтобы обеспечить беспроблемный пользовательский интерфейс. Машинное обучение решает эту многогранную проблему, приближая Ripple еще на один шаг к обеспечению идеального обслуживания клиентов в RippleNet. Успешное внедрение технологии еще больше усилит и без того мощные преимущества платежной сети , включая более высокую скорость транзакций, более низкую стоимость и постоянную доступность ликвидности.

Хотя машинное обучение еще не полностью доступно в RippleNet, Деврадж считает его ключевым аспектом работы группы инженеров в ближайшие месяцы, в 2022 году и далее:

Мы рассматриваем запуск как стартовую линию, а не финишную черту. Так что мы постепенно разворачиваемся. Мы учимся на этом.