🔸SKILL

기술 개발 방향성 간단 설명

Mango-X는 총 6개의 종류로 구분되어 개발이 진행되고 결국 모두 Mango-X로 이어집니다.

Product

높은 보안성과 높은 처리속도 및 UI/UX 등을 모두 고려한 글로벌 기반의 언어를 사용해 Mango-X 생태계에 어울리고 AI기능과 Product의 상호 호환성이 높은 것을 중점으로 Mango-X만의 기술력을 녹여 개발한다.

Services

Mango-X의 Services는 Product와 친화적 및 호환성이 높은 것을 목적으로 개발되며, 특히나 개발되는 단계에서 서비스 독자적인 처리속도 및 기타 다른 서비스와 충돌되지 않는 데이터 처리에 집중해서 구축 및 개발한다.

Blockchain

BSC의 훌륭한 호완성과 기술력에 맞는 Mango-X의 서비스 호환성 및 기능 개발이 독자적으로 같이 이루어 져야한다. 특히나 서비스 생태계에 어울리는 Binance기반의 MSC-X(Mango-X Smart Contract)를 설계하여 투명하고 형평성 있는 Web3의 Dapp를 위한 개발로서 Mango-X의 생태계가 탄생한다.

Bridge

Mango-X의 Bridge는 모든 것을 효율적으로 각 모델에 맞는 방법과 기능을 가지고 있는 Bridge를 개발 또는 사용하는 것을 목표로 한다. Bridge 영역의 역할로서 모든 모델 환경에 맞는 각자 영역의 효율적인 Bridge 영역의 역할을 구동할 것이다.

AI

GPT 기반 또는 Mango-X 만의 AI Black Box는 Mango-X의 생태계의 이용자 정보와 활동, 정제 및 분류된 정보 등 Mango-C의 정보와 기타정보를 계속적으로 효율적인 Deep Learning 및 Machine Learning 등 기술을 적용하여 AI 모델의 고도화를 진행하며 Deep Learning 및 Machine Learning 된 AI Black Box는 Mango-X 생태계에 맞는 GPT 기반 또는 Mango-X 만의 MPSTD-X(Proper service tracking detection)기술까지 발달된 AI가 이용자에게 서비스 제공 및 보조 하는 것을 목표로 한다. 또한 Mango-X의 AI는 RTLR(Real-time Learning and Reveling)의 기능을 같이 하는 것을 목표로 한다. 또한 사용자의 현재 상황 등을 확인하는 의료 서비스를 제공을 위한 개발로 추가 발전될 수 있다.

Mango-C

Mango-C는 Mango-X의 빅데이터 서비스의 핵심이다. 모든 데이터 전처리 과정에서 수집 및 입력 Data인 Low Date의 관리하는 L1D(Layers 1 Date) 단계와 생태계 내에서 사용 및 분석을 통한 L2D(Layers 2 Date), AI 및 기타 과정을 통한 데이터 가공 및 최적화 가정으로 분류된 ALD(AI Layers 2 Date)로 구분되며, 이는 MPSTD-X를 통해 최적 분류되고 데이터 활용 사업화를 통한 데이터로 분류되며, 궁극적으로 MALD-X(Mango-X AI Layers Date)로 탄생한다.

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