A solução da DePIN para o maior ponto cego da IA

É o ano de 2030 e você enviou seu robô humanoide para comprar ketchup no supermercado. Ele é um andador capaz, tem mãos hábeis e pode carregar mais mantimentos do que qualquer pai. Câmeras de alta resolução, giroscópios e sensores de pressão ajudam o robô a se mover silenciosamente pelos corredores com tanta graça que você quase esquece que ele está irremediavelmente perdido. Como suas contrapartes Human , ele está condenado a vagar sem rumo pela loja, apostando se este é o tipo de loja que mantém o ketchup no condimentosoumolhos corredor.

Nils Pihl,CEO e Fundador daLaboratórios Auki, é um empreendedor, engenheiro comportamental e transumanista social especializado na interseção entre Tecnologia moderna e comportamento Human .

Cerca de 65% dos consumidores de alimentos americanospassar mais de meia hora na loja por ida às compras, e o comprador médio também sai sem um item que não T encontrar a cada terceira visita. Sem algumas revisões bem significativas em como robôs e computadores entendem e navegam no mundo físico, não há muitos motivos para acreditar que seu robô humanoide se sairia melhor — não sem uma rede de percepção de máquina descentralizada, talvez o DePIN mais vital para um futuro com agentes robóticos independentes.

Computação espacial e Política de Privacidade.

Assim como os humanos, as máquinas navegam pela memória ou pela orientação. Por décadas, a maneira mais comum para máquinas e humanos obterem orientação tem sido por meio de satélites de geoposicionamento como o GPS. Conforme nossas cidades cresceram, no entanto, o GPS está começando a mostrar sua idade.

Embora você raramente pense sobre isso, o GPS é uma Tecnologia baseada em linha de visão que requer um caminho ininterrupto entre você e vários satélites. É por isso que ele funciona tão mal em grandes cidades e ambientes internos.

Vários avanços foram feitos para tentar preencher as lacunas. Um dos primeiros, desde os primórdios da computação móvel, foi fazer com que os celulares medissem silenciosamente a intensidade do sinal de cada roteador WiFi que passavam. Com o tempo, graças à triangulação complexa, empresas como Skyhook e Google conseguiram criar mapas de baixa resolução mostrando as localizações de muitos dos roteadores WiFi do mundo. É por isso que aplicativos de navegação como o Google Maps solicitarão que você ligue seu WiFi para obter melhores resultados.

Na última década, os críticos levantaram muitas preocupações com Política de Privacidade e processos judiciais relacionados à triangulação de WiFi. E é justo dizer que, infelizmente, a Política de Privacidade perdeu essa batalha. É um consolo, talvez, que a triangulação de WiFi ainda ajude o usuário médio a se posicionar a poucos metros — não o suficiente para que nosso robô que busca ketchup entenda corretamente em qual corredor ele está.

E assim, as grandes empresas de tecnologia se voltaram para o próximo avanço promissor em geolocalização: sistemas de posicionamento visual. Liderados por empresas como Niantic e Snap, os sistemas de posicionamento visual (VPS) comparam o mundo visto por uma câmera de bordo a uma memória externa de como o mundo LOOKS , armazenada em sua nuvem controlada centralmente. Em poucas palavras, um VPS é um negócio em que você diz às grandes empresas de tecnologia o que está olhando para que elas possam dizer onde você está.

Os sistemas de posicionamento visual são precisos até o centímetro em circunstâncias ideais, e precisos até menos de um metro em muitos espaços urbanos públicos. É por causa dessa precisão inigualável que as grandes empresas de tecnologia estão apostando no VPS para o futuro da robótica e dos óculos de AR .

Mas isso deveria nos fazer parar. Lembrando das muitas violações de Política de Privacidade dos dias mais simples e passados ​​das mídias sociais móveis — como nos sairemos quando as grandes empresas de tecnologia puderem ver o mundo através dos nossos olhos, e nossas casas e espaços privados através de nossas máquinas companheiras?

As corporações também precisam de Política de Privacidade

Se você entrar em um supermercado e começar a filmar as prateleiras, você rapidamente se verá escoltado para fora da loja. Produtoscolocado ao nível dos olhossão mais propensos a serem pegos e comprados, e os varejistas pensam cuidadosamente em como eles colocam seus produtos para maximizar as vendas. Como tal, o layout de merchandising visual das lojas são segredos competitivos cuidadosamente guardados.

Simplificando, as lojas não estão interessadas em compartilhar o layout de produtos de suas lojas com um serviço central. Não seria razoável esperar que nosso robô pudesse simplesmente aparecer na loja e saber instantaneamente onde cada produto está, porque isso prejudicaria a propriedade intelectual da loja.

Em vez disso, o melhor que podemos esperar é que a loja tenha seu próprio sistema auto-hospedado e seguro que possa responder a perguntas de robôs sobre produtos individuais e guiar óculos de IA e AR para onde eles precisam ir sem comprometer a segurança corporativa.

O leitor atento já perceberá onde o DePIN está prometendo superar os gigantes da era Web2 e nos trazer nosso ketchup de uma forma que preserve a privacidade.

Diferentemente dos humanos, robôs e computadores poderiam trocar dados espaciais entre si, percebendo o mundo colaborativamente juntos. A computação espacial colaborativa permitiria que as máquinas navegassem melhor pelo mundo conectando-se a outras fontes externas de informação. Em um paradigma Web3 DePIN, essa troca pode ser tanto financeiramente incentivada quanto criptograficamente segura.

Redes de percepção de máquinas descentralizadas

Imaginar que nosso robô de compras de supermercado poderia encontrar o ketchup mais rápido sem comprometer a segurança corporativa é um exemplo fofo. Mas as implicações da percepção descentralizada da máquina são impressionantes. Uma vez que os carros autônomos possam se coordenar entre si e trocar informações de tráfego ao vivo, o tráfego será radicalmente transformado.

Em Pequim, onde há mais carros nas ruas do que pessoas em Los Angeles, mais de 1.000 anos de produtividade Human são perdidos no trânsito todos os dias. A percepção descentralizada da máquina permitiria que esses carros se movessem mais rápido em coordenação uns com os outros, desbloqueando centenas de anos de produtividade diariamente.

A percepção descentralizada da máquina permitirá um dia óculos de AR que preservam a privacidade com um fator de forma menor, pois os óculos podem descarregar parte da computação espacial pesada para servidores de posicionamento local e mudar a comunicação Human de maneiras tão profundas quanto a invenção da escrita ou do telefone. À medida que nossa civilização cresce para mais de 100 bilhões de tomadores de decisão inteligentes nos próximos vinte anos, redes descentralizadas de percepção de máquinas ajudarão cada um deles a encontrar seu lugar no mundo, tanto na Terra quanto além.

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