encriptación x Bots: Profundiza en 6 proyectos que vale la pena seguir

Autor: Krix

Compilado por: ShenChao TechFlow

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Morgan Stanley predice que para 2050 el número de robots humanoides (nota de Shen Chao: robots similares a los humanos que pueden actuar como humanos) podría alcanzar cerca de mil millones, y Elon Musk ha declarado que para 2040 el número de robots humanoides superará al de los humanos. La discusión sobre cómo funcionará el mundo en las próximas décadas es tanto emocionante como preocupante.

Con el aumento de la eficiencia de producción, la disminución de costos y los avances en materiales y tecnología, muchos líderes de pensamiento creen que estamos al borde de la era de los robots. Se espera que para 2029 esto impulse el tamaño del mercado de robots a 73 mil millones de dólares.

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Es evidente que la mayor parte del crecimiento provendrá del capital privado. Sin embargo, a medida que el entorno regulatorio en el ámbito de las criptomonedas se vuelve más claro, cada vez más startups se dirigirán hacia la blockchain para recaudar fondos de manera eficiente y rápida a través de la venta de tokens.

En la actualidad, la valoración total de la industria de robots en el campo de las criptomonedas es de aproximadamente 250 millones de dólares. Esto es solo una gota en el océano.

El objetivo de este artículo es proporcionar una visión más clara de los campos de especialización existentes y presentar algunos de los proyectos más prometedores.

¿Por qué la tecnología robótica necesita criptografía? Antes de profundizar en las propuestas de valor de estos proyectos, es necesario aclarar la conexión clave entre dos áreas que parecen estar distantes.

1. Capa de colaboración

En un mundo donde un grupo de robots trabaja en colaboración (por ejemplo, drones de entrega o robots de fábrica), se necesita una capa de cooperación para permitir que estas máquinas independientes colaboren más allá de las limitaciones de sus propios sistemas operativos.

2. Capa financiera

Los sistemas de pago tradicionales no pueden adaptarse a la demanda de microtransacciones a gran escala debido a problemas de costos y retrasos. Sin embargo, las transacciones en blockchain de bajo costo y de instantáneas en el ámbito de las criptomonedas pueden facilitar una economía de máquina a máquina (M2M) sin interrupciones, lo cual es crucial para un futuro en el que miles de millones de robots operen sin supervisión humana.

3. Modelo de propiedad y alquiler descentralizado

El alto costo del hardware de los robots (por ejemplo, un robot Optimus cuesta entre 20,000 y 30,000 dólares) limita su popularidad.

El campo de las criptomonedas puede lograr la propiedad parcial a través de NFT o tokenización, permitiendo a las personas invertir o alquilar grupos de robots.

Se puede imaginar un mercado que transforme este concepto en un activo de “Robot-as-a-Service”, permitiendo a pequeñas empresas y consumidores utilizar robots de manera más conveniente.

4. Seguridad de datos y verificabilidad

La tecnología robótica depende de conjuntos de datos masivos para el entrenamiento de inteligencia artificial, pero el almacenamiento de datos centralizados conlleva riesgos de filtración o manipulación.

La blockchain proporciona registros de datos inmutables y verificables, asegurando que los datos generados por robots (como las entradas de sensores) sean seguros y a prueba de manipulaciones.

Esto es crucial para la conformidad regulatoria y la confianza en aplicaciones como los robots de atención médica o de cuidado de ancianos.

5. Financiamiento y alineación con la comunidad

Desarrollar tecnología robótica avanzada requiere una gran cantidad de fondos, pero el modelo tradicional de capital de riesgo progresa lentamente y la proporción de inversión en acciones es demasiado alta. Las plataformas de lanzamiento y las ventas de tokens en el ámbito de las criptomonedas ofrecen una forma de financiación rápida y impulsada por la comunidad, equilibrando el mecanismo de incentivos entre desarrolladores y usuarios.

A través de las ventajas enumeradas anteriormente, se puede entender con mayor claridad los puntos clave que requieren atención.

Ahora vamos al grano.

Openmind

Recientemente, OpenMind obtuvo una inversión de 20 millones de dólares de participantes líderes en la industria como Pantera Capital, y se ha convertido en uno de los líderes en el campo gracias a su capa de interoperabilidad FABRIC, un sistema nervioso digital para máquinas inteligentes globales.

Fabric proporciona las primitivas centrales de identidad, ubicación, verificación y liquidación, transformando un conjunto de robots individuales en un ecosistema de colaboración unificado.

Fabric permite la colaboración entre múltiples agentes y la toma de decisiones en tiempo real a través de las siguientes cuatro funciones clave:

Identidad de máquina verificable: cada máquina obtiene una identidad independiente y segura mediante cifrado (ERC-7777), lo que permite la verificación sin confianza, previene el engaño y asegura la integridad de la comunicación.

Prueba de ubicación: un sistema GPS descentralizado y a prueba de manipulaciones que permite a las máquinas demostrar su ubicación física, lo cual es crucial para la colaboración y el intercambio de mapas.

Verificación de tareas: protocolo estandarizado para verificar el cumplimiento de tareas utilizando datos de sensores firmados criptográficamente o pruebas digitales, mientras se activa el pago automático.

Liquidación de stablecoins: capa de pago incorporada que permite liquidaciones en tiempo real y sin fricciones utilizando stablecoins, sin preocuparse por la volatilidad o depender del sistema financiero tradicional.

FABRIC proporciona una conexión sin costuras para la fuerza laboral del futuro, mientras que OM1 es un sistema operativo nativo de IA de código abierto que permite a los desarrolladores configurar y desplegar agentes en entornos digitales y físicos.

Esto significa que puede crear un personaje de IA que se ejecute en la nube o en hardware de robots físicos (como Quadrupeds, TurtleBot 4 y Humanoids).

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Es notable que el proyecto recientemente lanzó la OpenMind App, que se conoce como “el Uber de los robots”. Sí, la aplicación también incluye un sistema de puntos.

Auki Auki es otro competidor de peso pesado que ha estado trabajando en este campo durante más de 5 años. Enfocado en la computación espacial, Auki ha abordado el desafío de mostrar la inteligencia de la IA en el mundo real a través de su tecnología llamada Posemesh.

Posemesh se construye sobre la red DePIN, que puede compartir de manera segura y privada los datos espaciales y la capacidad de cálculo de dispositivos digitales. Esto permite que los robots comprendan colectivamente el mundo físico y se interactúen mejor entre sí.

No necesita compartir la información de la cámara con entidades centralizadas, sino que puede intercambiar datos espaciales de manera privada con el dominio que está visitando o con otros compañeros en su área.

En Auki, los dispositivos pueden contribuir o solicitar datos de sensores, capacidad de procesamiento, almacenamiento, red y servicios de monitoreo.

El sistema de reputación y recompensas basado en Base L2 asegura la seguridad a través de métodos criptográficos y proporciona una base económica para la asignación de recursos y la operación de la red DePIN.

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El símbolo del token es $AUKI.

Nota: Si desea profundizar en la evolución y las direcciones futuras, se recomienda leer su interesante artículo de siete partes.

Codec

Siguiendo con la exploración en el campo de la colaboración robótica, Codec es un proyecto basado en Solana que resuelve las limitaciones fundamentales del software y la automatización robótica tradicional en el entorno de computación distribuida actual.

Codec aplica el concepto de flujos de trabajo automatizados con IA al campo de la robótica, ofreciendo una plataforma unificada que opera en la nube, en el borde, en el escritorio y en el hardware de robots.

Curiosamente, su capa de colaboración también se llama Fabric, que comparte el mismo nombre que el producto de OpenMind, y los conceptos son similares (aunque los detalles técnicos son diferentes).

Fabric se construye sobre una arquitectura de tres capas: capa de máquina, capa de sistema y capa inteligente.

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A través de Fabric y Operator Kit (un marco unificado de Python para crear, entrenar y desplegar operadores inteligentes), así como el modelo VLA que lo respalda, Codec permite que los agentes inteligentes digitales o físicos realicen tareas complejas que dependen de entradas visuales u otros sensores.

Para demostrar la efectividad de la pila tecnológica de CodecFlow, el equipo lanzó RoboMove, un robot simulador que puede ejecutar acciones basadas en la entrada humana.

El símbolo del token es $CODEC.

RoboStack

A pesar de que proyectos como OpenMind, Auki y Codec acercan a los robots al mundo real, para la mayoría de las startups y organizaciones, comprar hardware y herramientas costosas en las primeras etapas es evidentemente un lujo excesivo. Por lo tanto, una plataforma de pruebas en un entorno realista (aquí más parecida a la nube) podría ser la clave para acelerar el desarrollo de robots en la base.

El núcleo de RoboStack es RCP (Protocolo de Contexto de Robot, Robot Context Protocol), que es una capa de comunicación estandarizada utilizada para conectar robots, agentes de IA y usuarios humanos, formando un ecosistema unificado.

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En la nube, los usuarios pueden simular y reproducir diversas condiciones, incluyendo entornos extremos o de difícil acceso.

La plataforma le permite personalizar completamente la configuración del robot, la configuración de los sensores y los factores ambientales.

Una vez que se define el flujo de trabajo, el sistema se ejecutará automáticamente en la nube y recopilará y almacenará todos los datos generados para su uso en entrenamiento, análisis o investigación por parte de la IA.

El símbolo del token es $ROBOT.

Desconectémonos un poco de las complejas operaciones de colaboración entre máquinas y enfoquémonos en otro problema clave: ¿cómo pueden los robots transformar la energía de la IA en capacidades en el mundo real? Sugerencia: entender un concepto no significa que se pueda replicar fácilmente.

Silencio

Mira, aunque ChatGPT puede conocer las instrucciones para generar sonidos, realmente entender el sonido es mucho más complejo, ya que depende del contexto, como el tono, la altura, el ritmo y el entorno.

La misma voz puede tener significados completamente diferentes en canciones, señales de advertencia o conversaciones cotidianas, y sin una gran cantidad de ejemplos del mundo real, es difícil captar estas sutilezas.

Silencio ha abordado este desafío a través de su red DePIN, recopilando y procesando puntos de datos de audio del mundo real, lo que permite a los robots lograr una percepción auditiva avanzada y conciencia del entorno.

A través de la provisión de conjuntos de datos de audio diversificados, que incluyen sonidos ambientales, voces multilingües y pistas no verbales (como risas o pasos), Silencio entrena modelos de IA para mejorar la clasificación de sonidos, el reconocimiento de voz y la comprensión del contexto de los robots, superando así las limitaciones en la interpretación de entornos acústicos complejos.

Su aplicación móvil insignia ha recopilado más de 40 mil millones de puntos de datos de 1,1 millones de contribuyentes de más de 180 países.

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El símbolo del token es $SLC.

Sobre la Realidad

Silencio se centra en capturar audio, mientras que Over the Reality se enfoca en capturar efectos visuales, lo cual es más importante para la operación de robots en la vida real.

Aunque parece simple equipar a un robot con lidar y cámaras, sin un mapeo visual 3D, estos sensores no son suficientes para comprender completamente un entorno dinámico complejo. El mapeo visual 3D es crucial porque integra datos de múltiples sensores para crear una representación volumétrica detallada del entorno circundante.

Puede capturar la profundidad, las relaciones espaciales y la orientación de los objetos, lo que permite a los robots navegar con precisión en espacios desordenados como almacenes o zonas de desastre.

En pocas palabras: cuanto más datos haya, más poderosas serán las funciones del robot.

Al igual que Silencio, Over the Reality se basa en la red DePIN para incentivar a la comunidad mundial de mapeo a utilizar teléfonos inteligentes estándar y cámaras de 360 grados para escanear áreas de alto tráfico, y se recompensa a través del token OVR.

OVRMaps ha mapeado más de 150,000 lugares y cuenta con más de 70 millones de imágenes, cubriendo un área de más de 44 millones de metros cuadrados.

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El símbolo del token es $OVR.

Proyectos dignos de atención SHOW ROBOTICS: Desarrollar robots con inteligencia artificial física, combinando inteligencia artificial avanzada con tecnología robótica, centrándose en el entretenimiento y aplicaciones prácticas, creando máquinas capaces de aprender y ejecutar tareas reales.

HomebrewRobotics: crear un mercado de modelos de robots, permitiendo que todos puedan utilizar modelos de robots al proporcionar software preconstruido y otras herramientas de programación impulsadas por IA.

Peaq: Debido a su alta notoriedad, no se necesita más explicación aquí.

Resumen Aunque el campo de los robots es novedoso y emocionante para muchas personas, aún es un desafío encontrar proyectos realmente de alta calidad en este ámbito.

El punto central de este artículo es: en lugar de apostar por los últimos proyectos que podrían ser solo una forma de recaudar dinero, es mejor centrarse en los jugadores maduros que ya han estado trabajando en el campo antes de que comience la tendencia y elegir invertir en ellos.

Actualmente, el valor total de mercado de todos los proyectos de robots sigue siendo inferior a 300 millones de dólares, por lo que la tarea de selección es relativamente simple.

Por supuesto, algunos de los proyectos mencionados en este artículo son relativamente nuevos, pero a través de una selección cuidadosa (denominada “sensación de araña”), se omiten decenas de proyectos para asegurar la calidad de los proyectos mencionados. Aunque debido a limitaciones de tiempo puede que se haya pasado por alto uno o dos proyectos que valdrían la pena, los proyectos mencionados anteriormente deberían proporcionar a todos una dirección clara en este campo.

¡Mantén la curiosidad!