chiffrement x Bots : Découvrez 6 projets à suivre

Auteur : Krix

Compilation : Deep Tide TechFlow

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Morgan Stanley prévoit qu'en 2050, le nombre de robots humanoïdes (note de Shen Chao : des robots similaires aux humains et capables d'agir comme des humains) pourrait atteindre près d'un milliard, et Elon Musk a déclaré qu'en 2040, le nombre de robots humanoïdes dépassera celui des humains. Les discussions sur la façon dont le monde fonctionnera au cours des prochaines décennies sont à la fois passionnantes et suscitent de réelles inquiétudes.

Avec l'amélioration de l'efficacité de production, la baisse des coûts ainsi que les avancées en matière de matériaux et de technologies, de nombreux leaders d'opinion estiment que nous sommes au bord de l'ère des robots. On prévoit qu'en 2029, cela propulsera la taille du marché des robots à 73 milliards de dollars.

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Il est évident que la majeure partie de la croissance viendra du capital-investissement. Cependant, alors que l'environnement réglementaire dans le domaine de la cryptographie devient de plus en plus clair, de plus en plus de start-ups se tourneront vers la blockchain pour lever des fonds de manière efficace et rapide grâce à la vente de tokens.

À ce stade, la valorisation totale de l'industrie des robots dans le domaine de la cryptographie est d'environ 250 millions de dollars. Ce n'est qu'une goutte d'eau dans l'océan.

L'objectif de cet article est de fournir un aperçu plus clair des domaines de niche existants et de présenter quelques projets ayant le plus de potentiel.

Pourquoi la technologie des robots a-t-elle besoin de cryptage Avant d'explorer en profondeur les propositions de valeur de ces projets, il est essentiel de clarifier le lien clé entre deux domaines apparemment éloignés.

1. Couche de collaboration

Dans un monde où des groupes de robots travaillent en collaboration (par exemple, des drones de livraison ou des robots d'usine), une couche de collaboration est nécessaire pour permettre à ces machines indépendantes de dépasser les limites de leurs propres systèmes d'exploitation pour collaborer.

2. Niveau financier

Les systèmes de paiement traditionnels ne peuvent pas répondre aux besoins des microtransactions à grande échelle en raison des coûts et des délais. En revanche, les transactions blockchain à faible coût et instantanées dans le domaine de la cryptographie permettent une économie sans couture de machine à machine (M2M), ce qui est essentiel pour un avenir où des milliards de robots fonctionnent sans supervision humaine.

3. Modèle de propriété et de location décentralisé

Le coût élevé du matériel des robots (par exemple, un robot Optimus coûte entre 20 000 et 30 000 dollars) limite sa popularité.

Le domaine de la cryptographie peut réaliser une propriété partielle par le biais des NFT ou de la tokenisation, permettant aux individus d'investir ou de louer des groupes de robots.

On peut envisager un marché transformant ce concept en actif “Robot-as-a-Service”, permettant aux petites entreprises et aux consommateurs d'utiliser les robots de manière plus pratique.

4. Sécurité des données et vérifiabilité

La robotique repose sur des ensembles de données massifs pour entraîner l'intelligence artificielle, mais le stockage centralisé des données présente des risques de fuite ou de manipulation.

La blockchain fournit des enregistrements de données immuables et vérifiables, garantissant que les données générées par les robots (par exemple, les entrées de capteurs) sont sécurisées et à l'abri des falsifications.

C'est essentiel pour des applications telles que les robots de soins de santé ou de soins aux personnes âgées en matière de conformité réglementaire et de confiance.

5. Financement et alignement communautaire

Le développement de technologies robotiques avancées nécessite d'importants financements, mais les modèles traditionnels de capital-risque progressent lentement et la part des investissements en actions est trop élevée. Les plateformes de lancement et les ventes de tokens dans le domaine de la cryptographie offrent une méthode de financement rapide et axée sur la communauté, équilibrant les mécanismes d'incitation entre les développeurs et les utilisateurs.

Grâce aux avantages énumérés ci-dessus, il est possible de mieux comprendre les points sur lesquels il faut se concentrer.

Entrons dans le vif du sujet.

Openmind

Récemment, OpenMind a obtenu un investissement de 20 millions de dollars de la part de leaders du secteur tels que Pantera Capital, et est devenu l'un des leaders dans ce domaine grâce à sa couche d'interopérabilité FABRIC (un système nerveux numérique pour les machines intelligentes mondiales).

Fabric fournit des primitives essentielles pour l'identité, la localisation, la vérification et le règlement, transformant un ensemble de robots individuels en un écosystème de collaboration unifié.

Fabric permet la collaboration multi-agents et la prise de décision en temps réel grâce aux quatre fonctions clés suivantes :

Identité de machine vérifiable : chaque machine obtient une identité indépendante et sécurisée par cryptage (ERC-7777), permettant une vérification sans confiance, empêchant la fraude et assurant l'intégrité des communications.

Preuve de localisation : un système GPS décentralisé et immuable qui permet aux machines de prouver leur position physique, ce qui est essentiel pour la collaboration et le partage de cartes.

Validation de la tâche : utiliser des données de capteur signées cryptographiquement ou des preuves numériques pour vérifier le protocole standardisé de l'achèvement de la tâche, tout en déclenchant un paiement automatique.

Règlement en stablecoin : couche de paiement intégrée, utilisant des stablecoins pour un règlement en temps réel et sans friction, sans se soucier de la volatilité ou dépendre du système financier traditionnel.

FABRIC fournit une connexion transparente pour la main-d'œuvre future, tandis que OM1 est un système d'exploitation natif de l'IA open source, permettant aux développeurs de configurer et de déployer des agents dans des environnements numériques et physiques.

Cela signifie que vous pouvez créer un personnage AI qui peut fonctionner sur du matériel robotique cloud ou physique (comme les Quadrupèdes, le TurtleBot 4 et les Humanoïdes).

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Il est à noter que le projet a récemment lancé l'application OpenMind, surnommée « l'Uber des robots ». Oui, l'application comprend également un système de points.

Auki Auki est un autre poids lourd qui travaille dans ce domaine depuis plus de 5 ans. Se concentrant sur le calcul spatial, Auki a résolu le défi de l'intelligence de l'IA dans le monde réel grâce à sa technologie appelée Posemesh.

Posemesh est construit sur le réseau DePIN, qui permet de partager de manière sécurisée et privée les données spatiales et les capacités de calcul des dispositifs numériques. Cela permet aux robots de comprendre collectivement le monde physique et d'interagir mieux les uns avec les autres.

Vous n'avez pas besoin de partager les informations de votre caméra avec des entités centralisées, mais vous pouvez échanger des données spatiales de manière privée avec le domaine que vous visitez ou d'autres pairs dans votre région.

Sur Auki, les appareils peuvent contribuer ou demander des données de capteurs, de la puissance de traitement, du stockage, des services réseau et de surveillance.

Le système de réputation et de récompenses basé sur Base L2 assure la sécurité par des moyens cryptographiques et fournit une base économique pour la répartition et l'exploitation des ressources du réseau DePIN.

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Le symbole du jeton est $AUKI.

Remarque : Si vous souhaitez en savoir plus sur l'évolution et les orientations futures, il est conseillé de lire leur article introductif en sept parties, qui est très réfléchi.

Codec

En continuant d'explorer le domaine de la collaboration robotique, Codec est un projet basé sur Solana qui résout les limitations fondamentales de l'automatisation traditionnelle des logiciels et des robots dans l'environnement de calcul distribué actuel.

Codec applique le concept de flux de travail automatisés par l'IA dans le domaine des robots, offrant une plateforme unifiée fonctionnant sur le cloud, à la périphérie, sur le bureau et sur le matériel robotique.

Il est intéressant de noter que son couche de collaboration est également appelée Fabric, partageant le même nom que le produit d'OpenMind, et les concepts présentent également des similitudes (bien que les détails techniques soient différents).

Fabric est construit sur une architecture à trois niveaux : couche machine, couche système et couche intelligente.

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Grâce à Fabric et à l'Operator Kit (un cadre Python unifié pour créer, former et déployer des opérateurs intelligents), ainsi qu'aux modèles VLA qui les soutiennent, Codec permet aux agents numériques ou physiques d'exécuter des tâches complexes dépendant de l'entrée visuelle ou d'autres capteurs.

Pour démontrer l'efficacité de la pile technologique CodecFlow, l'équipe a publié RoboMove, un robot simulé capable d'exécuter des actions en fonction des entrées humaines.

Le symbole du jeton est $CODEC.

RoboStack

Bien que des projets comme OpenMind, Auki et Codec rapprochent les robots du monde réel, il est clairement trop coûteux pour la plupart des startups et des organisations d'acheter du matériel et des outils coûteux à un stade précoce. Par conséquent, une plateforme de test d'environnement réaliste (ici plus comme dans le cloud) pourrait être la clé pour accélérer le développement des robots au niveau de base.

Le cœur de RoboStack est le RCP (Robot Context Protocol), une couche de communication standardisée utilisée pour connecter des robots, des agents IA et des utilisateurs humains, formant ainsi un écosystème unifié.

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Dans le cloud, les utilisateurs peuvent simuler et reproduire diverses conditions, y compris des environnements extrêmes ou difficiles d'accès.

Cette plateforme vous permet de personnaliser entièrement les paramètres du robot, la configuration des capteurs et les facteurs environnementaux.

Après avoir défini le flux de travail, le système s'exécutera automatiquement dans le cloud et collectera et stockera toutes les données générées pour l'utilisation dans l'entraînement, l'analyse ou la recherche en IA.

Le symbole du jeton est $ROBOT.

Éloignons-nous un peu des opérations complexes de collaboration entre machines et concentrons-nous sur une autre question clé : comment les robots peuvent-ils transformer l'énergie de l'IA en capacités dans le monde réel ? Remarque : comprendre un concept ne signifie pas qu'il puisse être facilement reproduit.

Silence

Tu vois, bien que ChatGPT puisse connaître les instructions pour générer des sons, comprendre réellement le son est beaucoup plus complexe car cela dépend du contexte, comme le ton, la hauteur, le rythme et l'environnement.

La même voix peut avoir des significations complètement différentes dans une chanson, un signal d'alerte ou une conversation quotidienne, et sans de nombreux exemples du monde réel, il est difficile de saisir ces nuances.

Silencio a relevé ce défi grâce à son réseau DePIN, en collectant et en traitant des points de données audio du monde réel, permettant aux robots de réaliser une perception auditive avancée et une conscience environnementale.

En fournissant une variété de jeux de données audio, y compris des sons environnementaux, des discours multilingues et des indices non linguistiques (tels que des rires ou des pas), Silencio entraîne des modèles d'IA pour améliorer la classification sonore, la reconnaissance vocale et la compréhension contextuelle des robots, surmontant ainsi les limites d'interprétation dans des environnements acoustiques complexes.

Son application mobile phare a recueilli plus de 40 milliards de points de données auprès de 1,1 million de contributeurs dans plus de 180 pays.

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Le symbole du jeton est $SLC.

Au-delà de la réalité

Silencio se concentre sur la capture audio, tandis qu'Over the Reality se concentre sur la capture d'effets visuels, ce qui est plus important pour le fonctionnement des robots dans la vie réelle.

Bien que l'équipement des robots avec des lidars et des caméras semble simple, sans la cartographie visuelle 3D, ces capteurs ne suffisent pas à comprendre pleinement un environnement dynamique complexe. La cartographie visuelle 3D est essentielle car elle intègre les données de plusieurs capteurs pour créer une représentation volumétrique détaillée de l'environnement environnant.

Il peut saisir la profondeur, les relations spatiales et l'orientation des objets, permettant aux robots de naviguer avec précision dans des espaces encombrés tels que les entrepôts ou les zones sinistrées.

En résumé : plus il y a de points de données, plus les fonctionnalités du robot sont puissantes.

Semblable à Silencio, Over the Reality est construit sur le réseau DePIN, incitant la communauté mondiale de cartographie à utiliser des smartphones standard et des caméras à 360 degrés pour scanner des zones à fort trafic, et récompensé par des tokens OVR.

OVRMaps a cartographié plus de 150 000 lieux et possède plus de 70 millions d'images, couvrant une superficie de plus de 44 millions de mètres carrés.

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Le symbole du jeton est $OVR.

Projets à surveiller SHOW ROBOTICS : Développer des robots dotés d'intelligence artificielle physique, en combinant une intelligence artificielle avancée et une technologie robotique, en se concentrant sur les domaines du divertissement et des applications pratiques, créant des machines capables d'apprendre et d'exécuter des tâches réelles.

HomebrewRobotics : Créer un marché pour les modèles de robots en rendant accessible à tous des modèles de robots grâce à des logiciels préconstruits et d'autres outils de programmation alimentés par l'IA.

Peaq : Étant donné sa notoriété, il n'est pas nécessaire d'en dire plus ici.

Résumé Bien que le domaine des robots soit à la fois nouveau et passionnant pour de nombreuses personnes, il reste difficile de trouver de véritables projets de qualité dans ce secteur.

Le point central de cet article est le suivant : plutôt que de parier sur les derniers projets qui pourraient ne servir qu'à lever des fonds, il vaut mieux se concentrer sur les acteurs établis qui ont déjà investi dans le domaine avant le début de la tendance, et choisir d'investir en eux.

La capitalisation boursière totale de tous les projets de robots est encore inférieure à 300 millions de dollars, donc la tâche de filtrage est relativement simple.

Bien sûr, certains des projets mentionnés dans cet article sont également relativement récents, mais grâce à une sélection prudente (appelée “sens des araignées”), plusieurs dizaines de projets ont été omis pour garantir la qualité des projets présentés. Bien que quelques projets dignes d'intérêt aient pu être manqués en raison de contraintes de temps, les projets mentionnés ci-dessus devraient pouvoir fournir à tous une direction claire dans ce domaine.

Restez curieux !