шифрування x Боти：глибше ознайомлення з 6 проектами, на які варто підписатися

Автор: Krix

Компіляція: Deep Tide TechFlow

Оригінальне посилання:

Заява: цей текст є переробленим змістом, читачі можуть отримати більше інформації за посиланням на оригінал. Якщо автор має будь-які заперечення щодо форми переробки, будь ласка, зв'яжіться з нами, ми внесемо зміни відповідно до вимог автора. Переробка використовується лише для обміну інформацією, не є інвестиційною порадою і не відображає думку та позицію У Сю.

Морган Стенлі прогнозує, що до 2050 року кількість гуманоїдних роботів (примітка Deep Tide: роботи, які схожі на людей і можуть діяти як люди) може досягти майже 1 мільярда, а також Ілон Маск заявив, що до 2040 року кількість гуманоїдних роботів перевищить кількість людей. Обговорення того, як у наступні десятиліття буде функціонувати світ, одночасно викликає захоплення і реальну тривогу.

Завдяки підвищенню продуктивності, зниженню витрат, а також розвитку матеріалів і технологій багато думкових лідерів вважають, що ми на порозі ери роботів. Очікується, що до 2029 року це сприятиме зростанню обсягу ринку робототехніки до 73 мільярдів доларів.

Джерело

Очевидно, що більшість зростання буде отримано від венчурного капіталу. Однак, з огляду на те, що регуляторне середовище в криптосфері стає дедалі яснішим, все більше стартапів звернеться до блокчейну, щоб ефективно та швидко залучити кошти через продаж токенів.

На даний момент загальна оцінка робототехнічної галузі в крипто-сфері становить близько 250 мільйонів доларів. Це лише крапля в морі.

Метою цієї статті є надання більш чіткого огляду існуючих сегментів та представлення деяких найбільш перспективних проектів.

Чому технології роботів потребують шифрування Перед тим, як поглиблено досліджувати ціннісні пропозиції цих проєктів, необхідно чітко визначити ключовий зв'язок між двома, на перший погляд, далекими сферами.

1. Рівень співпраці

У світі, де група роботів працює спільно (наприклад, безпілотники для доставки або фабричні роботи), потрібен рівень співпраці, щоб ці незалежні машини могли співпрацювати, перевищуючи обмеження своїх власних операційних систем.

2. Фінансовий рівень

Традиційні платіжні системи не можуть відповідати вимогам масових мікротранзакцій через проблеми з витратами та затримками. Натомість низька вартість та миттєві блокчейн-транзакції в крипто-сфері можуть забезпечити безшовну економіку «машина до машини» (M2M), що є критично важливим для майбутнього, в якому мільярди роботів працюватимуть без людського нагляду.

3. Децентралізована модель власності та оренди

Висока вартість апаратного забезпечення роботів (наприклад, один робот Optimus коштує від 20 до 30 тисяч доларів) обмежує їх популярність.

У сфері криптовалют можна реалізувати часткову власність за допомогою NFT або токенізації, що дозволяє особам інвестувати або орендувати групи роботів.

Можна уявити ринок, який перетворює цю концепцію на активи «робот як послуга» (Robot-as-a-Service), що дозволяє малим підприємствам і споживачам більш зручно використовувати роботів.

4. Безпека даних та перевіряність

Технології робототехніки залежать від величезних наборів даних для навчання штучного інтелекту, але централізоване зберігання даних несе ризики витоку або маніпуляцій.

Блокчейн забезпечує незмінний та перевіряємий запис даних, гарантує безпеку та захист від підробки даних, що генеруються роботами (наприклад, вхідні дані датчиків).

Це має вирішальне значення для регуляторної відповідності та довіри в таких застосуваннях, як роботи для охорони здоров'я або догляду за літніми людьми.

5. Фінансування та узгодження з громадою

Розробка передових робототехнічних технологій потребує значних фінансових вкладень, але традиційні моделі венчурного капіталу розвиваються повільно, а частка акціонерних інвестицій надто велика. Запуск платформ та продаж токенів у криптовалютній сфері забезпечує швидкий, орієнтований на спільноту спосіб фінансування, що збалансовує механізми стимулювання між розробниками та користувачами.

Завдяки перевагам, наведеним вище, можна чіткіше зрозуміти ключові моменти, на які слід звернути увагу.

Тепер перейдемо до суті.

Відкритий розум

Нещодавно OpenMind отримав інвестиції у розмірі 20 мільйонів доларів від провідних учасників галузі, таких як Pantera Capital, і став одним з лідерів у цій сфері завдяки своєму рівню взаємодії FABRIC (цифрова нервова система для глобальних смарт-машин).

Fabric надає основні примітиви для ідентифікації, позиціонування, перевірки та розрахунків, перетворюючи окремий набір роботів на єдину кооперативну екосистему.

Fabric реалізує співпрацю багатьох агентів та прийняття рішень в реальному часі за допомогою чотирьох ключових функцій:

Перевірена ідентичність машини: кожна машина отримує незалежну та зашифровану ідентичність (ERC-7777), що забезпечує верифікацію без довіри, запобігає шахрайству та гарантує цілісність комунікації.

Доказування місця: децентралізована та незмінна GPS-система, яка дозволяє машинам доводити своє фізичне місцезнаходження, що є надзвичайно важливим для співпраці та спільного використання карт.

Перевірка завдань: використання даних датчиків з криптографічним підписом або цифрових доказів для перевірки стандартизованого протоколу виконання завдань, одночасно ініціюючи автоматичну оплату.

Стабільна валюта для розрахунків: вбудований платіжний шар, що використовує стабільні монети для забезпечення безперешкодних, реальних розрахунків без занепокоєння з приводу волатильності чи залежності від традиційної фінансової системи.

FABRIC забезпечує безшовне з'єднання для майбутньої робочої сили, а OM1 є відкритою AI рідною операційною системою, яка дозволяє розробникам налаштовувати та розгортати агентів у цифровому та фізичному середовищі.

Це означає, що ви можете створити AI персонажа, який може працювати в хмарі або на фізичному апаратному забезпеченні роботів (наприклад, Quadrupeds, TurtleBot 4 та Humanoids).

джерело

Варто зазначити, що цей проект нещодавно випустив OpenMind App, який називають “Uber у світі роботів”. Так, у додатку також є система бонусів.

Аукі Auki є ще одним важким гравцем, який вже понад 5 років займається цією сферою. Зосереджений на просторових обчисленнях, Auki вирішив виклики, пов'язані з демонстрацією інтелекту AI у реальному світі, за допомогою своєї технології під назвою Posemesh.

Posemesh побудований на основі мережі DePIN, яка здатна безпечно та конфіденційно ділитися просторовими даними цифрових пристроїв та обчислювальними можливостями. Це дозволяє роботам колективно розуміти фізичний світ і краще взаємодіяти один з одним.

Вам не потрібно ділитися інформацією з камери з централізованими організаціями, а можна конфіденційно обмінюватися просторовими даними з доменом, до якого ви звертаєтеся, або з іншими партнерами у вашому регіоні.

На Auki пристрої можуть вносити або запитувати дані датчиків, обчислювальні потужності, зберігання, мережеві та моніторингові послуги.

Репутаційна та винагорода система на базі Base L2 забезпечує безпеку за допомогою криптографії та надає економічну основу для розподілу ресурсів та експлуатації мережі DePIN.

Джерело

Токен символ – $AUKI.

Примітка: Якщо ви хочете більше дізнатися про історію розвитку та перспективи, рекомендуємо прочитати їхню задумливу статтю з семи частин.

Кодек

Продовжуючи дослідження у сфері співпраці роботів, Codec є проектом на основі Solana, який вирішує основні обмеження традиційної автоматизації програмного забезпечення і роботів у сучасному розподіленому обчислювальному середовищі.

Codec застосовує концепцію автоматизованих робочих процесів на основі штучного інтелекту в сфері робототехніки, пропонуючи єдину платформу, яка працює в хмарі, на краю мережі, на настільних комп'ютерах та на апаратному забезпеченні роботів.

Цікаво, що його рівень співпраці також називається Fabric, що співпадає з назвою продукту OpenMind, і концепція має деякі схожості (хоча технічні деталі відрізняються).

Fabric побудований на основі трирівневої архітектури: машинний рівень, системний рівень та інтелектуальний рівень.

Джерело

За допомогою Fabric та Operator Kit (уніфікованого Python-фреймворку для створення, навчання та розгортання розумних операторів), а також підтримуваної ним моделі VLA, Codec дозволяє цифровим або фізичним агентам виконувати складні завдання, що залежать від візуального або іншого сенсорного вводу.

Щоб продемонструвати ефективність технологічного стеку CodecFlow, команда випустила RoboMove, симуляційного робота, який може виконувати дії на основі людського вводу.

Токен символ - $CODEC.

Технологія RoboStack

Незважаючи на те, що проекти, такі як OpenMind, Auki та Codec, наближають роботів до реального світу, для більшості стартапів та організацій на ранніх етапах купувати дорогі апарати та інструменти, безсумнівно, є занадто розкішно. Тому реалістична платформа для тестування середовища (тут більше схоже на хмару) може бути ключовою для прискорення розробки роботів на базовому рівні.

Основою RoboStack є RCP (Протокол контексту робота, Robot Context Protocol), який є стандартизованим комунікаційним шаром для з'єднання роботів, AI-агентів і людських користувачів, утворюючи єдину екосистему.

Джерело

У хмарі користувачі можуть моделювати та відтворювати різні умови, включаючи екстремальні або важкодоступні середовища.

Ця платформа дозволяє вам повністю налаштувати параметри робота, конфігурацію сенсорів та фактори навколишнього середовища.

Після визначення робочого процесу система автоматично працюватиме в хмарі та збирати всі згенеровані дані для подальшого використання в навчанні, аналізі або дослідженні штучного інтелекту.

Токен символ $ROBOT.

Давайте трохи відійдемо від складних операцій машинної співпраці та зосередимося на ще одному ключовому питанні: як роботи можуть перетворити енергію ШІ на можливості в реальному світі. Підказка: розуміння концепції не означає, що її можна легко відтворити.

Тиша

Дивись, хоча ChatGPT може знати команди для генерації звуку, насправді розуміння звуку набагато складніше, оскільки воно залежить від контексту, такого як тон, висота, ритм та оточення.

Один і той же звук у піснях, сигналізаціях або повсякденних розмовах може мати зовсім інше значення, і без численних прикладів з реального життя важко вловити ці тонкі нюанси.

Silencio вирішив цю проблему через свою мережу DePIN, збираючи та обробляючи дані аудіо з реального світу, що дозволяє роботам досягати високого рівня слухового сприйняття та усвідомлення навколишнього середовища.

Забезпечуючи різноманітні аудіо набори даних, включаючи звуки навколишнього середовища, багатомовну мову та невербальні підказки (такі як сміх або кроки), Silencio навчає AI моделі для покращення класифікації звуку роботами, розпізнавання мови та розуміння контексту, щоб подолати обмеження інтерпретації в складних акустичних середовищах.

Його флагманський мобільний додаток зібрав понад 40 мільярдів даних від 1,1 мільйона учасників з понад 180 країн.

Джерело

Токен-символ - $SLC.

За реальністю

Silencio зосереджується на захопленні аудіо, в той час як Over the Reality зосереджується на захопленні візуальних ефектів, що є більш важливим для роботи роботів у реальному житті.

Хоча оснащення роботів лазерними радарами та камерами виглядає просто, без 3D-візуального картографування ці сенсори недостатні для повного розуміння складного динамічного середовища. 3D-візуальне картографування є критично важливим, оскільки воно інтегрує дані з кількох сенсорів для створення детального об'ємного уявлення навколишнього середовища.

Він може захоплювати глибину, просторові відносини та напрямок об'єктів, що дозволяє роботам точно орієнтуватися в безладних просторах, таких як склади або зони катастроф.

Кажучи коротко: чим більше даних, тим потужнішими є функції робота.

Подібно до Silencio, Over the Reality побудований на мережі DePIN, заохочуючи глобальну спільноту картографування використовувати стандартні смартфони та 360-градусні камери для сканування зон з високим трафіком, а також винагороджуючи за допомогою токенів OVR.

OVRMaps намалював карти понад 150 000 місць і має понад 70 мільйонів зображень, охоплюючи площу понад 44 мільйони квадратних метрів.

Джерело

Токен має символ $OVR.

Проекти, які заслуговують на увагу SHOW ROBOTICS: Розробка роботів із фізичним штучним інтелектом, поєднуючи передові технології штучного інтелекту та робототехніки, зосереджуючись на розважальних та практичних сферах, створюючи машини, які можуть навчатися та виконувати реальні завдання.

HomebrewRobotics: створення ринку робототехнічних моделей, що дозволяє кожному використовувати робототехнічні моделі шляхом надання попередньо збудованого програмного забезпечення та інших інструментів програмування на основі ШІ.

Peaq: через його високу впізнаваність, тут не будемо повторювати.

Підсумок Хоча сфера робототехніки для багатьох є новою та захоплюючою, пошук справжніх якісних проектів у цій галузі все ще є складним завданням.

Основна ідея статті полягає в тому, що замість того, щоб робити ставки на останні проекти, які можуть просто заробляти гроші, краще звернути увагу на зрілих гравців, які вже глибоко працюють у цій сфері до початку буму, і вибрати інвестувати в них.

Зараз загальна капіталізація всіх роботизованих проектів все ще нижча за 300 мільйонів доларів, тому завдання відбору відносно просте.

Звичайно, деякі проекти, згадані в цій статті, також є новими, але завдяки обережному відбору (який називається “спайдерське чуття”) було пропущено кілька десятків проектів, щоб забезпечити якість згаданих проектів. Хоча через обмеження в часі можуть бути пропущені один-два проекти, які заслуговують на увагу, вищезгадані проекти повинні надати всім чіткий напрямок у цій сфері.

Зберігайте цікавість!