La solución de DePIN al mayor punto ciego de la IA

Es el año 2030 y has enviado a tu robot humanoide a comprar kétchup al supermercado. Camina con habilidad, tiene manos diestras y puede cargar más víveres que cualquier padre. Cámaras de alta resolución, giroscopios y sensores de presión ayudan al robot a moverse silenciosamente por los pasillos con tanta gracia que casi olvidas que está irremediablemente perdido. Al igual que sus homólogos Human , está condenado a deambular sin rumbo por la tienda, apostando a si esta es la clase de tienda que mantiene el kétchup en el... condimentososalsas pasillo.

Nils Pihl,CEO y fundador deLaboratorios Auki, es un empresario, ingeniero conductual y transhumanista social especializado en la intersección de la Tecnología moderna y el comportamiento Human .

Un 65% de los compradores de comestibles estadounidensespasar más de media hora en la tienda por cada viaje de compras, y el comprador promedio también se va sin un artículo que no pudo encontrar cada tercera visitaSin unas reformas significativas en la forma en que los robots y las computadoras comprenden y navegan por el mundo físico, no hay muchas razones para creer que su robot humanoide se desenvolvería mejor, sobre todo sin una red descentralizada de percepción de máquinas, quizás el DePIN más vital para un futuro con agentes robóticos independientes.

Computación espacial y Privacidad.

Al igual que los humanos, las máquinas navegan por memoria o por guía. Durante décadas, la forma más común de orientación entre máquinas y humanos ha sido mediante satélites de geoposicionamiento como el GPS. Sin embargo, a medida que nuestras ciudades han crecido, el GPS está empezando a mostrar signos de envejecimiento.

Aunque rara vez lo pienses, el GPS es una Tecnología basada en la línea de visión que requiere una trayectoria ininterrumpida entre tú y varios satélites. Por eso funciona tan mal en grandes ciudades y entornos interiores.

Se han realizado varios avances para intentar subsanar estas deficiencias. ONE de los primeros, desde los inicios de la informática móvil, fue que los teléfonos móviles midieran silenciosamente la intensidad de la señal de cada router wifi que pasaban. Con el tiempo, gracias a una compleja triangulación, empresas como Skyhook y Google han logrado crear mapas de baja resolución que muestran la ubicación de muchos routers wifi del mundo. Por eso, las aplicaciones de navegación como Google Maps te pedirán que actives el wifi para obtener mejores resultados.

En la última década, los críticos plantearon numerosas preocupaciones Privacidad y demandas relacionadas con la triangulación WiFi. Y es justo decir que, lamentablemente, la Privacidad perdió esa batalla. Quizás sirva de consuelo que la triangulación WiFi solo ayude al usuario promedio a ubicarse con una precisión de unos pocos metros, insuficiente para que nuestro robot que busca kétchup entienda correctamente en qué pasillo se encuentra.

Así, las grandes tecnológicas han recurrido al siguiente avance prometedor en geolocalización: los sistemas de posicionamiento visual. Liderados por empresas como Niantic y Snap, los sistemas de posicionamiento visual (VPS) comparan el mundo tal como lo ve una cámara integrada con una memoria externa de cómo LOOKS el mundo, almacenada en su nube controlada centralmente. En resumen, un VPS es un intercambio donde le dices a las grandes tecnológicas qué estás viendo para que puedan saber dónde estás.

Los sistemas de posicionamiento visual tienen una precisión centimétrica en circunstancias ideales y de menos de un metro en muchos espacios públicos urbanos. Es gracias a esta precisión inigualable que las grandes empresas tecnológicas apuestan por los VPS para el futuro de la robótica y las gafas de realidad aumentada ( AR) .

Pero eso debería hacernos reflexionar. Recordando las numerosas violaciones de la Privacidad de los tiempos pasados, más sencillos, de las redes sociales móviles, ¿cómo nos irá cuando las grandes tecnológicas puedan ver el mundo a través de nuestros ojos, y nuestros hogares y espacios privados a través de nuestras máquinas compañeras?

Las corporaciones también necesitan Privacidad

Si entras en una tienda de comestibles y empiezas a filmar los estantes, rápidamente te verás escoltado fuera de la tienda. Productoscolocado a la altura de los ojosTienen mayor probabilidad de ser recogidos y comprados, y los minoristas piensan cuidadosamente cómo colocan sus productos para maximizar las ventas. Por ello, la disposición visual de las tiendas es un secreto competitivo cuidadosamente guardado.

En resumen, a las tiendas no les interesa compartir la distribución de sus productos con un servicio central. Sería irrazonable esperar que nuestro robot simplemente apareciera en la tienda y supiera al instante dónde está cada producto, ya que socavaría la propiedad intelectual de la tienda.

En cambio, lo mejor que podemos esperar es que la tienda tenga su propio sistema alojado y seguro que pueda responder preguntas del robot sobre productos individuales y guiar las gafas de IA y AR a donde deben ir sin comprometer la seguridad corporativa.

El lector atento ya habrá detectado que DePIN promete superar a los gigantes de la era Web2 y traernos nuestro ketchup preservando la privacidad.

A diferencia de los humanos, los robots y las computadoras podrían intercambiar datos espaciales, percibiendo el mundo de forma colaborativa. La computación espacial colaborativa permitiría a las máquinas navegar mejor por el mundo al conectarse a otras fuentes externas de información. En un paradigma Web3 DePIN, este intercambio puede estar incentivado financieramente y ser criptográficamente seguro.

Redes descentralizadas de percepción de máquinas

Imaginar que nuestro robot de compras pudiera encontrar el kétchup más rápido sin comprometer la seguridad corporativa es un buen ejemplo. Pero las implicaciones de la percepción descentralizada de las máquinas son asombrosas. Una vez que los coches autónomos puedan coordinarse entre sí e intercambiar información de tráfico en tiempo real, el tráfico se transformará radicalmente.

En Pekín, donde hay más coches en circulación que personas en Los Ángeles, se pierden más de mil años de productividad Human en el transporte público cada día. La percepción descentralizada de las máquinas permitiría que estos vehículos se movieran más rápido y coordinados entre sí, liberando cientos de años de productividad a diario.

La percepción descentralizada de las máquinas permitirá ONE día el uso de gafas de AR que preserven la privacidad con un formato más pequeño, ya que estas gafas pueden transferir parte del procesamiento espacial pesado a servidores de posicionamiento locales y transformar la comunicación Human de maneras tan profundas como la invención de la escritura o el teléfono. A medida que nuestra civilización crece... Más de 100 mil millones de tomadores de decisiones inteligentes En los próximos veinte años, las redes descentralizadas de percepción de máquinas ayudarán a todos y cada ONE de ellos a encontrar su lugar en el mundo, tanto en la Tierra como más allá.

Nota: Las opiniones expresadas en esta columna son las del autor y no reflejan necesariamente las de CoinDesk, Inc. o sus propietarios y afiliados.