La solución de DePIN al mayor punto ciego de la IA

Es el año 2030 y has enviado a tu robot humanoide a comprar ketchup al supermercado. Es un caminante capaz, tiene manos diestras y puede llevar más compras 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 haciendo apuestas sobre si este es el tipo de tienda que mantiene el ketchup en el pasillo de condimentos o salsas .

Nils Pihl, director ejecutivo y fundador de Auki Labs , es un emprendedor, ingeniero conductual y transhumanista social especializado en la intersección de la Tecnología moderna y el comportamiento Human .

El 65% de los compradores de comestibles estadounidenses pasan más de media hora en la tienda por viaje de compras, y el comprador promedio también sale sin un artículo que no pudo encontrar cada tres visitas . Sin algunas revisiones bastante significativas en la forma en que los robots y las computadoras entienden y navegan por el mundo físico, no hay muchas razones para creer que a su robot humanoide le iría mejor, no sin una red descentralizada de percepción de máquinas, quizás el DePIN más vital para un futuro con independencia. Agentes robóticos.

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

Aunque rara vez se piensa en ello, el GPS es una Tecnología basada en la línea de visión que requiere una ruta ininterrumpida entre usted y varios satélites. Por eso funciona tan mal en las grandes ciudades y en ambientes interiores.

Se han realizado varios avances para intentar llenar los vacíos. Una de las primeras, desde los primeros días de la informática móvil, fue hacer que los teléfonos móviles midieran silenciosamente la intensidad de la señal de cada enrutador WiFi que pasaran. 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 de los enrutadores WiFi del mundo. Es por eso que las aplicaciones de navegación como Google Maps te pedirán que enciendas tu WiFi para obtener mejores resultados.

En la última década, los críticos plantearon muchas preocupaciones Privacidad y demandas relacionadas con la triangulación WiFi. Y es justo decir que, lamentablemente, la Privacidad perdió esa batalla. Quizás sea de cierto consuelo que la triangulación WiFi todavía solo ayuda al usuario promedio a posicionarse dentro de unos pocos metros, lo que no es suficiente para que nuestro robot buscador de ketchup entienda siquiera correctamente en qué pasillo se encuentra.

Y así, las grandes tecnológicas han recurrido al próximo 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 visto por una cámara integrada con una memoria externa de cómo LOOKS el mundo, almacenada en su nube controlada centralmente. En pocas palabras, un VPS es un oficio en el que le dices a las grandes tecnologías lo que estás mirando para que puedan saber dónde te encuentras.

Los sistemas de posicionamiento visual tienen una precisión de hasta centímetros en circunstancias ideales y una precisión de menos de un metro en muchos espacios públicos urbanos. Es por esta precisión incomparable que las grandes empresas tecnológicas están apostando por el VPS para el futuro de la robótica y las gafas AR .

Pero eso debería hacernos detenernos. Recordando las muchas violaciones de la Privacidad de los días pasados ​​más simples de las redes sociales móviles: ¿cómo nos irá cuando las grandes empresas tecnológicas puedan ver el mundo a través de nuestros propios ojos, y nuestros hogares y espacios privados a través de nuestras máquinas compañeras?

Si entras en una tienda de comestibles y empiezas a filmar los estantes, rápidamente te verán escoltado fuera de la tienda. Los productos colocados a la altura de los ojos tienen más probabilidades de ser recogidos y comprados, y los minoristas piensan detenidamente cómo colocan sus productos para maximizar las ventas. Como tal, el diseño del visual merchandising de las tiendas es un secreto competitivo cuidadosamente guardado.

En pocas palabras, las tiendas no están interesadas en compartir la distribución de sus productos con un servicio central. No sería razonable esperar que nuestro robot pudiera simplemente aparecer en la tienda y saber instantáneamente dónde está cada producto, porque socavaría la propiedad intelectual de la tienda.

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

El lector atento ya detectará dónde DePIN promete superar a los gigantes de la era Web2 y brindarnos nuestro ketchup de una manera que preserve la privacidad.

A diferencia de los humanos, los robots y las computadoras podrían intercambiar datos espaciales entre sí, percibiendo el mundo de manera 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 tener incentivos financieros y ser criptográficamente seguro.

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

En Beijing, donde hay más automóviles en las carreteras que personas en Los Ángeles, cada día se pierden más de 1.000 años de productividad Human en el tránsito. La percepción descentralizada de las máquinas permitiría a estos automóviles moverse más rápido en coordinación entre sí, desbloqueando cientos de años de productividad diariamente.

La percepción descentralizada de las máquinas ONE día permitirá gafas AR que preserven la privacidad con un factor de forma más pequeño, ya que las gafas pueden descargar parte de la pesada computación espacial a servidores de posicionamiento locales y cambiar la comunicación Human en formas tan profundas como la invención de la escritura o la teléfono. A medida que nuestra civilización crezca hasta contar con 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.