Throughput e deduplicazione del livello dati: come evitare il traffico di enormi dati di percezione
I robot operano nel mondo fisico, generando ogni secondo enormi dati di interazione percettiva. Se si cerca di sincronizzare i dati e il calcolo all'interno dello stesso canale, il sistema si troverà ad affrontare un collasso immediato di fronte a compiti ad alta frequenza.
La chiave per risolvere il problema non è affatto insistere sulla potenza di calcolo monolitica, ma è la decoupling modularizzata, che si affida a $ROBO per collegare strettamente i vari livelli operativi indipendenti.
Il protocollo è stato appositamente progettato per estrarre un livello dati indipendente. È come costruire una rampa di deviazione, utilizzando moduli dedicati per coordinare il flusso di informazioni, garantendo un'elevata capacità di throughput e prevenendo la ridondanza dei dati che potrebbe compromettere la rete decisionale centrale sovrastante.
Tuttavia, le reali prestazioni di latenza del livello dati in ambienti fisici estremi devono ancora essere verificate. Se il meccanismo di deduplicazione può resistere agli urti, è molto probabile che vedremo il primo gruppo di #ROBO che si libererà dalla congestione e scalerà.
Cercare di utilizzare un'architettura monolitica per affrontare tutto è destinato a fallire; il design stratificato di @Fabric Foundation è sufficientemente pragmatico. Cosa pensi che riempirà più facilmente la larghezza di banda dei robot in strada con dati spazzatura?