Ero in un campus universitario alcune settimane fa e ho visto un piccolo robot per la consegna muoversi lentamente attraverso il campus. Il robot si è fermato al bordo di un marciapiede aspettando che le persone passassero e poi ha continuato il suo cammino verso dove stava andando. Non stava facendo nulla, solo svolgendo il suo lavoro sullo sfondo della vita quotidiana.. Ho pensato a qualcosa di semplice: se quel robot fa centinaia di consegne in un giorno, come può qualcuno essere sicuro che il lavoro sia realmente avvenuto?

Nel mondo delle blockchain, dimostrare che il lavoro è avvenuto è sempre stato importante. Il Bitcoin ha trovato un modo per misurare quanto duramente lavorano i computer. I computer risolvono problemi matematici e la rete può verificare che il lavoro sia stato svolto usando la matematica. È chiaro e facile da capire. Tutto accade all'interno di un computer.. Quando le macchine iniziano a svolgere compiti nel mondo reale, le cose si complicano. Consegna di pacchi, controllo degli edifici e spostamento di oggetti nei magazzini. Queste attività sono molto preziose. È molto difficile registrare che ciò sia avvenuto.

Continua a pensare a questo problema.

La Fondazione Fabric sembra lavorare su un'idea che sembra un cambiamento nel modo in cui pensiamo. Misurare quanto duramente lavorano i computer, il sistema è più interessato a qualcosa come la Prova di Azione. Non si tratta di risolvere problemi matematici. Riguarda le macchine che interagiscono con il mondo. Se un robot svolge un compito, la rete ha bisogno di un modo per verificare che il compito sia stato svolto, registrarlo e dargli valore.

Qui è dove inizia il problema del coordinamento.

I sistemi fisici non producono naturalmente registrazioni digitali. I sensori possono essere ingannati. Le registrazioni possono essere false. Anche eventi semplici. Come un robot che sposta qualcosa da un luogo a un altro. Sono difficili da verificare da lontano. Chiunque abbia lavorato con i robot sa che le macchine producono molti dati, ma non tutti significano qualcosa.

Fabric sembra affrontare questo problema concentrandosi sull'intelligenza e di più sulla responsabilità. Le macchine nella rete possono essere dotate di identità legate agli indirizzi blockchain. Ogni macchina ottiene una storia delle sue azioni. I compiti vengono assegnati, completati e registrati. Nel tempo, il sistema inizia a sembrare un registro di ciò che hanno fatto le macchine.

Ciò che rende questo diverso è che il registro non riguarda le transazioni tra persone. Riguarda ciò che hanno fatto le macchine.

Immagina un robot da magazzino che riceve un compito da un mercato di compiti decentralizzato. L'operatore del robot mette in gioco token come garanzia che la macchina farà il lavoro onestamente. Quando il compito è svolto, i validatori verificano il risultato utilizzando i dati disponibili. Il sensore lo registra, conferme da parte di esso dall'esterno o altri che lo osservano nel sistema. Se la rete concorda che il lavoro è stato svolto, il robot viene pagato.

Sembra semplice.. In pratica è complicato.

L'argomento onesto contro questo tipo di sistema è che verificare l'attività nel mondo reale è molto più difficile che verificare i calcoli. La Prova di Lavoro funziona perché chiunque può controllare la matematica. La Prova di Azione dipende dai dati provenienti dal mondo e il mondo reale è pieno di incertezze.

Qui è dove la struttura di Fabrics diventa interessante. I validatori non controllano problemi matematici. Valutano le prove. Una macchina presenta una prova della sua attività. Gli osservatori o i validatori controllano se i dati sembrano legittimi. A volte ciò potrebbe comportare il controllo con macchine, sensori o segnali ambientali.

È come controllare un problema matematico ed è più simile a capire cosa è successo.

La parte economica di questo è importante. Token come ROBO sembrano avere un ruolo non come pagamento per i compiti ma anche come forma di garanzia. Gli operatori possono bloccare token per partecipare ai mercati dei compiti. I validatori potrebbero mettere in gioco token per segnalare che sono fiduciosi nelle loro decisioni di verifica. Se viene trovato un comportamento disonesto, quella garanzia potrebbe essere persa.

Mettere in gioco una garanzia cambia gli incentivi. Improvvisamente, l'accuratezza conta.

Un validatore che approva ripetutamente l'attività danneggerebbe la propria reputazione e possibilmente la propria garanzia. Nel tempo, la rete costruisce un sistema di reputazione sia per le macchine che per gli osservatori. Le macchine ottengono una storia di lavoro. I validatori ottengono una storia di giudizio.

Inizia a sembrare un mercato costruito attorno alla fiducia.

Un altro modo per pensarci è che Fabric sta cercando di misurare il lavoro delle macchine in un modo in cui le blockchain misurano il lavoro dei computer. Della potenza di calcolo, la rete traccia azioni registrate. Di estrazione di blocchi, le macchine completano compiti.

La domanda è se questo sistema di misurazione può mai essere abbastanza affidabile.

Gli ambienti robotici sono molto rumorosi. I sensori falliscono. Le macchine si rompono. Le persone intervengono in modo imprevisto. Un robot potrebbe completare 99 compiti perfettamente. Fallire sul 100° per motivi non legati alla disonestà. Trasformare quella realtà in un registro pulito on-chain non è facile.

Poi c'è il problema della scala.

Cosa succede se migliaia o addirittura milioni di macchine iniziano a segnalare attività a un sistema basato su blockchain? Registrare ogni azione potrebbe rapidamente diventare opprimente. La rete dovrebbe decidere quali eventi contano abbastanza da essere registrati e quali rimangono off-chain.

Qui è dove le cose diventano incerte. Fabric potrebbe alla fine fare affidamento su strati di aggregazione che riassumono l'attività delle macchine piuttosto che registrare ogni movimento.. Quelle scelte di design introducono nuove assunzioni di fiducia.

La parte che le persone spesso trascurano è che l'infrastruttura di coordinamento di solito richiede anni per rivelare se funziona. I protocolli Internet precoci hanno affrontato dubbi. L'email, per esempio, richiedeva un insieme condiviso di standard prima di diventare affidabile attraverso le reti. All'inizio era caotico.

Le reti di macchine possono seguire un percorso.

Se sistemi come Fabric hanno successo, l'esito potrebbe non essere drammatico. Potrebbe non esserci un momento in cui i robot si uniscono improvvisamente all'economia globale. Invece, l'infrastruttura si espanderebbe silenziosamente. Macchine che svolgono compiti. Validatori che confermano attività. Token che scorrono attraverso i mercati per il lavoro delle macchine.

Un robot da magazzino sposta l'inventario. Un drone di consegna completa un percorso. Un robot di manutenzione controlla l'attrezzatura. Ogni azione produce un registro da qualche parte nel sistema.

Gradualmente, quegli registri iniziano a formare una storia economica.

Mi chiedo ancora se stiamo risolvendo il problema giusto. Forse i robot coordineranno eventualmente attraverso sistemi gestiti da aziende di logistica e fornitori di cloud. Quel percorso sarebbe più semplice. Più economico, persino.

I sistemi decentralizzati hanno sempre attratto persone che credono che la coordinazione debba rimanere aperta.

Forse quella convinzione sta guidando esperimenti come Fabric. Non la certezza che funzionerà. La possibilità che le economie delle macchine potrebbero eventualmente aver bisogno di un'infrastruttura che nessuna singola azienda controlla.

Per ora, l'idea della Prova di Azione rimane un esperimento. Uno silenzioso. Macchine che svolgono compiti, validatori che osservano da vicino e un registro che si riempie lentamente con registrazioni di cose che sono accadute da qualche parte, nel mondo fisico.

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