#Robo La vera barriera nell'intelligenza artificiale decentralizzata non è il modello stesso, ma la quantità di dati frammentati prodotti dagli agenti automatici. La maggior parte delle reti che accumulano dati di telemetria che si trovano nei log non connessi, raramente sono strutturate in un modo che i sistemi collettivi possano realmente apprendere. Ciò che spicca nella @Fabric Foundation pianificazione è l'inclusione della tecnologia State Fuser, che introduce uno strato di gestione dello stato più disciplinato. Combinando più flussi di dati in uno Stato del Mondo omogeneo, le uscite dei sensori grezzi vengono riorganizzate in un contesto strutturato. Questo consente ai robot di scambiare informazioni in un formato sufficientemente compatto per essere scalato e sufficientemente chiaro per essere interpretato attraverso i sistemi. La scalabilità tecnica nella $ROBO dipende infine da questa capacità di comprimere il rumore in segnali utilizzabili. Quando ogni nodo può accedere a un contesto comune, la necessità di trasmettere costantemente dati diminuisce. L'architettura inizia a risolvere problemi familiari nei sistemi decentralizzati, in particolare la latenza e la verifica.
Informazioni raccolte e raccolte, non è un consiglio di investimento