A solução da DePIN para o maior ponto cego da IA

Nils Pihl, CEO e fundador da Auki Labs, é um profissional multifacetado. Ele é um empresário, um engenheiro comportamental e um transumanista social. Sua experiência está na encruzilhada da tecnologia contemporânea e do comportamento humano.

Aproximadamente 65% dos compradores de supermercado americanos passam mais de 30 minutos na loja durante cada viagem de compras. Em média, uma em cada três visitas resulta num item não comprado devido à impossibilidade de localizá-lo. No entanto, sem avanços significativos na forma como os robôs e os computadores percebem e interagem com o mundo físico, é improvável que um robô humanóide tenha um desempenho melhor neste cenário. Um desenvolvimento crucial para agentes robóticos autossuficientes pode ser uma rede descentralizada de percepção de máquinas, que poderia potencialmente melhorar a sua capacidade de identificar e navegar eficazmente nos seus arredores.

Computação espacial e privacidade.

Assim como os humanos dependem da memória ou das direções para se movimentar, as máquinas fazem o mesmo. Durante muito tempo, humanos e máquinas confiaram em sistemas de satélite, como o GPS, para orientação. No entanto, com o desenvolvimento urbano a progredir rapidamente, o sistema GPS está a tornar-se obsoleto.

Apesar de muitas vezes ser considerado um dado adquirido, o GPS funciona como uma tecnologia de linha de visão, necessitando de uma comunicação clara entre o seu dispositivo e vários satélites. Consequentemente, o seu desempenho pode ser inferior em áreas urbanas densamente povoadas e espaços fechados devido à obstrução desta necessária linha de visão.

Como analista de dados, estudei a evolução dos serviços de localização e uma das primeiras inovações foi a implementação da medição da intensidade do sinal por telefones celulares em roteadores Wi-Fi próximos. Ao longo dos anos, através de técnicas complexas de triangulação, empresas como Skyhook e Google tiveram sucesso na geração de mapas de localização aproximados, abrangendo vários roteadores Wi-Fi em todo o mundo. É por isso que aplicativos de navegação como o Google Maps incentivam os usuários a ativar seu Wi-Fi para maior precisão.

Nos últimos dez anos, a triangulação WiFi enfrentou inúmeras críticas de privacidade e disputas legais. Infelizmente, neste caso, a privacidade infelizmente não prevaleceu. No entanto, há algum consolo no fato de que a triangulação WiFi só pode fornecer uma localização aproximada, aproximadamente dentro de alguns metros, o que não é preciso o suficiente para que um robô identifique com precisão o corredor para buscar o ketchup.

Como pesquisador na área de tecnologia de geolocalização, observei um desenvolvimento intrigante: o surgimento de sistemas de posicionamento visual (VPS) liderados por inovadores como Niantic e Snap. Em essência, o VPS funciona através da referência cruzada da cena do mundo real capturada pela câmera de um dispositivo com uma memória dessa mesma cena, alojada em uma nuvem controlada centralmente e mantida por grandes empresas de tecnologia. Efetivamente, é uma troca bidirecional: você compartilha o que vê e eles fornecem sua localização.

Como pesquisador que estuda sistemas de posicionamento visual (VPS), posso confirmar que essas tecnologias oferecem uma precisão notável em condições ideais, com medições tão precisas quanto centímetros. Em situações menos ideais, como em espaços públicos urbanos, a precisão cai para um metro. Apesar disso, a precisão incomparável da tecnologia VPS é o que a torna um investimento atraente para gigantes da tecnologia. Eles acreditam que o VPS será fundamental no avanço das tecnologias de robótica e óculos de realidade aumentada (AR) no futuro.

Como analista cuidadoso, peço-lhe que considere as implicações desta nova tecnologia. Olhando para o passado, enfrentamos inúmeras preocupações de privacidade com as mídias sociais móveis. Então, o que nos poderá esperar quando os gigantes da tecnologia tiverem a capacidade de ver o mundo da nossa perspectiva através de óculos de realidade aumentada e espreitar as nossas casas e espaços privados através de dispositivos inteligentes?

As empresas também precisam de privacidade

Se você entrar em um supermercado e começar a filmar as prateleiras, provavelmente será solicitado a sair. Os varejistas posicionam estrategicamente os itens na altura dos olhos para aumentar as vendas, por isso pensam bastante na disposição de suas mercadorias. Consequentemente, o layout do visual merchandising nas lojas é bem guardado como uma vantagem competitiva.

Do ponto de vista analítico, posso compreender porque é que os retalhistas relutam em divulgar o layout das suas lojas a um serviço centralizado. Vai além da mera lógica que o nosso robô pudesse simplesmente passar por uma loja e identificar magicamente a localização de cada item, pois isso infringiria as informações proprietárias que cada loja possui.

Como pesquisador, eu defenderia a implementação de sistemas avançados de consulta e navegação de produtos nas lojas. Idealmente, esses sistemas devem ser auto-hospedados e gerenciados com segurança, permitindo-lhes responder de forma eficaz às consultas dos robôs sobre produtos específicos e fornecer instruções precisas para óculos de IA e AR sem comprometer a segurança corporativa.

Um observador atento notará que o DePIN afirma que superará os líderes da indústria da era Web2 e nos fornecerá ketchup, protegendo ao mesmo tempo a privacidade.

Em contraste com os humanos, os robôs e os computadores têm a capacidade única de partilhar dados espaciais entre si, permitindo-lhes compreender e perceber coletivamente o mundo. Esta abordagem colaborativa à computação espacial permite que as máquinas melhorem as suas capacidades de navegação através do acesso a fontes externas de informação. Dentro de uma estrutura de infraestrutura P2P descentralizada Web3 (DePIN), essa troca de dados pode ser recompensada financeiramente e protegida por meio de criptografia.

Redes descentralizadas de percepção de máquina

Imagine este cenário: a capacidade do nosso robô de compras de supermercado de localizar ketchup rapidamente sem comprometer a segurança corporativa é um experimento mental adorável. No entanto, as potenciais repercussões da percepção descentralizada da máquina são verdadeiramente inspiradoras. Quando os carros autônomos se comunicam e compartilham dados de tráfego em tempo real, estamos prestes a passar por uma transformação significativa no transporte.

Em Pequim, que tem mais veículos nas suas estradas do que residentes em Los Angeles, aproximadamente 1.000 anos de produtividade humana são desperdiçados diariamente devido ao congestionamento do tráfego. A percepção descentralizada da máquina poderia permitir que esses carros fluíssem harmoniosamente juntos, liberando centenas de anos de produtividade todos os dias.

No futuro, a percepção descentralizada da máquina permitirá óculos AR que protegem a privacidade com um design compacto. Isso é possível porque algumas tarefas complexas de computação espacial são realizadas por servidores de posicionamento próximos, reduzindo a necessidade de hardware volumoso dentro dos óculos. O impacto na interação humana pode ser tão significativo quanto a descoberta da escrita ou do telefone. Com mais de 100 mil milhões de entidades inteligentes na nossa civilização nas próximas duas décadas, as redes descentralizadas de percepção mecânica ajudarão cada entidade a desempenhar o seu papel no mundo, seja aqui na Terra ou no espaço.

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