DeFi میتواند به ما در انتخاب بهترین رباتها کمک کند
با داغ شدن رقابت برای بهترین ربات انساننما و با ادغام سیستمهای خودمختار در حوزههای بهداشت، تولید و دفاع، انتخاب بهترین ربات برای هر کار به یکی از بزرگترین چالشهای رباتیک تبدیل شده است. چه در مورد پهپادی که تجهیزات پزشکی را تحویل میدهد، چه رباتی که سایتهای خطرناک را بازرسی میکند یا عامل هوش مصنوعی که تهدیدات امنیت سایبری را مدیریت میکند، تخصیص بهینه وظایف بین هماهنگی انسان و ماشین میتواند موفقیت یا شکست مأموریت را تعیین کند. انتخابهای نادرست منابع را هدر میدهند، هزینهها را افزایش میدهند و در محیطهای پرخطر میتوانند به نتایج فاجعهباری منجر شوند.
تیمهای ترکیبی که از رباتها برای افزایش کارایی استفاده میکنند، به ابزارهایی نیاز دارند تا اطمینان حاصل کنند که توانمندترین شرکتکنندگان وظایف را انجام میدهند. این امر مستلزم درک وظیفه، محیط و نحوه همکاری ماشینها با انسانها است. امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) راهحلی شگفتانگیز ارائه میدهد. اصول اصلی DeFi — غیرمتمرکزسازی، شفافیت و اتوماسیون — پایه و اساس سیستمهای هوشمندتر و کارآمدتری را ایجاد میکنند که انسانها و ماشینها را به هم متصل میکنند.
با استفاده از ابزارهایی مانند حراجها، سیستمهای مناقصه و اعتبارسنجی، میتوانیم راههای عادلانهتری برای تطبیق عوامل یا رباتهای مناسب با وظایف مناسب ایجاد کنیم، همکاری را روانتر و مؤثرتر کنیم و کمبود نیروی کار در صنایع کلیدی را برطرف کنیم.
تخصیص وظایف در سیستمهای رباتیک و عاملها
تخصیص وظایف در سیستمهای رباتیک و عاملها ذاتاً پیچیده است. این سیستمها شامل چندین عامل با قابلیتها، هزینهها و نیازهای منابع متفاوت هستند. رویکردهای سنتی و متمرکز برای تخصیص وظایف در مقیاس شرکتها و کشورهای متعدد به خوبی عمل نمیکنند و نقاط شکست واحدی را معرفی میکنند.
مکانیسمهای مناقصه رویکردی مبتنی بر بازار برای تخصیص وظایف ارائه میدهند. وظایف در این زمینه بهعنوان منابعی در نظر گرفته میشوند که عوامل برای "برنده شدن" در آنها رقابت میکنند و بر اساس معیارهای قابل اندازهگیری مانند هزینه، زمانبندی و کیفیت تخصیص داده میشوند. رایجترین آنها حراجهای معکوس هستند، جایی که فروشندگان برای ارائه کمترین قیمت برای یک خدمات رقابت میکنند، و حراجهای ارزش قابل استخراج حداکثری (MEV).
حراجهای MEV به "جستجوگران" اجازه میدهند تا برای گنجاندن تراکنشهای خود در یک بلوک مناقصه کنند. آنها این کار را با ارائه بخشی از ارزش استخراجشده به اعتبارسنجها یا ماینرها انجام میدهند. این حراجها اغلب از مدل قیمت دوم استفاده میکنند، جایی که بالاترین پیشنهاد برنده میشود اما فقط مبلغ پیشنهاد دوم را پرداخت میکند. این رویکرد مناقصه صادقانه را تشویق میکند و در عین حال فرآیند را عادلانه نگه میدارد.
Flashbots این ایده را با معرفی لایههای مناقصه خصوصی گسترش داد. این لایهها به کاهش تراکم شبکه کمک میکنند و سیستم را کارآمدتر میسازند. با مدیریت شفاف و مؤثر منابع محدود مانند فضای بلوک، این سیستمها پایهای قوی برای تصمیمگیری غیرمتمرکز ایجاد میکنند. این رویکرد با اصول رقابت و خودبهینهسازی همسو است، درست مانند نحوه بهینهسازی پلتفرمهای DeFi برای نقدینگی و گنجاندن تراکنشها از طریق حراجها.
مناقصه معکوس در سیستمهای رباتیک
در سیستمهایی که ماشینهای متفکر عمل میکنند، مفهوم حراجها معکوس میشود. بهجای مناقصه برای پرداخت جهت گنجاندن، ماشینها برای برنده شدن در وظایف با ارائه بهترین ارزش رقابت میکنند. این بهعنوان مناقصه معکوس شناخته میشود. هنگامی که یک وظیفه اعلام میشود، عوامل واجد شرایط توانایی خود را برای انجام آن ارزیابی میکنند و پیشنهادهایی بر اساس هزینه، زمان و کیفیت ارائه میدهند. سپس سیستم این پیشنهادها را بررسی میکند و وظیفه را به عاملی (یا گروهی از عوامل) که بهترین تعادل بین کارایی، سرعت و قابلیت اطمینان را ارائه میدهد، اختصاص میدهد.
برخلاف حراجهای MEV، جایی که بالاترین پیشنهاد برنده میشود، مناقصه معکوس بر یافتن عاملی تمرکز دارد که بتواند وظیفه را بهطور مؤثرتر و با کمترین هزینه انجام دهد. این امر اطمینان میدهد که فرآیند مقرونبهصرفه و مبتنی بر عملکرد است.
تشکیل تیمهای پویا و همکاری غیرمتمرکز
بسیاری از وظایف برای یک انسان یا ماشین بهتنهایی بسیار پیچیده هستند. بهعنوان مثال، برای خاموش کردن آتش، یک پهپاد ممکن است با یک آتشنشان انسانی و یک ربات زمینی همکاری کند — پهپاد شناسایی هوایی را انجام میدهد، انسان شلنگ آتش را نگه میدارد و ربات تجهیزات آتشنشانی را تأمین میکند. در چنین مواردی، انسانها و ماشینها میتوانند تیمهای پویا تشکیل دهند و مهارتهای خود را برای ارائه پیشنهادهای مشترک ترکیب کنند. پس از انتخاب، این تیمها با استفاده از سیستمهای ارتباطی غیرمتمرکز با هم کار میکنند. آنها اطلاعات را به اشتراک میگذارند، اقدامات را هماهنگ میکنند و با تغییرات لحظهای سازگار میشوند تا بهترین نتایج ممکن را تضمین کنند.
این رویکرد مشارکتی لایهای از پیچیدگی و کارایی را اضافه میکند که مشابه حراجهای MEV است اما برای نیازهای سیستمهای رباتیک سفارشی شده است. درست مانند تیمهای انسانی، انگیزهها نیز نقش کلیدی ایفا میکنند. عوامل برای انجام موفقیتآمیز وظایف امتیاز اعتبار یا توکن کسب میکنند که شانس آنها را برای برنده شدن در مناقصههای آینده بهبود میبخشد. این امر چرخهای ایجاد میکند که در آن عوامل برای بهبود مستمر انگیزه دارند و نوآوری و رقابت را در سیستم پیش میبرند.
شباهتهای DeFi و آینده همکاری انسان و ماشین
مناقصه رویکردی غیرمتمرکز و ضروری برای حل مسائل در رباتیک ارائه میدهد. این امر نیاز به سیستمهای متمرکز برای تخصیص وظایف را از بین میبرد و به رباتها و عوامل اجازه میدهد تا بهطور پویا خود را سازماندهی کرده و با هم کار کنند. با پذیرش رقابت، شفافیت و سازگاری، مناقصه امکانات جدیدی را برای همکاری غیرمتمرکز و مقیاسپذیر باز میکند.
شباهتها با DeFi قابلتوجه هستند. درست همانطور که حراجهای MEV نحوه استفاده از فضای بلوک را بهینه میکنند، مناقصه معکوس اطمینان میدهد که توانمندترین و مقرونبهصرفهترین عوامل وظایف را انجام میدهند. مناقصه معکوس حتی فراتر میرود و امکان کار تیمی چندعاملی، سازگاری لحظهای و بهبود مستمر از طریق سیستمهای اعتبارسنجی را فراهم میکند.
با بهکارگیری ایدههای اقتصادی DeFi در چالشهای اکوسیستمهای رباتیک، میتوانیم آیندهای را ایجاد کنیم که در آن ماشینها و انسانها بهطور یکپارچه با هم کار کنند. این سیستمهای غیرمتمرکز و بدون نیاز به اعتماد، کارایی، انصاف و نوآوری را در اولویت قرار میدهند و راه را برای عصر جدیدی از همکاری هموار میکنند.
DeFi در مورد از بین بردن موانع مالی، حرکت آزاد سرمایه و تخصیص هوشمندتر منابع است. این اصول بهطور طبیعی برای عوامل خودمختار و رباتها که در یک اکوسیستم غیرمتمرکز کار میکنند، مناسب هستند. این تنها آغاز یک اقتصاد جدید در زنجیره است که در آن ماشینها و انسانها دست در دست هم کار میکنند، پرداختها را انجام میدهند، وظایف را مدیریت میکنند و امور را بهطور شفافتر و کارآمدتر انجام میدهند. این همان جایی است که کریپتو و هوش مصنوعی عمومی به هم میرسند.