出典:コインテレグラフ原文: 《 DeFiは私たちが最適なロボットサービスプランを選択するのを助けることができます 》オピニオンクレジット:OpenMindの研究者であるPaige Xu世界中のチームが医療、製造、防衛分野で人型ロボットの展開を加速させる中、特定のタスクに最適なロボットを選択することがロボティクスの核心的な課題となっています。医療物資を配送するドローン、危険な場所を調査するロボット、サイバー脅威に対処するAIエージェントのいずれであっても、人間とロボットの協力によるタスクの割り当ては、タスクの成功と失敗を直接決定します。誤った選択は資源の浪費を招くだけでなく、高リスクな環境では壊滅的な結果を引き起こす可能性があります。効率的な人間と機械のハイブリッドチームを構築するためには、タスクの属性、環境の特徴、協力のパターンを正確に理解する必要があります。分散型金融（DeFi）はこれに革新的な解決策を提供します：その核心原則（分散化、透明化、自動化）は、よりスマートな人間と機械の協力システムを構築するための基盤を築きます。オークションメカニズム、入札システム、評判システムなどのツールを通じて、私たちはより公平なタスク配分の枠組みを構築し、重要な業界の人材不足を緩和しながらシームレスな協力を実現することができます。競争が効率を促進するロボットシステムのタスク割り当ては、能力、コスト、リソースのニーズが異なる複数のエージェントを含むため、天然の複雑性を持っています。従来の中央集権的な配分モデルは、企業間や国境を越えた拡張が難しく、単一障害点のリスクがあります。競売メカニズムは市場駆動の解決策を提供します。このモデルでは、タスクがエージェントの入札取得の「資源」となり、配分はコスト、タイムリーさ、品質などの定量的指標に基づきます。最も一般的なものには逆オークション（サービス提供者が最低価格を入札）と最大抽出可能価値（MEV）オークションがあります。MEVオークションでは、「探索者」が検証ノードに収益の一部を支払うことで、トランザクションパッキングの優先権を入札でき、通常は第二価格封印入札方式（最高価格者が落札するが次に高い価格を支払う）を採用し、公平性を保証し、誠実な入札を奨励します。Flashbotsはさらにプライベートビッド層を導入し、ブロックスペースなどの希少資源管理を最適化することで、ネットワーク効率を大幅に向上させ、混雑を緩和します。この競争と自己最適化に基づくモデルは、DeFiプラットフォームがオークションを通じて流動性を最適化するメカニズムと同様の効果を持っています。ロボット協働の新しいパラダイムスマートマシンシステムにおいて、オークションの論理が逆転します：マシンは対価を支払うのではなく、最適なサービスプランを提供することによってタスクを入札します。これは逆オークションと呼ばれます。タスクが公開されると、資格を満たすエージェントは実行能力を評価し、コスト、時間、品質に基づいて入札書を提出します。システムは効率、速度、信頼性の最適な組み合わせに基づいてタスクを割り当てます。これはMEVオークションにおける「高い者が得る」という論理とは異なり、コスト効果と性能指向をより強調しています。ダイナミックチームコラボレーション複雑なタスクはしばしば人間と機械のチームによって完了する必要があります。例えば、消火任務では、ドローンが空中偵察を担当し、消防士がホースを操作し、地上ロボットが物資の補給を保障します。このようなシーンでは、人間と機械は動的にチームを組んで共同入札を提出することができます。入札に成功したチームは、分散型通信システムを利用してリアルタイムで情報を共有し、行動を調整します。その協力の複雑さと効率の向上は、MEVオークションに似ていますが、ロボットシステムのニーズに合わせてカスタマイズされています。人間のチームと同様に、インセンティブメカニズムも重要です。タスクを成功裏に完了すると、評判ポイントやトークンの報酬が得られ、将来の入札確率が向上し、継続的な改善を促進するポジティブなサイクルが形成されます。競争入札メカニズムの変革の可能性競争モードはロボティクスに必要な分散型ソリューションを提供し、中央集権的なタスク配分システムへの依存を排除し、エージェントが自律的に組織し、動的に協力することを可能にします。この競争、透明性、適応性を融合させたメカニズムは、スケーラブルな分散型協力の新しい道を切り開きます。MEVオークションがブロックスペースの利用を最適化するのと同様に、逆入札は最も費用対効果の高いエージェントがタスクを処理することを保証し、さらにマルチエージェントのコラボレーション、リアルタイムの適応、レピュテーションベースの継続的な進化を可能にします。 DeFiの経済モデルをロボティクスエコシステムに導入することで、効率性、公平性、革新性を中核に据えたコラボレーションの新時代を先導する、分散型でトラストレスなシステムである、シームレスな人間と機械のコラボレーションの未来を構築しています。 DeFiの本質は、金融障壁を打ち破り、資本の自由な流れを促進し、資源の配分を最適化することであり、これは分散型エコシステムにおける自律的なエージェントの自然な原則です。 これはオンチェーン経済の始まりに過ぎず、人間と機械が協力して支払いを行い、タスクを処理し、暗号と人工知能が融合する、より透明で効率的なコラボレーションネットワークを構築します。 オピニオンクレジット:OpenMindの研究者であるPaige Xu関連情報：ビットコイン（BTC）ETFの"感情エンジン"が市場構造を再構築していますこの記事は情報提供のみを目的としており、法的または投資のアドバイスを構成するものではありません。記載された意見は著者個人のものであり、Cointelegraphの立場を代表するものではありません。
分散型金融は私たちが最適なボットサービスプランを選択するのを助けることができます。
出典:コインテレグラフ 原文: 《 DeFiは私たちが最適なロボットサービスプランを選択するのを助けることができます 》
オピニオンクレジット:OpenMindの研究者であるPaige Xu
世界中のチームが医療、製造、防衛分野で人型ロボットの展開を加速させる中、特定のタスクに最適なロボットを選択することがロボティクスの核心的な課題となっています。医療物資を配送するドローン、危険な場所を調査するロボット、サイバー脅威に対処するAIエージェントのいずれであっても、人間とロボットの協力によるタスクの割り当ては、タスクの成功と失敗を直接決定します。誤った選択は資源の浪費を招くだけでなく、高リスクな環境では壊滅的な結果を引き起こす可能性があります。
効率的な人間と機械のハイブリッドチームを構築するためには、タスクの属性、環境の特徴、協力のパターンを正確に理解する必要があります。分散型金融（DeFi）はこれに革新的な解決策を提供します：その核心原則（分散化、透明化、自動化）は、よりスマートな人間と機械の協力システムを構築するための基盤を築きます。オークションメカニズム、入札システム、評判システムなどのツールを通じて、私たちはより公平なタスク配分の枠組みを構築し、重要な業界の人材不足を緩和しながらシームレスな協力を実現することができます。
競争が効率を促進する
ロボットシステムのタスク割り当ては、能力、コスト、リソースのニーズが異なる複数のエージェントを含むため、天然の複雑性を持っています。従来の中央集権的な配分モデルは、企業間や国境を越えた拡張が難しく、単一障害点のリスクがあります。
競売メカニズムは市場駆動の解決策を提供します。このモデルでは、タスクがエージェントの入札取得の「資源」となり、配分はコスト、タイムリーさ、品質などの定量的指標に基づきます。最も一般的なものには逆オークション（サービス提供者が最低価格を入札）と最大抽出可能価値（MEV）オークションがあります。MEVオークションでは、「探索者」が検証ノードに収益の一部を支払うことで、トランザクションパッキングの優先権を入札でき、通常は第二価格封印入札方式（最高価格者が落札するが次に高い価格を支払う）を採用し、公平性を保証し、誠実な入札を奨励します。
Flashbotsはさらにプライベートビッド層を導入し、ブロックスペースなどの希少資源管理を最適化することで、ネットワーク効率を大幅に向上させ、混雑を緩和します。この競争と自己最適化に基づくモデルは、DeFiプラットフォームがオークションを通じて流動性を最適化するメカニズムと同様の効果を持っています。
ロボット協働の新しいパラダイム
スマートマシンシステムにおいて、オークションの論理が逆転します：マシンは対価を支払うのではなく、最適なサービスプランを提供することによってタスクを入札します。これは逆オークションと呼ばれます。タスクが公開されると、資格を満たすエージェントは実行能力を評価し、コスト、時間、品質に基づいて入札書を提出します。システムは効率、速度、信頼性の最適な組み合わせに基づいてタスクを割り当てます。これはMEVオークションにおける「高い者が得る」という論理とは異なり、コスト効果と性能指向をより強調しています。
ダイナミックチームコラボレーション
複雑なタスクはしばしば人間と機械のチームによって完了する必要があります。例えば、消火任務では、ドローンが空中偵察を担当し、消防士がホースを操作し、地上ロボットが物資の補給を保障します。このようなシーンでは、人間と機械は動的にチームを組んで共同入札を提出することができます。入札に成功したチームは、分散型通信システムを利用してリアルタイムで情報を共有し、行動を調整します。その協力の複雑さと効率の向上は、MEVオークションに似ていますが、ロボットシステムのニーズに合わせてカスタマイズされています。
人間のチームと同様に、インセンティブメカニズムも重要です。タスクを成功裏に完了すると、評判ポイントやトークンの報酬が得られ、将来の入札確率が向上し、継続的な改善を促進するポジティブなサイクルが形成されます。
競争入札メカニズムの変革の可能性
競争モードはロボティクスに必要な分散型ソリューションを提供し、中央集権的なタスク配分システムへの依存を排除し、エージェントが自律的に組織し、動的に協力することを可能にします。この競争、透明性、適応性を融合させたメカニズムは、スケーラブルな分散型協力の新しい道を切り開きます。
MEVオークションがブロックスペースの利用を最適化するのと同様に、逆入札は最も費用対効果の高いエージェントがタスクを処理することを保証し、さらにマルチエージェントのコラボレーション、リアルタイムの適応、レピュテーションベースの継続的な進化を可能にします。 DeFiの経済モデルをロボティクスエコシステムに導入することで、効率性、公平性、革新性を中核に据えたコラボレーションの新時代を先導する、分散型でトラストレスなシステムである、シームレスな人間と機械のコラボレーションの未来を構築しています。
DeFiの本質は、金融障壁を打ち破り、資本の自由な流れを促進し、資源の配分を最適化することであり、これは分散型エコシステムにおける自律的なエージェントの自然な原則です。 これはオンチェーン経済の始まりに過ぎず、人間と機械が協力して支払いを行い、タスクを処理し、暗号と人工知能が融合する、より透明で効率的なコラボレーションネットワークを構築します。
オピニオンクレジット:OpenMindの研究者であるPaige Xu
関連情報：ビットコイン（BTC）ETFの"感情エンジン"が市場構造を再構築しています
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