Source : Cointelegraph
Texte original : « DeFi peut nous aider à sélectionner les meilleures solutions de services de robots »
Point de vue de : la chercheuse OpenMind Paige Xu
Avec les équipes mondiales déployant des robots humanoïdes dans les domaines médical, manufacturier et de la défense, choisir le robot optimal pour des tâches spécifiques est devenu un défi central en robotique. Que ce soit des drones livrant des fournitures médicales, des robots explorant des sites dangereux, ou des agents IA répondant à des menaces cybernétiques, les schémas de répartition des tâches en collaboration homme-machine déterminent directement le succès ou l'échec des missions - un mauvais choix gaspille non seulement des ressources, mais peut également entraîner des conséquences catastrophiques dans des environnements à haut risque.
Pour construire des équipes hybrides homme-machine efficaces, il est essentiel de comprendre précisément les attributs des tâches, les caractéristiques de l'environnement et les modes de collaboration. La finance décentralisée (DeFi) offre des solutions innovantes à cet égard : ses principes fondamentaux (décentralisation, transparence, automatisation) posent les bases de systèmes de collaboration homme-machine plus intelligents. Grâce à des outils tels que les mécanismes d'enchères, les systèmes de soumission d'offres et les systèmes de réputation, nous pouvons établir un cadre de répartition des tâches plus équitable, tout en atténuant la pénurie de main-d'œuvre dans des secteurs clés et en réalisant une collaboration sans faille.
La concurrence stimule l'efficacité
La répartition des tâches dans les systèmes robotiques présente une complexité inhérente, impliquant plusieurs agents intelligents aux capacités, coûts et besoins en ressources variés. Les modèles de répartition centralisés traditionnels peinent à s'étendre au-delà des entreprises et des frontières, et présentent un risque de point de défaillance unique.
L’appel d’offres fournit une solution axée sur le marché. Dans ce mode, la tâche devient la « ressource » obtenue par l’enchère de l’agent, et l’allocation est basée sur des indicateurs quantifiables tels que le coût, la rapidité et la qualité. Les plus courantes sont les enchères inversées (où le fournisseur de services offre pour le prix le plus bas) et les enchères de la valeur maximale extractible (MEV). Les enchères MEV permettent aux « chercheurs » d’enchérir pour obtenir la priorité de l’emballage des transactions en versant une partie du produit aux validateurs, souvent en utilisant un modèle d’enchères scellées au deuxième prix (où le plus offrant remporte l’enchère mais paie le prix le plus élevé suivant), ce qui garantit l’équité et encourage les enchères honnêtes.
Flashbots introduit en outre une couche d'enchères privée, améliorant la gestion des ressources rares telles que l'espace de bloc, ce qui augmente considérablement l'efficacité du réseau et atténue la congestion. Ce modèle basé sur la concurrence et l'auto-optimisation est similaire au mécanisme d'optimisation de la liquidité des plateformes DeFi par le biais d'enchères.
Nouveau paradigme de collaboration robotique
Dans les systèmes de machines intelligentes, la logique des enchères s'inverse : les machines enchérissent pour des tâches en offrant des solutions de service optimales (et non en payant un prix) ; c'est ce qu'on appelle l'enchère inversée. Lorsque la tâche est publiée, les agents qualifiés évaluent leur capacité d'exécution et soumettent des propositions basées sur le coût, le temps et la qualité. Le système attribue les tâches selon la combinaison optimale d'efficacité, de rapidité et de fiabilité - ce qui diffère de la logique de "premier arrivé, premier servi" dans les enchères MEV, en mettant davantage l'accent sur le rapport coût-efficacité et l'orientation vers la performance.
Collaboration d'équipe dynamique
Les tâches complexes nécessitent souvent une équipe homme-machine pour être réalisées. Par exemple, dans une mission de lutte contre les incendies, un drone est chargé de la reconnaissance aérienne, un pompier manœuvre le canon à eau, et un robot au sol assure l'approvisionnement en matériel. Dans de tels scénarios, les hommes et les machines peuvent soumettre des offres conjointes via une équipe dynamique. L'équipe gagnante utilise un système de communication décentralisé pour partager des informations en temps réel et coordonner ses actions, la complexité de leur collaboration et la logique d'amélioration de l'efficacité étant similaires aux enchères MEV, mais adaptées aux besoins des systèmes robotiques.
Tout comme pour les équipes humaines, le mécanisme d'incitation est également crucial : la réussite des tâches peut entraîner des points de réputation ou des récompenses en jetons, augmentant ainsi la probabilité de remporter des contrats futurs, créant ainsi un cycle positif qui favorise l'amélioration continue.
Le potentiel de transformation du mécanisme d'enchères
Le mode d'enchère offre une solution décentralisée nécessaire à la robotique, se libérant de la dépendance à un système de répartition des tâches centralisé, permettant aux agents de s'organiser de manière autonome et de collaborer dynamiquement. Ce mécanisme alliant compétition, transparence et adaptabilité ouvre de nouvelles voies pour une coopération décentralisée évolutive.
Sa similitude avec DeFi est étonnante : tout comme les enchères MEV optimisent l'utilisation de l'espace de bloc, les enchères inversées garantissent que les tâches sont traitées par les agents les plus rentables, permettant en outre la collaboration entre plusieurs agents, l'adaptation en temps réel et l'évolution continue basée sur la réputation. En intégrant le modèle économique de DeFi dans l'écosystème robotique, nous construisons un avenir de collaboration sans couture entre les humains et les machines - ces systèmes décentralisés et sans confiance sont au cœur de l'efficacité, de l'équité et de l'innovation, ouvrant une nouvelle ère de collaboration.
L’essence de la DeFi est de faire tomber les barrières financières, de promouvoir la libre circulation des capitaux et d’optimiser l’allocation des ressources, qui sont des principes naturels pour les agents autonomes dans les écosystèmes décentralisés. Ce n’est que le début de l’économie on-chain : les humains et les machines travailleront ensemble pour effectuer des paiements, traiter des tâches et construire des réseaux collaboratifs plus transparents et plus efficaces – où la crypto et l’intelligence artificielle générale convergent.
Point de vue de : Paige Xu, chercheur chez OpenMind
Articles connexes : le "moteur d'émotion" de l'ETF Bitcoin (BTC) est en train de remodeler la structure du marché.
Cet article est uniquement à titre d'information et ne constitue pas un conseil légal ou d'investissement. Les opinions exprimées ne représentent que celles de l'auteur et ne reflètent pas la position de Cointelegraph.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
La Finance décentralisée peut nous aider à sélectionner les meilleures solutions de Bots.
Source : Cointelegraph Texte original : « DeFi peut nous aider à sélectionner les meilleures solutions de services de robots »
Point de vue de : la chercheuse OpenMind Paige Xu
Avec les équipes mondiales déployant des robots humanoïdes dans les domaines médical, manufacturier et de la défense, choisir le robot optimal pour des tâches spécifiques est devenu un défi central en robotique. Que ce soit des drones livrant des fournitures médicales, des robots explorant des sites dangereux, ou des agents IA répondant à des menaces cybernétiques, les schémas de répartition des tâches en collaboration homme-machine déterminent directement le succès ou l'échec des missions - un mauvais choix gaspille non seulement des ressources, mais peut également entraîner des conséquences catastrophiques dans des environnements à haut risque.
Pour construire des équipes hybrides homme-machine efficaces, il est essentiel de comprendre précisément les attributs des tâches, les caractéristiques de l'environnement et les modes de collaboration. La finance décentralisée (DeFi) offre des solutions innovantes à cet égard : ses principes fondamentaux (décentralisation, transparence, automatisation) posent les bases de systèmes de collaboration homme-machine plus intelligents. Grâce à des outils tels que les mécanismes d'enchères, les systèmes de soumission d'offres et les systèmes de réputation, nous pouvons établir un cadre de répartition des tâches plus équitable, tout en atténuant la pénurie de main-d'œuvre dans des secteurs clés et en réalisant une collaboration sans faille.
La concurrence stimule l'efficacité
La répartition des tâches dans les systèmes robotiques présente une complexité inhérente, impliquant plusieurs agents intelligents aux capacités, coûts et besoins en ressources variés. Les modèles de répartition centralisés traditionnels peinent à s'étendre au-delà des entreprises et des frontières, et présentent un risque de point de défaillance unique.
L’appel d’offres fournit une solution axée sur le marché. Dans ce mode, la tâche devient la « ressource » obtenue par l’enchère de l’agent, et l’allocation est basée sur des indicateurs quantifiables tels que le coût, la rapidité et la qualité. Les plus courantes sont les enchères inversées (où le fournisseur de services offre pour le prix le plus bas) et les enchères de la valeur maximale extractible (MEV). Les enchères MEV permettent aux « chercheurs » d’enchérir pour obtenir la priorité de l’emballage des transactions en versant une partie du produit aux validateurs, souvent en utilisant un modèle d’enchères scellées au deuxième prix (où le plus offrant remporte l’enchère mais paie le prix le plus élevé suivant), ce qui garantit l’équité et encourage les enchères honnêtes.
Flashbots introduit en outre une couche d'enchères privée, améliorant la gestion des ressources rares telles que l'espace de bloc, ce qui augmente considérablement l'efficacité du réseau et atténue la congestion. Ce modèle basé sur la concurrence et l'auto-optimisation est similaire au mécanisme d'optimisation de la liquidité des plateformes DeFi par le biais d'enchères.
Nouveau paradigme de collaboration robotique
Dans les systèmes de machines intelligentes, la logique des enchères s'inverse : les machines enchérissent pour des tâches en offrant des solutions de service optimales (et non en payant un prix) ; c'est ce qu'on appelle l'enchère inversée. Lorsque la tâche est publiée, les agents qualifiés évaluent leur capacité d'exécution et soumettent des propositions basées sur le coût, le temps et la qualité. Le système attribue les tâches selon la combinaison optimale d'efficacité, de rapidité et de fiabilité - ce qui diffère de la logique de "premier arrivé, premier servi" dans les enchères MEV, en mettant davantage l'accent sur le rapport coût-efficacité et l'orientation vers la performance.
Collaboration d'équipe dynamique
Les tâches complexes nécessitent souvent une équipe homme-machine pour être réalisées. Par exemple, dans une mission de lutte contre les incendies, un drone est chargé de la reconnaissance aérienne, un pompier manœuvre le canon à eau, et un robot au sol assure l'approvisionnement en matériel. Dans de tels scénarios, les hommes et les machines peuvent soumettre des offres conjointes via une équipe dynamique. L'équipe gagnante utilise un système de communication décentralisé pour partager des informations en temps réel et coordonner ses actions, la complexité de leur collaboration et la logique d'amélioration de l'efficacité étant similaires aux enchères MEV, mais adaptées aux besoins des systèmes robotiques.
Tout comme pour les équipes humaines, le mécanisme d'incitation est également crucial : la réussite des tâches peut entraîner des points de réputation ou des récompenses en jetons, augmentant ainsi la probabilité de remporter des contrats futurs, créant ainsi un cycle positif qui favorise l'amélioration continue.
Le potentiel de transformation du mécanisme d'enchères
Le mode d'enchère offre une solution décentralisée nécessaire à la robotique, se libérant de la dépendance à un système de répartition des tâches centralisé, permettant aux agents de s'organiser de manière autonome et de collaborer dynamiquement. Ce mécanisme alliant compétition, transparence et adaptabilité ouvre de nouvelles voies pour une coopération décentralisée évolutive.
Sa similitude avec DeFi est étonnante : tout comme les enchères MEV optimisent l'utilisation de l'espace de bloc, les enchères inversées garantissent que les tâches sont traitées par les agents les plus rentables, permettant en outre la collaboration entre plusieurs agents, l'adaptation en temps réel et l'évolution continue basée sur la réputation. En intégrant le modèle économique de DeFi dans l'écosystème robotique, nous construisons un avenir de collaboration sans couture entre les humains et les machines - ces systèmes décentralisés et sans confiance sont au cœur de l'efficacité, de l'équité et de l'innovation, ouvrant une nouvelle ère de collaboration.
L’essence de la DeFi est de faire tomber les barrières financières, de promouvoir la libre circulation des capitaux et d’optimiser l’allocation des ressources, qui sont des principes naturels pour les agents autonomes dans les écosystèmes décentralisés. Ce n’est que le début de l’économie on-chain : les humains et les machines travailleront ensemble pour effectuer des paiements, traiter des tâches et construire des réseaux collaboratifs plus transparents et plus efficaces – où la crypto et l’intelligence artificielle générale convergent.
Point de vue de : Paige Xu, chercheur chez OpenMind
Articles connexes : le "moteur d'émotion" de l'ETF Bitcoin (BTC) est en train de remodeler la structure du marché.
Cet article est uniquement à titre d'information et ne constitue pas un conseil légal ou d'investissement. Les opinions exprimées ne représentent que celles de l'auteur et ne reflètent pas la position de Cointelegraph.