Fuente: Cointelegraph
Texto original: "DeFi puede ayudarnos a filtrar las mejores soluciones de servicio de robots"
La opinión proviene de: la investigadora de OpenMind, Paige Xu
A medida que los equipos globales aceleran el despliegue de robots humanoides en los campos de la medicina, la manufactura y la defensa, elegir el robot óptimo para tareas específicas se ha convertido en un desafío central en la robótica. Ya se trate de drones para distribuir suministros médicos, robots para explorar lugares peligrosos o agentes de IA para hacer frente a amenazas cibernéticas, el esquema de asignación de tareas en la colaboración humano-máquina determina directamente el éxito o el fracaso de la misión: una elección errónea no solo desperdicia recursos, sino que también puede provocar consecuencias catastróficas en entornos de alto riesgo.
Para construir equipos híbridos de humanos y máquinas de manera eficiente, es necesario comprender con precisión las propiedades de la tarea, las características del entorno y los modos de colaboración. Las finanzas descentralizadas (DeFi) ofrecen soluciones innovadoras para ello: sus principios fundamentales (descentralización, transparencia, automatización) sientan las bases para construir sistemas de colaboración humano-máquina más inteligentes. A través de herramientas como mecanismos de subasta, sistemas de licitación y sistemas de reputación, podemos establecer un marco de distribución de tareas más justo, aliviando la escasez de mano de obra en industrias clave mientras logramos una colaboración fluida.
La competencia impulsa la eficiencia
La asignación de tareas en sistemas robóticos tiene una complejidad inherente, involucrando múltiples agentes inteligentes con diferentes capacidades, costos y necesidades de recursos. El modelo de asignación centralizado tradicional tiene dificultades para escalar a través de empresas y fronteras nacionales, y presenta riesgos de fallo único.
El mecanismo de licitación proporciona una solución impulsada por el mercado. En este modelo, las tareas se convierten en "recursos" que los agentes compiten por obtener mediante ofertas, y la asignación se basa en indicadores cuantificables como costo, tiempo y calidad. Los más comunes incluyen subastas inversas (los proveedores de servicios ofrecen el precio más bajo) y subastas de valor máximo extraíble (MEV). Las subastas de MEV permiten a los "buscadores" pujar por la prioridad en el empaquetado de transacciones, pagando a los nodos de validación una parte de sus ganancias, y generalmente utilizan el modelo de subasta sellada de segundo precio (el postor más alto gana, pero paga el segundo precio más alto), lo que garantiza la equidad y fomenta la puja honesta.
Flashbots introduce una capa de pujas privadas, optimizando la gestión de recursos escasos como el espacio en bloque, lo que mejora significativamente la eficiencia de la red y alivia la congestión. Este modelo basado en la competencia y la autooptimización es similar al mecanismo de subasta utilizado por las plataformas DeFi para optimizar la liquidez.
Nuevo paradigma de colaboración robótica
En los sistemas de máquinas inteligentes, la lógica de subasta se invierte: las máquinas compiten por las tareas ofreciendo la mejor solución de servicio (en lugar de pagar un precio) es decir, una subasta inversa. Cuando se publica una tarea, los agentes calificados evalúan su capacidad de ejecución y presentan propuestas basadas en costos, tiempo y calidad. El sistema asigna las tareas según la combinación óptima de eficiencia, velocidad y fiabilidad, lo que difiere de la lógica de "el que ofrece más" en las subastas MEV, enfatizando más la rentabilidad y el rendimiento.
Colaboración dinámica en equipo
Las tareas complejas a menudo requieren que humanos y máquinas trabajen en equipo. Por ejemplo, en una misión de extinción de incendios, los drones se encargan de la vigilancia aérea, los bomberos manejan las mangueras y los robots en el suelo aseguran el suministro de materiales. En este tipo de escenarios, humanos y máquinas pueden presentar propuestas conjuntas mediante la formación dinámica de equipos. El equipo ganador utiliza un sistema de comunicación descentralizado para compartir información en tiempo real y coordinar acciones, cuya complejidad de colaboración y lógica de mejora de eficiencia son similares a las subastas MEV, pero han sido personalizadas para satisfacer las necesidades del sistema robótico.
Al igual que en los equipos humanos, los mecanismos de incentivos son igualmente cruciales: completar con éxito las tareas puede otorgar puntos de reputación o recompensas en tokens, aumentando así la probabilidad de ganar futuros contratos, lo que genera un ciclo positivo que impulsa la mejora continua.
El potencial de transformación del mecanismo de subasta
El modo de subasta proporciona una solución descentralizada muy necesaria para la robótica, liberándose de la dependencia de un sistema centralizado de asignación de tareas, lo que permite a los agentes organizarse de forma autónoma y colaborar dinámicamente. Este mecanismo que fusiona competencia, transparencia y adaptabilidad abre nuevos caminos para la colaboración descentralizada escalable.
Su similitud con DeFi es asombrosa: así como las subastas MEV optimizan el uso del espacio en el bloque, las pujas inversas aseguran que las tareas sean manejadas por los agentes más rentables, y además logran una colaboración de múltiples agentes, adaptación en tiempo real y evolución continua basada en la reputación. Al introducir el modelo económico de DeFi en el ecosistema robótico, estamos construyendo un futuro de colaboración sin fisuras entre humanos y máquinas: estos sistemas descentralizados y sin necesidad de confianza tienen como principios fundamentales la eficiencia, la equidad y la innovación, abriendo una nueva era de colaboración.
La esencia de DeFi es romper las barreras financieras, promover la libre circulación del capital y optimizar la asignación de recursos, principios que se alinean naturalmente con los agentes autónomos en un ecosistema descentralizado. Esto es solo el comienzo de la economía en cadena: los humanos y las máquinas trabajarán juntos para ejecutar pagos, procesar tareas y establecer una red de colaboración más transparente y eficiente, que es precisamente el punto de fusión entre las criptomonedas y la inteligencia artificial general.
La opinión proviene de: la investigadora de OpenMind, Paige Xu
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Este artículo es solo para referencia informativa y no constituye ningún consejo legal o de inversión. Las opiniones expresadas son solo del autor y no representan la postura de Cointelegraph.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Las Finanzas descentralizadas pueden ayudarnos a filtrar las mejores soluciones de Bots.
Fuente: Cointelegraph Texto original: "DeFi puede ayudarnos a filtrar las mejores soluciones de servicio de robots"
La opinión proviene de: la investigadora de OpenMind, Paige Xu
A medida que los equipos globales aceleran el despliegue de robots humanoides en los campos de la medicina, la manufactura y la defensa, elegir el robot óptimo para tareas específicas se ha convertido en un desafío central en la robótica. Ya se trate de drones para distribuir suministros médicos, robots para explorar lugares peligrosos o agentes de IA para hacer frente a amenazas cibernéticas, el esquema de asignación de tareas en la colaboración humano-máquina determina directamente el éxito o el fracaso de la misión: una elección errónea no solo desperdicia recursos, sino que también puede provocar consecuencias catastróficas en entornos de alto riesgo.
Para construir equipos híbridos de humanos y máquinas de manera eficiente, es necesario comprender con precisión las propiedades de la tarea, las características del entorno y los modos de colaboración. Las finanzas descentralizadas (DeFi) ofrecen soluciones innovadoras para ello: sus principios fundamentales (descentralización, transparencia, automatización) sientan las bases para construir sistemas de colaboración humano-máquina más inteligentes. A través de herramientas como mecanismos de subasta, sistemas de licitación y sistemas de reputación, podemos establecer un marco de distribución de tareas más justo, aliviando la escasez de mano de obra en industrias clave mientras logramos una colaboración fluida.
La competencia impulsa la eficiencia
La asignación de tareas en sistemas robóticos tiene una complejidad inherente, involucrando múltiples agentes inteligentes con diferentes capacidades, costos y necesidades de recursos. El modelo de asignación centralizado tradicional tiene dificultades para escalar a través de empresas y fronteras nacionales, y presenta riesgos de fallo único.
El mecanismo de licitación proporciona una solución impulsada por el mercado. En este modelo, las tareas se convierten en "recursos" que los agentes compiten por obtener mediante ofertas, y la asignación se basa en indicadores cuantificables como costo, tiempo y calidad. Los más comunes incluyen subastas inversas (los proveedores de servicios ofrecen el precio más bajo) y subastas de valor máximo extraíble (MEV). Las subastas de MEV permiten a los "buscadores" pujar por la prioridad en el empaquetado de transacciones, pagando a los nodos de validación una parte de sus ganancias, y generalmente utilizan el modelo de subasta sellada de segundo precio (el postor más alto gana, pero paga el segundo precio más alto), lo que garantiza la equidad y fomenta la puja honesta.
Flashbots introduce una capa de pujas privadas, optimizando la gestión de recursos escasos como el espacio en bloque, lo que mejora significativamente la eficiencia de la red y alivia la congestión. Este modelo basado en la competencia y la autooptimización es similar al mecanismo de subasta utilizado por las plataformas DeFi para optimizar la liquidez.
Nuevo paradigma de colaboración robótica
En los sistemas de máquinas inteligentes, la lógica de subasta se invierte: las máquinas compiten por las tareas ofreciendo la mejor solución de servicio (en lugar de pagar un precio) es decir, una subasta inversa. Cuando se publica una tarea, los agentes calificados evalúan su capacidad de ejecución y presentan propuestas basadas en costos, tiempo y calidad. El sistema asigna las tareas según la combinación óptima de eficiencia, velocidad y fiabilidad, lo que difiere de la lógica de "el que ofrece más" en las subastas MEV, enfatizando más la rentabilidad y el rendimiento.
Colaboración dinámica en equipo
Las tareas complejas a menudo requieren que humanos y máquinas trabajen en equipo. Por ejemplo, en una misión de extinción de incendios, los drones se encargan de la vigilancia aérea, los bomberos manejan las mangueras y los robots en el suelo aseguran el suministro de materiales. En este tipo de escenarios, humanos y máquinas pueden presentar propuestas conjuntas mediante la formación dinámica de equipos. El equipo ganador utiliza un sistema de comunicación descentralizado para compartir información en tiempo real y coordinar acciones, cuya complejidad de colaboración y lógica de mejora de eficiencia son similares a las subastas MEV, pero han sido personalizadas para satisfacer las necesidades del sistema robótico.
Al igual que en los equipos humanos, los mecanismos de incentivos son igualmente cruciales: completar con éxito las tareas puede otorgar puntos de reputación o recompensas en tokens, aumentando así la probabilidad de ganar futuros contratos, lo que genera un ciclo positivo que impulsa la mejora continua.
El potencial de transformación del mecanismo de subasta
El modo de subasta proporciona una solución descentralizada muy necesaria para la robótica, liberándose de la dependencia de un sistema centralizado de asignación de tareas, lo que permite a los agentes organizarse de forma autónoma y colaborar dinámicamente. Este mecanismo que fusiona competencia, transparencia y adaptabilidad abre nuevos caminos para la colaboración descentralizada escalable.
Su similitud con DeFi es asombrosa: así como las subastas MEV optimizan el uso del espacio en el bloque, las pujas inversas aseguran que las tareas sean manejadas por los agentes más rentables, y además logran una colaboración de múltiples agentes, adaptación en tiempo real y evolución continua basada en la reputación. Al introducir el modelo económico de DeFi en el ecosistema robótico, estamos construyendo un futuro de colaboración sin fisuras entre humanos y máquinas: estos sistemas descentralizados y sin necesidad de confianza tienen como principios fundamentales la eficiencia, la equidad y la innovación, abriendo una nueva era de colaboración.
La esencia de DeFi es romper las barreras financieras, promover la libre circulación del capital y optimizar la asignación de recursos, principios que se alinean naturalmente con los agentes autónomos en un ecosistema descentralizado. Esto es solo el comienzo de la economía en cadena: los humanos y las máquinas trabajarán juntos para ejecutar pagos, procesar tareas y establecer una red de colaboración más transparente y eficiente, que es precisamente el punto de fusión entre las criptomonedas y la inteligencia artificial general.
La opinión proviene de: la investigadora de OpenMind, Paige Xu
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Este artículo es solo para referencia informativa y no constituye ningún consejo legal o de inversión. Las opiniones expresadas son solo del autor y no representan la postura de Cointelegraph.