تخيل أن العقود الذكية تشبه متداولين متصلين على مدار 24 ساعة، تعتمد قراراتهم تمامًا على البيانات الخارجية — معلومات الأسعار، أوضاع السوق، نتائج التسوية. لكن ماذا لو كانت قناة البيانات هذه غير مستقرة، أحيانًا تصل أسعار خاطئة، وأحيانًا تتأخر نصف يوم؟ ماذا ستكون النتيجة؟ ستحدث أخطاء في تطبيقات التمويل اللامركزي، وتتوقف خصائص NFT الديناميكية، وتتوقف عمليات تعويض التأمين. هذه هي المشكلة الأعمق المخفية في عالم البلوكشين اليوم: **موثوقية البيانات وواقعية التحديث لا تواكب طموحات التطبيقات على السلسلة**.

المشكلة في المزودين التقليديين للبيانات (الـ أوثوريزيشن) واضحة جدًا. معظم الحلول تشبه أنبوب حقن واحد — مصدر بيانات واحد، مسار ثابت، وإذا تعرض للهجوم أو تكدس الشبكة، فإن النظام البيئي بأكمله الذي يعتمد عليه سيتوقف عن العمل. التركيز في نقطة واحدة يمثل خطرًا قاتلاً على النظام بأكمله.

APRO يسعى لإعادة بناء هذا النظام من الأساس. الفكرة الأساسية هي إنشاء "مركز معالجة بيانات موزع". كيف يتم ذلك بالتحديد؟

**جمع متعدد المصادر**: سحب المعلومات من عشرات المصادر المستقلة والموثوقة، بدلاً من الاعتماد على مصدر واحد. هكذا، حتى لو حدثت مشكلة في مصدر واحد، فإن النظام بأكمله لن يتوقف.

**تصفية على مستوى العقد**: البيانات الأولية التي تم جمعها تدخل إلى شبكة عقد لامركزية، تقوم هذه العقد بالتحقق المتبادل وتطبيق آليات الإجماع لضمان صحة البيانات.

**مراقبة فورية باستخدام الذكاء الاصطناعي**: نماذج التعلم الآلي تعمل باستمرار، تكتشف وتفصل البيانات الشاذة والمشوهة، تمامًا كما يفعل الطبيب عند فحص الدم لضمان الجودة.

لكن مثل هذا الحل يواجه مشكلة واقعية أخرى: **احتياجات البيانات تختلف تمامًا حسب السيناريو**. بعض التطبيقات تتطلب استجابة سريعة جدًا، وأخرى حساسة للتكلفة.

إجابة APRO هي توفير مسارين —

**نمط الدفع الفوري** (الأولوية للوقت الحقيقي): معلومات تغير الأسعار، نتائج المباريات، يتم دفعها على السلسلة فور اكتشاف التغيير. هذا أكثر ملاءمة لمنصات التمويل اللامركزي، ولن تقلق بعد الآن من خسارة بسبب تأخير البيانات.

**نمط السحب** (الدفع عند الطلب): التطبيقات تطلب البيانات فقط عند الحاجة، ولا تتكبد تكاليف خلال فترات الانتظار. عمليات التعويض، تقييم الأصول، تعتبر مناسبة جدًا لهذا الأسلوب.

باختصار، يمكن للمطورين التحكم بشكل مرن كما لو كانوا يضبطون صنبور الماء، ويختارون طريقة تزويد البيانات الأنسب لعملهم. هذا ليس مجرد ترقية تقنية، بل هو حل جذري لمشكلة "نقص إمدادات الدم" للبيانات على السلسلة.