ボット技術は急速に進化しており、世界中のフォローを集めています。犬型ロボットと散歩したり、人型ボットに家事を手伝ってもらったりすることは、もはや遠い未来の話ではありません。
次のステップが重要です。人々はどのようにボットと協力するのでしょうか?ボット同士はどのように連携するのでしょうか?本報告書ではOpenMindを通じてこれらの問題の答えを探ります。
ボットはもはや遠い未来に属するものではなく、少数の人々だけのために存在するものでもありません。
数年前、ボットは実験室や工業現場にしか存在しませんでした。今、彼らは私たちの日常生活に入ってきています。人々は公園でロボット犬を散歩させたり、人型ボットに家事を手伝わせたりしており、これらはもはやSF映画の中の場面ではありません。
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出典:1Xテクノロジーズ
1X Technologiesは最近"Neo"という家庭用人型ボットを発売し、この現実をより身近なものにしました。消費者は現在、月額499ドルのサブスクリプションまたは一括で2万ドルを支払うことで、プライベートな家庭用アシスタントボットを手に入れることができます。価格は依然として高いですが、その意味は明確です:ロボット技術は消費者の家庭に入ってきています。
出典:Made Visual Daily
Neoを除いて、世界の企業は激しい競争を通じて革新を加速しています。著名な参加者には、アメリカのFigure、Tesla、ボストン・ダイナミクス、そして中国の宇樹科技が含まれます。テスラは2026年からその人型ロボット「Optimus」の量産を開始する予定で、価格はその自動車の下になる見込みです。
ボット産業は急速に消費市場に進出しています。かつては遠い未来に思えたものが予想よりも早くやってきて、新しい日常の現実への扉を開きました。
ボット技術が私たちの日常生活にもたらす変化は何でしょうか?ロボットと共に生活する未来を想像してみましょう。
ネオが家を掃除する。ユシュのロボット犬が子供たちと遊ぶ。オプティマスがスーパーで夕食の食材を買う。各ボットが分業して、それぞれのタスクを同時に処理する。ユーザーはより効率的な一日を体験する。
もう一歩考えてみましょう。ボットが協力して複雑なタスクを処理できるとしたら、どうなるでしょうか?
Optimusはスーパーで買い物をしています。Neoは冷蔵庫をチェックし、Optimusに追加の食材を要求します。Figureはユーザーのアレルギー情報に基づいてレシピを調整します。各ボットはリアルタイムで接続され、チームのように有機的に動作します。ユーザーはただ簡単に命令します:“私はオムライスが食べたい。”
しかし、これは依然として遠い夢です。ボットはさまざまな状況に柔軟に対応するための十分な知能を欠いています。より大きな問題は、各ボットが異なる技術スタックに基づく閉じたシステムで運営されていることです。
**異なるメーカーのボットはデータを交換したり、スムーズに協力したりすることが難しい。**iPhone同士はAirDropで写真を互いに伝送できるが、Samsung GalaxyスマートフォンとはAirDropできない。ボットも同様の制限に直面している。
フィギュアのらせん、出典:フィギュア
もちろん、限られた条件下で協力を実現できます。例えば、FigureのHelix:同じ製造業者、同じ技術スタック。
しかし現実はさらに複雑です。現在のボット産業を見てみましょう。さまざまなボットがカンブリア爆発のように市場に押し寄せています。
未来のユーザーは、自分の好みやニーズに応じてさまざまなボットを選択するでしょう。単一のブランドにこだわるのではなく。今日の家庭はこのモデルを証明しています。私たちは、Samsungの冷蔵庫、LGの洗濯機、Dysonの掃除機を選びました。
今、複数の製造業者からのボットが同じ家の中で協力して働いている様子を想像してみてください。キッチンボットが料理を作ります。清掃ボットが床を掃除します。この二つのボットは位置情報を共有することができません。データを共有しても、正しく解釈することができません。彼らの距離の計算方法や測定単位は異なります。
彼らは互いの移動経路を追跡することができません。衝突が発生します。これは単純な例にすぎません。より多くのボットと複雑なタスクは、混乱と衝突のリスクを増大させます。
ソース: OpenMind
OpenMindは、これらの問題を解決するために生まれました。
OpenMindは閉鎖的な技術スタックを打破し、すべてのボットが協力して作業できるオープンエコシステムを追求しています。このアプローチにより、異なる製造業者からのボットが自由にコミュニケーションを取り、協力することが可能になります。
OpenMindは、このビジョンを実現するために二つのコア基盤を提案しました。まず、"OM1"はボットのオープンソースランタイムです。OM1は標準化された通信方法を提供し、すべてのボットがハードウェアが異なっていても相互に理解し、協力できるようにします。
次に、"FABRIC"はブロックチェーンに基づくネットワークとして機能します。**FABRICはボット間に信頼できる協力環境を構築します。**この二つの技術は、すべてのボットが製造者に関係なく、一つのチームのように有機的に運営されるエコシステムを作り出します。
以前見たように、既存のボットは依然として閉じたシステムに閉じ込められており、相互にコミュニケーションを取るのが難しい。
**より具体的には、ボットはバイナリデータまたは構造化されたコード形式で情報を交換します。**これらの形式は製造元によって異なり、互換性を妨げます。例えば、A社のボットは位置を(x, y, z)座標として表現し、B社はこれを(緯度、経度、高度)として定義しています。同じ空間にいても、互いの位置を理解することはできません。各製造元は異なるデータ構造と形式を使用しています。
OpenMindは「OM1」というオープンソースのランタイムを通じてこの問題を解決しました。それをAndroidのようなものだと考えてみてください。製造業者に関係なく、すべてのデバイスで動作します。OM1は同様に機能し、すべてのボットがハードウェアに関係なく同じ言語でコミュニケーションできるようにします。
**OM1はボットが自然言語を基に情報を理解し処理できるようにします。**OpenMindの論文『一段の文で十分です』はこれをよく説明しています。ボット間の通信は複雑なコマンドや形式を必要としません。自然言語の文脈があれば、相互理解と協力が可能です。
今、OM1の運用方法について詳しく見ていきましょう。
まず、ボットはカメラやマイクなどのさまざまなセンサー モジュールから環境情報を収集します。これらのデータはバイナリ形式で入力されますが、マルチモーダル認識モデルによって自然言語に変換されます。VLM(ビジュアル ランゲージ モデル)は視覚情報を処理します。ASR(自動音声認識)は音声を処理します。これにより、「男が前の椅子を指さしている」と「ユーザーが『椅子のところへ行って』と言った」といった文が生成されます。
変換された文は自然言語データバスを通じて集約されます。データフュージョナーはこれらの情報を織り交ぜて状況報告書を作成し、複数のLLMに渡します。LLMはこの報告書を通じて状況を分析し、ボットの次の行動を決定します。
この方法には明らかな利点があります。異なるメーカーのボットがシームレスに協力できます。OM1はハードウェアの上に自然言語に基づく抽象層を形成しています。NeoとFigureは同じ自然言語のコマンドを理解し、同じタスクを実行できます。各メーカーはその独自のハードウェアとシステムを維持し、OM1は他のボットと自由に協力できるようにします。
他の製造業者との協力を実現するだけでなく、**OM1は他のオープンソースモデルを競合するのではなく、実行時モジュールとして統合します。**ロボットが正確な操作を必要とする場合、OM1はPi(物理インテリジェンス)モデルを利用します。多言語音声認識が必要な場合、OM1はMetaの全言語ASRモデルを採用します。OM1は状況に応じてモジュールを組み合わせ、高度なスケーラビリティと柔軟性を提供します。
OM1の利点はそれだけではありません。OM1は根本的にLLMを活用しています。ボットは単に簡単な命令を実行するだけではありません。彼らは状況の背景を理解し、自主的な意思決定を行うことができます。
何かを持ち上げて(を示し、理解を促進するためにFigureの材料)を使用する。出典:Figure
具体的な例を見てみましょう。ボットの前に複数の物体があります。誰かが「砂漠に関連する物を取って」と要求します。従来のボットは失敗します。なぜなら「砂漠の物」は事前に定義されたルールの中には存在しないからです。OM1は異なります。OM1はLLMを通じて概念の関係を理解します。「砂漠」と「サボテン」の間の関係を独自に推測します。そして、サボテンのぬいぐるみを選びました。OM1はボットの協力を基礎にし、個々のボットをより賢くします。
OM1はボットをよりスマートにし、それらの間でスムーズなコミュニケーションを可能にします。しかし、コミュニケーションを除いて、もう一つの課題があります。異なるボットが協力する際、彼らはどのように互いに信頼を築くのでしょうか?システムは、誰がどのタスクを実行したのか、そしてそれが正しく完了したのかを検証しなければなりません。
**人類社会は法律によって行動を規範し、契約によって履行を保証しています。**これらのメカニズムは、人々が見知らぬ人と安全に取引し、協力することを可能にします。ボットエコシステムも同様のメカニズムを必要とします。
OpenMindは、ブロックチェーンに基づくネットワーク「FABRIC」を通じてこの問題を解決しました。FABRICはボットを接続し、それらの協力を調整します。
FABRICのコア構造を見てみましょう。FABRICはまず各ボットに「アイデンティティ」を割り当てます。FABRICネットワーク内の各ボットは、ERC-7777(人間ボット社会ガバナンス)に基づいてユニークなアイデンティティを取得します。
**割り当てられたアイデンティティのボットは、リアルタイムでネットワークと位置、タスクの状態、環境情報を共有します。**彼らは同時に他のボットからの状態更新を受け取ります。ゲーム内の状況ボードやミニマップのように、すべてのボットは共有マップを通じて互いの位置と状態をリアルタイムで追跡します。
情報を共有するだけでは不十分です。ボットは不正確な情報を提出する可能性があります。センサーエラーが発生し、データが歪む可能性があります。FABRICはブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを利用してデータの信頼性を保証します。
実際のシナリオを考えてみましょう。配送ボットAが倉庫ボットBと協力して貨物を運びます。ボットBは自分が2階にいると報告します。近くのセンサーボットとエレベーターボットがBの位置をクロス検証します。複数のノードがブロックチェーンで取引を検証します。複数のボットが同じように機能します。彼らはBの実際の位置を確認し、合意に達します。ボットBがセンサーの誤報により2階にいると報告したが、実際には3階にいると仮定します。検証プロセスはその差異を検出します。ネットワークは修正された情報を記録します。ボットAは3階の正しい位置に移動します。
FABRICの役割は検証に限られません。FABRICは今後のマシン経済に追加機能を提供します。まずはプライバシー保護です。ブロックチェーンの透明性は信頼を保証しますが、プライバシーは実際のロボットエコシステムを運営する上で非常に重要です。FABRICは分散型構造を採用し、タスクや位置に基づいてサブネットを分割し、ネットワーク中央サーバーを介してそれらを接続します。この構造は機密情報を保護します。このソリューションは完璧ではありませんが、継続的な研究がプライバシー保護を強化します。
FABRICは、機械決済プロトコル(MSP)も提供しています。MSPは自動化されたホスティング、検証、決済を行います。システムがタスクの検証を完了すると、自動的にステーブルコインで支払いを決済し、すべての証拠をブロックチェーンに記録します。ボットは信頼を築くための協力にとどまらず、自律的な取引の経済主体となるでしょう。
私たちは長い間、ロボットが直接経済活動に参加する「機械経済」を夢見てきました。ロボットは独立して判断し、商品を注文し、他のボットと協力し、価値を交換します。OpenMindは今、この夢を現実にします。
どのような日常生活が展開されるのでしょうか?OpenMindのデモ動画を視聴してください。あなたはボットに「昼食を買ってください」と言います。ボットは店に移動し、注文を確認し、直接暗号通貨で支払い、食べ物を持って帰ります。一見すると非常にシンプルですが、重要な意味を持っています。ボットはもはや予め定義された環境で命令を実行するだけではありません。それらは独立して判断し行動する経済主体に変わります。
想像力はさらに広がることができます。人とボットの間の取引に加えて、ボット同士の取引も登場します。例えば、家庭用ヒューマノイドロボットが家事をしているときに必需品がなくなります。それは近くのスーパーのボットから独立して製品を注文します。このプロセスで自動的にスマートコントラクトが生成されます。スーパーのボットが製品を配達します。家庭用ロボットは商品を確認し、ステーブルコインで決済を行います。
以前存在しなかった新しい価値交換の形態が現れます。配送ボットは目的地への最適なルートを計算します。交通ボットにリアルタイムデータをリクエストし、少額の料金を支払います。日常の小さな協力さえも取引となります。
ボットはもはやSF映画のものではありません。中国では、消費者が約1,000ドルでロボット犬(宇樹Go2)を購入し、約12,000ドルでヒューマノイドロボット(Engine AI PM01)を購入しています。大規模な採用が急速に加速しています。
ソース: Whistlin Diesel
日常生活におけるボットの数の増加は最も重要ではありません。ボットの判断能力は依然として限られています。安全性はまだ保障されていません。もしボットが誤った判断をし、危険な決定を下した場合、それは人に直接的な害を及ぼす可能性があります。このような害は単なる事故ではなく、災害になる可能性があります。
OpenMindはこの問題に正面から取り組んでいます。それはERC-7777標準を通じて各ボットにユニークなアイデンティティを割り当て、それを防護柵として使用します。例えば、あるロボット犬は「人間の友人および保護者」というアイデンティティを取得します。このアイデンティティはボットが人間を攻撃したり傷つけたりするのを防ぎます。ボットは常に友好的かつ安全な方法で行動します。ボットはそのアイデンティティと役割を継続的に確認し、不適切な行動を防ぎます。
OpenMindはさらに進んでいます。彼らはAIM Intelligenceと協力して「物理AIセキュリティレイヤー」を開発しています。このレイヤーはボットの錯覚を防ぎ、外部からの侵入や攻撃に対して防御します。例を考えてみましょう。ボットが鋭利な物体を持って移動しようとしています。近くに子供がいます。システムはこれを「怪我のリスク」として認識し、すぐに操作を停止します。
OpenMindは研究段階を超えました。ボット業界の実質的な転換を推進する準備が整っています。
創業者Jan Liphardtは、元スタンフォード大学生物物理学教授であり、核心的な位置にいます。彼は複雑なシステム間の調整と協力メカニズムを研究しました。彼は現在、ボットが自律的に判断し、協力する構造を設計しています。彼は全体的な技術開発をリードしています。
この技術的リーダーシップは、Pantera Capitalが主導する2000万ドルの資金調達を引き付けました。OpenMindは、技術開発とエコシステムの拡張のための財務基盤を構築しました。それはビジョンの実行能力を保証します。
市場の反応は良好です。宇樹、深度ボット(DEEP Robotics)、越疆(Dobot)、そして優必選(UBTECH)を含む主要なハードウェア会社がOM1をそのコア技術スタックとして採用しています。協力ネットワークは急速に拡大しています。
しかし、課題は依然として存在します。FABRICネットワークはまだ準備段階にあります。デジタル環境とは異なり、物理的な世界はより多くの変数を呈します。ボットは制御された実験室ではなく、予測不可能なリアルワールド環境で動作しなければなりません。複雑性は著しく増加します。
それにもかかわらず、ボットの協力と安全性には長期的な解決策が必要です。私たちはOpenMindがこの課題にどのように対処するか、そしてそれがボットのエコシステムでどのような役割を果たすかにフォローする必要があります。
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デプス解析OpenMind:人々はどのようにボットと協力するのか?
ボット技術は急速に進化しており、世界中のフォローを集めています。犬型ロボットと散歩したり、人型ボットに家事を手伝ってもらったりすることは、もはや遠い未来の話ではありません。
次のステップが重要です。人々はどのようにボットと協力するのでしょうか?ボット同士はどのように連携するのでしょうか?本報告書ではOpenMindを通じてこれらの問題の答えを探ります。
コアポイント
1. ボット技術の成長速度は想像を超えている
ボットはもはや遠い未来に属するものではなく、少数の人々だけのために存在するものでもありません。
数年前、ボットは実験室や工業現場にしか存在しませんでした。今、彼らは私たちの日常生活に入ってきています。人々は公園でロボット犬を散歩させたり、人型ボットに家事を手伝わせたりしており、これらはもはやSF映画の中の場面ではありません。
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出典:1Xテクノロジーズ
1X Technologiesは最近"Neo"という家庭用人型ボットを発売し、この現実をより身近なものにしました。消費者は現在、月額499ドルのサブスクリプションまたは一括で2万ドルを支払うことで、プライベートな家庭用アシスタントボットを手に入れることができます。価格は依然として高いですが、その意味は明確です:ロボット技術は消費者の家庭に入ってきています。
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出典:Made Visual Daily
Neoを除いて、世界の企業は激しい競争を通じて革新を加速しています。著名な参加者には、アメリカのFigure、Tesla、ボストン・ダイナミクス、そして中国の宇樹科技が含まれます。テスラは2026年からその人型ロボット「Optimus」の量産を開始する予定で、価格はその自動車の下になる見込みです。
ボット産業は急速に消費市場に進出しています。かつては遠い未来に思えたものが予想よりも早くやってきて、新しい日常の現実への扉を開きました。
2. 日常生活におけるボット:可能性と限界
ボット技術が私たちの日常生活にもたらす変化は何でしょうか?ロボットと共に生活する未来を想像してみましょう。
ネオが家を掃除する。ユシュのロボット犬が子供たちと遊ぶ。オプティマスがスーパーで夕食の食材を買う。各ボットが分業して、それぞれのタスクを同時に処理する。ユーザーはより効率的な一日を体験する。
もう一歩考えてみましょう。ボットが協力して複雑なタスクを処理できるとしたら、どうなるでしょうか?
Optimusはスーパーで買い物をしています。Neoは冷蔵庫をチェックし、Optimusに追加の食材を要求します。Figureはユーザーのアレルギー情報に基づいてレシピを調整します。各ボットはリアルタイムで接続され、チームのように有機的に動作します。ユーザーはただ簡単に命令します:“私はオムライスが食べたい。”
しかし、これは依然として遠い夢です。ボットはさまざまな状況に柔軟に対応するための十分な知能を欠いています。より大きな問題は、各ボットが異なる技術スタックに基づく閉じたシステムで運営されていることです。
**異なるメーカーのボットはデータを交換したり、スムーズに協力したりすることが難しい。**iPhone同士はAirDropで写真を互いに伝送できるが、Samsung GalaxyスマートフォンとはAirDropできない。ボットも同様の制限に直面している。
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フィギュアのらせん、出典:フィギュア
もちろん、限られた条件下で協力を実現できます。例えば、FigureのHelix:同じ製造業者、同じ技術スタック。
しかし現実はさらに複雑です。現在のボット産業を見てみましょう。さまざまなボットがカンブリア爆発のように市場に押し寄せています。
未来のユーザーは、自分の好みやニーズに応じてさまざまなボットを選択するでしょう。単一のブランドにこだわるのではなく。今日の家庭はこのモデルを証明しています。私たちは、Samsungの冷蔵庫、LGの洗濯機、Dysonの掃除機を選びました。
今、複数の製造業者からのボットが同じ家の中で協力して働いている様子を想像してみてください。キッチンボットが料理を作ります。清掃ボットが床を掃除します。この二つのボットは位置情報を共有することができません。データを共有しても、正しく解釈することができません。彼らの距離の計算方法や測定単位は異なります。
彼らは互いの移動経路を追跡することができません。衝突が発生します。これは単純な例にすぎません。より多くのボットと複雑なタスクは、混乱と衝突のリスクを増大させます。
3. OpenMind:ロボットコラボレーションの世界を築く
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ソース: OpenMind
OpenMindは、これらの問題を解決するために生まれました。
OpenMindは閉鎖的な技術スタックを打破し、すべてのボットが協力して作業できるオープンエコシステムを追求しています。このアプローチにより、異なる製造業者からのボットが自由にコミュニケーションを取り、協力することが可能になります。
OpenMindは、このビジョンを実現するために二つのコア基盤を提案しました。まず、"OM1"はボットのオープンソースランタイムです。OM1は標準化された通信方法を提供し、すべてのボットがハードウェアが異なっていても相互に理解し、協力できるようにします。
次に、"FABRIC"はブロックチェーンに基づくネットワークとして機能します。**FABRICはボット間に信頼できる協力環境を構築します。**この二つの技術は、すべてのボットが製造者に関係なく、一つのチームのように有機的に運営されるエコシステムを作り出します。
3.1. OM1:ボットをより賢く、より柔軟にする
以前見たように、既存のボットは依然として閉じたシステムに閉じ込められており、相互にコミュニケーションを取るのが難しい。
**より具体的には、ボットはバイナリデータまたは構造化されたコード形式で情報を交換します。**これらの形式は製造元によって異なり、互換性を妨げます。例えば、A社のボットは位置を(x, y, z)座標として表現し、B社はこれを(緯度、経度、高度)として定義しています。同じ空間にいても、互いの位置を理解することはできません。各製造元は異なるデータ構造と形式を使用しています。
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ソース: OpenMind
OpenMindは「OM1」というオープンソースのランタイムを通じてこの問題を解決しました。それをAndroidのようなものだと考えてみてください。製造業者に関係なく、すべてのデバイスで動作します。OM1は同様に機能し、すべてのボットがハードウェアに関係なく同じ言語でコミュニケーションできるようにします。
**OM1はボットが自然言語を基に情報を理解し処理できるようにします。**OpenMindの論文『一段の文で十分です』はこれをよく説明しています。ボット間の通信は複雑なコマンドや形式を必要としません。自然言語の文脈があれば、相互理解と協力が可能です。
今、OM1の運用方法について詳しく見ていきましょう。
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ソース: OpenMind
まず、ボットはカメラやマイクなどのさまざまなセンサー モジュールから環境情報を収集します。これらのデータはバイナリ形式で入力されますが、マルチモーダル認識モデルによって自然言語に変換されます。VLM(ビジュアル ランゲージ モデル)は視覚情報を処理します。ASR(自動音声認識)は音声を処理します。これにより、「男が前の椅子を指さしている」と「ユーザーが『椅子のところへ行って』と言った」といった文が生成されます。
変換された文は自然言語データバスを通じて集約されます。データフュージョナーはこれらの情報を織り交ぜて状況報告書を作成し、複数のLLMに渡します。LLMはこの報告書を通じて状況を分析し、ボットの次の行動を決定します。
この方法には明らかな利点があります。異なるメーカーのボットがシームレスに協力できます。OM1はハードウェアの上に自然言語に基づく抽象層を形成しています。NeoとFigureは同じ自然言語のコマンドを理解し、同じタスクを実行できます。各メーカーはその独自のハードウェアとシステムを維持し、OM1は他のボットと自由に協力できるようにします。
他の製造業者との協力を実現するだけでなく、**OM1は他のオープンソースモデルを競合するのではなく、実行時モジュールとして統合します。**ロボットが正確な操作を必要とする場合、OM1はPi(物理インテリジェンス)モデルを利用します。多言語音声認識が必要な場合、OM1はMetaの全言語ASRモデルを採用します。OM1は状況に応じてモジュールを組み合わせ、高度なスケーラビリティと柔軟性を提供します。
OM1の利点はそれだけではありません。OM1は根本的にLLMを活用しています。ボットは単に簡単な命令を実行するだけではありません。彼らは状況の背景を理解し、自主的な意思決定を行うことができます。
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何かを持ち上げて(を示し、理解を促進するためにFigureの材料)を使用する。出典:Figure
具体的な例を見てみましょう。ボットの前に複数の物体があります。誰かが「砂漠に関連する物を取って」と要求します。従来のボットは失敗します。なぜなら「砂漠の物」は事前に定義されたルールの中には存在しないからです。OM1は異なります。OM1はLLMを通じて概念の関係を理解します。「砂漠」と「サボテン」の間の関係を独自に推測します。そして、サボテンのぬいぐるみを選びました。OM1はボットの協力を基礎にし、個々のボットをより賢くします。
3.2. FABRIC:分散型ボットをつなげるネットワーク
OM1はボットをよりスマートにし、それらの間でスムーズなコミュニケーションを可能にします。しかし、コミュニケーションを除いて、もう一つの課題があります。異なるボットが協力する際、彼らはどのように互いに信頼を築くのでしょうか?システムは、誰がどのタスクを実行したのか、そしてそれが正しく完了したのかを検証しなければなりません。
**人類社会は法律によって行動を規範し、契約によって履行を保証しています。**これらのメカニズムは、人々が見知らぬ人と安全に取引し、協力することを可能にします。ボットエコシステムも同様のメカニズムを必要とします。
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ソース: OpenMind
OpenMindは、ブロックチェーンに基づくネットワーク「FABRIC」を通じてこの問題を解決しました。FABRICはボットを接続し、それらの協力を調整します。
FABRICのコア構造を見てみましょう。FABRICはまず各ボットに「アイデンティティ」を割り当てます。FABRICネットワーク内の各ボットは、ERC-7777(人間ボット社会ガバナンス)に基づいてユニークなアイデンティティを取得します。
**割り当てられたアイデンティティのボットは、リアルタイムでネットワークと位置、タスクの状態、環境情報を共有します。**彼らは同時に他のボットからの状態更新を受け取ります。ゲーム内の状況ボードやミニマップのように、すべてのボットは共有マップを通じて互いの位置と状態をリアルタイムで追跡します。
情報を共有するだけでは不十分です。ボットは不正確な情報を提出する可能性があります。センサーエラーが発生し、データが歪む可能性があります。FABRICはブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを利用してデータの信頼性を保証します。
実際のシナリオを考えてみましょう。配送ボットAが倉庫ボットBと協力して貨物を運びます。ボットBは自分が2階にいると報告します。近くのセンサーボットとエレベーターボットがBの位置をクロス検証します。複数のノードがブロックチェーンで取引を検証します。複数のボットが同じように機能します。彼らはBの実際の位置を確認し、合意に達します。ボットBがセンサーの誤報により2階にいると報告したが、実際には3階にいると仮定します。検証プロセスはその差異を検出します。ネットワークは修正された情報を記録します。ボットAは3階の正しい位置に移動します。
FABRICの役割は検証に限られません。FABRICは今後のマシン経済に追加機能を提供します。まずはプライバシー保護です。ブロックチェーンの透明性は信頼を保証しますが、プライバシーは実際のロボットエコシステムを運営する上で非常に重要です。FABRICは分散型構造を採用し、タスクや位置に基づいてサブネットを分割し、ネットワーク中央サーバーを介してそれらを接続します。この構造は機密情報を保護します。このソリューションは完璧ではありませんが、継続的な研究がプライバシー保護を強化します。
FABRICは、機械決済プロトコル(MSP)も提供しています。MSPは自動化されたホスティング、検証、決済を行います。システムがタスクの検証を完了すると、自動的にステーブルコインで支払いを決済し、すべての証拠をブロックチェーンに記録します。ボットは信頼を築くための協力にとどまらず、自律的な取引の経済主体となるでしょう。
4. もしも:OpenMindで日常生活の未来を見る
4.1. 新しい世界:ボットとのユートピア
私たちは長い間、ロボットが直接経済活動に参加する「機械経済」を夢見てきました。ロボットは独立して判断し、商品を注文し、他のボットと協力し、価値を交換します。OpenMindは今、この夢を現実にします。
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ソース: OpenMind
どのような日常生活が展開されるのでしょうか?OpenMindのデモ動画を視聴してください。あなたはボットに「昼食を買ってください」と言います。ボットは店に移動し、注文を確認し、直接暗号通貨で支払い、食べ物を持って帰ります。一見すると非常にシンプルですが、重要な意味を持っています。ボットはもはや予め定義された環境で命令を実行するだけではありません。それらは独立して判断し行動する経済主体に変わります。
想像力はさらに広がることができます。人とボットの間の取引に加えて、ボット同士の取引も登場します。例えば、家庭用ヒューマノイドロボットが家事をしているときに必需品がなくなります。それは近くのスーパーのボットから独立して製品を注文します。このプロセスで自動的にスマートコントラクトが生成されます。スーパーのボットが製品を配達します。家庭用ロボットは商品を確認し、ステーブルコインで決済を行います。
以前存在しなかった新しい価値交換の形態が現れます。配送ボットは目的地への最適なルートを計算します。交通ボットにリアルタイムデータをリクエストし、少額の料金を支払います。日常の小さな協力さえも取引となります。
4.2. 危険な世界:ボットとのディストピア
ボットはもはやSF映画のものではありません。中国では、消費者が約1,000ドルでロボット犬(宇樹Go2)を購入し、約12,000ドルでヒューマノイドロボット(Engine AI PM01)を購入しています。大規模な採用が急速に加速しています。
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ソース: Whistlin Diesel
日常生活におけるボットの数の増加は最も重要ではありません。ボットの判断能力は依然として限られています。安全性はまだ保障されていません。もしボットが誤った判断をし、危険な決定を下した場合、それは人に直接的な害を及ぼす可能性があります。このような害は単なる事故ではなく、災害になる可能性があります。
OpenMindはこの問題に正面から取り組んでいます。それはERC-7777標準を通じて各ボットにユニークなアイデンティティを割り当て、それを防護柵として使用します。例えば、あるロボット犬は「人間の友人および保護者」というアイデンティティを取得します。このアイデンティティはボットが人間を攻撃したり傷つけたりするのを防ぎます。ボットは常に友好的かつ安全な方法で行動します。ボットはそのアイデンティティと役割を継続的に確認し、不適切な行動を防ぎます。
OpenMindはさらに進んでいます。彼らはAIM Intelligenceと協力して「物理AIセキュリティレイヤー」を開発しています。このレイヤーはボットの錯覚を防ぎ、外部からの侵入や攻撃に対して防御します。例を考えてみましょう。ボットが鋭利な物体を持って移動しようとしています。近くに子供がいます。システムはこれを「怪我のリスク」として認識し、すぐに操作を停止します。
5. OpenMind:明日のロボット社会の構築
OpenMindは研究段階を超えました。ボット業界の実質的な転換を推進する準備が整っています。
創業者Jan Liphardtは、元スタンフォード大学生物物理学教授であり、核心的な位置にいます。彼は複雑なシステム間の調整と協力メカニズムを研究しました。彼は現在、ボットが自律的に判断し、協力する構造を設計しています。彼は全体的な技術開発をリードしています。
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ソース: OpenMind
この技術的リーダーシップは、Pantera Capitalが主導する2000万ドルの資金調達を引き付けました。OpenMindは、技術開発とエコシステムの拡張のための財務基盤を構築しました。それはビジョンの実行能力を保証します。
市場の反応は良好です。宇樹、深度ボット(DEEP Robotics)、越疆(Dobot)、そして優必選(UBTECH)を含む主要なハードウェア会社がOM1をそのコア技術スタックとして採用しています。協力ネットワークは急速に拡大しています。
しかし、課題は依然として存在します。FABRICネットワークはまだ準備段階にあります。デジタル環境とは異なり、物理的な世界はより多くの変数を呈します。ボットは制御された実験室ではなく、予測不可能なリアルワールド環境で動作しなければなりません。複雑性は著しく増加します。
それにもかかわらず、ボットの協力と安全性には長期的な解決策が必要です。私たちはOpenMindがこの課題にどのように対処するか、そしてそれがボットのエコシステムでどのような役割を果たすかにフォローする必要があります。