Огляд RoboFi: знайомство з екосистемою Web3-роботів

🚀AI — це набагато більше, ніж просто LLM! Маск у своєму останньому плані щодо AI заявив, що в майбутньому 80% вартості Tesla надходитиме від роботів! У той час як акції компаній, пов’язаних із робототехнікою, злітають одна за одною, Web3-робототехнічні проєкти також прискорюють нову хвилю хайпу. Як децентралізована, ончейн-екосистема інтелектуальних роботів може змінити наше майбутнє?

Разом із Biteye відкривайте нові зірки на Web3-робототехнічному треку!🧵

1. @openmind_agi

Ключові слова: операційна система, децентралізований координаційний шар

OpenMind залучив 20 мільйонів доларів фінансування, прагнучи підвищити здатність роботів до розуміння та навчання через відкриту систему. Основні продукти:

OM1: AI-нативна операційна система, яку називають "Android для роботів", апаратно-незалежна та з відкритим кодом. Вона надає роботам можливості сприйняття, пам’яті, планування та контролю, допомагаючи їм розуміти світ і діяти відповідно до ситуації. Раніше на хакатоні учасники використали OM1 для створення робота-доглядальника для хворих на Альцгеймера за 48 годин.

FABRIC: децентралізований координаційний шар. За допомогою блокчейну дозволяє роботам ділитися даними, швидко навчатися (наприклад, мовам), а також підтримує консенсус, виконання та розрахунки.

2. @peaq

Ключові слова: Layer 1, машинна економіка

peaq залучив 21 мільйон доларів фінансування, це Layer 1, що фокусується на DePIN та машинній економіці.

peaq дозволяє роботам, дронам, сенсорам та іншим пристроям отримувати самостійні ідентифікатори (self-sovereign IDs), здійснювати p2p-платежі, зберігати дані та виконувати автоматизовані операції на блокчейні. Це дозволяє реалізовувати такі кейси, як оренда роботів, доставка дронами та автономна співпраця машин, формуючи повноцінну "машинну економіку", де пристрої можуть самостійно заробляти та взаємодіяти як AI Agent.

Проєкт побудований на Substrate, сумісний із Polkadot, вже підключено понад 90 блокчейнів. На peaq вже працює понад 50 DePIN-проєктів, серед яких Silencio (моніторинг шуму), MapMetrics (заробіток на водінні), Farmsent (аграрний ланцюг постачання) та Natix (розумне водіння). Мережа підключає понад 4,5 мільйона пристроїв і машин, надаючи децентралізовані мережеві послуги для понад 20 галузей, включаючи енергетику, мобільність, транспорт, сільське господарство, екологію тощо.

3. @GEODNET_

Ключові слова: мережа реального часу позиціонування

GEODNET залучив 15 мільйонів доларів і спеціалізується на сервісах позиціонування — будує найбільшу у світі децентралізовану мережу RTK (реального часу кінематичне позиціонування), що забезпечує сантиметрову точність GNSS (глобальної навігаційної супутникової системи).

Проєкт спочатку був побудований на Polygon, зараз розширився на Solana.

Мережа дозволяє будь-кому купити та встановити обладнання GEODNET ("супутниковий майнер"), збирати та завантажувати RTK-корекційні дані в мережу, отримуючи винагороду у токенах $GEOD. Це дозволяє мережі надавати високоточну підтримку позиціонування для роботів, автономних транспортних засобів, дронів і метавсесвіту.

Наразі мережа охоплює 145 країн, понад 19 000 станцій, і вже передала понад 207 178 ГБ RTK-даних.

4. @psdnai

Ключові слова: збір фізичних даних

Poseidon інкубований @StoryProtocol, залучив 15 мільйонів доларів на seed-раунді, фокусується на вирішенні проблеми нестачі тренувальних даних фізичного рівня для роботів, мультимодальних AI Agent тощо.

Poseidon створює децентралізований дата-шар, що базується на Story, для збору, організації та управління реальними даними (відео, аудіо, зображення, позиціонування тощо), зрештою надаючи тренувальні дані з IP-захистом для прискорення інновацій AI-моделей.

Наразі додаток вже запущено, починаючи зі збору аудіоінформації — користувачі можуть завантажувати голосові дані для тренування AI-моделей, щоб ті могли обробляти різні акценти, діалекти та умови.

5. @PrismaXai

Ключові слова: платформа віддаленого керування Tele-op, тренувальні дані

PrismaX очолює a16z CSX, загальне фінансування — 11 мільйонів доларів. Мета — за допомогою людського втручання допомогти роботам досягти високого рівня автономії.

Наразі запущено платформу віддаленого керування (tele-op), яка дозволяє користувачам через браузер дистанційно керувати роботизованою рукою, а ці дії перетворюються на якісні тренувальні дані для оптимізації моделі. Оператори отримують винагороду у токенах платформи.

У майбутньому платформа планує підключити відомих роботів, таких як Unitree, UBTECH тощо.

Короткостроково — фокус на віддаленому керуванні та візуальних даних для тренування моделей;

Середньостроково — через віддалене людське керування дати роботам змогу виконувати реальні завдання;

Довгостроково — досягти повної або високої автономії роботів.

6. @NRNAgents

Ключові слова: платформа віддаленого керування Tele-op, підкріплене навчання, AI Agent

NRN Agents — це децентралізована платформа для розробки та тренування AI Agent на Arbitrum. Почавши з AI Agent у іграх, проєкт поступово розширюється до AI Agent для фізичних роботів — через фреймворк "від симуляції до реальності" (Sim-to-Real) надає ефективні рішення для тренування та розгортання роботів.

Користувачі можуть через браузер керувати симульованими роботами, кожна дія генерує якісні поведінкові дані для тренування системи імітаційного навчання (Imitation Learning); водночас AI Agent у системі можуть постійно оптимізуватися через підкріплене навчання (Reinforcement Learning) на основі реальної взаємодії без повного перенавчання.

Проєкт на ранній стадії, основний фокус — керування роботизованою рукою (RME-1). Надалі планується розширення на бойові та спортивні навички роботів.

7. @AukiNetwork

Ключові слова: DePIN-мережа, дані фізичного світу, дані позиціонування

Auki Network прагне створити для роботів і розумних машин децентралізовану нейронну мережу, щоб вони краще розуміли фізичний світ. Основний бізнес — побудова DePIN-мережі, яка дозволяє різним пристроям (роботам, смарт-окулярам тощо) у реальному часі ділитися даними про місцезнаходження та сприйняття, формуючи спільне просторове розуміння.

Мережа базується на протоколі Posemesh і складається з обчислювальних вузлів, рухомих вузлів (роботи та інші пристрої, що надають дані про рух і сенсори), реконструкційних вузлів (генерують 3D-карти або просторові моделі) та доменних вузлів (керують 3D-просторами). Вузли отримують винагороду у токенах $AUKI відповідно до внеску.

8. @RoboStack_io

Ключові слова: абстрагування апаратної складності, спрощення інтеграції софту та заліза

RoboStack — це хмарна платформа для симуляції та інтеграції. Вона не лише надає реалістичне моделювання середовища та масштабовану обчислювальну інфраструктуру для розробки та розгортання роботів, а й через протокол RCP (Robot Context Protocol) створює стандартизований протокол комунікації між різними апаратними, програмними та комунікаційними стандартами, спрощуючи інтеграцію між низькорівневим залізом роботів і AI Agent на програмному рівні.

Нативний токен $ROBOT вже запущено на платформі virtuals, користувачі можуть брати участь у стейкінгу $ROBOT на virtuals, а також голосувати за улюблені робототехнічні проєкти у SIM lord, отримуючи шанс на винагороду.

9. @frodobots

Ключові слова: sidewalk-роботи

FrodoBots Lab — це лабораторія робототехніки, яка просуває збір реальних даних і розвиток фізичного інтелекту через ігрові механіки. Основний продукт — Earth Rover, sidewalk-робот із дистанційним керуванням (робот, що рухається тротуаром), вартість 249-399 доларів, використовується для ігор, збору даних і AI-досліджень. FrodoBots вже розгорнули сотні Earth Rover по всьому світу та відкрили датасет із 2000 годин реального водіння.

FrodoBots створює екосистему, що поєднує розваги та науку, через інноваційне робототехнічне обладнання, децентралізовану платформу та AI-фреймворк. Основні проєкти:

9.1. @BitRobotNetwork

Ключові слова: децентралізована субмережева архітектура

BitRobot Network — децентралізована платформа на Solana, спільна розробка FrodoBots Lab і Protocol Labs, залучила 6 мільйонів доларів. Мережа використовує архітектуру субмереж, кожна з яких надає певні ресурси: обчислювальні потужності, флот роботів, датасети (реальні або синтетичні) чи AI-моделі, охоплюючи різні типи роботів від sidewalk до гуманоїдних. Перша субмережа ET Fuji вже запущена, деталі нижче.

9.2. @ET_Fugi

Ключові слова: ігри, платформа віддаленого керування Tele-op

ET Fugi (Extra-Terrestrial Fugitives) — це реальна робототехнічна гра, у якій гравці дистанційно керують Earth Rover для ловлі "інопланетних" NFT, паралельно генеруючи цінні sidewalk-дані для тренування AI-роботів і заробляючи FrodoBots Points (FBP) та інші винагороди.

9.3. @samismoving

Ключові слова: AI Agent, фреймворк

SAM спочатку був AI Agent, спільно розроблений FrodoBots і @virtuals_io для дистанційного керування Earth Rover. Згодом він став основним фреймворком для запуску AI Agent на платформі Robots.Fun (Launchpad), і всі наступні AI Agent будуть побудовані на архітектурі SAM, сплачуючи йому 5% від доходу.

SAM може збирати дані про роботу через Earth Rover для підвищення загальних можливостей AI Agent. Також він у реальному часі транслює частину пригод у X (Twitter), демонструючи взаємодію, змагання чи збір даних, поєднуючи розваги та освіту.

9.4. @robotsdotfun

Ключові слова: платформа запуску AI Agent

Robots.Fun — це платформа для запуску AI Agent для роботів, яка через щоденні змагання (наприклад, ловля інопланетних NFT) збирає робототехнічні дані для підсилення AI Agent. Щоб створити AI Agent на Robots.Fun, потрібно мати або купити Earth Rover як "тіло" для AI Agent.

9.5. @UFBots

Ключові слова: робототехнічні бої, платформа віддаленого керування Tele-op

Ultimate Fighting Bots — це безкоштовний клуб робототехнічних боїв, де користувачі можуть дистанційно керувати гуманоїдними роботами на базі Booster T1 для поєдинків. Платформа генерує реальні дані для тренування фізичних AI, а також забезпечує захопливий розважальний досвід.

⭐️Підсумок

Ознайомившись із цими проєктами, ми чітко бачимо дві основні переваги Web3-робототехнічного треку:

1. Децентралізована перевага блокчейну може подолати дефіцит моделей і даних для роботів.

2. Ончейн-механізми підтвердження прав і стимулювання надають нову енергію та сталість робототехнічній економіці.

Яке у вас бачення майбутнього Web3-роботів? Які ще можливості чи виклики варто відзначити? Долучайтеся до обговорення з Biteye у коментарях!🚀