Штучний інтелект та DePin: відкриття нової ери фізичної інфраструктури

Децентралізована мережа фізичної інфраструктури (DePIN) є передовою концепцією, що поєднує технології блокчейн та Інтернет речей (IoT), яка поступово привертає увагу як у галузі, так і поза її межами. DePIN переосмислює управління та контроль фізичних пристроїв через децентралізовану архітектуру, демонструючи потенціал для радикальних змін у традиційній інфраструктурі. Традиційні інфраструктурні проекти довгий час підлягали централізованому контролю з боку урядів та великих корпорацій, часто стикаючись з високими витратами на послуги, непослідовною якістю обслуговування та обмеженими можливостями для інновацій. DePin пропонує абсолютно нове рішення, яке має на меті реалізувати децентралізоване управління та контроль фізичних пристроїв за допомогою технології розподіленого реєстру та смарт-контрактів, що, в свою чергу, підвищує прозорість, надійність та безпеку системи.

Функції та переваги DePin

1. Децентралізоване управління та прозорість: DePIN за допомогою технології блокчейн, розподіленого реєстру та смарт-контрактів реалізує децентралізоване управління фізичним обладнанням, що дозволяє власникам обладнання, користувачам та зацікавленим сторонам перевіряти стан і операції обладнання через механізм консенсусу. Це не тільки підвищує безпеку та надійність обладнання, але й забезпечує прозорість операцій системи. Наприклад, у сфері віртуальних електростанцій (Virtual Power Plant, VPP) DePIN може публічно та прозоро відображати дані про походження розеток, що дозволяє користувачам чітко зрозуміти процес виробництва та обігу даних.

2. Диверсифікація ризиків та безперервність системи: розподіляючи фізичні пристрої по різних географічних позиціях та між багатьма учасниками, DePIN ефективно знижує ризик централізації системи, уникаючи впливу одноточкових збоїв на всю систему. Навіть якщо один з вузлів виходить з ладу, інші вузли все ще можуть продовжувати працювати і надавати послуги, забезпечуючи безперервність і високу доступність системи.

3. Автоматизація операцій за допомогою смарт-контрактів: DePIN використовує смарт-контракти для автоматизації операцій з пристроями, що підвищує ефективність і точність виконання. Процес виконання смарт-контрактів повністю відстежується на блокчейні, кожен крок операції фіксується, що дозволяє будь-кому перевіряти виконання контракту. Цей механізм не тільки підвищує ефективність виконання контрактів, але й посилює прозорість і надійність системи.

Аналіз п'ятиповерхової архітектури DePIN

Огляд

Хоча хмарні пристрої зазвичай мають високий рівень централізації, DePIN успішно імітує функції централізованих хмарних обчислень завдяки дизайну багаторівневої модульної технологічної стеку. Його архітектура включає рівень застосунків, рівень управління, рівень даних, рівень блокчейну та рівень інфраструктури, кожен з яких відіграє ключову роль у всій системі, щоб забезпечити ефективну, безпечну та децентралізовану роботу мережі.

1. Рівень застосунків (Application Layer)

Додатковий рівень - це частина екосистеми DePIN, яка безпосередньо спрямована на користувачів, відповідальна за надання різних конкретних застосувань та послуг. Через цей рівень базові технології та інфраструктура перетворюються на функції, якими користувачі можуть безпосередньо користуватися, такі як програми Інтернету речей (IoT), розподілене зберігання, децентралізовані фінансові (DeFi) послуги тощо.

Застосунковий рівень визначає спосіб взаємодії користувачів з DePIN мережею, безпосередньо впливаючи на досвід користувачів та рівень поширення мережі. Цей рівень підтримує різноманітні застосунки, що сприяє різноманіттю екосистеми та інноваційному розвитку, залучаючи розробників та користувачів з різних галузей. Застосунковий рівень перетворює технічні переваги мережі на фактичну цінність, сприяючи безперервному розвитку мережі та реалізації інтересів користувачів.

2. Шар управління (Governance Layer)

Управлінський рівень може працювати на основі блокчейну, поза його межами або в змішаному режимі, відповідаючи за розробку та виконання мережевих правил, включаючи оновлення протоколу, розподіл ресурсів та вирішення конфліктів. Зазвичай використовується механізм децентралізованого управління, наприклад DAO (децентралізовані автономні організації), щоб забезпечити прозорість, справедливість і демократію в процесі прийняття рішень.

Завдяки децентралізації прийняття рішень, управлінський рівень зменшив ризик одноточкового контролю, підвищив здатність мережі до опору цензурі та стабільність. Цей рівень заохочує активну участь членів спільноти, посилює почуття належності у користувачів та сприяє здоровому розвитку мережі. Ефективний механізм управління дозволяє мережі швидко реагувати на зміни зовнішнього середовища та технологічний прогрес, зберігаючи конкурентоспроможність.

3. Рівень даних (Data Layer)

Шар даних відповідає за управління та зберігання всіх даних у мережі, включаючи дані про угоди, інформацію про користувачів та смарт-контракти. Він забезпечує цілісність, доступність та захист конфіденційності даних, а також надає ефективний доступ до даних і можливості їх обробки.

Завдяки шифруванню та децентралізованому зберіганню, рівень даних захищає дані користувачів від несанкціонованого доступу та зміни. Ефективний механізм управління даними підтримує розширення мережі, обробляючи велику кількість одночасних запитів на дані, що забезпечує продуктивність та стабільність системи. Відкрите та прозоре зберігання даних підвищує довіру до мережі, дозволяючи користувачам перевіряти та аудиторувати достовірність даних.

4. Блокчейн шар (Blockchain Layer)

Блокчейн-слой є ядром мережі DePIN, відповідальним за запис усіх транзакцій та смарт-контрактів, що забезпечує незмінність і відстежуваність даних. Цей шар надає децентралізований механізм консенсусу, такий як PoS (доказ частки) або PoW (доказ роботи), щоб забезпечити безпеку та узгодженість мережі.

Технологія блокчейн усуває залежність від централізованих посередників, встановлюючи механізм довіри через розподілену бухгалтерію. Потужне шифрування та механізми консенсусу захищають мережу від атак і шахрайства, підтримуючи цілісність системи. Блокчейн-слой підтримує автоматизовану та децентралізовану бізнес-логіку, що підвищує функціональність і ефективність мережі.

5. Інфраструктурний рівень (Infrastructure Layer)

Інфраструктурний рівень включає фізичну та технічну інфраструктуру, що підтримує роботу всієї мережі DePIN, таку як сервери, мережеве обладнання, центри обробки даних та постачання енергії тощо. Цей рівень забезпечує високу доступність, стабільність та продуктивність мережі.

Стійка інфраструктура забезпечує безперервну роботу мережі, запобігаючи недоступності послуг через апаратні збої або перерви в мережі. Ефективна інфраструктура підвищує швидкість обробки та чутливість мережі, покращуючи користувацький досвід. Гнучкий дизайн інфраструктури дозволяє мережі розширюватися відповідно до попиту, підтримуючи більше користувачів та складніші сценарії застосування.

6. З'єднувальний рівень

У деяких випадках люди додають рівень підключення між рівнем інфраструктури та рівнем застосунків, який відповідає за обробку зв'язку між розумними пристроями та мережею. Рівень підключення може бути централізованим хмарним сервісом або децентралізованою мережею, що підтримує різні комунікаційні протоколи, такі як HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP тощо, щоб забезпечити надійну передачу даних.

Як ШІ змінює DePin

Інтелектуальне управління та автоматизація

Технології штучного інтелекту роблять управління та моніторинг обладнання більш інтелектуальними та ефективними. У традиційній фізичній інфраструктурі управління та обслуговування обладнання часто залежить від регулярних перевірок і пасивного ремонту, що не тільки є дорогим, але й призводить до того, що проблеми з обладнанням можуть залишатися непоміченими. Завдяки впровадженню ШІ система може реалізувати кілька напрямків оптимізації:

• Прогнозування та запобігання несправностям: Алгоритми машинного навчання можуть передбачати можливі несправності обладнання, аналізуючи історичні дані про роботу обладнання та дані в режимі реального часу. Наприклад, за допомогою аналізу даних з датчиків штучний інтелект може заздалегідь виявити можливі несправності трансформаторів або генеруючого обладнання в електромережі, заздалегідь організувати обслуговування, щоб уникнути більш масштабних відключень електроенергії.

• Реальний моніторинг і автоматичне сповіщення: ШІ може здійснювати цілодобовий моніторинг всіх пристроїв у мережі та негайно сповіщати про аномалії. Це не лише включає в себе стан апаратного забезпечення пристроїв, а й їх робочу продуктивність, таку як температура, тиск, зміни електричного струму тощо. Наприклад, у децентралізованій системі обробки води ШІ може в реальному часі моніторити параметри якості води, і в разі виявлення перевищення забруднюючих речовин, негайно повідомляти обслуговуючий персонал для вжиття заходів.

• Інтелектуальне обслуговування та оптимізація: ШІ може динамічно коригувати плани обслуговування відповідно до використання обладнання та його робочого стану, запобігаючи надмірному або недостатньому обслуговуванню. Наприклад, аналізуючи дані про роботу вітрових турбін, ШІ може визначити оптимальні періоди обслуговування та заходи обслуговування, підвищуючи ефективність генерації електроенергії та термін служби обладнання.

Застосування ШІ в розподілі ресурсів та оптимізації може суттєво підвищити ефективність та продуктивність мережі DePin. Традиційний розподіл ресурсів часто залежить від ручного планування та статичних правил, що ускладнює реагування на складні та змінні реалії. ШІ може за допомогою аналізу даних та оптимізаційних алгоритмів динамічно коригувати стратегії розподілу ресурсів для досягнення наступних цілей:

• Динамічне балансування навантаження: у децентралізованих обчислювальних та зберігаючих мережах ШІ може динамічно регулювати розподіл завдань та місця зберігання даних відповідно до навантаження на вузли та показників продуктивності. Наприклад, в розподіленій мережі зберігання ШІ може зберігати дані з високою частотою доступу на вузлах з кращими показниками продуктивності, водночас розподіляючи дані з низькою частотою доступу на вузлах з легшим навантаженням, підвищуючи таким чином ефективність зберігання та швидкість доступу в мережі.

• Оптимізація енергетичної ефективності: ШІ може аналізувати дані про споживання енергії та режими роботи пристроїв, щоб оптимізувати виробництво та використання енергії. Наприклад, у розумній електромережі ШІ може оптимізувати стратегію запуску та зупинки генераторів і схеми розподілу електроенергії, зважаючи на звички споживання електроенергії користувачів та потреби в електриці, зменшуючи споживання енергії та скорочуючи викиди вуглецю.

• Підвищення ефективності використання ресурсів: ШІ може максимізувати використання ресурсів за допомогою глибокого навчання та алгоритмів оптимізації. Наприклад, у децентралізованій логістичній мережі ШІ може динамічно налаштовувати маршрути доставки та графіки транспорту на основі реального стану дорожнього руху, місцезнаходження автомобілів і потреб у вантажах, підвищуючи ефективність доставки та знижуючи логістичні витрати.

Аналіз даних та підтримка прийняття рішень

У мережі децентралізованої фізичної інфраструктури (DePin) дані є одним з основних активів. Різноманітні фізичні пристрої та датчики в мережі DePin постійно генерують величезну кількість даних, які включають показники датчиків, інформацію про стан пристроїв, дані про мережевий трафік тощо. Технології штучного інтелекту демонструють значні переваги в зборі та обробці даних:

• Ефективний збір даних: традиційні методи збору даних можуть стикатися з проблемами розподілу даних та низької якості даних. Штучний інтелект через інтелектуальні сенсори та крайові обчислення може в реальному часі збирати високоякісні дані на пристрої локально, а також динамічно коригувати частоту та обсяг збору даних відповідно до потреб.

• Попередня обробка та очищення даних: початкові дані зазвичай містять шум, надмірність та відсутні значення. Технології ШІ можуть підвищити якість даних за рахунок автоматизованого очищення та попередньої обробки даних. Наприклад, використання алгоритмів машинного навчання для виявлення та виправлення аномальних даних, заповнення відсутніх значень, що забезпечує точність та надійність подальшого аналізу.

• Реальна обробка даних: мережі DePin потрібно обробляти та аналізувати величезні обсяги даних у реальному часі, щоб швидко реагувати на зміни фізичного світу. Технології штучного інтелекту, особливо потокова обробка та розподілені обчислювальні фреймворки, роблять реальну обробку даних можливою.

У децентралізованих фізичних інфраструктурних мережах (DePin) інтелектуальне прийняття рішень та прогнозування є однією з основних сфер застосування ШІ. Технології ШІ завдяки глибокому навчанню, машинному навчанню та прогнозним моделям можуть реалізувати інтелектуальне прийняття рішень та точне прогнозування складних систем, підвищуючи автономність та швидкість реагування системи:

• Глибоке навчання та моделі прогнозування: моделі глибокого навчання можуть обробляти складні нелінійні взаємозв'язки та витягувати потенційні шаблони з великих обсягів даних. Наприклад, аналізуючи дані про роботу обладнання та дані з датчиків за допомогою моделей глибокого навчання, система може виявити потенційні ознаки несправностей, провести профілактичне обслуговування заздалегідь, зменшивши час простою обладнання та підвищивши виробничу ефективність.

• Алгоритми оптимізації та розподілу: алгоритми оптимізації та розподілу є ще одним важливим аспектом реалізації розумних рішень в мережі DePin. Оптимізуючи розподіл ресурсів та плани розподілу, штучний інтелект може суттєво підвищити ефективність системи та знизити витрати на експлуатацію.

безпека

У мережі децентралізованої фізичної інфраструктури (DePin) безпека є надзвичайно важливим фактором. Технології штучного інтелекту можуть завдяки моніторингу в реальному часі та виявленню аномалій своєчасно виявляти та реагувати на різноманітні потенційні загрози безпеці. Зокрема, системи ШІ можуть в реальному часі аналізувати мережевий трафік, стан пристроїв та поведінку користувачів, виявляючи аномальні дії. Наприклад, у децентралізованій комунікаційній мережі ШІ може контролювати потік пакетів, виявляти аномальний трафік та шкідливі атаки. Завдяки технологіям машинного навчання та виявлення шаблонів система може швидко ідентифікувати та ізолювати заражені вузли, запобігаючи подальшому поширенню атак.

ШІ не лише може виявляти загрози, а й автоматизовано вживати заходів реагування. Традиційні системи безпеки часто залежать від людського втручання, тоді як системи безпеки на основі ШІ можуть негайно вжити заходів після виявлення загрози, зменшуючи час реагування. Наприклад, у децентралізованих енергетичних мережах, якщо ШІ виявляє аномальну активність на певному вузлі, він може автоматично відключити з'єднання цього вузла, активувати резервну систему, щоб забезпечити стабільну роботу мережі. Крім того, ШІ може постійно навчатися та оптимізуватися, підвищуючи ефективність та точність виявлення загроз і реагування.

За допомогою аналізу даних та прогнозних моделей штучний інтелект може прогнозувати потенційні загрози безпеці та збої обладнання, вживаючи запобіжних заходів заздалегідь. Наприклад, у системах інтелектуального транспорту штучний інтелект може аналізувати дані про транспортний потік та аварії, прогнозуючи можливі зони високої ймовірності дорожньо-транспортних пригод заздалегідь.