Quand je regarde @Fabric Foundation , je ne vois pas juste un autre projet Web3 ; je vois un système essayant de coordonner un calcul sécurisé, des résultats vérifiables et l'infrastructure nécessaire pour exécuter des charges de travail complexes à travers des réseaux distribués. Et quand je pense à la robotique, cela devient soudainement très important car les robots interagissent avec de vrais environnements mais dépendent toujours de calculs lourds pour fonctionner. Cela soulève une question pour moi : comment garder ces calculs privés sans limiter ce que les robots peuvent réellement faire ? La plupart des gens pointent immédiatement vers le chiffrement homomorphe, et l'idée est belle puisque les robots pourraient analyser des données sans les exposer, mais au moment où je regarde de vraies charges de travail, la limitation devient évidente. C'est toujours douloureusement lent. Donc, le calcul doit encore être effectué quelque part, et le faire n'est pas bon marché. Cependant, #ROBO introduit une couche d'incitation qui aide à coordonner et à soutenir le calcul robotique à grande échelle. À ce stade, la difficulté n'est pas seulement l'intelligence, mais de s'assurer que le calcul est distribué, exécuté et fiable.
