@Fabric Protocol $ROBO

Selama sekitar 10 tahun sejarah crypto, sebagian besar perhatian tetap berada di dunia digital. Kontrak pintar membantu mengoordinasikan uang, kepemilikan, dan perjanjian tanpa operator pusat. Perubahan itu nyata, tetapi sebagian besar mempengaruhi transaksi digital dan sistem keuangan.

Ekonomi fisik masih bergerak dengan cara yang berbeda.

Pabrik, jaringan pemeliharaan, sistem logistik, dan infrastruktur energi bergantung pada orang yang belajar keterampilan secara perlahan. Seorang teknisi mungkin menghabiskan 3 hingga 5 tahun dalam program pelatihan perdagangan sebelum mencapai kemandirian penuh. Keahlian dibangun langkah demi langkah, dan perusahaan memperluas kapasitas dengan merekrut dan melatih lebih banyak pekerja.

Ritme itu memiliki tekstur tertentu. Ini tidak cepat, tetapi konsisten.

Apa yang menarik perhatian saya tentang Fabric Protocol adalah kemungkinan bahwa pengaturan ini mungkin berubah di bawah permukaan. Bukan karena robot tiba-tiba muncul di mana-mana, tetapi karena keterampilan mesin mungkin menyebar dengan cara yang berbeda dibandingkan keterampilan manusia.

Seseorang belajar sekali dan membawa pengetahuan itu dalam pengalaman mereka sendiri. Sebuah mesin mungkin belajar sekali dan menyebarkan pengetahuan itu melalui jaringan mesin serupa.

Perbedaannya terdengar kecil pada awalnya.

Tetapi pola skala tidak sama.

Jika seorang teknisi mempelajari prosedur perbaikan, dibutuhkan waktu bagi pengetahuan itu untuk bergerak. Pekerja baru harus dilatih, pengawas memeriksa pekerjaan mereka, dan kesalahan terjadi saat pengalaman diperoleh. Bahkan sistem pelatihan yang kuat biasanya bergerak dalam siklus multi-tahun untuk sertifikasi dan pengembangan keterampilan.

Mesin mungkin bergerak dengan jam yang berbeda.

Bayangkan sistem robotik yang dilatih untuk melakukan rutinitas inspeksi yang sempit di dalam panel listrik komersial. Tugas itu mungkin memakan waktu 15 menit dalam kunjungan pemeliharaan bangunan standar. Setelah perilaku itu diuji dan diverifikasi, pengetahuan itu mungkin tidak tetap lokal.

Ini bisa menjadi paket perangkat lunak.

Paket itu mungkin diinstal di ratusan atau ribuan perangkat yang kompatibel di seluruh jaringan layanan. Dalam hal ini, hal yang langka bukan lagi pekerja yang mengetahui prosedur. Hal yang langka menjadi acara pelatihan yang divalidasi dan lapisan perangkat lunak yang disetujui.

Pengetahuan bergerak dengan cara yang berbeda.

Di sinilah koordinasi menjadi fondasi diam dari seluruh ide. Jika keterampilan mesin dapat bergerak di seluruh armada perangkat, seseorang harus memutuskan bagaimana mereka diverifikasi, diperbarui, dan dihargai. Pembaruan yang buruk dalam sistem fisik bukan hanya bug perangkat lunak. Ini bisa merusak peralatan atau menciptakan risiko keselamatan.

Di situlah lapisan protokol mulai masuk akal.

Fabric Protocol tampaknya sedang mengeksplorasi apakah alat koordinasi gaya blockchain dapat membantu mengelola kemampuan mesin. Kontrak pintar mengatur perjanjian digital. Struktur serupa mungkin mengatur bagaimana keterampilan robotik dibagikan, dilacak, dan ditingkatkan di antara banyak operator.

Masih terlalu awal, dan beberapa ketidakpastian tidak dapat dihindari di sini.

Penerapan robotik di industri biasanya berkembang perlahan karena pengujian keselamatan memerlukan waktu. Seorang manajer pabrik tidak akan menginstal sistem baru sampai mereka memahami bagaimana perilakunya di bawah tekanan, panas, dan penggunaan berulang. Bahkan tingkat kegagalan 1 persen dalam tugas inspeksi industri bisa menjadi mahal jika kesalahan merusak peralatan.

Jadi sistem harus mendapatkan kepercayaan.

Tetapi jika lapisan kepercayaan itu ada, ekonomi sedikit bergeser.

Alih-alih keahlian terkurung di dalam perusahaan individu, perilaku mesin tertentu mungkin menjadi portabel di seluruh jaringan. Perbaikan dari satu lingkungan bisa mengalir diam-diam ke lingkungan lain melalui pembaruan dan model yang dibagikan. Itu tidak menghilangkan keterampilan manusia, tetapi mungkin mengubah di mana kemacetan terjadi.

Pengetahuan mulai terlihat kurang seperti tenaga kerja dan lebih seperti infrastruktur.

Perubahan itu memiliki konsekuensi.

Pasar tenaga kerja menyesuaikan diri perlahan karena saluran pelatihan memerlukan waktu. Sekolah komunitas mungkin merancang ulang program setiap 4 tahun dalam siklus kurikulum yang khas. Magang perdagangan bergantung pada pekerja berpengalaman yang mewariskan pengetahuan melalui pekerjaan nyata.

Mesin tidak belajar dengan cara itu.

Jika tugas fisik tingkat pemula perlahan bergerak ke sistem otomatis, langkah awal di mana pekerja biasanya mendapatkan pengalaman bisa menyusut. Belum ada yang tahu seberapa besar efek itu mungkin. Tetapi ini adalah jenis tekanan diam yang terbangun di bawah sistem tenaga kerja.

Itulah mengapa lapisan koordinasi itu penting.

Eksperimen nyata Fabric mungkin bukan tentang robot itu sendiri. Ini mungkin tentang apakah kemampuan mesin dapat diatur, dikelola, dan dihargai di seluruh jaringan terbuka daripada di dalam perusahaan yang terisolasi.

Jika itu berhasil, produksi fisik mungkin mulai terlihat sedikit lebih seperti ekosistem perangkat lunak.

Perubahan itu tidak akan terjadi dalam semalam. Infrastruktur jarang melakukannya.

Tetapi fondasinya mungkin sudah terbentuk di bawah permukaan. @Fabric Foundation $ROBO #ROBO