Imagine usar um par de óculos inteligentes equipados com sensores perto de suas têmporas que podem coletar uma variedade de dados, como ondas cerebrais, imagens e sons. Esses sinais podem indicar sua frequência cardíaca, pressão arterial, níveis de estresse e vários outros estados do seu corpo. Seria fantástico se, quando você tiver problemas de saúde, os óculos pudessem exibir informações e alertas para você e seu médico de família. Além disso, esses óculos poderiam oferecer milhares de recursos, como ajudar você a navegar, reconhecer objetos e traduzir automaticamente para você. Eles serviriam como um assistente virtual incrível, muito parecido com J.A.R.V.I.S em Homem de Ferro.
O Google Glass, lançado em 2011, foi um produto revolucionário na minha opinião, mas ainda não se tornou difundido. Um motivo significativo é o desafio de desenvolver um dispositivo compacto que possa executar inúmeras tarefas complexas que exigem alto poder computacional. Da mesma forma, o Apple Vision Pro, apesar de seu design inovador e recursos avançados, enfrenta obstáculos semelhantes. O Apple Vision Pro, como o Google Glass, visa misturar os mundos digital e físico perfeitamente, mas a demanda por alto poder computacional em um formato compacto continua sendo um obstáculo significativo. A necessidade de armazenamento de energia eficiente e recursos avançados de processamento em um dispositivo leve e vestível continua sendo um desafio formidável para ambas as empresas.
Tecnologias relacionadas a armazenamento de energia, CPUs (Central Processing Units) e GPUs (Graphics Processing Units) estão avançando diariamente para equilibrar e resolver problemas de poder computacional, eficiência e consumo de energia. No entanto, integrar toda essa tecnologia em um dispositivo compacto continua impossível. A maioria dos dispositivos vestíveis atuais se conecta a um dispositivo com melhor poder computacional, como um smartphone, ou se conecta diretamente a sistemas de servidores em nuvem. Isso impacta significativamente as capacidades computacionais autônomas do dispositivo e sua flexibilidade durante o uso.
Vamos considerar uma hipótese sobre um sistema de computação distribuída para resolver esse problema e como ele operaria. Imagine que quando você coloca os óculos de manhã para começar seu dia, o assistente virtual diz: “Bom dia, você dormiu por 8 horas ontem à noite sem acordar, o que é ótimo. Você está em um estado muito revigorado para começar o trabalho de hoje. Você tem uma reunião às 9h com o Sr. X e precisa verificar o progresso do desenvolvimento do produto Y esta manhã.”
Os sensores na cama inteligente em que você dormiu ontem à noite coletaram dados durante seu sono, incluindo duração do sono, estágios do sono (N1, N2, REM, Profundo), frequência cardíaca, frequência respiratória e muito mais. Esses dados são armazenados no sistema central da cama.
Quando você coloca os óculos pela manhã, os sensores nos óculos coletam imediatamente seu estado de saúde atual e o enviam para o sistema central da cama. Simultaneamente, eles enviam uma solicitação para resumir e relatar seu sono na noite passada e seu estado de saúde atual. Durante esse tempo, os óculos também compilam as tarefas que você precisa fazer durante o dia; esses dados são registrados anteriormente no sistema da cama, no seu MacBook de trabalho diário, no seu telefone ou em outros dispositivos IoT (Internet das Coisas) ao redor.
Todos os dados são enviados desses dispositivos para sistemas com poder computacional suficiente (GPUs) nas proximidades, como um carro Tesla que passa ou um PC de jogos de alta configuração de um vizinho. A transmissão de dados pode ser por meio de ondas Wi-Fi, 4G, 5G ou LoRa. Um processo usando IA generativa nesses dispositivos produz as respostas que o assistente virtual precisa e as envia de volta para seus óculos. Por meio das imagens nos óculos e da transmissão de som pelo osso, você recebe sua resposta quase imediatamente.
Essa interessante combinação de dispositivos ao redor ajuda você a obter a resposta mais rápida, com os óculos agindo meramente como uma ponte entre você e esses dispositivos periféricos. O desafio aqui é como você pode confiar em um dispositivo que armazena e processa seus dados, garantindo que eles sejam seguros e precisos, e quanto à sua privacidade. E se o dispositivo de outra pessoa, o que eles ganham armazenando e computando para você? Ou mesmo usando sistemas de IA de grandes nomes como OpenAI, Google e Microsoft, você pode confiar neles o suficiente para dar a eles suas informações confidenciais?
Blockchain é uma solução poderosa para lidar com essas questões. Seus óculos de escaneamento de retina criam uma chave de acesso que somente você tem o direito de desbloquear; os dados são criptografados e autenticados com base nessa chave de acesso. Os mecanismos de recompensa-punição do processo de computação descentralizada garantem a transparência do sistema. Cada dispositivo participante recebe uma recompensa correspondente, incentivando o compartilhamento de recursos de armazenamento e computacionais. Essa abordagem não apenas evita o desperdício de recursos que não são usados continuamente, mas também atende à crescente demanda por dispositivos inteligentes.
Este será um sistema massivo de bilhões de dispositivos, um cérebro em operação contínua construído, gerenciado e operado pela comunidade. Isto é Decentralized Physical Infrastructure Networks (DePIN).
A combinação perfeita de Blockchain, IoT e IA cria uma base sólida para o DePIN, ajudando a resolver vários problemas em vários campos. O DePIN é uma imagem gigante, sendo colorido por centenas de projetos diferentes. Por exemplo, a Helium Network fornece soluções para transmissão de dados, a Fetch.AI oferece uma plataforma de IA e a NOTT fornece soluções de saúde por meio de dispositivos de monitoramento contínuo e um sistema de dados de bem-estar distribuído. Estamos chegando muito perto de histórias que parecem possíveis apenas em filmes de ficção científica. Estamos construindo esse futuro, então, na minha opinião, o futuro é agora.
