[論文レビュー] An Overview of Blockchain Integration with Robotics and Artificial Intelligence

Vasco Lopes, Luı́s A. Alexandre|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2018

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、ロボット工学および人工知能（AI）とのブロックチェーン統合について包括的な概要を提供し、分散型で安全かつ検証可能なブロックチェーンシステムが、ロボットの自律性、データの完全性、およびマルチエージェントシステムにおける信頼性を向上させられることを提唱している。スマートコントラクト、形式的検証（例：Tezos）、およびAI駆動の合意形成メカニズムを活用することで、スケーラブルで安全かつ相互運用可能なロボットサービスが実現され、中央集権的インfraストラクチャへの依存が低減される。

ABSTRACT

Blockchain technology is growing everyday at a fast-passed rhythm and it's possible to integrate it with many systems, namely Robotics with AI services. However, this is still a recent field and there isn't yet a clear understanding of what it could potentially become. In this paper, we conduct an overview of many different methods and platforms that try to leverage the power of blockchain into robotic systems, to improve AI services or to solve problems that are present in the major blockchains, which can lead to the ability of creating robotic systems with increased capabilities and security. We present an overview, discuss the methods and conclude the paper with our view on the future of the integration of these technologies.

研究の動機と目的

• ブロックチェーンとロボット工学およびAIを統合する現在のアプローチを分析し、システムのセキュリティ、信頼性、分散性を向上させること。
• スマートコントラクトの形式的検証と高い取引スループットをサポートするブロックチェーンプラットフォームを評価し、ロボットイベントのログ記録に適しているかを検討すること。
• インダストリー4.0およびクラウドロボティクスにおけるブロックチェーン-ロボット統合の分野で、相互運用性、スケーラビリティ、標準化のギャップを特定すること。
• AIが合意形成、スマートコントラクトの検証、リソース配分の分野でブロックチェーンプロトコルをどのように強化できるかを検討すること。
• 自己修正型ブロックチェーン（例：Tezos）の潜在的可能性を評価し、ハードフォークを伴わずに動的で安全かつアップグレード可能なロボットシステムを実現する可能性を検討すること。

提案手法

• Aitheon、DeepBrain Chain、Neuromation、TraDoveを含む、既存のブロックチェーン-ロボットおよびブロックチェーン-AIプラットフォームのサーベイ。
• スマートコントラクトの正しさを保証するため、形式的検証（例：Tezos）を備えたブロックチェーンプラットフォームの分析。AIロジックを実行するスマートコントラクトの正しく動作することを保証する。
• PoW、PoS、DPoS、PoI、およびハイブリッドモデルを含む合意形成メカニズムの評価。ロボットイベントの登録に適したスケーラビリティとエネルギー効率性を検討する。
• スマートコントラクトの自動生成、取引検証の最適化、セキュリティの向上を支援するAI強化ブロックチェーンシステムの検討。
• AIを用いてスマートコントラクトの検証やブロックチェーンネットワーク内のノード分類を実施し、合意形成の効率性を向上させるプラットフォームの検討。
• 分散型AIおよびロボットサービス市場における参加を促進するためのERC-20およびその他のトークン標準の使用の評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーン技術は、マルチロボットシステムにおけるデータの完全性と信頼性をどのように向上させることができるか？
• RQ2 ロボットイベントのログ記録に適した形式的検証と高いスループットをサポートする主要なブロックチェーンプラットフォームは何か？
• RQ3 AIは、ロボットアプリケーションの分野で合意形成メカニズムおよびスマートコントラクト生成をどのように強化できるか？
• RQ4 Tezosのような自己修正型ブロックチェーンは、ハードフォークを伴わずに、どのように安全でアップグレード可能なロボットシステムを実現できるか？
• RQ5 インダストリー4.0におけるブロックチェーンとロボット工学・AIの統合に向けた主な技術的および標準化の障壁は何か？

主な発見

• ブロックチェーン統合により、ロボットイベントの安全で分散型かつ検証可能なログ記録が可能になり、マルチロボットシステムにおける信頼性と調整が向上する。
• Tezosのようなプラットフォームは、スマートコントラクトの形式的検証をサポートしており、AI実行コードが正確に指定通りに動作することを保証し、脆弱性の低減が可能になる。
• DeepBrain Chain や Neuromation などのAI駆動ブロックチェーンプラットフォームにより、トークン報酬によるGPU共有をインcentivizeすることで、分散型のニューラルネットワーク学習が可能になる。
• ハイブリッド合意形成モデル（例：PoW/PoS）およびAIベースのノード分類により、ブロックチェーンネットワークにおける取引速度が向上し、エネルギー消費が削減される。
• Tezosのような自己修正型ブロックチェーンは、ハードフォークを伴わずにプロトコルのアップグレードが可能であり、進化するロボットおよびAIワークロードに長期的に適応可能な仕組みを提供する。
• 有望なプロトタイプは存在するが、相互運用性の標準、スケーラビリティ、市場認知度の欠如が、ロボット工学およびAI分野における広範な採用の主な障壁のままである。