[논문 리뷰] An Overview of Blockchain Integration with Robotics and Artificial Intelligence

Vasco Lopes, Luı́s A. Alexandre|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 30.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 블록체인을 로봇공학 및 인공지능과 통합하는 데 있어 종합적인 개요를 제공하며, 탈중앙화되고 안전하며 검증 가능한 블록체인 시스템이 다중 에이전트 시스템 내에서 로봇의 자율성, 데이터 무결성, 신뢰도를 향상시킬 수 있음을 제안한다. 스마트 계약, 형식적 검증(예: Tezos), 그리고 인공지능 기반의 합의 메커니즘을 활용함으로써, 확장성 있고 안전하며 상호운용성이 뛰어난 로봇 서비스를 실현할 수 있으며, 중앙집중화된 인프라에 대한 의존도를 줄일 수 있다.

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.

연구 동기 및 목표

• 블록체인과 로봇공학 및 인공지능을 통합하는 현재의 접근 방식을 분석하여 시스템의 보안성, 신뢰성, 탈중앙화 수준을 향상시키는 데 목적이 있다.
• 스마트 계약의 형식적 검증과 높은 거래 처리 능력을 지원하는 블록체인 플랫폼을 평가하여 로봇 이벤트 기록에 적합한 시스템을 확보하는 데 목적이 있다.
• 산업 4.0 및 클라우드 로봇공학에서 블록체인-로봇 통합을 위한 상호운용성, 확장성, 표준화의 격차를 규명하는 데 목적이 있다.
• 인공지능이 합의 메커니즘, 스마트 계약 검증, 자원 할당 등 블록체인 프로토콜을 어떻게 향상시킬 수 있는지 탐색하는 데 목적이 있다.
• 자기수정형 블록체인(예: Tezos)이 하드 포크 없이 동적으로 안전하고 업그레이드 가능한 로봇 시스템을 어떻게 가능하게 하는지 평가하는 데 목적이 있다.

제안 방법

• Aitheon, DeepBrain Chain, Neuromation, TraDove 등 기존의 블록체인-로봇공학 및 블록체인-인공지능 플랫폼을 조사한다.
• 스마트 계약의 정확성을 보장하기 위해 형식적 검증 기능을 갖춘 블록체인 플랫폼(예: Tezos)을 분석하여 인공지능 로직을 실행하는 코드의 정확성을 확보한다.
• PoW, PoS, DPoS, PoI 및 하이브리드 모델과 같은 합의 메커니즘을 평가하여 로봇 이벤트 등록에 적합한 확장성과 에너지 효율성을 분석한다.
• 스마트 계약 자동 생성, 거래 검증 최적화, 보안 향상을 위한 인공지능 기반의 블록체인 시스템을 검토한다.
• 인공지능을 활용해 스마트 계약을 검증하거나 블록체인 네트워크 내 노드를 분류하여 합의 효율성을 향상시키는 플랫폼을 분석한다.
• 탈중앙화된 인공지능 및 로봇 서비스 시장에 참가를 유도하기 위해 ERC-20 및 기타 토큰 표준의 활용도를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 블록체인 기술은 다중 로봇 시스템 내에서 데이터의 무결성과 신뢰를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 로봇 이벤트 기록에 적합한 형식적 검증 및 고처리량을 지원하는 주요 블록체인 플랫폼는 무엇인가?
• RQ3 인공지능은 로봇 응용 분야의 합의 메커니즘 및 스마트 계약 생성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 Tezos와 같은 자기수정형 블록체인은 하드 포크 없이 어떻게 안전하고 업그레이드 가능한 로봇 시스템을 가능하게 하는가?
• RQ5 산업 4.0에서 블록체인과 로봇공학 및 인공지능을 통합하는 데 있어 주요 기술적 장벽과 표준화 문제는 무엇인가?

주요 결과

• 블록체인 통합은 다중 로봇 시스템 내에서 로봇 이벤트를 안전하고 탈중앙화되며 검증 가능한 방식으로 기록함으로써 신뢰성과 협업 능력을 향상시킨다.
• Tezos와 같은 플랫폼는 스마트 계약의 형식적 검증을 지원하여, 인공지능을 실행하는 코드가 정의된 대로 정확히 동작함을 보장함으로써 취약점을 줄인다.
• DeepBrain Chain 및 Neuromation과 같은 인공지능 기반의 블록체인 플랫폼는 토큰 보상 방식을 통해 GPU 공유를 유도함으로써 신경망의 탈중앙화된 학습을 가능하게 한다.
• 하이브리드 합의 모델(PoW/PoS)과 인공지능 기반의 노드 분류 기법은 블록체인 네트워크 내 거래 속도를 향상시키고 에너지 소비를 감소시킨다.
• 자기수정형 블록체인인 Tezos는 하드 포크 없이 프로토콜 업그레이드를 가능하게 하여 변화하는 로봇 및 인공지능 워크로드에 장기적인 적응성을 제공한다.
• 다양한 프로토타입은 성공적이지만, 상호운용성 표준, 확장성, 시장 인지도 부족은 로봇공학 및 인공지능 분야에서의 광범위한 보급을 가로막는 주요 장벽으로 남아 있다.