[论文解读] 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 5

一句话总结

本文全面概述了区块链与机器人技术及人工智能的融合，提出去中心化、安全且可验证的区块链系统可增强机器人自主性、数据完整性和多智能体系统中的信任。通过利用智能合约、形式化验证（如Tezos）以及人工智能驱动的共识机制，该融合实现了可扩展、安全且互操作的机器人服务，提升了协作能力并减少了对集中式基础设施的依赖。

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.

研究动机与目标

• 分析当前将区块链与机器人技术及人工智能结合以提升系统安全性、信任度和去中心化程度的方法。
• 评估支持智能合约形式化验证且具备高交易吞吐量的区块链平台，以实现机器人事件日志记录。
• 识别在工业4.0和云机器人领域中区块链-机器人融合在互操作性、可扩展性和标准化方面存在的差距。
• 探索人工智能如何增强区块链协议，特别是在共识机制、智能合约验证和资源分配方面的应用。
• 评估自修改区块链（如Tezos）在实现动态、安全且可升级的机器人系统方面的潜力。

提出的方法

• 调研现有的区块链-机器人和区块链-AI平台，包括Aitheon、DeepBrain Chain、Neuromation和TraDove。
• 分析支持形式化验证的区块链平台（如Tezos），以确保执行人工智能逻辑的智能合约正确无误。
• 评估工作量证明（PoW）、权益证明（PoS）、委托权益证明（DPoS）、证明投入（PoI）以及混合模型等共识机制，以评估其在机器人事件注册中的可扩展性和能效表现。
• 研究由人工智能增强的区块链系统，这些系统可自动生成功能智能合约、优化交易验证并提升安全性。
• 审查利用人工智能验证智能合约或对区块链网络中的节点进行分类的平台，以提高共识效率。
• 评估ERC-20及其他代币标准在激励去中心化人工智能和机器人服务市场参与中的应用。

实验结果

研究问题

• RQ1 区块链技术如何提升多机器人系统中的数据完整性和信任？
• RQ2 哪些关键区块链平台支持形式化验证和高吞吐量，适用于机器人事件日志记录？
• RQ3 人工智能在哪些方面可增强区块链共识机制和机器人应用的智能合约生成？
• RQ4 像Tezos这样的自修改区块链如何在无需硬分叉的情况下实现安全且可升级的机器人系统？
• RQ5 在工业4.0中整合区块链与机器人技术及人工智能的主要技术与标准化障碍是什么？

主要发现

• 区块链集成实现了机器人事件的安全、去中心化和可验证日志记录，提升了多机器人系统中的信任与协作。
• Tezos等平台支持智能合约的形式化验证，确保执行人工智能逻辑的代码完全符合规范，从而降低漏洞风险。
• 由人工智能驱动的区块链平台（如DeepBrain Chain和Neuromation）通过代币奖励激励GPU资源共享，实现神经网络的去中心化训练。
• 混合共识模型（如PoW/PoS）以及基于人工智能的节点分类可提升交易速度并降低区块链网络的能耗。
• 自修改区块链（如Tezos）允许在不进行硬分叉的情况下升级协议，从而为不断演进的机器人和人工智能工作负载提供长期适应能力。
• 尽管已有令人鼓舞的原型系统，但互操作性标准、可扩展性以及市场认知度仍是阻碍区块链在机器人与人工智能领域广泛应用的主要障碍。