Nils Pihl、Auki LabsのCEO兼創設者は、分散型機械知覚ネットワーク（DePIN）が、中央集権的システムよりもプライバシーと効果性の面で優れていると主張しています。彼によると、ロボットやコンピュータが物理的な世界を理解し、ナビゲートする方法に大きな変革が必要であり、DePINがその鍵を握っていると述べています。
従来、機械や人間がナビゲーションに使用してきた最も一般的な方法はGPSなどの地球測位衛星を利用するものでしたが、都市の成長に伴い、GPSの限界が露呈しています。特に大都市や屋内環境では、GPSの性能が低下します。これを補うために、WiFiルーターの信号強度を測定する方法や、ビジュアルポジショニングシステム（VPS）などの技術が開発されましたが、これらはプライバシーに関する懸念を引き起こしています。
DePINは、ロボットやコンピュータが互いに空間データを交換し、共同で世界を知覚することを可能にすることで、これらの問題を解決することを目指しています。この分散型機械知覚ネットワークは、金銭的なインセンティブを提供し、暗号技術によるセキュリティを保証することで、プライバシーを守りながら、より効率的なナビゲーションを実現します。
Pihlは、DePINが自動運転車が互いに協力し、リアルタイムの交通情報を交換することで交通を根本的に変える可能性があると指摘しています。また、プライバシーを保護しながら、より小型のARグラスを実現することや、人間のコミュニケーションを変革することも可能だと述べています。
【ニュース解説】
分散型機械知覚ネットワーク（DePIN）は、ロボットや拡張現実（AR）デバイスが物理的な世界を理解し、ナビゲートする新しい方法を提供する技術です。この技術は、従来の中央集権的なシステムに代わるものとして、プライバシーと効率性の向上を目指しています。
現在、GPSやWiFi信号強度を利用した位置情報サービスは、屋内や都市部での精度が低下するという問題を抱えています。また、ビジュアルポジショニングシステム（VPS）のような技術は、ユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。これらのシステムは、ユーザーのカメラを通じて取得した画像データを中央のクラウドに保存し、それを基に位置情報を提供するため、個人のプライバシーや企業の秘密情報が漏洩するリスクがあります。
DePINは、これらの問題を解決するために、ロボットやコンピュータが互いに空間データを安全に交換し合うことを可能にします。このネットワークは、トークンを使用して金銭的なインセンティブを提供し、暗号技術によってセキュリティを確保することで、プライバシーを守りつつ、より正確で迅速なナビゲーションを実現します。
この技術の応用例としては、自動運転車が互いに情報を交換し、交通の流れを改善することが挙げられます。これにより、大都市での交通渋滞が緩和され、人々の時間の節約につながる可能性があります。また、ARグラスなどのデバイスが、より小型化され、プライバシーを保ちながら高度な機能を提供することも期待されています。
しかし、DePINの導入にはいくつかの課題も存在します。例えば、分散型ネットワークの構築と維持には、多くの参加者との協力が必要であり、技術的なハードルが高いことが挙げられます。また、新しい技術の普及には時間がかかるため、既存のシステムとの互換性や移行期間の管理も重要なポイントです。
さらに、DePINのような新しい技術が広く採用されると、既存の規制や法律にも影響を与える可能性があります。プライバシー保護やデータの所有権、セキュリティ対策など、新たな法的枠組みの整備が求められるでしょう。
長期的には、DePINは人間と機械の相互作用を根本的に変える可能性を秘めています。地球上だけでなく、将来的には宇宙空間での活動にも応用されるかもしれません。人類の活動範囲が広がるにつれて、このような技術が重要な役割を果たすことになるでしょう。
from DePIN’s Solution to AI’s Biggest Blind Spot.
