robossembler.org/docs/technologies/robonomics.md

id	title
robonomics	Сеть Робономики

Новые сценарии использования

Расширенный Liability

На данный момент Liability Pallet в Робономике предлагает пользователю возможность заказать услуги у роботов. Для этого пользователю и роботу нужно подписать заранее(т.е. offchain) некий набор данных, содержащих спецификацию задачи (technics) и её экономические параметры (economics) Эти параметры записываются в транзакцию и робот приступает к работе.

Данный способ формирования соглашения является не очень удобным с точки зрения пользователей:

• Подписание соглашения сторонами потребует offchain-инструментов и сведётся к некой третьей доверенной стороне;
• Подпись одной стороной не имеет срока действия, что может сделать невыгодным исполнение контракта роботом по прошествию определённого срока.

Предлагается следующее:

• Добавить в паллет Liability дополнительный параметр в раздел Economics, содержащий номер блока. Этот номер блока будет являться временной меткой, после наступления которой данное предложение перестаёт действовать. То есть в DApp пользователь будет указывать время действия.
• В сам паллет Liability добавить проверку номера блока при создании транзакции. Если номер блока меньше, чем номер текущего блока, то отвергать данную транзакцию.

Сценарий использования:

1. Робот публикует спецификацию в топик Digital Twin предложение с указанием Economics(с номером блока) и Technics
2. Контрагент робота выбирает DT и номер топика, где опубликована спецификация, подписывает его и отправляет транзакцию
3. Нода проверяет соответствие номеров блока и записывает транзакцию в блокчейн
4. Робот получает соответствующий Event и начинает исполнения обязательства.

Индексация блокчейна Робономики на базе SubQuery

Быстрый просмотр транзакций конкретных транзакций datalog/launch/rws/digital_twin. Будет полезно для популяризации парачейна робономики и увеличения скорости отслеживания определённых транзаций. Например, транзакций с запуском определённых роботов - в identity которых есть ссылка на заводской серийный номер и версию КД. Данные роботы публикуют отчёты о завершённых операциях, по которым можно запросить обучение своей модели. Производителям будет удобно отслеживать всех выпущенных и подключенных к Робономике роботов.

Federated learning для роботов-манипуляторов по имеющимся мета-данным

Порядок федеративного обучения для сети передачи навыков

1. Робот или пользователь публикует в Datalog сообщение с initial model hash и другими мета-данными для локального обучения модели
2. Другие подобные роботы отслеживают такого рода сообщения (подобность можно определять по identity-записям со ссылкой на версию манипулятора и его драйвера)
3. Если найдена запись в Datalog с предложением инициировать локальное обучение на своих данных, то робот начинает обучение
4. После завершения обучения в Datalog этого робота публикуется ссылка на патч к инициирующей модели со ссылкой на исходную транзакцию объявления и DID-адрес файла
5. Робот, запустивший федеративное обучение, отслеживает Datalog других подобных роботов, покупает обнаруженные патчи к модели, усредняет их и запускает повторный цикл

Проверка соответствия робота спецификации производителя

Для корректного обмена навыками между роботами необходимо обеспечить механизм подтверждения, что программно-аппаратное обеспечение роботов соответствует друг другу и передача данных между ними имеет смысл. В этом фреймворке предлагается способ проверки соответствия с помощью подтверждения производителем робота. Производитель оборудования является наиболее осведомлённой стороной в вопросах спецификации выпускаемого робота. В рассматриваемом сценарии производитель робота предоставляет покупателю робота возможность самостоятельно создать identity запись под своим аккаунтом.

1. Для этого производитель прикладывает к каждому выпускаемому роботу уникальный ключ, известный только производителю и покупателю. При производстве роботов производитель создаёт пулл NFT и при передаче прав на роботов передаёт этот NFT покупателю. По владельцам данного NFT можно индексировать блокчейн.
2. Покупатель вводит данный ключ и свой публичный ключ акканута в блокчейн на сайте производителя и получает на свой адрес токены для интеграции робота в сеть блокчейн
3. Пользователь робота, если хочет участвовать в сети обмена данными, создаёт identity запись (setIdentity) с указанием конкретной модели робота и версии драйвера и направляет запрос на подтверждение (requestJudgement)
4. Производитель находит событие JudgementRequested, где указана информация о версии робота и его встроенном программном обеспечении, сопоставляет эту информацию с своим приватным реестром ключей/адресов и подтверждает корректность (provideJudgement)
5. С помощью self-hosted или предоставляемого производителем сервиса индексирования блокчейна (SubQuery в Substrate или TheGraph в Ethereum) владельцы роботов могут видеть опубликованные задания на обучение для таких же роботов и принимать участие в программах улучшения.

Таким образом производитель может легко запускать программы лояльности и улучшения качества обслуживания для тех клиентов, которые предоставляют возможность совершенствовать обучаться с помощью их данных.