Um grupo de robôs autônomos pode ser a solução para levar dados confiáveis do mundo real para redes de blockchain, tudo sem depender de fontes centralizadas. Isso é o que um estudo recente, chamado “Swarm Oracle: Trustless Blockchain Agreements through Robot Swarms”, propõe. Os pesquisadores analisaram como robôs móveis podem concordar e chegar a um consenso, mesmo em situações difíceis, como ciberataques ou ambientes hostis.
O desafio principal aqui é como inserir dados verificados do mundo real em contratos inteligentes sem criar novas áreas de confiança. Para quem não sabe, um oráculo de blockchain é um serviço que fornece dados externos de maneira segura, permitindo que contratos inteligentes rodem com informações de fora da rede. O problema é que blockchains como a Ethereum foram desenhadas para serem trustless — cada nó valida transações por conta própria. Isso dificulta o acesso a informações externas, como previsões do tempo ou cotações de preços, sem a intervenção de terceiros.
Atualmente, oráculos como o Chainlink reúnem dados de várias fontes para diminuir a dependência de uma única base de informação. No entanto, isso pode acabar reintroduzindo riscos de centralização, seja por métodos pouco transparentes ou por ter pontos únicos de falha.
O modelo do Swarm Oracle propõe algo diferente: enxames de robôs. Essa abordagem utiliza robôs móveis simples e baratos, cada um equipado com sensores básicos e dispositivos de comunicação, para coletar dados do ambiente e alcançar um consenso por meio de um protocolo que resiste a falhas. Uma vez que o consenso é alcançado, esses robôs podem publicar suas conclusões na blockchain, tornando as informações acessíveis para os contratos inteligentes.
Esse conceito avança pesquisas anteriores ao vincular a publicação em blockchain ao processo decisório do enxame. Um estudo recente demonstrou que mesmo com um terço dos robôs comprometidos, ou seja, fornecendo dados incorretos, os enxames mantêm precisão.
No novo sistema, os robôs mantêm uma blockchain permissionada local, o que lhes permite armazenar e verificar dados sem precisar de uma conexão contínua com a internet. Quando necessário, podem enviar os acordos para blockchains públicas como a Ethereum. Essa abordagem ajuda a reduzir custos de comunicação e, ao mesmo tempo, garante a transparência.
Um aspecto interessante do projeto é o sistema de reputação que ele implementa. Robôs que tentam manipular o sistema começam a perder a capacidade de participar das decisões, criando um mecanismo de autocorreção, onde robôs com comportamento malicioso ou defeituoso são removidos de futuras votações.
Os pesquisadores testaram esse protocolo em simulações e com robôs físicos chamados Pi-Pucks, que são baseados em placas Raspberry Pi. Embora os experimentos tenham sido feitos com robôs de um único laboratório, o sistema foi projetado para funcionar com enxames variados.
As possíveis aplicações do Swarm Oracle são bem amplas. Ele pode ser utilizado para verificar danos em desastres naturais para seguradoras, monitorar a qualidade do ar ou da água e até mesmo apoiar redes físicas descentralizadas (DePINs). Operando de forma autônoma em diversos terrenos, os robôs poderiam alcançar áreas que são difíceis ou caras de monitorar.
No entanto, não faltam desafios pela frente. Agentes maliciosos podem tentar se passar por robôs honestos, e embora os robôs consigam se recuperar de desconexões temporárias, distâncias muito longas podem afetar a comunicação.
A ideia de usar robôs em ambientes de blockchain não é totalmente nova. Propostas como a do Helium já exploraram oráculos descentralizados de hardware para tarefas específicas, como conectividade de rede.
Essa tendência surge junto a um crescente interesse em utilizar agentes autônomos para decisões econômicas, como direcionamento de entregas ou gerenciamento de carga em redes elétricas. Também é interessante notar que desenvolvedores na área de robótica estão incorporando carteiras de criptomoedas em sistemas autônomos para realizar transações.
Ainda fica a pergunta se o Swarm Oracle conseguirá sair do mundo das simulações e ser aplicado na prática. Obstáculos como custos, disponibilidade de robôs e uma certa desconfiança em relação à inteligência artificial podem atrasar essa adoção.
