自律ロボットOSとDAOベースのマシンアセット共同所有ガバナンスの実世界構造 @openmind_agi、@xmaquina、@BitRobotNetwork 自動運転ロボットがネットワークに接続され、デジタル資産として管理され始める中で、ロボットの所有者、操作者、そしてその基準がどの基準を制御するのかという問題がより明確な構造に整理されつつあります。最近の研究や実際のプロジェクトでは、自律型ロボットを単一の統合システムとしてではなく、所有権、知能、運用を分離するサイバー・フィジカルシステムとして扱われており、この傾向の最も明確な例がOpenMind XMAQUINA BitRobotの構造です。この構造は自律型ロボットをオンチェーン資産として定義し、分散型参加者が共同所有しながら現実世界の物理的環境で安全な運用を維持する現実的なアプローチを示しています。 XMAQUINAは所有層を担当しており、ロボットや機械の資産をブロックチェーン上の資産として表現しています。このシステムでは、ロボットは単なる機器ではなく、法的ラッパーやブロックチェーン登録を通じて管理される資産として扱われ、DEUSトークンを通じて資産プール全体に対するガバナンス権が付与されます。同時に、SubDAOは個々のロボットや特定の機械資産ユニットで構成されており、各資産ごとに独立した財務管理と意思決定が行われます。この構造はデジタル所有権を明確に表現することに成功していますが、減価償却や維持費を自動的に追跡する機能は含まれておらず、利益分配もリアルタイムではなくガバナンス手続きを通じて行われます。 OpenMindはロボットが実際に動き、意思決定を行う知能層を担当しており、OM1というロボットオペレーティングシステムを中心としています。OM1は特定のハードウェアに依存しないよう設計されており、認識、メモリ、計画、動作に至るまでの全プロセスをオペレーティングシステムレベルで管理します。システムは自然言語ベースのインターフェースを通じて新しい作業機能を迅速に追加するよう設計されており、ロボットの意思決定はローカルで行われます。これは物理的環境で起こる状況がミリ秒単位の反応を必要とするためです。OpenMindのFABRICプロトコルは、複数のロボット間の本人確認、協力、ルール、監査のための監査フレームワークを提供し、ロボットがネットワーク内で信頼できる存在として動作するのを支援します。さらに、x402決済統合により、充電やデータ処理などのサービスを利用する際にUSDCベースの機械間支払いも可能ですが、ガスコストを直接処理できないため、事前署名済みの支払い承認方式が使用されます。 BitRobotは、ロボットが実際に何をし、結果がどのように検証されるかを担当する運用層です。このシステムはサブネット構造に基づいており、サブネット所有者がタスクやルールを定義し、サブネットの貢献者がロボットや計算リソースを提供し、サブネットのバリデーターが作業結果を検証します。ここでの重要な概念は検証可能なロボットワークであり、これはロボットが行う仕事が価値あるかどうかをオンチェーンで証明し、品質や公平性が満たされているかどうかを証明する方法です。各ロボットは機器ノードトークンを通じて独自のオンチェーンアイデンティティを持ち、作業履歴、パフォーマンス指標、支払い記録をリンクして管理します。 これら三層の構造構造の重要な側面は、デジタル所有権と物理的管理の明確な分離です。XMAQUINAのDAO構造は資本配分や利益分配などの意思決定を担当しますが、ロボットのルート計画や障害物回避などのリアルタイム判断には介入しません。これらの判断は、OpenMindのオペレーティングシステムレベルで、あらかじめ定められた安全制約とローカル自律性に基づいて処理されます。BitRobotの検証システムは、作業結果を事後にのみ検証しますが、ロボットの即時行動を指示することはありません。これはガバナンス決定と、ガバナンス決定が数日で下せるのに対し、ロボットの行動はミリ秒単位で行われるという事実との間に時間差があることを明確に示しています。 物理世界で動作するロボットが分散した所有構造を持つ場合に生じる責任や安全上の問題も、これまでに確認された事実としてまとめることができます。ロボットが事故を起こした場合、誰が責任を問われるのか、オペレーティングシステム開発者、DAOの投票参加者、ハードウェア管理者のいずれかが明確な自動化基準として存在しません。実際、OpenMindの充電インフラとBitRobotのデータ収集ケースの両方が、人間のリモート介入と集中型安全管理システムを維持しています。これは完全な無人作業ではなく、安全のために人間の介入を必要とする構造であることを示しています。 この構造は、自動運転ロボットやDAOベースのガバナンスがすでに現実世界でどのように活用されているかを明確に示しています。DAOは、ロボットを含む機械資産の所有権や資本の流れを透明に管理する手段として利用されており、ロボットオペレーティングシステムにはこれらのガバナンス決定に関わらず物理的安全を優先する技術的な制約が組み込まれています。運用・検証層はロボットが実行した作業の記録と評価を担当しますが、リアルタイム制御には関与していません。現在の自動運転ロボットとDAOベースの共同所有モデルは、分散型所有権と中央集権的技術責任が共存する構造にまとめることができ、これは実際の展開事例によって実証された客観的な運用手法です。 $DEUS $x 402$USDC $MIND