OpenMindはNEAR AI Cloudを統合し、家庭用ロボットのプライバシーリスクに対処

ソース：CryptoNewsNet オリジナルタイトル：OpenMind、NEAR AI Cloudを統合し家庭用ロボティクスのプライバシーリスクに対応 オリジナルリンク：

なぜプライバシーが家庭用ロボティクスの核心課題となったのか

OpenMind AGIは、家庭用ロボティクスの採用において最も持続的な障壁の一つであるユーザープライバシーに対処するため、NEAR AI Cloudをロボットソフトウェアスタックに統合しました。この統合により、両社が「検証可能なプライベートインテリジェンス」と表現する仕組みが可能となり、家庭用ロボットはクラウドベースのAIモデルを推論に利用しながら、敏感な家庭内データを公開しないことができます。このアプローチは、プライバシーをポリシー上の約束ではなく、私的な家庭内で動作するロボットシステムの技術的に強制可能で監査可能な特性と捉えています。

家庭用ロボットは移動センサーネットワークとして機能します。カメラ、マイク、空間マッピングシステムを用いて環境をナビゲートし、物体を認識し、人と交流します。実際には、家庭のレイアウト、日常のルーチン、子供やその他の脆弱な居住者を含む個人の交流に関するデータを収集することを意味します。

ロボティクス開発者は、従来、技術的なトレードオフに直面してきました。オンデバイス処理はハードウェア、電力、熱制約によりAIモデルの規模と複雑さを制限します。一方、クラウド推論はより高度な認識と推論を可能にしますが、データの露出、誤用、不正アクセスのリスクを伴います。多くの消費者向け展開では、これらのリスクは契約上の保証によって管理されてきました。

OpenMindは、この妥協はプライベートな居住空間に自律ロボットを展開するという目標と両立しないと述べています。NEAR AI Cloudとの統合は、クラウド推論中に機能性とデータプライバシーの選択をユーザーに強いる必要を排除することを目的としています。

背景：OpenMind AGIとそのロボティクススタック

OpenMind AGIは、知的で協調的な機械のためのオープンソースインフラを開発するロボティクスソフトウェア企業です。同社の使命は、ロボットが理解し、適応し、協調できるようにすることであり、孤立したデバイスとして動作させるのではなく、相互に連携させることにあります。

OM1：オープンソースロボティクスオペレーティングシステム

OpenMindのプラットフォームの中心はOM1であり、ロボット用のモジュラーAIランタイムおよびOSです。OM1はハードウェアに依存せず、ヒューマノイドロボット、四足歩行ロボット、純粋にデジタルなエージェントなど、多様な実体をサポートします。感知、推論、リアルタイムアクションを組み合わせたマルチモーダルAIエージェントも対応しています。

OM1は2025年9月にベータ版に入り、GitHub上で最もスター数の多いロボティクスリポジトリの一つとなっています。比較的手頃なハードウェア（例：NVIDIA Jetsonデバイス）上で動作するよう設計されており、外部のAIモデルやデータツールとも互換性があります。

FABRIC：ロボットのアイデンティティと協調のためのプロトコル

OpenMindのFABRICプロトコルは、ロボットに検証可能なアイデンティティ、位置情報、協調能力を提供します。同社はこれをGPS、VPN、マシンハンドシェイクプロトコルの組み合わせと説明しています。FABRICは、安全なピアツーピア通信、出所証明付きのデータ共有、多エージェントの協調を可能にします。

このインフラは、ロボットが協力し、タスクを共有し、中央管理者に頼らずに互いの行動を検証できるシナリオを支援するために設計されています。

OpenMindアプリ

iOSとAndroidのベータ版として提供されているOpenMindアプリは、ロボットサービスのマーケットプレイスおよび調整層として機能します。ユーザーはロボットへのタスク依頼、フィードバック提供、屋内外の信号マッピングなどのデータ提供が可能です。アプリはまた、人間が関与する評価や、将来のリリースでの安全性を重視した遠隔操作もサポートします。

NEAR AI Cloud統合の仕組み

OpenMindとNEAR AI Cloudの連携は、ハードウェアに裏付けられたセキュリティを用いたプライベート推論に焦点を当てています。敏感なデータを標準的なクラウド環境で処理するのではなく、AIワークロードは信頼できる実行環境（Trusted Execution Environments：TEEs）内で実行されます(TEEs)。

セキュアなデータフロー

ロボットが収集したデータは、デバイスを離れる前にローカルで暗号化されます。クラウドに送信されると、その暗号化されたデータはIntel TDXやNVIDIA Confidential Computeなどのハードウェア技術を用いたセキュアエンクレーブ内で処理されます。

この環境内で、データは一時的に復号されて推論に使用され、その後すぐに再暗号化されてロボットに返されます。クラウド運用者やNEAR AI Cloud管理者を含め、誰も生のデータにアクセスできません。

暗号検証

このシステムの重要な特徴は検証可能性です。各推論結果には、その計算が検証済みの安全なハードウェア上で実行されたことを証明する暗号証明が添付されます。ユーザーや開発者はこれらの証明を独立して検証でき、信頼に基づく保証を技術的証拠に置き換えます。

このアプローチにより、OpenMindのロボットは高価なGPUや高電力ハードウェアを直接組み込むことなく、大規模で複雑なAIモデルを使用できるようになります。

ユーザーと開発者への実用的なメリット

ユーザーにとって最大の利点は監査可能なプライバシーです。ロボットは、知覚を重視したナビゲーションやコンテキスト理解などの高度なタスクを実行しながら、不透明なデータフローを作り出しません。これは、私的空間で自律システムを導入しようと考える家庭にとって重要な懸念に応えます。

開発者やメーカーにとっては、安全なクラウド推論はハードウェア要件を削減します。集中的な計算をオフロードすることで、ロボットは低消費電力かつコスト効率の良い構成になり、消費者向けロボティクスのスケールアップに不可欠です。

NEAR AI Cloudは、既に1億人を超えるユーザーベースを持つプラットフォームをサポートしており、BraveやPhala Networkなどのプロジェクトとも連携しています。OpenMindの統合は、この機密計算モデルをロボティクスに拡張します。

自律支払い：OpenMindとCircleの連携

プライバシーだけでなく、OpenMindは他のインフラ課題にも取り組んでいます。同社は、Circleと提携し、USDCを用いた自律ロボットの支払いを可能にしました。

CircleのUSDCステーブルコインとx402プロトコルを利用し、OpenMindのロボットはマシン・ツー・マシンやマシン・ツー・ヒューマンの取引を行い、安定した価値の決済を実現します。

自律支払いの仕組み

OM1とFABRIC上で動作するロボットは、検証済みのアイデンティティを用いて自律的に支払いを開始できます。マイクロペイメント（例：充電やリソース使用料の少額料金）は、リアルタイムでオンチェーンにて決済されます。デモでは、ロボットがサービスの支払いを行ったり、完了したタスクから収益を得たりする様子も示されています。

USDCは価格変動を避けるために使用され、取引の予測性と運用コストの安定性を確保します。x402プロトコルは高スループットのマイクロペイメントをサポートし、秒間数千の取引を可能にします。

ロボティクスへの影響

自律支払いは、従来の金融仲介や手動の請求プロセスへの依存を減らします。ロボットのフリート運用においては、取引コストの削減やグローバルな展開を促進します。暗号技術による検証は、詐欺の防止や機械駆動の経済活動におけるコンプライアンスの簡素化にも寄与します。

OpenMindの統合がロボティクスとAIインフラに意味するもの

OpenMindのNEAR AI CloudおよびCircleとの連携は、より広範なアーキテクチャの変化を示唆しています。ロボットは単なるデバイスではなく、アイデンティティ、プライバシー保証、経済的能力を持つネットワーク化されたエージェントへと進化しています。

このアプローチは、家庭外の医療、物流、その他の環境においても、センシティブなデータと自律的意思決定が交差する新たなユースケースに適合します。機密計算、暗号検証、安定したデジタル支払いを組み合わせることで、OpenMindは信頼を技術的に強制するモデルに貢献しています。

規制やセキュリティの課題は残るものの、自律システムの責任範囲拡大に伴うコスト削減、プライバシー保証の向上、直接的な経済的相互作用の促進により、実世界への展開の障壁は低減されつつあります。

結論

OpenMindによるNEAR AI Cloudの統合は、家庭用ロボティクスにおける長年のプライバシー問題に対する具体的な技術的解決策を提示します。ハードウェアに裏付けられた機密計算と暗号検証を組み合わせることで、ロボットは敏感な家庭データを公開せずに高度なクラウドAIを利用できるようになっています。

CircleとUSDCを用いた自律支払いの取り組みとあわせて、OpenMindは、ロボットを検証可能でプライバシーを保護し、経済的に自律したエージェントとして扱うインフラを構築しています。これらの統合は、実用的な展開の制約に対応し、消費者ロボティクスにおける信頼のモデルを強化しています。