Introdução

A intersecção de duas tecnologias disruptivas, Finanças Descentralizadas (DeFi) e Inteligência Artificial (IA), anuncia uma era transformadora nos seus respectivos domínios. Enquanto a IA aproveita o poder do aprendizado de máquina e dos padrões de dados para emular a inteligência humana, o DeFi revoluciona as finanças tradicionais por meio da tecnologia blockchain, eliminando intermediários e permitindo transações peer-to-peer.

Este artigo investiga o impacto iminente da IA no DeFi, explorando seu potencial para remodelar as interações dentro das plataformas DeFi, mitigar limitações inerentes e fortalecer o setor contra vulnerabilidades. Desde o exame minucioso de vulnerabilidades em contratos inteligentes até o aprimoramento da confiabilidade do oráculo e a revolução da pontuação de crédito, a IA apresenta um espectro de oportunidades e desafios quando integrada ao DeFi. Além disso, através de estudos de caso aprofundados, este artigo ilustra como projetos pioneiros estão integrando ativamente a IA, oferecendo um vislumbre de um futuro onde o aumento do DeFi pela IA está preparado para redefinir os cenários financeiros.

O que é Inteligência Artificial?

Fonte: Simplelearn

A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que desenvolve máquinas capazes de realizar tarefas associadas à inteligência humana, aprendendo a partir de dados e reconhecendo padrões, para fazer previsões ou executar tarefas de forma autônoma.

Aplicações populares de IA estão ao nosso redor; carros autônomos, chatbots, assistentes pessoais virtuais, robôs assistentes médicos e sistemas de reconhecimento de imagem.

Técnicas comuns usadas no desenvolvimento de sistemas de IA

Aprendizado de máquina

Um campo da inteligência artificial onde algoritmos são treinados em dados para aprender padrões e fazer inferências sem programação explícita. Inclui aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço.

Aprendizado profundo

Um subconjunto de aprendizado de máquina que simula o cérebro humano usando redes neurais de muitas camadas (redes neurais profundas). É comumente aplicado a representações hierárquicas de dados e reconhecimento de fala.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

A PNL permite que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana. Envolve tarefas como reconhecimento de fala, tradução de idiomas e análise de sentimentos. A PNL é aplicada a chatbots, modelos de compreensão de linguagem e assistentes virtuais.

Visão Computacional

A visão computacional treina máquinas para interpretar e tomar decisões com base em dados visuais. Envolve tarefas como reconhecimento de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens. A visão computacional é usada em diversas aplicações, incluindo análise de imagens médicas, reconhecimento facial e carros autônomos.

Hardware de IA

São dispositivos especializados que facilitam e aceleram as demandas de processamento de tarefas de inteligência artificial, como Unidade de Processamento Gráfico, Unidade de Processamento Tensor e Unidade de Processamento Neutro.

Uma visão geral de como funciona a IA

Aqui está uma análise simplificada de como a inteligência artificial é desenvolvida.

Coleta de dados: Os sistemas de IA dependem de grandes quantidades de dados para aprender e tomar decisões informadas. Esses dados podem ser rotulados (para aprendizagem supervisionada) ou não rotulados (para aprendizagem não supervisionada).

Treinamento: Durante o treinamento, os algoritmos usam os dados fornecidos para identificar padrões e relacionamentos. O modelo ajusta seus parâmetros iterativamente para melhorar o desempenho.

Inferência: uma vez treinado, o modelo de IA pode fazer previsões ou decisões quando apresentado a dados novos e invisíveis. Este processo é conhecido como inferência e é a fase em que os sistemas de IA demonstram as suas capacidades aprendidas.

IA vs Automação

A IA é frequentemente confundida com automação, um conceito popular já usado em DeFi, ou seja, em contratos inteligentes. Os sistemas automatizados carecem de habilidades cognitivas. Eles são baseados em regras e não possuem a capacidade de aprender, raciocinar ou compreender dados além de instruções predefinidas. Por exemplo, um contrato inteligente só executará a função projetada quando as condições predefinidas forem atendidas. Considerando que os sistemas de IA podem imitar a inteligência humana, reconhecer padrões, detectar erros, resolver problemas e fornecer soluções e explicações baseadas em evidências enquanto geram resultados.

Compreendendo o DeFi e seus componentes

Finanças Descentralizadas, comumente conhecidas como DeFi, referem-se a serviços financeiros baseados na tecnologia blockchain. Integra serviços oferecidos por instituições financeiras tradicionais, tais como poupanças, empréstimos, empréstimos e atividades mais sofisticadas, como gestão de ativos e criação de produtos de investimento.

Uma característica distintiva do DeFi é a sua execução através de transações peer-to-peer, facilitadas por códigos autoexecutáveis conhecidos como contratos inteligentes.

Ao contrário dos bancos convencionais, o espaço DeFi opera sem intermediários ou autoridades centrais. As transações dentro do ecossistema DeFi ocorrem 24 horas por dia, 7 dias por semana, quase em tempo real, e os ativos criptográficos podem ser armazenados com segurança em computadores, carteiras de hardware ou outras plataformas, permitindo flexibilidade de acesso aos usuários.

O DeFi pretende ser universalmente acessível, especialmente para qualquer pessoa com uma ligação à Internet, desafiando assim as restrições prevalecentes nas instituições financeiras tradicionais, tais como documentação complicada, atrasos no tempo de liquidação e barreiras geográficas.

No entanto, as plataformas DeFi são suscetíveis a explorações de contratos inteligentes e incidentes de hacking. Há necessidade de refinamentos adicionais da tecnologia em uso, para ganhar a confiança do usuário e aumentar a adoção.

Principais componentes do DeFi

Exchanges Descentralizadas (DEXs)

Pense nos DEXs como bancos descentralizados operando no blockchain. São plataformas que facilitam a negociação peer-to-peer de criptomoedas. Os usuários estão sob custódia de suas chaves privadas, e a liquidez é frequentemente fornecida pelos participantes na forma de pools de liquidez e formadores de mercado automatizados (AMM).

Fazendas de rendimento e pools de liquidez

Os usuários podem ganhar fornecendo liquidez para bolsas descentralizadas ou apostar seus ativos para receber tokens ou recompensas adicionais.

Empréstimos e empréstimos

Os usuários podem emprestar e tomar emprestado criptomoedas sem a necessidade de intermediários financeiros tradicionais ou de desencorajar a burocracia. DeFi também oferece empréstimos instantâneos, empréstimos sem garantia que são emprestados e reembolsados na mesma transação, frequentemente usados para oportunidades de arbitragem rápida.

Oráculos

No DeFi, os oráculos fornecem dados externos, por exemplo feeds de preços, para o blockchain, permitindo que contratos inteligentes reajam a eventos do mundo real.

Essencialmente, a IA pode ser aplicada a estes e outros componentes do DeFi, afetando a forma como interagimos com eles. Isso é discutido com mais detalhes na próxima seção.

A influência da IA no DeFi

A inteligência artificial é uma ferramenta capaz de mudar a forma como interagimos com o DeFi. A IA pode ser aplicada para desenvolver novos produtos DeFi, auditar contratos inteligentes, verificar informações fornecidas por oráculos e determinar pontuações de crédito para empréstimos. Embora existam desafios potenciais enfrentados pelo uso de IA em DeFi, os benefícios superam as limitações. Atualmente, vários projetos DeFi estão incorporando IA em seus serviços, seja como um produto ou como parte fundamental de sua tecnologia.

Auditoria e automação de contratos inteligentes

Fonte: ResearchGate — Contratos inteligentes baseados em Inteligência Artificial podem ser implantados em uma rede blockchain em seu modo off-chain

Os contratos inteligentes operam com base em código determinístico e não possuem a capacidade de aprender, adaptar ou tomar decisões além de sua lógica pré-programada.

A IA pode auditar contratos inteligentes em busca de bugs que possam comprometer seu funcionamento, garantindo que o código seja seguro e resistente a explorações.

Algoritmos de PNL (processamento de linguagem natural) podem ser empregados para analisar relatórios de auditoria, documentação e comentários relacionados ao contrato inteligente.

Antes de implantar um contrato inteligente, um algoritmo de reconhecimento de padrões pode identificar padrões associados a erros de codificação comuns, como buffer overflows e problemas de reentrada. A execução de contratos inteligentes pode ser otimizada, levando a transações mais eficientes dentro de aplicativos descentralizados (DApps).

Detecção de anomalias em oráculos

Oráculos são serviços de terceiros que permitem que contratos inteligentes acessem dados fora da cadeia que são capazes de influenciar sua execução na cadeia. Essencialmente, a Oracle é responsável por consultar, verificar e autenticar dados externos antes de retransmiti-los para o blockchain.

Dado que os resultados dos contratos inteligentes dependem da precisão dos dados fornecidos pela Oracle, garantir a sua confiabilidade é fundamental. Dados imprecisos podem levar a execuções irreversíveis de contratos inteligentes, resultando em uma perda permanente de fundos dos usuários devido à natureza automática e imutável das transações blockchain.

Para melhorar a integridade dos dados processados pelos oráculos, várias técnicas de IA podem ser empregadas, como redes adversárias generativas (GANs), florestas de isolamento, fatores discrepantes locais, etc. Essas técnicas podem identificar padrões irregulares ou discrepantes em conjuntos de dados.

Hipoteticamente, um modelo de IA ajudaria na detecção de comportamentos anômalos em dados agregados por oráculos de diferentes fontes. A rede Oracle pode então examinar essas anomalias, tomando ações corretivas antes de retransmitir os dados para o Blockchain.

Pontuação de crédito

Avaliar a qualidade de crédito dos usuários em protocolos de empréstimo DeFi. A pontuação de crédito baseada em IA pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o histórico de transações e outros pontos de dados necessários.

Detecção de fraude

O sistema descentralizado corre maior risco de fraude devido ao relativo anonimato dos usuários. O volume falso de negociação em bolsa ou a transferência suspeita de liquidez, por exemplo, podem ser alvo de identificação por meio de técnicas de análise de dados.

Ofertas de novos produtos

O advento da IA abrirá um novo mercado de projetos que aplicam IA nas suas ofertas de produtos. Por exemplo, adoção de ferramentas de negociação baseadas em IA para venda ou aluguel pela yPredict, Fetch.ai. Casos de uso mais criativos para IA serão explorados à medida que a tecnologia se desenvolve.

Análise Preditiva para Negociação Automatizada

Os dados são parte integrante do DeFi e, embora existam inúmeras fontes de dados, processá-los para tomar decisões lucrativas pode ser uma tarefa difícil.

A análise preditiva, usando mineração de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para tomar decisões mais informadas, pode analisar tendências passadas do mercado para prever o que acontecerá no futuro. Eles podem ser acoplados a bots de negociação de IA que otimizam estratégias, executam negociações e gerenciam portfólios com mais eficiência – minimizando perdas e aumentando a liquidez.

A análise preditiva também pode ser empregada para gerenciar dinamicamente portfólios DeFi. Os algoritmos podem analisar continuamente as condições do mercado e ajustar a composição de um portfólio em tempo real, garantindo que esteja alinhado com as tendências de mercado previstas.

Estudos de caso de projetos DeFi integrando tecnologia de IA

Esta seção destaca projetos que integraram IA em suas funcionalidades.

Córtex

Fonte: Córtex

Cortex é um blockchain público de código aberto projetado para incorporar recursos de aprendizado de máquina em contratos inteligentes e aplicativos descentralizados (DApps). Ao enfrentar o desafio da execução de IA em cadeia, os desenvolvedores podem combinar a linguagem Solidity com modelos de IA prontos para uso na camada de armazenamento Cortex para criar DApps e contratos inteligentes aprimorados por IA.

Injetivo

Fonte: Injetivo

Injective é um blockchain baseado no Cosmos que combina elementos de inteligência artificial (IA) com finanças descentralizadas (DeFi). DApps construídos no Injective podem empregar algoritmos de IA, melhorando a eficiência do mercado e otimizando os processos de tomada de decisão, especialmente em exchanges descentralizadas. A Injective afirma ser a pioneira no fornecimento de “contratos inteligentes de execução automática”.

Duna IA

Dune Analytics, uma ferramenta de análise de blockchain, desenvolveu Dune AI para simplificar a extração de consultas de dados criptográficos. Usando um mecanismo de processamento de linguagem natural semelhante ao ChatGPT4 da OpenAI, Dune AI dará aos usuários acesso a dados relacionados à criptografia usando funcionalidades de chat sem ter que aprender comandos SQL.

yPrever

Fonte: yPredict

Um mercado descentralizado e plataforma de negociação baseado em Polygon que fornece aos traders e investidores acesso a dezenas de sinais alimentados por IA, breakouts, reconhecimento de padrões e recursos de sentimento social/de notícias. Expandindo seu escopo além da negociação, desenvolveu duas ferramentas de criação de conteúdo, uma Calculadora de Backlink e um Assistente de Redação.

Cada modelo enviado por engenheiros de IA será verificado pelos membros do DAO antes de ser oferecido na plataforma para assinatura. yPredict executa um modelo de negócios baseado em níveis, onde ferramentas e serviços são oferecidos em diferentes níveis, cada um com seu próprio preço e conjunto de recursos. Esta abordagem permite a inclusão, atendendo tanto aos traders de alto nível como aos que estão apenas começando.

RociFi

Fonte: RociFi

RociFi é um protocolo de empréstimo com pontuação de crédito, pouco garantido e com eficiência de capital que usa dados em cadeia, aprendizado de máquina e pontos de dados de identidade descentralizados, incluindo contas de mídia social, participação em organizações autônomas descentralizadas (DAOs) e propriedade de não -tokens fungíveis (NFTs).

Buscar.ai

Fonte: Fetch.ai

Fetch.ai se concentra em aplicações relacionadas a finanças descentralizadas, transporte, gerenciamento de energia e diversas tarefas de negócios. Esta plataforma permite que os desenvolvedores integrem inteligência artificial em seus aplicativos para uma automação mais eficiente e inteligente.

Desafios potenciais

Implantação na cadeia

A implantação de modelos complexos de IA diretamente na cadeia pode consumir muitos recursos, levando a desafios de escalabilidade e taxas de gás mais altas. Muitas operações de IA envolvem um poder computacional significativo, que pode não estar alinhado com as restrições e custos associados à execução em cadeia. Além disso, o armazenamento de grandes modelos de IA e conjuntos de dados na cadeia pode representar desafios devido às limitações de armazenamento das redes blockchain.

Riscos de segurança

As ferramentas de IA são frequentemente criadas por entidades centralizadas, a menos que sejam de código aberto. Essas ferramentas podem ser um ponto de ataque se seus recursos de segurança forem comprometidos.

Centralização

Os projetos DeFi que optam por contar com serviços centralizados de IA correm risco se esses serviços sofrerem interrupções ou alterações nas políticas.

Escassez de dados

O sucesso da IA depende em grande parte do treinamento com vastos conjuntos de dados para eficiência e precisão. As finanças descentralizadas, ainda nas suas fases iniciais, podem necessitar de mais dados para que os modelos de IA funcionem eficazmente. Dados distorcidos podem produzir algoritmos tendenciosos que produzem pontuações de crédito imprecisas, empréstimos inadimplentes, etc.

Conclusão

A fusão de IA e DeFi é uma união transformadora de tecnologias inovadoras, remodelando o cenário financeiro. A IA traz ferramentas inteligentes para otimizar o DeFi, desde a garantia de contratos inteligentes até a previsão de tendências de mercado. Embora existam desafios como escassez de dados e dependências centralizadas, projetos pioneiros como Cortex e yPredict mostram o vasto potencial. À medida que a IA amadurece e os ecossistemas DeFi crescem, esta união simbiótica promete democratizar as finanças, desbloquear produtos inovadores e inaugurar um futuro onde a inteligência descentralizada alimenta a liberdade financeira.