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 através da tecnologia blockchain, eliminando intermediários e permitindo transações ponto a ponto.

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

O que é Inteligência Artificial?

Fonte: Simplilearn

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

As aplicações populares da IA estão à nossa volta; carros autônomos, chatbots, assistentes pessoais virtuais, robôs assistentes médicos e sistemas de reconhecimento de imagem.

Técnicas comuns utilizadas no desenvolvimento de sistemas de IA

Aprendizagem automática

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

Aprendizagem profunda

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

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

A PNL permite que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana. Envolve tarefas como reconhecimento de fala, tradução de línguas e análise de sentimento. A PNL é aplicada a chatbots, modelos de compreensão da 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 imagem, detecção de objetos e segmentação de imagem. A visão computacional é usada em várias aplicações, incluindo análise de imagens médicas, reconhecimento facial e carros autônomos.

Hardware AI

Estes são dispositivos especializados que facilitam e aceleram as exigências de processamento de tarefas de inteligência artificial, como a Unidade de Processamento Gráfico, a Unidade de Processamento de Tensor e a Unidade de Processamento Neutro.

Uma visão geral de como a IA funciona

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

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

Formação: Durante o treino, os algoritmos utilizam os dados fornecidos para identificar padrões e relações. O modelo ajusta os seus parâmetros iterativamente para melhorar o desempenho.

Inferência: Uma vez treinado, o modelo de IA pode fazer previsões ou decisões quando apresentado com 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 muitas vezes confundida com automação, um conceito popular já utilizado no DeTI ou seja, em contratos inteligentes. Os sistemas automatizados carecem de capacidades cognitivas. São baseados em regras e não possuem a capacidade de aprender, raciocinar ou compreender dados para além das instruções predefinidas. Por exemplo, um contrato inteligente só executará a sua função concebida quando as condições predefinidas forem cumpridas. 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.

Compreender o DeFie e os seus Componentes

Finanças descentralizadas, vulgarmente conhecidas como DeTI, referem-se a serviços financeiros construídos com base na tecnologia blockchain. Integra serviços oferecidos por instituições financeiras tradicionais, tais como poupança, empréstimos, empréstimos e atividades mais sofisticadas como a gestão de ativos e a criação de produtos de investimento.

Uma característica distintiva do DeTI é a sua execução através de transações ponto a ponto, facilitadas por códigos auto-executáveis conhecidos como contratos inteligentes.

Ao contrário dos bancos convencionais, o espaço DeFi opera sem intermediários ou autoridades centrais. As transações dentro do ecossistema DeTI ocorrem 24 horas por dia, 7 dias por semana, quase em tempo real, e os ativos criptoativos podem ser armazenados com segurança em computadores, carteiras de hardware ou outras plataformas, permitindo aos utilizadores flexibilidade no acesso.

O DeFI pretende ser universalmente acessível, especialmente a qualquer pessoa com uma ligação à Internet, desafiando assim as restrições prevalentes nas instituições financeiras tradicionais, tais como documentação complicada, tempo de liquidação atrasado e barreiras geográficas.

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

Componentes-chave do DeFi

Trocas descentralizadas (DEXs)

Pense nos DEXs como bancos descentralizados a operar na cadeia de blocos. São plataformas que facilitam a negociação peer-to-peer de criptomoedas. Os utilizadores estão sob custódia das suas chaves privadas, e a liquidez é frequentemente fornecida pelos participantes sob a forma de pools de liquidez e de criadores de mercado automatizados (AMM).

Yield Farms e Pools de Liquidez

Os utilizadores podem ganhar fornecendo liquidez a bolsas descentralizadas ou estocar os seus ativos para receber tokens ou recompensas adicionais.

Empréstimos e Empréstimos

Os utilizadores podem emprestar e emprestar criptomoedas sem a necessidade de intermediários financeiros tradicionais ou desencorajar a burocracia. O DeFi também fornece empréstimos flash, empréstimos não garantidos que são emprestados e reembolsados dentro da mesma transação, muitas vezes usados para oportunidades de arbitragem rápida.

Oráculos

No DeFi, os oráculos fornecem dados externos, por exemplo feeds de preços, para a cadeia de blocos, permitindo que os 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. Isto é discutido mais adiante na próxima secção.

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 DeTI, auditar contratos inteligentes, verificar informações fornecidas pelos oráculos e determinar pontuações de crédito para empréstimos. Embora existam potenciais desafios enfrentados pela utilização da IA no DeFi, os benefícios superam as limitações. Atualmente, vários projetos DeFiS estão a incorporar IA nos seus serviços como produto ou parte fundamental da sua tecnologia.

Auditoria e Automação de Contratos Inteligentes

Fonte: ResearchGate — Contratos inteligentes alimentados por Inteligência Artificial podem ser implantados numa rede blockchain no seu modo off-chain

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

A IA pode auditar contratos inteligentes para erros que possam comprometer a sua função, garantindo que o código é seguro e resistente a explorações.

Os algoritmos de PNL (processamento de linguagem natural) podem ser empregados para analisar relatórios de auditoria, documentação e comentários relacionados com o contrato inteligente.

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

Detecção de anomalias em Oráculos

Os Oracles são serviços de terceiros que permitem que contratos inteligentes acedam a dados fora da cadeia que são capazes de influenciar a sua execução na cadeia. Essencialmente, o oracle é responsável por consultar, verificar e autenticar dados externos antes de os retransmitir para a cadeia de blocos.

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

Para aumentar a integridade dos dados processados pelos oráculos, podem ser empregadas várias técnicas de IA, tais como redes adversárias generativas (GANs), Florestas de Isolamento, Fatores Outlier Locais, etc. Estas técnicas podem identificar padrões irregulares ou outliers dentro de conjuntos de dados.

Hipoteticamente, um modelo de IA ajudaria a detetar comportamento anómalo em dados agregados por oráculos de diferentes fontes. A rede Oracle pode então examinar essas anomalias, tomando medidas corretivas antes de repassar os dados para o Blockchain.

Pontuação de Crédito

Para avaliar a solvabilidade dos utilizadores nos protocolos de empréstimo DeFiI. 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 um risco mais elevado de fraude devido ao relativo anonimato dos utilizadores. O volume de negociação em bolsa falso ou a transferência suspeita de liquidez, por exemplo, podem ser direcionados para identificação usando técnicas de análise de dados.

Novas ofertas de produtos

O advento da IA vai abrir um novo mercado de projetos que aplicam IA nas suas ofertas de produtos. Por exemplo, a adoção de ferramentas de negociação com IA para venda ou aluguer pelo YPredict, Fetch.ai. Mais casos de uso criativos para IA serão explorados à medida que a tecnologia se desenvolver.

Análise Preditiva para Negociação Automatizada

Os dados são parte integrante do DeFie e, embora existam inúmeras fontes de dados, processá-las para tomar decisões rentáveis pode ser uma tarefa.

A análise preditiva, usando mineração de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para tomar decisões mais informadas, pode analisar as tendências passadas do mercado para prever o que acontecerá no futuro. Podem ser acoplados a bots de negociação de IA que otimizam estratégias, executam negociações e gerem carteiras de forma mais eficiente — minimizando perdas e aumentando a liquidez.

A análise preditiva também pode ser empregada para gerir dinamicamente portfólios DeTI. Os algoritmos podem analisar continuamente as condições do mercado e ajustar a composição de uma carteira em tempo real, garantindo que se alinhe com as tendências de mercado previstas.

Estudos de caso de projectos DeFiS que integram tecnologia de IA

Esta secção destaca os projetos que integraram a IA nas suas funcionalidades.

Córtex

Fonte: Cortex

O Cortex é uma cadeia de blocos pública de código aberto concebida para incorporar capacidades de aprendizagem automática em contratos inteligentes e aplicações descentralizadas (DApps). Ao enfrentar o desafio da execução de IA em cadeia, os programadores podem combinar a linguagem Solidity com modelos de IA disponíveis na camada de armazenamento Cortex para criar DApps melhorados por IA e contratos inteligentes.

Injectivo

Fonte: Injectivo

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

Dune AI

A Dune Analytics, uma ferramenta de análise de blockchain, desenvolveu o Dune AI para simplificar a extração de consultas de dados criptográfico. Utilizando um motor de processamento de linguagem natural semelhante ao ChatGPT4 da OpenAI, o Dune AI dará aos utilizadores acesso a dados relacionados com criptomoedas usando funcionalidades de chat sem ter de aprender comandos SQL.

YPredict

Fonte: YPredict

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

Todos os modelos apresentados por engenheiros de IA serão verificados pelos membros do DAO antes de serem oferecidos na plataforma para uma subscrição. O yPredict executa um modelo de negócio baseado em níveis, onde as ferramentas e os serviços são oferecidos a diferentes níveis, cada um com o seu próprio preço e conjunto de funcionalidades. Esta abordagem permite a inclusão, atendendo tanto aos comerciantes topo de gama como aos que estão a começar.

RociFi

Fonte: RociFi

O RociFi é um protocolo de empréstimo com pontuação de crédito, pouco colateralizado e eficiente em termos de capital que utiliza dados em cadeia, machine learning e pontos de dados de identidade descentralizados, incluindo contas de redes sociais, participação em organizações autónomas descentralizadas (DAOs) e propriedade de tokens não fungíveis (NFTs).

Fetch.ai

Origem: Fetch.ai

O Fetch.ai concentra-se em aplicações relacionadas com finanças descentralizadas, transportes, gestão de energia e várias tarefas empresariais. Esta plataforma permite que os programadores integrem inteligência artificial nas suas aplicações para uma automação mais eficiente e inteligente.

Desafios Potenciais

Implementação em cadeia

A implantação de modelos complexos de IA diretamente na cadeia pode ser intensiva em recursos, levando a desafios de escalabilidade e taxas de gás mais altas. Muitas operações de IA envolvem um poder computacional significativo, que pode não se alinhar 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 muitas vezes criadas por entidades centralizadas, a menos que sejam de código aberto, essas ferramentas podem ser um ponto de ataque se as suas funcionalidades de segurança estiverem comprometidas.

Centralização

Os projetos DeFii que optarem por confiar em serviços centralizados de IA estão em risco se esses serviços sofrerem interrupções ou alterações nas políticas.

Paucidade de Dados

O sucesso da IA depende em grande parte de ser treinado com vastos conjuntos de dados para eficiência e precisão. As finanças descentralizadas, ainda nos seus estágios iniciais, podem precisar de mais dados para que os modelos de IA funcionem de forma eficaz. Dados distorcidos podem produzir algoritmos tendenciosos que produzem pontuações de crédito imprecisas, empréstimos malparados, 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 DeTI, desde a garantia de contratos inteligentes até a previsão das tendências do mercado. Embora existam desafios como escassez de dados e dependências centralizadas, projetos pioneiros como o Cortex e o 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 abrir um futuro onde a inteligência descentralizada alimenta a liberdade financeira.