W3bstream : un Rollup de Couche 2 pour DePIN

L'ascension récente de l'espace DePIN vers le mainstream de la cryptomonnaie soulève plusieurs questions et défis, tels que la décentralisation, l'évolutivité, la vérifiabilité, la gestion de l'identité et la confiance dans les données. L'article ci-dessous approfondira certains de ces défis et les solutions proposées par l'équipe principale d'IoTeX à travers l'un de ses produits : W3bstream, une architecture évolutive centrée sur les Rollups pour le calcul de données hors chaîne.

Un rappel sur le DePIN

Le secteur DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) représente un changement significatif par rapport aux systèmes IoT traditionnels basés sur le Web2. Traditionnellement, les systèmes IoT ont été soit centrés sur le cloud, où les données des appareils physiques passent par une passerelle IoT vers le cloud pour le traitement et le stockage, soit centrés sur la périphérie (edge), impliquant des serveurs périphériques qui traitent les données plus près de la source. Ces architectures, bien que populaires dans les applications IoT, sont de nature centralisée ou hybride. Le DePIN, cependant, introduit une approche novatrice en intégrant trois technologies fondamentales : la blockchain, l'IoT et la tokenomique. Cette combinaison permet la création de réseaux d'infrastructure et d'économies de machines à partir de la base. La distinction du DePIN réside dans son modèle communautaire, encourageant la construction d'applications pour le bien commun, plutôt qu'un déploiement et une maintenance centralisés par une seule entreprise.
Il existe deux catégories principales au sein du DePIN :

1. Physical Resource Networks (PRNs) : Ces réseaux se concentrent sur du matériel dépendant de l'emplacement pour fournir des biens ou des services uniques. Les exemples incluent la connectivité sans fil, l'intelligence géospatiale grâce à des capteurs dans des zones spécifiques, et les applications de mobilité comme les services automobiles.
2. Digital Resource Networks (DRNs) : Les DRNs incitent au déploiement de matériel pour des ressources fongibles, telles que la puissance de calcul, le stockage ou la bande passante. Cela permet la création de grands réseaux pour des tâches telles que le rendu vidéo/audio ou les services de stockage, sans avoir besoin de matériel spécifique à un emplacement.

Le paysage du DePIN est riche et varié, avec de nombreuses startups explorant différents aspects tels que l'informatique décentralisée, le stockage, les réseaux de bande passante et les protocoles de communication. Quel que soit la catégorie dans laquelle un projet donné se situe, les DePIN comportent des défis inhérents tels que l'établissement d'identités système, la résolution des problèmes de confidentialité et, notamment, l'évolutivité.

Le défi de l'évolutivité du DePIN

Comme mentionné précédemment, l'évolutivité apparaît comme un défi crucial, motivé par les caractéristiques inhérentes des applications DePIN. Les DePIN englobent généralement des réseaux à grande échelle avec de nombreux appareils, générant et traitant de vastes quantités de données. Parallèlement, l'intégration avec la technologie blockchain, tout en fournissant une base de confiance solide, apporte son propre lot de limitations. Les blockchains, connues pour leur haut facteur de confiance, souffrent d'une capacité de traitement limitée et d'un stockage de données coûteux. Cette juxtaposition entre les exigences étendues en matière de réseau et de données et les capacités de traitement contraintes des blockchains illustre clairement les défis d'évolutivité rencontrés dans les applications DePIN.

L'approche Rollup d'Ethereum

L'approche adoptée par Ethereum pour résoudre les problèmes d'évolutivité passe par une feuille de route centrée sur les Rollups. Cette stratégie repense fondamentalement la manière dont le traitement des données et l'exécution des transactions sont gérés dans un réseau blockchain.

1. Rollups de Couche 2 : Au lieu de s'appuyer uniquement sur la Couche 1 (blockchain principale) pour tout le traitement des données et l'exécution, Ethereum propose de déléguer une grande partie de ce travail à des réseaux Rollup de Couche 2. Ces réseaux fonctionnent aux côtés de la blockchain principale mais traitent les transactions de manière plus efficace.
2. Traitement par lots des transactions : Les réseaux de Couche 2 collectent les transactions du réseau de Couche 1 et les traitent par lots. En agrégeant plusieurs transactions, les réseaux Rollup peuvent les traiter plus efficacement que si elles étaient gérées individuellement sur la blockchain principale.
3. Génération et validation de preuves : Après avoir traité les transactions par lots, les réseaux de Couche 2 génèrent une preuve. Cette preuve est une évidence cryptographique qui vérifie que toutes les transactions traitées dans un réseau Rollup sont valides. Le réseau de Couche 1, via un smart contract, valide ensuite cette preuve. Ce processus garantit l'intégrité des transactions traitées sur les réseaux de Couche 2.
4. La Couche 1 comme ancrage de confiance : Malgré la délégation du traitement des données à un réseau de Couche 2, la blockchain de Couche 1 conserve son rôle d'ancrage de confiance principal. Elle y parvient en validant les preuves du réseau de Couche 2, maintenant ainsi l'intégrité et la sécurité globales du réseau.
5. Transitions d'état efficaces : Avec le réseau de Couche 1 acceptant ces preuves et les transitions d'état qui en résultent, il peut traiter le lot de transactions plus efficacement. Cette approche réduit la charge sur le réseau de Couche 1, lui permettant de fonctionner plus efficacement en tant qu'ancrage de confiance tout en gérant moins de tâches, mais des tâches plus critiques.

Cette approche centrée sur les Rollups permet à Ethereum d'améliorer considérablement son évolutivité, et elle peut être adaptée au DePIN, moyennant certaines modifications.

W3bstream : Un Rollup de Couche 2 pour les DePIN

Comme mentionné précédemment, une approche centrée sur les Rollups pourrait également être utilisée pour faire évoluer les applications DePIN. Cette approche est la philosophie centrale de W3bstream d'IoTeX, le réseau de Couche 2 d'IoTeX spécifiquement dédié à la mise à l'échelle des projets DePIN, capable de compresser (agréger) de grandes quantités de données hors chaîne en preuves zk vérifiables beaucoup plus petites afin de déclencher des transactions sur chaîne. Examinons maintenant les principaux composants d'une telle approche :

1. Appareils intelligents souverains : Ils sont essentiels pour la fiabilité des données dans les projets DePIN. Déployés dans le monde physique, ces appareils ne se contentent pas de collecter des données, ils attestent également de la fiabilité du processus de collecte de données.
2. Couche de disponibilité des données : Cette couche est responsable du stockage temporaire des données reçues des appareils. Elle peut être sur chaîne ou hors chaîne et se distingue du stockage persistant par sa nature à court terme.
3. Réseau de séquenceurs décentralisé (DSN) : Le DSN atteint un consensus sur les données collectées à partir des appareils et les stocke dans la couche de disponibilité des données. Ce consensus est nécessaire pour que des calculs significatifs puissent être effectués.
4. Réseau d'agrégateurs décentralisé : Responsable du calcul, ce réseau récupère les données par lots depuis la couche de disponibilité des données et génère des preuves zk agrégées pour un ou plusieurs appareils.
5. Réseau de Couche 1 : Les contrats intelligents sur une Couche 1 peuvent être utilisés comme vérificateurs pour valider les preuves zk générées par les agrégateurs hors chaîne. De cette façon, la Couche 1 sert de fondement de confiance et de couche de règlement pour les applications DePIN. Le flux global de cette architecture est le suivant :

Les sections ci-dessous analysent cette architecture plus en détail, en commençant par la manière de collecter des données fiables, puis en expliquant le prétraitement des données et la disponibilité des données, pour enfin aborder le processus de génération de preuves agrégées.

Collecte de données fiables

Dans les applications DePIN, la collecte de données fiables est cruciale et est principalement réalisée grâce à deux approches : basée sur les TEE (environnement d'exécution de confiance) et basée sur les preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP).

1. Approche basée sur les TEE : Le TEE assure une collecte de données sécurisée en isolant le code de collecte de données dans une zone protégée de l'appareil. Il inclut également une attestation à distance, permettant une vérification externe du fonctionnement de l'appareil et de l'intégrité du code.
2. Approche basée sur les ZKP : Cette méthode permet aux appareils de prouver l'exactitude de leur collecte de données sans révéler les données sous-jacentes. Elle varie selon les capacités de l'appareil, avec une génération de ZKP embarquée pour les appareils puissants et une génération à distance pour les appareils plus limités.

La combinaison du TEE et des ZKP renforce la fiabilité de la collecte de données dans les applications DePIN, ce qui a un impact sur l'efficacité globale des systèmes financiers associés. Les recherches futures visent à améliorer l'efficacité des ZKP, en particulier pour les appareils dotés de plusieurs capteurs ou de besoins complexes en matière de collecte de données.

Prétraitement des données et disponibilité des données

Le deuxième composant principal de l'architecture DePIN concerne le prétraitement des données et la garantie de leur disponibilité, facilités par un réseau de séquenceurs décentralisé. Ce réseau sert plusieurs projets DePIN et relève le défi de la diversité des appareils, en particulier au niveau des protocoles de communication.

Réseau de séquenceurs décentralisé :

• Fonction : Effectue le prétraitement des données. À mesure que les données arrivent de divers appareils, le réseau les traite pour assurer leur uniformité et leur compatibilité.
• Processus de vérification :
  Chaque nœud du réseau vérifie les données en deux étapes :
  1) Confirmer la validité du processus de collecte de données, soit en vérifiant le rapport d'attestation des appareils compatibles TEE, soit en vérifiant la preuve générée par l'appareil.
  2) Valider la signature de l'appareil pour garantir l'authenticité de la source des données.

Stockage et disponibilité des données :

• Après le prétraitement : Une fois les données prétraitées et le consensus atteint au sein du réseau, elles sont stockées dans une couche de disponibilité des données spécifique au projet.
• Solutions de stockage personnalisables : Les projets ont la flexibilité de choisir leur couche de disponibilité des données préférée. Cela est rendu possible grâce à des adaptateurs de stockage configurables, permettant de stocker les données dans la couche de disponibilité des données sélectionnée.

Ce composant de l'architecture DePIN joue un rôle essentiel dans la standardisation et la sécurisation du flux de données provenant de dispositifs variés, garantissant qu'il soit traité de manière uniforme et stocké efficacement.

Agrégation des preuves de données

Le troisième composant de l'architecture DePIN se concentre sur la génération de preuves agrégées, un processus essentiel pour valider les calculs dans les projets DePIN.

Nœuds agrégateurs et pool de calcul :

• Le réseau est constitué de nœuds agrégateurs formant un pool de ressources de calcul hors chaîne, partagé entre tous les projets DePIN.
• Ces nœuds sélectionnent périodiquement un agrégateur inactif, en fonction d'un moniteur de statut on-chain, pour traiter les tâches de calcul d'un projet DePIN spécifique.

Exécution des tâches par les nœuds agrégateurs :

• Le nœud sélectionné récupère les données depuis la couche de disponibilité des données.
• Il effectue ensuite les calculs nécessaires pour le projet DePIN et génère une preuve.
• Cette preuve est envoyée à un smart contract de Layer 1 pour vérification, après quoi le nœud revient à l'état inactif.

Pour que cette preuve agrégée soit générée, le système exploitera un circuit d'agrégation en couches, composé des éléments suivants :

• Circuit de compression des données : Fonctionne comme un arbre de Merkle, validant que toutes les données collectées proviennent d'une racine spécifique de l'arbre de Merkle.
• Circuit de vérification par lot des signatures : Vérifie la validité des données provenant des appareils par lot, chacune étant associée à une signature.
• Circuit de calcul DePIN : Prouve qu'une logique de calcul spécifique à un projet DePIN, comme la vérification du nombre de pas dans un projet de santé, ou l'énergie produite par une centrale solaire, est correctement exécutée.
• Circuit d'agrégation des preuves : Agrège toutes les preuves en une seule pour la validation finale par le smart contract de Layer 1.

L'agrégation des preuves de données est essentielle pour garantir l'intégrité et la vérifiabilité des calculs au sein des projets DePIN, offrant une méthode fiable et efficace pour valider les calculs hors chaîne et le traitement des données.

Conclusion

En conclusion, W3bstream contribue à la scalabilité de DePIN en gérant efficacement le prétraitement des données grâce à son réseau de séquenceurs décentralisé. Il prend en charge la génération de preuves agrégées, essentielle pour valider des calculs complexes à travers des réseaux à grande échelle. En facilitant les calculs hors chaîne et en fournissant un mécanisme robuste de vérification des preuves on-chain, W3bstream améliore considérablement le débit et l'efficacité des applications DePIN. Bien que l'orchestration de W3bstream repose sur la blockchain IoTeX, qui reste le choix idéal pour les nouvelles applications DePIN en raison de sa rapidité, de sa sécurité et de son rapport coût-efficacité, W3bstream peut prendre en charge tout projet DePIN existant sur n'importe quelle blockchain. Son architecture permet une infrastructure évolutive et sécurisée, en faisant un composant essentiel de l'écosystème plus large des réseaux décentralisés.

Cet article s'appuie sur les travaux de recherche du responsable de la recherche d'IoTeX, le professeur Xinxin Fan, et de Lei Xiu, de la Kent State University. Pour plus d'informations, n'hésitez pas à consulter l'article de recherche complet ici.

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