¿Qué hace que Morpher Oracle sea diferente de los oráculos tradicionales?

Las blockchains son sistemas cerrados. Los contratos inteligentes son programas que se ejecutan dentro de este entorno controlado. Siempre que solo interactúen entre sí, todo funciona bien. Sin embargo, para muchos casos de uso en el mundo real propuestos, estos programas necesitan datos del exterior de la blockchain.

Tomemos un ejemplo: resolver una apuesta es uno muy conocido.

Con las elecciones de EE. UU. de 2024 recién pasadas, observemos un contrato inteligente que fue extremadamente exitoso durante la carrera presidencial: Polymarket.

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Cómo Funcionan los Mercados de Apuestas en Blockchain

Con los mercados de apuestas, puede apostar sobre la probabilidad de eventos del mundo real. A medida que se acercaban los resultados de las elecciones de 2024, fue una carrera entre Kamala Harris y Donald Trump. El contrato inteligente funciona permitiendo que las personas apuesten dinero sobre la victoria o la pérdida de cualquiera de las partes.

Vastamente simplificado: si 10 personas apuestan $1 cada una a que Harris gana y 5 personas apuestan $1 cada una a que Harris pierde, tendríamos alrededor del 66% (o $10/$15) a favor de la victoria de Harris y el 33% a favor de su derrota. Podrías comprar la apuesta a que Harris pierde por $0.33, y así sucesivamente. Es un poco más complicado que eso, pero aquí es donde entran los oráculos como el oráculo de Morpher: ¿Cómo determinas, en la blockchain, quién ganó?

El Problema del Oráculo: ¿Quién Proporciona Datos Confiables?

Así que la pregunta es: ¿quién, si es que alguien, tiene la autoridad para anunciar en la blockchain que Trump ganó o que Harris ganó? ¿Y por qué deberíamos confiar en esa persona o entidad?

En el mundo real, esto es simple: solo hay que mirar las noticias y esperar a que se cuenten los votos.

Pero llevar ese resultado a la blockchain es bastante complejo.

Entre otras cosas, hay algunas opciones populares:

• Confías en una sola persona para anunciar el resultado correcto.
• Confías en un grupo de personas y agregas sus resultados.
• Permites que alguien proponga un resultado y dejas que otros disputen esa propuesta.

La primera opción es problemática. En este caso, el destino de muchas personas descansa en manos de una sola persona. Esto solo funcionaría si esa persona tiene un interés significativo en el resultado y puede garantizar que el mismo sea correcto, quizás colocando una garantía. Sin embargo, una vez que eso sucede, se desplaza gradualmente hacia la opción tres, donde el resultado es meramente una propuesta que puede ser disputada.

Eso es esencialmente cómo funciona Polymarket: cuando una apuesta finaliza y requiere resolución, alguien puede proponer un resultado y apostar una garantía. Si el resultado es disputado por la comunidad, la garantía puede ser reclamada. Si no ocurre ninguna disputa dentro de un cierto período, el resultado se acepta como “la verdad”, y las apuestas se liquidan.

El Desafío de la Confianza en Comunidades Pequeñas o Inexistentes

Con Polymarket, este sistema funciona bien. Primero, el precio actual de apostar en una victoria/derrota se determina por la cantidad total gastada en cada lado. Esto significa que no se necesitan datos externos para fijar el precio de la apuesta hasta la liquidación. Además, la gran comunidad asegura que proponer maliciosamente una resolución y evitar disputas mediante el control mayoritario no sea un problema significativo.

Pero, ¿qué pasa si hay solo una pequeña comunidad? ¿O ninguna comunidad en absoluto, y algo necesita ser resuelto entre solo dos partes? ¿A quién confías?

Cómo los Datos del Mundo Real Alcanzan la Blockchain

Supongamos que usted es una compañía de seguros que busca liquidar reclamaciones. Asegura una cadena de suministro de carne fresca transportada desde Asia a EE. UU. En lugar de depender de un departamento para procesar reclamaciones de seguros, implementa un novedoso “contrato inteligente de reclamaciones” que paga automáticamente tan pronto como se cumplen ciertos criterios.

En un ejemplo simple, ese criterio podría ser la falla de los sistemas de refrigeración del barco durante el transporte de la carne. Pero, ¿cómo saben estos contratos inteligentes que los sistemas han fallado? Necesitan datos de sensores.

La idea es sencilla: cuando los sensores de temperatura en la sala de almacenamiento detectan un cierto umbral, los bienes se consideran dañados, y se activa el pago del seguro. Por supuesto, en un escenario del mundo real, habría múltiples sensores monitoreando diversas condiciones dentro y fuera del producto. Pero para mantener las cosas simples, este ejemplo se centra en cómo funciona el sistema.

¿Cómo llegan estas lecturas de datos de sensores a la blockchain? Después de todo, en este caso, solo hay dos actores, entonces, ¿quién garantiza que los datos sean confiables? Idealmente, ninguna de las partes debería tener control exclusivo, es aquí donde entra un tercero (o aún mejor, múltiples terceros).

¿Y si los datos no provienen de un solo sensor, sino de toda una red de sensores? ¿Qué pasaría si múltiples empresas estuvieran involucradas, cada una con sus propios sensores y lecturas independientes? Cuantos más fuentes contribuyan con datos, menor será el riesgo de manipulación, haciendo que las lecturas sean más confiables.

Imagina miles de empresas integrando su propia tecnología de sensores dentro de contenedores de envío, productos o empaques, cada una suministrando puntos de datos de manera independiente. ¿Sería más confiable un agregado de estas lecturas? Definitivamente, mucho más que depender de una sola persona tomando una única lectura dentro de un barco contenedor y presentando una sola transacción.

Este tipo de datos de sensores agregados ya existe hoy en día, pero aún no se ha integrado en la blockchain.

Esto introduce otro problema: ¿en quién confiamos para agregar estas lecturas de sensores? ¿Y podemos confiar también en esa persona para enviar la transacción que actualiza la blockchain?

Pensando unos pasos adelante, todos los actores involucrados deben ser “suficientemente descentralizados” para crear un entorno confiable. Cuantos más participantes independientes tengamos entregando datos, más confiable se vuelve el sistema.

Envío de Datos Basado en Umbrales: Cómo Funcionan los Oráculos de Empuje

Hasta la invención del Morpher Oracle, había dos formas principales de llevar datos a la blockchain.

Volvamos a nuestro ejemplo con las lecturas de sensores. Imagina que el barco sale de Asia, y se toma una lectura inicial, registrando -15°C, marcando el inicio del viaje. Esta primera lectura se ingresa con éxito en la blockchain.

Sin embargo, sabemos que actualizar valores en la blockchain no es gratuito (al menos no suele serlo). Además, las blockchain tienen una capacidad de transacción limitada por segundo. Ahora, considera cuántos barcos están operando a nivel global y con qué frecuencia podrían registrar lecturas de sensores, quizás docenas de veces por minuto, o incluso por segundo. Si cada lectura única requiriera una transacción blockchain, el sistema rápidamente se vería abrumado.

¿Una solución potencial? Solo enviar una transacción cuando se cumple un cierto umbral.

Así es exactamente como funcionan los oráculos de empuje, como Chainlink.

En este caso particular, solo estamos interesados en una lectura de sensor si el valor cambia en 1–2 grados Celsius. Además, se podría enviar una transacción de latido cada 1–2 horas si la temperatura se mantiene dentro del umbral.

Para nuestro contrato inteligente, este recuperaría lecturas de sensores de otro contrato inteligente. Ese contrato seguiría mostrando -15°C hasta que la temperatura cambiara en 1 o 2 grados, actualizándose a -13°C, y así sucesivamente. Nuestro contrato inteligente permitiría entonces que se hiciera una reclamación si las lecturas de temperatura alcanzan +5°C o más. Este proceso podría ser completamente automatizado, y mientras el oráculo (el intermediario que lleva los datos) sea suficientemente descentralizado, el sistema permanece confiable.

Sin embargo, aquí es donde las cosas se complican. Los oráculos de empuje pueden tener intervalos de actualización lentos. Si bien esto podría funcionar bien para reclamaciones de seguros, donde una lectura de sensor activa un pago (semi-)automático, no es tan efectivo para otros casos de uso.

¿Uno de esos casos? Información de precios en vivo en la blockchain.

Oráculos de Tirón: Un Nuevo Enfoque para Datos en Tiempo Real

Para lograr datos en vivo aún mejores, surgió otro tipo de oráculo: el oráculo de tirón. En este caso, los datos se sirven fuera de la blockchain, pero de una manera que permite verificar su autenticidad, incluso si son enviados por una parte no confiable.

Esto puede sonar inusual al principio, pero imagina que anotas una pieza importante de información en una carta. Colocas la carta en un sobre, lo sellas y aplicas un sello de cera por encima. Luego, lo envías por correo. Cuando el destinatario recibe el sobre, puede darse cuenta de inmediato si alguien ha manipulado el contenido solo con mirar el sello de cera.

Un ejemplo en el mundo real de este concepto es utilizado por algunas empresas: sellan al vacío un pequeño paquete con frijoles o canicas coloridas dentro de un empaque transparente. Antes de enviarlo, toman una foto y se la envían al destinatario. Al momento de la entrega, puedes comparar el paquete con la foto; si los frijoles o canicas están exactamente como se muestra, el paquete está intacto. Pero si alguien ha manipulado el paquete, sería casi imposible volver a poner todo en el mismo arreglo exacto.

Esto es muy similar a cómo funcionan los oráculos de tirón. Solicitas un punto de datos fuera de la blockchain. Se firma criptográficamente (el sello de cera), y luego envías esos datos tú mismo al contrato inteligente receptor. El contrato inteligente puede verificar la firma criptográfica, asegurando que los datos sean auténticos y no hayan sido alterados.

Este enfoque es ideal para datos casi en tiempo real y es ampliamente utilizado hoy en día por empresas como Pyth.

Sin embargo, esto introduce otro problema: ves los datos antes de enviarlos, lo que significa que puedes decidir si enviarlos o no. Esto es especialmente problemático para plataformas que permiten algún tipo de apalancamiento o realizar grandes apuestas basadas en datos que cambian gradualmente.

Usted, como portador de la noticia, puede decidir si realmente entrega la noticia. Es decir, consulta datos a prueba de manipulaciones, pero aún puedes elegir enviarlos o no. Los datos son visibles y claramente legibles antes de la presentación.

Eso trae dos grandes problemas:

• Primero, si bien los datos en sí, si se envían, pueden ser confiables, no hay garantía de que los datos se envíen si el resultado es desfavorable para una contraparte potencial.
• Segundo, introduce posibles problemas de licencias de datos, ya que los datos deben ser visibles antes de que se registren en la blockchain.

Es aquí donde el Morpher Oracle introduce un nuevo enfoque a la arquitectura de oráculos. Es un oráculo basado en la intención, representando un avance con respecto al modelo basado en tirones.

Morpher Oracle: Una Nueva Solución para las Fuentes de Datos de Blockchain

Con Morpher Oracle, el usuario no es responsable de enviar una transacción, sino que envía una intención de enviar una transacción. Esto invierte el mecanismo del oráculo de extracción:

• El usuario coloca su transacción en un sobre, lo sella con un sello de cera y se lo entrega al oráculo.
• El oráculo no puede alterar el contenido del sobre.
• El oráculo no tiene incentivos para retener la transacción, ya que recibe un pago por enviarla.
• El oráculo ve que el usuario necesita información actualizada y puede añadir un punto de datos confiable encima de la carta del usuario.

Esencialmente, se coloca la carta del usuario en su propio sobre y se envía todo a la blockchain.

Con esto, el usuario tiene la garantía de que su transacción es enviada. El contrato inteligente garantiza que la información está actualizada y firmada criptográficamente, similar a los oráculos de extracción. Pero la contraparte también tiene garantías de que la transacción es presentada, incluso si el punto de datos del oráculo es desfavorable para el usuario, es un juego justo.

Además, los datos no pueden ser extraídos en masa, previniendo los problemas de licencias que enfrentan los oráculos de extracción tradicionales.

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