في مناقشة صناعية حديثة، استعرض المؤسس المشارك لمختبر FrodoBot التحديات والفرص التي تواجه الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) في مجال الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أن إمكانياته هائلة، ومن المتوقع أن تحدث ثورة في طريقة تطبيق الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشكلات أكثر تعقيدًا مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، قيود الأجهزة، اختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.
ستقوم هذه المقالة بتحليل النقاط الرئيسية في هذه المناقشة، واستكشاف المشكلات التي تواجهها تقنية الروبوتات DePIN، وتوسيع العقبات الرئيسية أمام الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالأساليب المركزية. وأخيرًا، سنتناول أيضًا آفاق التطور المستقبلي لتقنية الروبوتات DePIN.
النقاط الرئيسية لنظام DePIN الذكي
جمع البيانات والجودة
تحتاج الذكاء الاصطناعي المجسد إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، وهذا يختلف كثيرًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية المعتمدة على بيانات الإنترنت. حاليًا، يتم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المجسد بشكل أساسي في ثلاث فئات:
البيانات التي يتم تشغيلها بواسطة البشر: عالية الجودة,可以 التقاط تدفقات الفيديو وعلامات الحركة,但成本高且劳动强度大。
البيانات المركبة (البيانات المحاكية): مناسبة لمجالات معينة، ولكن من الصعب محاكاة المشاهد الواقعية المعقدة والمتغيرة.
التعلم من خلال الفيديو: التعلم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو في العالم الحقيقي، ولكن يفتقر إلى ردود الفعل المادية المباشرة.
مستوى الاستقلالية
تحقيق درجة عالية من الاستقلالية هو تحدٍ كبير تواجهه تكنولوجيا الروبوتات. على سبيل المثال، في اختبار التوصيل في الميل الأخير، يبدو أن معدل النجاح البالغ 90% جيد، لكن معدل الفشل البالغ 10% غير مقبول في التطبيقات العملية. للوصول إلى معدل نجاح تجاري مطلوب يبلغ 99.99% أو أكثر، يلزم بذل جهد كبير بشكل مضاعف.
قيود الأجهزة
الروبوتات الحالية لم تكن جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:
نقص مستشعرات اللمس
صعوبة التعرف على الأجسام عند وجود عائق جزئي
قيود تصميم المشغل
صعوبات توسيع الأجهزة
على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد فقط على القدرة الحسابية، تتطلب تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، لا تزال تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر مرتفعة، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع.
تقييم الفعالية
تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، وهو ما يتناقض بشكل حاد مع نماذج الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت التي يمكن اختبارها بسرعة. الطريقة الوحيدة للتحقق من تقنيات الذكاء الاصطناعي الروبوتي هي من خلال المراقبة في نشرات حية واسعة النطاق وطويلة الأمد لرصد نقاط الفشل.
متطلبات الموارد البشرية
لا يزال العمال البشر لا غنى عنهم في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات. يحتاج مشغلو البشر إلى توفير بيانات التدريب، ويجب على فرق الصيانة الحفاظ على تشغيل الروبوتات، ويستمر الباحثون في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي واحدة من التحديات الرئيسية التي يجب على DePIN التعامل معها.
آفاق مستقبل تكنولوجيا الروبوتات
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاعتماد على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يعطي الأمل. يمكن أن تساعد حجم الشبكات اللامركزية وتنسيقها في توزيع الأعباء المالية وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.
تتضمن مزايا DePIN:
تسريع جمع البيانات وتقييمها لتحقيق تشغيل متوازي وجمع بيانات على نطاق أوسع.
تحسين تصميم الأجهزة المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مثل تحسين الرقائق وهندسة المواد، قد يقصر بشكل كبير من وقت التطوير.
من خلال البنية التحتية للحوسبة اللامركزية، تمكين الباحثين العالميين من تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.
استكشاف نماذج ربحية جديدة، مثل الوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي والحوافز الرمزية، لتشكيل دورة اقتصادية تفيد تطوير الذكاء الاصطناعي والمشاركين في DePIN.
ملخص
تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم رأس المال، ومشاركة الأفراد. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN إمكانية التعاون على مستوى عالمي لجمع البيانات، وتوزيع موارد الحوسبة، واستثمار رأس المال، مما يسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، في الوقت نفسه يقلل من عتبات التطوير. من المتوقع أن تدفع هذه الطريقة اللامركزية صناعة الروبوتات للتخلص من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، لتشكيل نظام بيئي تقني مفتوح ومستدام يدعمه المجتمع العالمي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
4
مشاركة
تعليق
0/400
CryptoComedian
· 07-07 06:55
الروبوت: سيدي ، سأستخدم DePIN لكسب المال لدعمك ، اضحك حتى الموت
شاهد النسخة الأصليةرد0
ImpermanentPhobia
· 07-05 05:52
آه جاء حمقى جدد يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RooftopReserver
· 07-05 05:41
هل تلعب البوتات في البلوكتشين؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NftDataDetective
· 07-05 05:31
ديبين إكس روبوتس... نمط مثير هنا ولكنه يبدو مفرط الضخامة بصراحة
دمج DePIN مع بوتات: التحديات والفرص موجودة
دمج DePIN والذكاء الجسدي: التحديات والآفاق
في مناقشة صناعية حديثة، استعرض المؤسس المشارك لمختبر FrodoBot التحديات والفرص التي تواجه الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) في مجال الروبوتات. على الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أن إمكانياته هائلة، ومن المتوقع أن تحدث ثورة في طريقة تطبيق الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي للروبوتات DePIN تواجه مشكلات أكثر تعقيدًا مقارنةً بالذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يعتمد على كميات كبيرة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك جمع البيانات، قيود الأجهزة، اختناقات التقييم، واستدامة النماذج الاقتصادية.
ستقوم هذه المقالة بتحليل النقاط الرئيسية في هذه المناقشة، واستكشاف المشكلات التي تواجهها تقنية الروبوتات DePIN، وتوسيع العقبات الرئيسية أمام الروبوتات اللامركزية، بالإضافة إلى مزايا DePIN مقارنة بالأساليب المركزية. وأخيرًا، سنتناول أيضًا آفاق التطور المستقبلي لتقنية الروبوتات DePIN.
النقاط الرئيسية لنظام DePIN الذكي
جمع البيانات والجودة
تحتاج الذكاء الاصطناعي المجسد إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، وهذا يختلف كثيرًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية المعتمدة على بيانات الإنترنت. حاليًا، يتم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المجسد بشكل أساسي في ثلاث فئات:
مستوى الاستقلالية
تحقيق درجة عالية من الاستقلالية هو تحدٍ كبير تواجهه تكنولوجيا الروبوتات. على سبيل المثال، في اختبار التوصيل في الميل الأخير، يبدو أن معدل النجاح البالغ 90% جيد، لكن معدل الفشل البالغ 10% غير مقبول في التطبيقات العملية. للوصول إلى معدل نجاح تجاري مطلوب يبلغ 99.99% أو أكثر، يلزم بذل جهد كبير بشكل مضاعف.
قيود الأجهزة
الروبوتات الحالية لم تكن جاهزة لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشاكل الرئيسية ما يلي:
صعوبات توسيع الأجهزة
على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعتمد فقط على القدرة الحسابية، تتطلب تقنية الروبوتات الذكية نشر أجهزة مادية في العالم الحقيقي، مما يطرح تحديات كبيرة من حيث رأس المال. حاليًا، لا تزال تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر مرتفعة، مما يجعل من الصعب تحقيق انتشار واسع.
تقييم الفعالية
تتطلب تقييمات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، وهو ما يتناقض بشكل حاد مع نماذج الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت التي يمكن اختبارها بسرعة. الطريقة الوحيدة للتحقق من تقنيات الذكاء الاصطناعي الروبوتي هي من خلال المراقبة في نشرات حية واسعة النطاق وطويلة الأمد لرصد نقاط الفشل.
متطلبات الموارد البشرية
لا يزال العمال البشر لا غنى عنهم في تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات. يحتاج مشغلو البشر إلى توفير بيانات التدريب، ويجب على فرق الصيانة الحفاظ على تشغيل الروبوتات، ويستمر الباحثون في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه التدخلات البشرية المستمرة هي واحدة من التحديات الرئيسية التي يجب على DePIN التعامل معها.
آفاق مستقبل تكنولوجيا الروبوتات
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي للروبوتات العامة لا يزال بعيدًا عن الاعتماد على نطاق واسع، إلا أن تقدم تقنية الروبوتات DePIN يعطي الأمل. يمكن أن تساعد حجم الشبكات اللامركزية وتنسيقها في توزيع الأعباء المالية وتسريع عملية جمع البيانات وتقييمها.
تتضمن مزايا DePIN:
ملخص
تطور الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يعتمد فقط على الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ترقية الأجهزة، وتراكم البيانات، ودعم رأس المال، ومشاركة الأفراد. يعني إنشاء شبكة الروبوتات DePIN إمكانية التعاون على مستوى عالمي لجمع البيانات، وتوزيع موارد الحوسبة، واستثمار رأس المال، مما يسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، في الوقت نفسه يقلل من عتبات التطوير. من المتوقع أن تدفع هذه الطريقة اللامركزية صناعة الروبوتات للتخلص من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، لتشكيل نظام بيئي تقني مفتوح ومستدام يدعمه المجتمع العالمي.