Fusion du DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives
Lors d'une récente discussion dans le secteur, le cofondateur de FrodoBot Lab a approfondi les défis et les opportunités auxquels est confronté le réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et il pourrait transformer radicalement la manière dont les robots IA sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement aux IA traditionnelles qui dépendent de grandes quantités de données Internet, la technologie des robots IA DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, explorera les problèmes auxquels la technologie robotique DePIN est confrontée, élargira les principaux obstacles aux robots décentralisés et discutera des avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons également les perspectives de développement futur de la technologie robotique DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
collecte de données et qualité
L'IA incarnée doit interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, ce qui diffère considérablement des modèles d'IA traditionnels qui dépendent des données d'Internet. Actuellement, la collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Données d'opération humaine : haute qualité, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et intensité de travail importante.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à des domaines spécifiques, mais difficiles à simuler des scénarios réels complexes et changeants.
Apprentissage par vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans interaction physique directe.
niveau d'autonomie
Réaliser une autonomie élevée est un défi majeur auquel la technologie des robots est confrontée. Par exemple, lors des tests de livraison du dernier kilomètre, un taux de réussite de 90 % semble bon, mais un taux d'échec de 10 % est inacceptable dans les applications réelles. Pour atteindre un taux de réussite de 99,99 % ou plus, nécessaire à la commercialisation, des efforts exponentiels doivent être fournis.
Limites matérielles
Le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Manque de capteurs tactiles
Difficulté de reconnaissance lorsque l'objet est partiellement obstrué
Limitations de la conception de l'exécuteur
Difficultés d'extension matérielle
Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui dépendent uniquement de la puissance de calcul, la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement de dispositifs physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital considérable. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces reste élevé, rendant difficile leur adoption à grande échelle.
évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur une longue période, ce qui contraste fortement avec les modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie de l'intelligence robotique est d'observer ses points de défaillance à travers un déploiement en temps réel massif et à long terme.
Demande en ressources humaines
Le travail humain reste indispensable dans le développement de l'IA robotique. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, des équipes de maintenance pour garder les robots en fonctionnement, et des chercheurs pour optimiser continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives futures de la robotique
Bien que l'IA des robots généralistes soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN offrent un espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les avantages de DePIN incluent :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données pour réaliser des opérations parallèles et une collecte de données à plus grande échelle.
Les améliorations de conception matérielle pilotées par l'IA, telles que l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le temps de développement.
Permettre aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans être limités par le capital grâce à une infrastructure de calcul décentralisée.
Explorer de nouveaux modèles de profit, tels que les agents AI et les incitations de jetons, pour former un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Résumé
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi de la mise à niveau du matériel, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. La création d'un réseau DePIN de robots signifie qu'il est possible de collaborer au niveau mondial pour la collecte de données, la répartition des ressources de calcul et l'investissement en capital, accélérant ainsi l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, tout en abaissant les barrières à l'entrée. Cette approche décentralisée devrait aider l'industrie robotique à se libérer de la dépendance à l'égard d'un petit nombre de géants de la technologie, formant un écosystème technologique ouvert et durable promu par une communauté mondiale.
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CryptoComedian
· 07-07 06:55
Bots : Maître, je gagne de l'argent avec DePIN pour te soutenir, trop drôle.
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ImpermanentPhobia
· 07-05 05:52
Ah, encore de nouveaux pigeons, Se faire prendre pour des cons.
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RooftopReserver
· 07-05 05:41
Les Bots jouent déjà au Blockchain ?
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NftDataDetective
· 07-05 05:31
depin x robots... un modèle intéressant ici mais on a l'impression que c'est un peu exagéré pour être honnête
Fusion de DePIN et des Bots : défis et opportunités coexistent
Fusion du DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives
Lors d'une récente discussion dans le secteur, le cofondateur de FrodoBot Lab a approfondi les défis et les opportunités auxquels est confronté le réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et il pourrait transformer radicalement la manière dont les robots IA sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement aux IA traditionnelles qui dépendent de grandes quantités de données Internet, la technologie des robots IA DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, explorera les problèmes auxquels la technologie robotique DePIN est confrontée, élargira les principaux obstacles aux robots décentralisés et discutera des avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons également les perspectives de développement futur de la technologie robotique DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
collecte de données et qualité
L'IA incarnée doit interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, ce qui diffère considérablement des modèles d'IA traditionnels qui dépendent des données d'Internet. Actuellement, la collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
niveau d'autonomie
Réaliser une autonomie élevée est un défi majeur auquel la technologie des robots est confrontée. Par exemple, lors des tests de livraison du dernier kilomètre, un taux de réussite de 90 % semble bon, mais un taux d'échec de 10 % est inacceptable dans les applications réelles. Pour atteindre un taux de réussite de 99,99 % ou plus, nécessaire à la commercialisation, des efforts exponentiels doivent être fournis.
Limites matérielles
Le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Difficultés d'extension matérielle
Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui dépendent uniquement de la puissance de calcul, la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement de dispositifs physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital considérable. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces reste élevé, rendant difficile leur adoption à grande échelle.
évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur une longue période, ce qui contraste fortement avec les modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie de l'intelligence robotique est d'observer ses points de défaillance à travers un déploiement en temps réel massif et à long terme.
Demande en ressources humaines
Le travail humain reste indispensable dans le développement de l'IA robotique. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, des équipes de maintenance pour garder les robots en fonctionnement, et des chercheurs pour optimiser continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives futures de la robotique
Bien que l'IA des robots généralistes soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN offrent un espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les avantages de DePIN incluent :
Résumé
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi de la mise à niveau du matériel, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. La création d'un réseau DePIN de robots signifie qu'il est possible de collaborer au niveau mondial pour la collecte de données, la répartition des ressources de calcul et l'investissement en capital, accélérant ainsi l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, tout en abaissant les barrières à l'entrée. Cette approche décentralisée devrait aider l'industrie robotique à se libérer de la dépendance à l'égard d'un petit nombre de géants de la technologie, formant un écosystème technologique ouvert et durable promu par une communauté mondiale.