Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek

Dalam diskusi industri terbaru, salah satu pendiri FrodoBot Lab mendalami tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah cara aplikasi robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan menganalisis poin-poin kunci dari diskusi ini, membahas tantangan yang dihadapi teknologi robot DePIN, memperluas hambatan utama dari robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kami juga akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Kendala Utama Robot Cerdas DePIN

Pengumpulan Data dan Kualitas

AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, yang sangat berbeda dari model AI tradisional yang bergantung pada data internet. Saat ini, pengumpulan data untuk AI yang terwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:

1. Data yang dioperasikan oleh manusia: kualitas tinggi, mampu menangkap aliran video dan label aksi, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
2. Data Sintetis (Data Simulasi): Cocok untuk bidang tertentu, tetapi sulit untuk mensimulasikan skenario dunia nyata yang kompleks dan berubah-ubah.
3. Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang interaksi fisik langsung yang memberikan umpan balik.

Tingkat Otonomi

Mencapai otonomi yang tinggi adalah tantangan besar yang dihadapi oleh teknologi robotika. Misalnya, dalam pengujian pengiriman di last mile, tingkat keberhasilan 90% tampak baik, tetapi tingkat kegagalan 10% tidak dapat diterima dalam aplikasi nyata. Untuk mencapai tingkat keberhasilan 99,99% atau lebih yang diperlukan untuk komersialisasi, diperlukan upaya yang eksponensial.

batasan perangkat keras

Perangkat keras robot yang ada saat ini belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:

• Kurangnya sensor sentuh
• Kesulitan dalam pengenalan saat sebagian objek terhalang
• Keterbatasan desain aktuator

kesulitan dalam ekstensi perangkat keras

Berbeda dengan model AI tradisional yang hanya bergantung pada kemampuan komputasi, teknologi robot cerdas perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien masih sangat tinggi, sulit untuk mencapai penyebaran massal.

Evaluasi Efektivitas

Evaluasi AI fisik membutuhkan waktu yang lama untuk penerapan dunia nyata, yang kontras dengan model AI online yang dapat diuji dengan cepat. Satu-satunya cara untuk memvalidasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati titik kegagalannya melalui penerapan waktu nyata yang besar dan jangka panjang.

Kebutuhan Sumber Daya Manusia

Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga agar robot tetap berjalan, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.

Prospek Masa Depan Teknologi Robotik

Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak untuk diadopsi secara besar-besaran, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

Keuntungan DePIN meliputi:

1. Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data, untuk mencapai pelaksanaan dan pengumpulan data secara paralel yang lebih besar.
2. Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti optimasi chip dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek waktu pengembangan.
3. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi, memungkinkan peneliti global untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
4. Menjelajahi model keuntungan baru, seperti agen AI dan insentif token, untuk membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan bagi pengembangan AI dan peserta DePIN.

Ringkasan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, serta partisipasi manusia. Pendirian jaringan robot DePIN berarti dapat dilakukan pengumpulan data, alokasi sumber daya komputasi, dan investasi modal secara kolaboratif di seluruh dunia, mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, sekaligus menurunkan hambatan pengembangan. Cara desentralisasi ini diharapkan dapat mendorong industri robot untuk lepas dari ketergantungan pada segelintir raksasa teknologi, membentuk ekosistem teknologi terbuka dan berkelanjutan yang didorong oleh komunitas global.