Слияние DePIN и эмпирического интеллекта: вызовы и перспективы

В недавней отраслевой дискуссии соучредитель FrodoBot Lab углубленно обсудил вызовы и возможности децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен, и она может кардинально изменить способы применения AI-роботов в реальном мире. Тем не менее, в отличие от традиционных AI, которые зависят от больших объемов данных из Интернета, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения оборудования, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.

В данной статье будут проанализированы ключевые моменты обсуждения, исследованы проблемы, с которыми сталкиваются технологии DePIN-роботов, расширены основные препятствия для децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. Наконец, мы также обсудим перспективы будущего развития технологий DePIN-роботов.

Основные узкие места DePIN智能机器人的

Сбор данных и качество

Эмбедированному ИИ необходимо взаимодействовать с реальным миром, чтобы развивать интеллект, что сильно отличается от традиционных ИИ моделей, зависящих от интернет-данных. В настоящее время сбор данных для эмбедированного ИИ в основном делится на три категории:

1. Данные, обрабатываемые человеком: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но высокая стоимость и высокая трудоемкость.
2. Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для определенных областей, но трудно моделировать сложные и изменчивые реальные сценарии.
3. Видеообучение: обучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует прямой физический взаимодействующий отклик.

уровень автономности

Достижение высокой степени автономности является серьезной задачей для робототехники. Например, в тестах на доставку в последнюю милю 90% успеха выглядят неплохо, но 10% неудач в реальном применении недопустимы. Для достижения необходимого для коммерциализации уровня успеха в 99,99% и выше требуется экспоненциальные усилия.

Аппаратные ограничения

Существующее оборудование роботов еще не готово для достижения истинной автономии. Основные проблемы включают:

• Недостаток тактильных датчиков
• Трудности распознавания при частичном перекрытии объекта
• Ограничения дизайна исполнительных механизмов

Трудности с аппаратным расширением

В отличие от традиционных моделей ИИ, которые полагаются только на вычислительные мощности, технологии интеллектуальных роботов требуют развертывания физических устройств в реальном мире, что создает огромные капитальные вызовы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов по-прежнему высока, что затрудняет их массовое распространение.

Оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует длительного развертывания в реальном мире, что резко контрастирует с онлайн-ИИ моделями, которые можно быстро тестировать. Единственный способ проверить технологии робототехники — это наблюдать за их точками отказа через масштабное, длительное развертывание в реальном времени.

потребность в человеческих ресурсах

В процессе разработки ИИ для роботов человеческий труд по-прежнему незаменим. Необходимы человеческие операторы для предоставления обучающих данных, поддержания работы роботов командой обслуживания и постоянной оптимизации моделей ИИ исследователями. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должно решить.

Будущее робототехники

Несмотря на то, что универсальным роботам с ИИ еще далеко до массового применения, прогресс в технологии DePIN-роботов внушает надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить финансовую нагрузку, ускоряя процесс сбора и оценки данных.

Преимущества DePIN включают:

1. Ускорить сбор и оценку данных, чтобы реализовать более масштабные параллельные операции и сбор данных.
2. Улучшение проектирования аппаратного обеспечения с использованием ИИ, такое как оптимизация чипов и материаловедения, может значительно сократить время разработки.
3. Позволить глобальным исследователям тренировать и оценивать модели без ограничений капитала с помощью децентрализованной вычислительной инфраструктуры.
4. Исследование новых моделей получения прибыли, таких как AI-агенты и токенизированные стимулы, для формирования экономического цикла, выгодного для разработки AI и участников DePIN.

Резюме

Развитие ИИ-роботов зависит не только от алгоритмов, но и от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей. Создание сети DePIN роботов означает возможность совместного сбора данных, распределения вычислительных ресурсов и инвестиций на глобальном уровне, что ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, а также снижает порог входа для разработки. Такой децентрализованный подход обещает способствовать освобождению робототехнической отрасли от зависимости от немногих технологических гигантов и формированию открытой и устойчивой технологической экосистемы, поддерживаемой глобальным сообществом.