Злиття DePIN та втіленого інтелекту: виклики та перспективи
На нещодавній галузевій дискусії співзасновник FrodoBot Lab детально обговорив виклики та можливості децентралізованої фізичної інфраструктурної мережі (DePIN) у сфері робототехніки. Незважаючи на те, що ця область все ще на стадії становлення, її потенціал є величезним і має можливість кардинально змінити спосіб застосування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційних AI, які залежать від великої кількості даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця оцінки та сталість економічних моделей.
Ця стаття проаналізує ключові моменти обговорення, розгляне проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, розширить основні перешкоди для децентралізованих роботів та переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології роботів DePIN.
Основні перепони DePIN смарт-роботів
Збір даних та якість
Екзистенційний ШІ потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, що суттєво відрізняється від традиційних моделей ШІ, які залежать від даних Інтернету. На сьогоднішній день збір даних для екзистенційного ШІ в основному поділяється на три категорії:
Людські операційні дані: висока якість, здатні захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість та велике навантаження праці.
Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для певних галузей, але важко моделювати складні та змінливі реальні сцени.
Відео навчання: навчання шляхом спостереження відео з реального світу, але без прямого фізичного взаємодії.
рівень автономії
Досягнення високої автономності є серйозним викликом для робототехніки. Наприклад, у тестах доставки на останній милі 90% рівень успіху виглядає непогано, але 10% рівень невдачі є неприйнятним у реальному застосуванні. Щоб досягти необхідного для комерціалізації рівня успіху 99,99% або вище, потрібно докласти експоненційних зусиль.
обмеження апаратного забезпечення
Існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Брак тактильних датчиків
Важко розпізнати, коли об'єкт частково закритий.
Обмеження дизайну виконавців
труднощі з розширенням апаратного забезпечення
На відміну від традиційних AI-моделей, які покладаються лише на обчислювальні потужності, технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює великі капіталовкладення. На даний момент вартість ефективних гуманоїдних роботів залишається високою, що ускладнює їх масове впровадження.
оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ вимагає тривалого розгортання в реальному світі, що контрастує з онлайн-моделями ШІ, які можна швидко тестувати. Єдиний спосіб перевірити технології робототехніки — це спостереження за їхніми точками збою через масштабне, тривале розгортання в реальному часі.
Потреба в людських ресурсах
У процесі розробки роботизованого штучного інтелекту людська праця все ще є незамінною. Потрібні людські оператори для надання навчальних даних, команди технічного обслуговування для підтримки роботи роботів, а також дослідники для безперервної оптимізації моделей ШІ. Це постійне втручання людини є одним з головних викликів, які повинні бути вирішені в DePIN.
Перспективи майбутнього робототехніки
Хоча до широкого впровадження універсальних роботів з штучним інтелектом ще далеко, прогрес у технології роботів DePIN вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.
Переваги DePIN включають:
Прискорення збору даних та оцінки для досягнення більшого масштабного паралельного виконання та збору даних.
Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту, наприклад, оптимізація чіпів і матеріалознавства, може значно скоротити час розробки.
Через децентралізовану обчислювальну інфраструктуру, щоб дослідники з усього світу могли тренувати та оцінювати моделі без обмежень капіталу.
Дослідження нових моделей прибутку, таких як AI-агенти та токенне стимулювання, формування економічного циклу, вигідного для розвитку AI та учасників DePIN.
Підсумок
Розвиток робототехніки та штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, а також включає в себе оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі DePIN роботів означає можливість глобальної координації в зборі даних, розподілі обчислювальних ресурсів та інвестиціях капіталу, що сприяє прискоренню навчання AI та оптимізації апаратного забезпечення, водночас знижуючи бар'єри для розробки. Цей децентралізований підхід має потенціал сприяти звільненню робототехнічної галузі від залежності від небагатьох технологічних гігантів, створюючи відкриту, стійку технологічну екосистему, що розвивається завдяки спільним зусиллям глобального співтовариства.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CryptoComedian
· 07-07 06:55
Боти: Господарю, я заробляю гроші на тебе за допомогою DePIN, смішно.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentPhobia
· 07-05 05:52
Ага, знову нові невдахи, обдурюватиму людей, як лохів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RooftopReserver
· 07-05 05:41
Боти вже грають у Блокчейн?
Переглянути оригіналвідповісти на0
NftDataDetective
· 07-05 05:31
депін x роботи... цікава схема тут, але, якщо чесно, здається трохи перебільшеною
DePIN та інтеграція з розумними Боти: виклики та можливості в одному.
Злиття DePIN та втіленого інтелекту: виклики та перспективи
На нещодавній галузевій дискусії співзасновник FrodoBot Lab детально обговорив виклики та можливості децентралізованої фізичної інфраструктурної мережі (DePIN) у сфері робототехніки. Незважаючи на те, що ця область все ще на стадії становлення, її потенціал є величезним і має можливість кардинально змінити спосіб застосування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційних AI, які залежать від великої кількості даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця оцінки та сталість економічних моделей.
Ця стаття проаналізує ключові моменти обговорення, розгляне проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, розширить основні перешкоди для децентралізованих роботів та переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології роботів DePIN.
Основні перепони DePIN смарт-роботів
Збір даних та якість
Екзистенційний ШІ потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, що суттєво відрізняється від традиційних моделей ШІ, які залежать від даних Інтернету. На сьогоднішній день збір даних для екзистенційного ШІ в основному поділяється на три категорії:
рівень автономії
Досягнення високої автономності є серйозним викликом для робототехніки. Наприклад, у тестах доставки на останній милі 90% рівень успіху виглядає непогано, але 10% рівень невдачі є неприйнятним у реальному застосуванні. Щоб досягти необхідного для комерціалізації рівня успіху 99,99% або вище, потрібно докласти експоненційних зусиль.
обмеження апаратного забезпечення
Існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
труднощі з розширенням апаратного забезпечення
На відміну від традиційних AI-моделей, які покладаються лише на обчислювальні потужності, технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює великі капіталовкладення. На даний момент вартість ефективних гуманоїдних роботів залишається високою, що ускладнює їх масове впровадження.
оцінка ефективності
Оцінка фізичного ШІ вимагає тривалого розгортання в реальному світі, що контрастує з онлайн-моделями ШІ, які можна швидко тестувати. Єдиний спосіб перевірити технології робототехніки — це спостереження за їхніми точками збою через масштабне, тривале розгортання в реальному часі.
Потреба в людських ресурсах
У процесі розробки роботизованого штучного інтелекту людська праця все ще є незамінною. Потрібні людські оператори для надання навчальних даних, команди технічного обслуговування для підтримки роботи роботів, а також дослідники для безперервної оптимізації моделей ШІ. Це постійне втручання людини є одним з головних викликів, які повинні бути вирішені в DePIN.
Перспективи майбутнього робототехніки
Хоча до широкого впровадження універсальних роботів з штучним інтелектом ще далеко, прогрес у технології роботів DePIN вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.
Переваги DePIN включають:
Підсумок
Розвиток робототехніки та штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, а також включає в себе оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі DePIN роботів означає можливість глобальної координації в зборі даних, розподілі обчислювальних ресурсів та інвестиціях капіталу, що сприяє прискоренню навчання AI та оптимізації апаратного забезпечення, водночас знижуючи бар'єри для розробки. Цей децентралізований підхід має потенціал сприяти звільненню робототехнічної галузі від залежності від небагатьох технологічних гігантів, створюючи відкриту, стійку технологічну екосистему, що розвивається завдяки спільним зусиллям глобального співтовариства.