DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras
Recientemente, una discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada" ha llamado la atención de la industria. Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún está en sus etapas iniciales, su potencial es enorme y podría transformar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de una gran cantidad de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo profundizará en los problemas clave que enfrenta la tecnología de robots DePIN, analizará los principales obstáculos para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Por último, también exploraremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
El cuello de botella del robot inteligente DePIN
Cuello de botella uno: Datos
A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" entrenados con grandes cantidades de datos de Internet, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar su inteligencia. Actualmente, no se ha establecido una infraestructura a gran escala para recoger este tipo de datos a nivel mundial, y no hay consenso en la industria sobre cómo recoger estos datos. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Operación de datos por humanos: alta calidad, puede capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero es costoso y requiere alta intensidad laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero difíciles de simular en escenarios de tareas cambiantes.
Aprendizaje a través de videos: Aprender a través de observar videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física directa.
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Lograr un alto nivel de autonomía es un gran desafío. Tomando como ejemplo la entrega de última milla, una tasa de éxito del 90% parece buena en un entorno de laboratorio, pero es inaceptable en la vida real. Para que la tecnología robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe estar cerca del 99.99% o incluso más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponencial.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son avanzados, el hardware de robots existente tiene dificultades para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Falta de sensores táctiles de alta sensibilidad
Dificultad en la identificación de obstáculos
El diseño del actuador no es lo suficientemente humanizado, lo que provoca movimientos rígidos y un peligro potencial.
Cuello de botella cuatro: dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, el costo de los robots humanoides eficientes alcanza decenas de miles de dólares, lo que dificulta su adopción a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo cual es un proceso que consume tiempo y es complejo. A diferencia de los modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente, la validación de la tecnología de inteligencia robótica requiere un despliegue en tiempo real a gran escala y por un período prolongado.
Cuello de botella seis: Recursos humanos
El desarrollo de la IA robótica aún requiere una gran inversión de mano de obra, incluidos los operadores que proporcionan datos de entrenamiento, el equipo de mantenimiento que mantiene los robots en funcionamiento, y los investigadores que continúan optimizando los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe resolver.
Perspectivas futuras: los avances en la tecnología robótica
A pesar de que la adopción masiva de la IA de robots generales aún está a cierta distancia, los avances en la tecnología de robots DePIN han dado esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recolección y evaluación de datos.
Los siguientes aspectos muestran el potencial de DePIN en el impulso del desarrollo de la tecnología robótica:
Acelerar la recopilación y evaluación de datos: las redes descentralizadas pueden funcionar en paralelo, recopilando datos y aumentando la eficiencia.
Mejora del diseño de hardware impulsada por IA: utilizar IA para optimizar la ingeniería de chips y materiales puede reducir significativamente el tiempo de desarrollo.
Infraestructura de computación descentralizada: permite a los investigadores de todo el mundo entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital.
Nuevo modelo de ganancias: como el modelo de operación autónoma mostrado por el agente de IA, que mantiene la financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens.
resumen
El desarrollo de la IA robótica implica múltiples aspectos, como algoritmos, actualización de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y participación humana. La creación de una red de robots DePIN significa que se puede aprovechar el poder de una red descentralizada para colaborar en la recolección de datos de robots, el intercambio de recursos de cálculo y la inversión de capital a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada para que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales participen.
En el futuro, esperamos que la industria de los robots no dependa de unos pocos gigantes tecnológicos, sino que sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible. El desarrollo de DePIN podría convertirse en una fuerza clave para impulsar los avances en la tecnología robótica, allanando el camino para aplicaciones robóticas más inteligentes y accesibles.
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ImpermanentLossFan
· 07-21 19:39
¿De nuevo están especulando con conceptos?
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RektButAlive
· 07-21 14:57
Soplar conceptos a ciegas es demasiado absurdo.
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DeFiDoctor
· 07-20 05:14
Resultado del diagnóstico: el concepto de Bots se ha convertido en una nueva fachada para recopilar datos, se sugiere un tratamiento en frío y observación.
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HorizonHunter
· 07-18 20:11
Primero no hablemos de los cuellos de botella, hablemos de cómo ganar dinero.
Desafíos y oportunidades de la tecnología DePIN Bots: un avance integral desde los datos hasta el hardware
DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras
Recientemente, una discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada" ha llamado la atención de la industria. Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún está en sus etapas iniciales, su potencial es enorme y podría transformar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de una gran cantidad de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo profundizará en los problemas clave que enfrenta la tecnología de robots DePIN, analizará los principales obstáculos para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Por último, también exploraremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
El cuello de botella del robot inteligente DePIN
Cuello de botella uno: Datos
A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" entrenados con grandes cantidades de datos de Internet, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar su inteligencia. Actualmente, no se ha establecido una infraestructura a gran escala para recoger este tipo de datos a nivel mundial, y no hay consenso en la industria sobre cómo recoger estos datos. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Lograr un alto nivel de autonomía es un gran desafío. Tomando como ejemplo la entrega de última milla, una tasa de éxito del 90% parece buena en un entorno de laboratorio, pero es inaceptable en la vida real. Para que la tecnología robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe estar cerca del 99.99% o incluso más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponencial.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son avanzados, el hardware de robots existente tiene dificultades para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Cuello de botella cuatro: dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, el costo de los robots humanoides eficientes alcanza decenas de miles de dólares, lo que dificulta su adopción a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo cual es un proceso que consume tiempo y es complejo. A diferencia de los modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente, la validación de la tecnología de inteligencia robótica requiere un despliegue en tiempo real a gran escala y por un período prolongado.
Cuello de botella seis: Recursos humanos
El desarrollo de la IA robótica aún requiere una gran inversión de mano de obra, incluidos los operadores que proporcionan datos de entrenamiento, el equipo de mantenimiento que mantiene los robots en funcionamiento, y los investigadores que continúan optimizando los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe resolver.
Perspectivas futuras: los avances en la tecnología robótica
A pesar de que la adopción masiva de la IA de robots generales aún está a cierta distancia, los avances en la tecnología de robots DePIN han dado esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recolección y evaluación de datos.
Los siguientes aspectos muestran el potencial de DePIN en el impulso del desarrollo de la tecnología robótica:
Acelerar la recopilación y evaluación de datos: las redes descentralizadas pueden funcionar en paralelo, recopilando datos y aumentando la eficiencia.
Mejora del diseño de hardware impulsada por IA: utilizar IA para optimizar la ingeniería de chips y materiales puede reducir significativamente el tiempo de desarrollo.
Infraestructura de computación descentralizada: permite a los investigadores de todo el mundo entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital.
Nuevo modelo de ganancias: como el modelo de operación autónoma mostrado por el agente de IA, que mantiene la financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens.
resumen
El desarrollo de la IA robótica implica múltiples aspectos, como algoritmos, actualización de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y participación humana. La creación de una red de robots DePIN significa que se puede aprovechar el poder de una red descentralizada para colaborar en la recolección de datos de robots, el intercambio de recursos de cálculo y la inversión de capital a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada para que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales participen.
En el futuro, esperamos que la industria de los robots no dependa de unos pocos gigantes tecnológicos, sino que sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible. El desarrollo de DePIN podría convertirse en una fuerza clave para impulsar los avances en la tecnología robótica, allanando el camino para aplicaciones robóticas más inteligentes y accesibles.