DePIN et intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'intérêt du secteur. Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et les opportunités auxquels le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) est confronté dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots AI dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui repose sur de grandes quantités de données Internet, la technologie AI des robots 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 examinera en profondeur les problèmes clés auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés et les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous discuterons des perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les goulots d'étranglement des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement un : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent d'énormes quantités de données Internet pour leur entraînement, l'IA incarnée doit interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas encore d'infrastructure à grande échelle pour collecter ce type de données à l'échelle mondiale, et l'industrie n'a pas encore de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Données d'opération humaine : qualité élevée, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et grande intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais difficiles à simuler dans des scénarios de tâches variés.
Apprentissage vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans rétroaction physique directe.
Goulot d'étranglement deux : niveau d'autonomie
Atteindre un haut niveau d'autonomie est un défi considérable. Prenons l'exemple de la livraison du dernier kilomètre, un taux de réussite de 90 % semble bon dans un environnement de laboratoire, mais est inacceptable dans la vie réelle. Pour que la technologie des robots soit réellement pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant a du mal à atteindre une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Manque de capteurs tactiles de haute sensibilité
Difficulté de reconnaissance des obstacles
Le design de l'actionneur n'est pas assez ergonomique, ce qui entraîne des mouvements rigides et des dangers potentiels.
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'extension matérielle
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui entraîne d'énormes défis en capital. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces s'élève à plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend leur adoption à grande échelle difficile.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur le long terme, ce qui est un processus long et complexe. Contrairement aux modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, la validation des technologies d'intelligence robotique nécessite un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue période.
Goulot d'étranglement six : Ressources humaines
Le développement de l'IA robotique nécessite encore un investissement humain considérable, y compris des opérateurs fournissant des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour maintenir le fonctionnement des robots, et des chercheurs optimisant continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : percées dans la technologie des robots
Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots génériques soit encore loin, les progrès de la technologie des robots DePIN donnent de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent répartir le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les aspects suivants montrent le potentiel de DePIN dans le développement de la technologie robotique :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle, collecter des données et améliorer l'efficacité.
Amélioration de la conception matérielle grâce à l'IA : utiliser l'IA pour optimiser les puces et l'ingénierie des matériaux pourrait considérablement réduire le temps de développement.
Infrastructure de calcul décentralisée : permettre aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans être limités par le capital.
Nouveau modèle de profit : comme le modèle d'exploitation autonome présenté par l'agent AI, maintenu par la propriété décentralisée et les incitations par tokens.
résumé
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, les mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. La création d'un réseau de robots DePIN signifie qu'il est possible de s'appuyer sur la puissance d'un réseau décentralisé pour collaborer à la collecte de données sur les robots, au partage des ressources de calcul et à l'investissement en capital à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, mais abaisse également le seuil de développement, permettant à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques grands noms de la technologie, mais sera plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Le développement de DePIN pourrait devenir une force clé pour favoriser les percées dans la technologie des robots, ouvrant la voie à des applications robotiques plus intelligentes et plus répandues.
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ImpermanentLossFan
· 07-21 19:39
On parle encore de concepts, n'est-ce pas ?
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RektButAlive
· 07-21 14:57
Parler à l'aveuglette de concepts, c'est vraiment exagéré.
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DeFiDoctor
· 07-20 05:14
Résultat du diagnostic : le concept de Bots est réduit à un nouveau déguisement pour collecter des données, il est conseillé de le traiter avec précaution et d'observer.
Voir l'originalRépondre0
HorizonHunter
· 07-18 20:11
Ne parlons pas encore des goulets d'étranglement, discutons d'abord de comment gagner de l'argent.
Défis et opportunités de la technologie DePIN Bots : une percée complète des données au matériel
DePIN et intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'intérêt du secteur. Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et les opportunités auxquels le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) est confronté dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots AI dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui repose sur de grandes quantités de données Internet, la technologie AI des robots 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 examinera en profondeur les problèmes clés auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés et les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous discuterons des perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les goulots d'étranglement des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement un : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent d'énormes quantités de données Internet pour leur entraînement, l'IA incarnée doit interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas encore d'infrastructure à grande échelle pour collecter ce type de données à l'échelle mondiale, et l'industrie n'a pas encore de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Goulot d'étranglement deux : niveau d'autonomie
Atteindre un haut niveau d'autonomie est un défi considérable. Prenons l'exemple de la livraison du dernier kilomètre, un taux de réussite de 90 % semble bon dans un environnement de laboratoire, mais est inacceptable dans la vie réelle. Pour que la technologie des robots soit réellement pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant a du mal à atteindre une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'extension matérielle
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui entraîne d'énormes défis en capital. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces s'élève à plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend leur adoption à grande échelle difficile.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur le long terme, ce qui est un processus long et complexe. Contrairement aux modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, la validation des technologies d'intelligence robotique nécessite un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue période.
Goulot d'étranglement six : Ressources humaines
Le développement de l'IA robotique nécessite encore un investissement humain considérable, y compris des opérateurs fournissant des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour maintenir le fonctionnement des robots, et des chercheurs optimisant continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : percées dans la technologie des robots
Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots génériques soit encore loin, les progrès de la technologie des robots DePIN donnent de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent répartir le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les aspects suivants montrent le potentiel de DePIN dans le développement de la technologie robotique :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle, collecter des données et améliorer l'efficacité.
Amélioration de la conception matérielle grâce à l'IA : utiliser l'IA pour optimiser les puces et l'ingénierie des matériaux pourrait considérablement réduire le temps de développement.
Infrastructure de calcul décentralisée : permettre aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans être limités par le capital.
Nouveau modèle de profit : comme le modèle d'exploitation autonome présenté par l'agent AI, maintenu par la propriété décentralisée et les incitations par tokens.
résumé
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, les mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. La création d'un réseau de robots DePIN signifie qu'il est possible de s'appuyer sur la puissance d'un réseau décentralisé pour collaborer à la collecte de données sur les robots, au partage des ressources de calcul et à l'investissement en capital à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, mais abaisse également le seuil de développement, permettant à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques grands noms de la technologie, mais sera plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Le développement de DePIN pourrait devenir une force clé pour favoriser les percées dans la technologie des robots, ouvrant la voie à des applications robotiques plus intelligentes et plus répandues.