La fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives
Lors d'une récente discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé ses réflexions sur les défis et les opportunités que représente le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait révolutionner la manière dont les robots IA sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de vastes données Internet, la technologie robotique IA DePIN est confrontée 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 explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN
goulot d'étranglement des données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée doit développer son intelligence par l'interaction avec le monde réel. Actuellement, il manque une telle infrastructure à grande échelle dans le monde, et l'industrie n'a pas encore trouvé 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 de mouvement, mais coûteux et avec une forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées pour entraîner des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée dans des tâches variées.
Apprentissage par vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans retour d'interaction physique réel.
Niveau d'autonomie
Bien que les robots puissent montrer un taux de réussite élevé lors des tests, un faible taux d'échec dans les applications réelles est également inacceptable. Pour réaliser la commercialisation, le taux de réussite de la technologie robotique doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, la dernière étape pour améliorer la précision nécessite souvent un investissement exponentiel en temps et en énergie.
limitation matérielle
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :
Manque de capteurs tactiles
La difficulté de la reconnaissance d'objets masqués
Limites de conception de l'exécuteur
Problème 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 pose un défi financier considérable. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières importantes peuvent se permettre des expériences à grande échelle.
évaluer l'efficacité
Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, ce qui nécessite beaucoup de temps et de ressources.
demande de main-d'œuvre
Dans le développement de l'IA des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Les robots ont besoin d'opérateurs humains pour fournir des données d'entraînement, d'équipes de maintenance pour rester opérationnels, et de chercheurs pour continuer à optimiser les modèles d'IA.
Perspectives futures de la robotique
Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots généraux soit encore lointaine, les avancées dans la technologie des robots DePIN offrent 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 avantages de DePIN incluent :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données
Promouvoir l'amélioration de la conception matérielle
Fournir de nouveaux modèles de profit
Par exemple, certains agents d'IA ont déjà montré comment maintenir leur propre finances grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons. À l'avenir, ces agents d'IA pourraient former un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, un soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance des réseaux décentralisés, le développement de la technologie robotique peut se faire de manière collaborative à l'échelle mondiale, accélérant l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, tout en abaissant les barrières à l'entrée. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques, en étant propulsée par une communauté mondiale, vers un écosystème technologique véritablement ouvert et durable.
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UncommonNPC
· 07-16 16:27
Venez, venez, les Bots prennent le contrôle !
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PumpStrategist
· 07-15 09:59
Ce n'est pas encore un nouvel emballage de la taxe sur le QI, la distribution des jetons est évidente.
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wrekt_but_learning
· 07-14 06:25
Clarifions d'abord cette question technologique.
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SchrödingersNode
· 07-14 02:27
L'univers de la cryptomonnaie a-t-il également lancé des Bots ?
DePIN Bots : Briser les barrières et ouvrir une nouvelle ère de l'IA
La fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives
Lors d'une récente discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé ses réflexions sur les défis et les opportunités que représente le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait révolutionner la manière dont les robots IA sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de vastes données Internet, la technologie robotique IA DePIN est confrontée 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 explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN
goulot d'étranglement des données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée doit développer son intelligence par l'interaction avec le monde réel. Actuellement, il manque une telle infrastructure à grande échelle dans le monde, et l'industrie n'a pas encore trouvé de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Niveau d'autonomie
Bien que les robots puissent montrer un taux de réussite élevé lors des tests, un faible taux d'échec dans les applications réelles est également inacceptable. Pour réaliser la commercialisation, le taux de réussite de la technologie robotique doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, la dernière étape pour améliorer la précision nécessite souvent un investissement exponentiel en temps et en énergie.
limitation matérielle
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :
Problème 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 pose un défi financier considérable. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières importantes peuvent se permettre des expériences à grande échelle.
évaluer l'efficacité
Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, ce qui nécessite beaucoup de temps et de ressources.
demande de main-d'œuvre
Dans le développement de l'IA des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Les robots ont besoin d'opérateurs humains pour fournir des données d'entraînement, d'équipes de maintenance pour rester opérationnels, et de chercheurs pour continuer à optimiser les modèles d'IA.
Perspectives futures de la robotique
Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots généraux soit encore lointaine, les avancées dans la technologie des robots DePIN offrent 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 avantages de DePIN incluent :
Par exemple, certains agents d'IA ont déjà montré comment maintenir leur propre finances grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons. À l'avenir, ces agents d'IA pourraient former un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, un soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance des réseaux décentralisés, le développement de la technologie robotique peut se faire de manière collaborative à l'échelle mondiale, accélérant l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, tout en abaissant les barrières à l'entrée. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques, en étant propulsée par une communauté mondiale, vers un écosystème technologique véritablement ouvert et durable.