La fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et développement futur
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'attention de l'industrie. Les experts présents ont approfondi 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 en soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait révolutionner la manière dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie DePIN pour les robots IA fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulots d'étranglement de l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera en profondeur les points clés de cette discussion, explorera les problèmes rencontrés par la technologie des robots DePIN, élargira les principaux obstacles aux robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. En outre, nous examinerons également les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN.
Goulot d'étranglement un : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent de l'apprentissage à partir de vastes données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas d'infrastructure à l'échelle mondiale qui soutienne ce type d'interaction à grande échelle, et l'industrie manque également 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 forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais moins efficaces dans des tâches variées.
Apprentissage par vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans retour d'interaction physique réel.
Goulot d'étranglement 2 : Niveau d'autonomie
Atteindre une autonomie élevée est un défi énorme. Prenons l'exemple des tâches de livraison, un taux de réussite de 90 % semble bon sur le papier, mais dans les applications réelles, cela est bien loin d'être suffisant. Pour atteindre un niveau commercial, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en énergie. Les avancées en robotique sont de nature exponentielle, chaque pas en avant augmente considérablement la difficulté.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA deviennent de plus en plus avancés, le matériel robotique existant a du mal à atteindre une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Capteurs tactiles insuffisants : la technologie actuelle est loin d'atteindre la sensibilité des bouts des doigts humains.
Difficulté de reconnaissance des obstructions : les robots ont du mal à identifier et à traiter certains objets partiellement obstrués.
Conception des actionneurs insuffisante : La conception des actionneurs de la plupart des robots humanoïdes entraîne des mouvements rigides et potentiellement dangereux.
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'expansion matérielle
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose d'énormes défis en matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières considérables peuvent se permettre des expériences à grande échelle, le coût des robots humanoïdes ordinaires atteignant des dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. Contrairement aux modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue durée, ce qui augmente la difficulté et le coût de la validation technique.
Goulot d'étranglement six : Ressources humaines
Dans le développement de l'IA robotique, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données de formation, des équipes de maintenance pour assurer le fonctionnement des robots, et des chercheurs pour optimiser en continu les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : un moment décisif pour la robotique
Bien que l'IA des robots universels soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN laissent entrevoir de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données. Par exemple, un ensemble de données unique, collecté par des chercheurs lors d'une compétition d'IA et de robots humains récemment tenue à Abou Dabi, a démontré le potentiel de DePIN à connecter les différentes composantes de la technologie robotique.
Les améliorations de conception matérielle pilotées par l'IA, telles que les puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le temps de développement technologique. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent former et évaluer des modèles sans être limités par le capital, ce qui pourrait accélérer les percées en robotique.
De plus, les nouveaux modèles d'incitation par des agents IA et des jetons montrent des moyens innovants de générer des profits au sein d'un réseau de technologie robotique décentralisée. Ces modèles profitent non seulement au développement de l'IA, mais créent également de la valeur pour les participants DePIN, formant ainsi un cycle économique vertueux.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, la mise à niveau du matériel, l'accumulation de données, le soutien financier et les ressources humaines. La création d'un réseau de robots DePIN signifie que, grâce à la puissance des réseaux décentralisés, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance vis-à-vis de quelques grandes entreprises technologiques et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, en évoluant vers un écosystème technologique plus ouvert et durable. Bien que des défis subsistent, la fusion de DePIN avec l'intelligence incarnée ouvre une voie prometteuse pour l'avenir de la technologie robotique.
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DefiPlaybook
· 07-22 21:48
Les données montrent que 82,3 % des projets DePIN manquent d'un soutien fiable des Oracle Machines off-chain, ce qui est un point faible.
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AirdropDreamBreaker
· 07-20 01:21
Les escrocs sont de retour pour vendre des rêves ! Les pigeons du matin ont été totalement pris pour des idiots, n'est-ce pas ?
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MetaEggplant
· 07-20 01:20
Je pense que la centralisation est plus fiable.
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GasWastingMaximalist
· 07-20 01:08
À quoi sert l'IA ? C'est juste un concept à la mode.
Fusion de DePIN et des Bots AI : un futur avec des défis et des opportunités.
La fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et développement futur
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'attention de l'industrie. Les experts présents ont approfondi 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 en soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait révolutionner la manière dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie DePIN pour les robots IA fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulots d'étranglement de l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera en profondeur les points clés de cette discussion, explorera les problèmes rencontrés par la technologie des robots DePIN, élargira les principaux obstacles aux robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. En outre, nous examinerons également les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN.
Goulot d'étranglement un : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent de l'apprentissage à partir de vastes données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas d'infrastructure à l'échelle mondiale qui soutienne ce type d'interaction à grande échelle, et l'industrie manque également 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 2 : Niveau d'autonomie
Atteindre une autonomie élevée est un défi énorme. Prenons l'exemple des tâches de livraison, un taux de réussite de 90 % semble bon sur le papier, mais dans les applications réelles, cela est bien loin d'être suffisant. Pour atteindre un niveau commercial, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en énergie. Les avancées en robotique sont de nature exponentielle, chaque pas en avant augmente considérablement la difficulté.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA deviennent 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'expansion matérielle
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose d'énormes défis en matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières considérables peuvent se permettre des expériences à grande échelle, le coût des robots humanoïdes ordinaires atteignant des dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. Contrairement aux modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue durée, ce qui augmente la difficulté et le coût de la validation technique.
Goulot d'étranglement six : Ressources humaines
Dans le développement de l'IA robotique, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données de formation, des équipes de maintenance pour assurer le fonctionnement des robots, et des chercheurs pour optimiser en continu les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : un moment décisif pour la robotique
Bien que l'IA des robots universels soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN laissent entrevoir de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données. Par exemple, un ensemble de données unique, collecté par des chercheurs lors d'une compétition d'IA et de robots humains récemment tenue à Abou Dabi, a démontré le potentiel de DePIN à connecter les différentes composantes de la technologie robotique.
Les améliorations de conception matérielle pilotées par l'IA, telles que les puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le temps de développement technologique. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent former et évaluer des modèles sans être limités par le capital, ce qui pourrait accélérer les percées en robotique.
De plus, les nouveaux modèles d'incitation par des agents IA et des jetons montrent des moyens innovants de générer des profits au sein d'un réseau de technologie robotique décentralisée. Ces modèles profitent non seulement au développement de l'IA, mais créent également de la valeur pour les participants DePIN, formant ainsi un cycle économique vertueux.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, la mise à niveau du matériel, l'accumulation de données, le soutien financier et les ressources humaines. La création d'un réseau de robots DePIN signifie que, grâce à la puissance des réseaux décentralisés, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance vis-à-vis de quelques grandes entreprises technologiques et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, en évoluant vers un écosystème technologique plus ouvert et durable. Bien que des défis subsistent, la fusion de DePIN avec l'intelligence incarnée ouvre une voie prometteuse pour l'avenir de la technologie robotique.