La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: un futuro prometedor pero lleno de desafíos
En una reciente discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada", expertos de la industria profundizaron en 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 se espera que transforme por completo la forma en que los robots de IA se aplican en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recopilación de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará los puntos clave de esta discusión, explorará los problemas 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. Finalmente, también discutiremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Principales obstáculos que enfrenta el robot inteligente DePIN
recopilación y procesamiento de datos
A diferencia de los "modelos de IA en línea" que dependen de grandes volúmenes de datos de internet, la IA encarnada necesita desarrollar inteligencia a través de la interacción con el mundo real. Sin embargo, actualmente falta infraestructura a gran escala en todo el mundo, y la industria no ha llegado a un consenso sobre cómo recopilar estos datos de manera efectiva. La recopilación de datos para la IA encarnada incluye principalmente las siguientes tres categorías:
Datos de operación humana: A través del control manual por parte de humanos, los datos de alta calidad generados por robots pueden capturar flujos de video y etiquetas de acción. Esta es la forma más efectiva de entrenar a la IA para imitar el comportamiento humano, pero es costosa y requiere un alto esfuerzo laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): son muy útiles para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero su efectividad es limitada al tratar con tareas cambiantes.
Aprendizaje por video: permitir que los modelos de IA aprendan observando videos del mundo real. Aunque este método tiene potencial, carece de la retroalimentación de interacción física real necesaria para la inteligencia.
Mejora del nivel de autonomía
Para lograr la verdadera aplicación comercial de la tecnología robótica, es necesario elevar la tasa de éxito a cerca del 99.99% o incluso más. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponencial. El progreso de la tecnología robótica no es lineal, sino que tiene una naturaleza exponencial; cada avance representa un aumento significativo en la dificultad.
limitación de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware de robot existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
La falta de sensores táctiles: la tecnología más avanzada actualmente aún está lejos de alcanzar la sensibilidad de las yemas de los dedos humanos.
Problemas de ocultación: Es difícil para el robot reconocer e interactuar cuando una parte del objeto está oculta.
Diseño del actuador: La mayoría de los actuadores de los robots humanoides se colocan directamente en las articulaciones, lo que resulta en movimientos torpes y potencialmente peligrosos.
Dificultades 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, incluso los robots humanoides más eficientes tienen un costo de hasta decenas de miles de dólares, lo que dificulta su adopción a gran escala.
el desafío de evaluar la efectividad
A diferencia de los grandes modelos de IA en línea que pueden probar funciones rápidamente, la evaluación de la IA física requiere un despliegue a largo plazo en el mundo real. Este proceso es largo, costoso y difícil de concluir rápidamente.
demanda de recursos humanos
En el desarrollo de la inteligencia artificial para robots, la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Los robots necesitan que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que los equipos de mantenimiento mantengan su funcionamiento y que los investigadores y desarrolladores optimicen continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras: Momentos revolucionarios en la tecnología robótica
A pesar de que la IA de robots generales aún está lejos de una adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN brindan esperanza. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recolección y evaluación de datos. Por ejemplo, en una reciente competencia entre AI y robots humanos, un conjunto de datos único recopilado por investigadores de interacciones de robots en el mundo real mostró el potencial de DePIN para conectar los diferentes componentes de la tecnología robótica.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por la IA, como la optimización de chips y la ingeniería de materiales mediante IA, podrían acortar significativamente la línea de tiempo para los avances tecnológicos. A través de la infraestructura de computación descentralizada DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital.
Además, están surgiendo nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, algunos agentes de IA han mostrado cómo mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens, abriendo nuevas direcciones de desarrollo para los robots inteligentes impulsados por DePIN.
Conclusión
El desarrollo de la IA robótica no solo depende de los algoritmos, sino que también implica mejoras en hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y la participación de personas. La creación de una red de robots DePIN significa que, gracias al poder de una red descentralizada, la recolección de datos de robots, los recursos de cálculo y la inversión de capital pueden coordinarse a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada al desarrollo, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales participen. Esperamos que la industria robótica pueda liberarse de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y ser impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.
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PretendingSerious
· hace15h
Otra vez hablando de BTC, la inteligencia artificial primero que se implemente y luego ya veremos.
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BearMarketNoodler
· hace15h
Si no entiendes la lógica subyacente, es mejor ir al cliente final.
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Layer2Arbitrageur
· hace15h
ngmi con esa arquitectura básica ser. cuellos de botella de datos = muerte instantánea
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HodlKumamon
· hace15h
Ay, los Bots también quieren Descentralización, ¡miau! Pero el oso cree que el costo de hardware no bajará en menos de 18 a 24 meses.
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BlockchainRetirementHome
· hace15h
DePIN falso también quiere integrar IA, ¿qué alcista más?
DePIN y la fusión de Bots AI: oportunidades y desafíos coexistentes
La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: un futuro prometedor pero lleno de desafíos
En una reciente discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada", expertos de la industria profundizaron en 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 se espera que transforme por completo la forma en que los robots de IA se aplican en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recopilación de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará los puntos clave de esta discusión, explorará los problemas 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. Finalmente, también discutiremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Principales obstáculos que enfrenta el robot inteligente DePIN
recopilación y procesamiento de datos
A diferencia de los "modelos de IA en línea" que dependen de grandes volúmenes de datos de internet, la IA encarnada necesita desarrollar inteligencia a través de la interacción con el mundo real. Sin embargo, actualmente falta infraestructura a gran escala en todo el mundo, y la industria no ha llegado a un consenso sobre cómo recopilar estos datos de manera efectiva. La recopilación de datos para la IA encarnada incluye principalmente las siguientes tres categorías:
Datos de operación humana: A través del control manual por parte de humanos, los datos de alta calidad generados por robots pueden capturar flujos de video y etiquetas de acción. Esta es la forma más efectiva de entrenar a la IA para imitar el comportamiento humano, pero es costosa y requiere un alto esfuerzo laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): son muy útiles para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero su efectividad es limitada al tratar con tareas cambiantes.
Aprendizaje por video: permitir que los modelos de IA aprendan observando videos del mundo real. Aunque este método tiene potencial, carece de la retroalimentación de interacción física real necesaria para la inteligencia.
Mejora del nivel de autonomía
Para lograr la verdadera aplicación comercial de la tecnología robótica, es necesario elevar la tasa de éxito a cerca del 99.99% o incluso más. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un tiempo y esfuerzo exponencial. El progreso de la tecnología robótica no es lineal, sino que tiene una naturaleza exponencial; cada avance representa un aumento significativo en la dificultad.
limitación de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware de robot existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Dificultades 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, incluso los robots humanoides más eficientes tienen un costo de hasta decenas de miles de dólares, lo que dificulta su adopción a gran escala.
el desafío de evaluar la efectividad
A diferencia de los grandes modelos de IA en línea que pueden probar funciones rápidamente, la evaluación de la IA física requiere un despliegue a largo plazo en el mundo real. Este proceso es largo, costoso y difícil de concluir rápidamente.
demanda de recursos humanos
En el desarrollo de la inteligencia artificial para robots, la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Los robots necesitan que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que los equipos de mantenimiento mantengan su funcionamiento y que los investigadores y desarrolladores optimicen continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras: Momentos revolucionarios en la tecnología robótica
A pesar de que la IA de robots generales aún está lejos de una adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN brindan esperanza. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recolección y evaluación de datos. Por ejemplo, en una reciente competencia entre AI y robots humanos, un conjunto de datos único recopilado por investigadores de interacciones de robots en el mundo real mostró el potencial de DePIN para conectar los diferentes componentes de la tecnología robótica.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por la IA, como la optimización de chips y la ingeniería de materiales mediante IA, podrían acortar significativamente la línea de tiempo para los avances tecnológicos. A través de la infraestructura de computación descentralizada DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital.
Además, están surgiendo nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, algunos agentes de IA han mostrado cómo mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens, abriendo nuevas direcciones de desarrollo para los robots inteligentes impulsados por DePIN.
Conclusión
El desarrollo de la IA robótica no solo depende de los algoritmos, sino que también implica mejoras en hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y la participación de personas. La creación de una red de robots DePIN significa que, gracias al poder de una red descentralizada, la recolección de datos de robots, los recursos de cálculo y la inversión de capital pueden coordinarse a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada al desarrollo, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales participen. Esperamos que la industria robótica pueda liberarse de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y ser impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.