Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : un avenir prometteur mais des défis considérables
Lors d'une récente discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", des experts de l'industrie 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 soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots AI sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui repose sur une grande quantité 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 dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, explorera les problèmes rencontrés par la technologie des robots DePIN, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés et discutera des avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons également les perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles auxquels est confronté le robot intelligent DePIN
collecte et traitement des données
Contrairement aux "modèles AI en ligne" qui dépendent d'énormes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Cependant, il manque actuellement une infrastructure à grande échelle dans le monde et l'industrie n'a pas encore trouvé de consensus sur la manière de collecter efficacement ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée comprend principalement les trois catégories suivantes :
Données d'opération humaine : Grâce aux données de haute qualité générées par le contrôle manuel des robots, il est possible de capturer des flux vidéo et des étiquettes de mouvement. C'est la méthode la plus efficace pour entraîner l'IA à imiter le comportement humain, mais elle est coûteuse et exigeante en main-d'œuvre.
Données synthétiques (données simulées) : elles sont très utiles pour entraîner des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée lors du traitement de tâches variées.
Apprentissage par vidéo : permettre aux modèles d'IA d'apprendre en observant des vidéos du monde réel. Bien que cette méthode ait un potentiel, elle manque du retour d'interaction physique réel nécessaire à l'intelligence.
Amélioration du niveau d'autonomie
Pour réaliser une véritable application commerciale de la robotique, il est nécessaire d'augmenter le taux de réussite à près de 99,99 % ou même plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un temps et des efforts exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels ; chaque avancée rend la tâche beaucoup plus difficile.
limitation matérielle
Même si les modèles d'IA sont très avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :
Absence de capteurs tactiles : les technologies les plus avancées n'ont pas encore atteint la sensibilité des doigts humains.
Problème de occlusion : le robot a du mal à reconnaître et à interagir lorsque une partie de l'objet est cachée.
Conception des actionneurs : la plupart des actionneurs des robots humanoïdes sont directement placés sur les articulations, ce qui rend les mouvements lourds et potentiellement dangereux.
Difficultés 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 d'énormes défis en matière de capital. Actuellement, même les robots humanoïdes les plus efficaces coûtent plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.
Défis de l'évaluation de l'efficacité
Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui permettent de tester rapidement des fonctionnalités, l'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel. Ce processus est long, coûteux et il est difficile d'en tirer des conclusions rapidement.
Besoin en ressources humaines
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 assurer leur fonctionnement, ainsi que de chercheurs et de développeurs pour optimiser en continu les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : Le moment décisif de la technologie robotique
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN offrent 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, lors d'une récente compétition entre des robots AI et humains, les chercheurs ont présenté un ensemble de données unique collecté à partir des interactions de robots dans le monde réel, montrant le potentiel de DePIN à connecter les différentes composantes de la technologie robotique.
Les améliorations de la conception matérielle pilotées par l'IA, telles que l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux par l'IA, pourraient considérablement raccourcir les délais des percées technologiques. 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.
De plus, de nouveaux modèles de profit émergent. Par exemple, certains agents IA ont montré comment maintenir leurs finances grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons, ouvrant ainsi de nouvelles directions de développement pour les robots intelligents alimentés par 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, le soutien financier et la participation humaine. La création d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, 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 matérielle, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants de la technologie, propulsée par une communauté mondiale, vers un écosystème technologique véritablement ouvert et durable.
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PretendingSerious
· Il y a 15h
Encore en train de dessiner BTC, l'intelligence artificielle, on verra plus tard.
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BearMarketNoodler
· Il y a 15h
Si vous n'avez pas compris la logique de base, il vaut mieux aller vers le C-end.
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Layer2Arbitrageur
· Il y a 15h
ngmi avec cette architecture de base ser. goulot d'étranglement des données = mort instantanée
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HodlKumamon
· Il y a 15h
Aïe, les Bots veulent aussi se décentraliser, miaou~ Mais le petit ours pense que le coût du matériel ne va pas baisser avant 18-24 mois.
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BlockchainRetirementHome
· Il y a 15h
La DePIN qui falsifie doit encore intégrer l'IA, encore des promesses.
Fusion de DePIN et des Bots IA : opportunités et défis coexistent
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : un avenir prometteur mais des défis considérables
Lors d'une récente discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", des experts de l'industrie 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 soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots AI sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui repose sur une grande quantité 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 dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, explorera les problèmes rencontrés par la technologie des robots DePIN, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés et discutera des avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons également les perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles auxquels est confronté le robot intelligent DePIN
collecte et traitement des données
Contrairement aux "modèles AI en ligne" qui dépendent d'énormes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Cependant, il manque actuellement une infrastructure à grande échelle dans le monde et l'industrie n'a pas encore trouvé de consensus sur la manière de collecter efficacement ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée comprend principalement les trois catégories suivantes :
Données d'opération humaine : Grâce aux données de haute qualité générées par le contrôle manuel des robots, il est possible de capturer des flux vidéo et des étiquettes de mouvement. C'est la méthode la plus efficace pour entraîner l'IA à imiter le comportement humain, mais elle est coûteuse et exigeante en main-d'œuvre.
Données synthétiques (données simulées) : elles sont très utiles pour entraîner des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée lors du traitement de tâches variées.
Apprentissage par vidéo : permettre aux modèles d'IA d'apprendre en observant des vidéos du monde réel. Bien que cette méthode ait un potentiel, elle manque du retour d'interaction physique réel nécessaire à l'intelligence.
Amélioration du niveau d'autonomie
Pour réaliser une véritable application commerciale de la robotique, il est nécessaire d'augmenter le taux de réussite à près de 99,99 % ou même plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un temps et des efforts exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels ; chaque avancée rend la tâche beaucoup plus difficile.
limitation matérielle
Même si les modèles d'IA sont très avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :
Difficultés 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 d'énormes défis en matière de capital. Actuellement, même les robots humanoïdes les plus efficaces coûtent plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.
Défis de l'évaluation de l'efficacité
Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui permettent de tester rapidement des fonctionnalités, l'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel. Ce processus est long, coûteux et il est difficile d'en tirer des conclusions rapidement.
Besoin en ressources humaines
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 assurer leur fonctionnement, ainsi que de chercheurs et de développeurs pour optimiser en continu les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : Le moment décisif de la technologie robotique
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN offrent 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, lors d'une récente compétition entre des robots AI et humains, les chercheurs ont présenté un ensemble de données unique collecté à partir des interactions de robots dans le monde réel, montrant le potentiel de DePIN à connecter les différentes composantes de la technologie robotique.
Les améliorations de la conception matérielle pilotées par l'IA, telles que l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux par l'IA, pourraient considérablement raccourcir les délais des percées technologiques. 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.
De plus, de nouveaux modèles de profit émergent. Par exemple, certains agents IA ont montré comment maintenir leurs finances grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons, ouvrant ainsi de nouvelles directions de développement pour les robots intelligents alimentés par 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, le soutien financier et la participation humaine. La création d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, 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 matérielle, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants de la technologie, propulsée par une communauté mondiale, vers un écosystème technologique véritablement ouvert et durable.