Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Masa Depan Menjanjikan tetapi Penuh Tantangan
Dalam sebuah diskusi terbaru tentang "Membangun Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi", para ahli di industri mendalami tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar, dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara aplikasi robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis poin-poin kunci dalam diskusi ini, mengeksplorasi masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kita juga akan membahas prospek pengembangan masa depan dari teknologi robot DePIN.
Bottleneck Utama yang Dihadapi oleh Robot Cerdas DePIN
Pengumpulan dan Pengolahan Data
Berbeda dengan model AI "online" yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, AI terwujud perlu mengembangkan kecerdasan melalui interaksi dengan dunia nyata. Namun, saat ini masih kurang infrastruktur besar-besaran semacam itu di seluruh dunia, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini secara efektif. Pengumpulan data untuk AI terwujud terutama mencakup tiga kategori berikut:
Data operasi manusia: Melalui kontrol manual manusia terhadap robot yang menghasilkan data berkualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label aksi. Ini adalah cara paling efektif untuk melatih AI meniru perilaku manusia, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerjanya besar.
Data sintetis (data simulasi): Sangat membantu untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi memiliki efektivitas yang terbatas saat menangani tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Biarkan model AI belajar dengan mengamati video dari dunia nyata. Meskipun metode ini memiliki potensi, ia kekurangan umpan balik interaksi fisik yang nyata yang diperlukan untuk kecerdasan.
Peningkatan tingkat otonomi
Untuk mencapai aplikasi komersial yang nyata dari teknologi robotika, perlu meningkatkan tingkat keberhasilan mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika tidak bersifat linier, tetapi bersifat eksponensial, di mana setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.
Pembatasan perangkat keras
Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:
Kurangnya sensor sentuh: Teknologi paling canggih saat ini masih jauh dari sensitivitas ujung jari manusia.
Masalah penutupan: Robot sulit mengenali dan berinteraksi ketika sebagian objek terhalang.
Desain aktuator: Sebagian besar aktuator robot humanoid ditempatkan langsung pada sendi, yang mengakibatkan gerakan yang canggung dan berpotensi berbahaya.
kesulitan dalam ekspansi perangkat keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid yang paling efisien pun memiliki biaya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai adopsi massal.
tantangan untuk menilai efektivitas
Berbeda dengan model AI besar online yang dapat menguji fungsi dengan cepat, evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata. Proses ini memakan waktu lama, biaya tinggi, dan sulit untuk mencapai kesimpulan dengan cepat.
Permintaan Sumber Daya Manusia
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Robot memerlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga operasional, serta peneliti dan pengembang untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh sebelum diadopsi secara massal, kemajuan teknologi robot DePIN membawa harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam sebuah kompetisi terbaru antara AI dan robot manusia, dataset unik yang dikumpulkan oleh para peneliti dari interaksi robot dunia nyata menunjukkan potensi DePIN dalam menghubungkan berbagai komponen teknologi robot.
Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti mengoptimalkan chip dan rekayasa material dengan AI, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu terobosan teknologi. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Selain itu, model keuntungan baru juga muncul. Misalnya, beberapa agen AI menunjukkan bagaimana mempertahankan keuangan mereka melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, membuka arah pengembangan baru untuk robot pintar yang didorong oleh DePIN.
Penutup
Perkembangan AI robot tidak hanya tergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat. Kami berharap industri robot dapat melepaskan ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, didorong oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
PretendingSerious
· 15jam yang lalu
Sekali lagi menggambar BTC, mari kita lihat bagaimana kecerdasan buatan dapat diterapkan.
Lihat AsliBalas0
BearMarketNoodler
· 15jam yang lalu
Tidak memahami logika dasar dan hanya bermain dengan konsep, lebih baik pergi ke C-end.
Lihat AsliBalas0
Layer2Arbitrageur
· 15jam yang lalu
ngmi dengan arsitektur dasar itu ser. bottleneck data = kematian instan
Lihat AsliBalas0
HodlKumamon
· 15jam yang lalu
Aduh, Bot juga ingin Desentralisasi, ya~ Namun, beruang merasa biaya perangkat keras tidak akan turun dalam waktu 18-24 bulan.
Lihat AsliBalas0
BlockchainRetirementHome
· 15jam yang lalu
DePIN yang dipalsukan juga harus menggabungkan AI. Ini hanya omong kosong.
DePIN dan integrasi Bot AI: peluang dan tantangan yang ada
Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Masa Depan Menjanjikan tetapi Penuh Tantangan
Dalam sebuah diskusi terbaru tentang "Membangun Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi", para ahli di industri mendalami tantangan dan peluang yang dihadapi oleh jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar, dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara aplikasi robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan menganalisis poin-poin kunci dalam diskusi ini, mengeksplorasi masalah yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keuntungan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Terakhir, kita juga akan membahas prospek pengembangan masa depan dari teknologi robot DePIN.
Bottleneck Utama yang Dihadapi oleh Robot Cerdas DePIN
Pengumpulan dan Pengolahan Data
Berbeda dengan model AI "online" yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, AI terwujud perlu mengembangkan kecerdasan melalui interaksi dengan dunia nyata. Namun, saat ini masih kurang infrastruktur besar-besaran semacam itu di seluruh dunia, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data ini secara efektif. Pengumpulan data untuk AI terwujud terutama mencakup tiga kategori berikut:
Data operasi manusia: Melalui kontrol manual manusia terhadap robot yang menghasilkan data berkualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label aksi. Ini adalah cara paling efektif untuk melatih AI meniru perilaku manusia, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerjanya besar.
Data sintetis (data simulasi): Sangat membantu untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi memiliki efektivitas yang terbatas saat menangani tugas yang berubah-ubah.
Pembelajaran video: Biarkan model AI belajar dengan mengamati video dari dunia nyata. Meskipun metode ini memiliki potensi, ia kekurangan umpan balik interaksi fisik yang nyata yang diperlukan untuk kecerdasan.
Peningkatan tingkat otonomi
Untuk mencapai aplikasi komersial yang nyata dari teknologi robotika, perlu meningkatkan tingkat keberhasilan mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan usaha yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika tidak bersifat linier, tetapi bersifat eksponensial, di mana setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.
Pembatasan perangkat keras
Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:
kesulitan dalam ekspansi perangkat keras
Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, bahkan robot humanoid yang paling efisien pun memiliki biaya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai adopsi massal.
tantangan untuk menilai efektivitas
Berbeda dengan model AI besar online yang dapat menguji fungsi dengan cepat, evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata. Proses ini memakan waktu lama, biaya tinggi, dan sulit untuk mencapai kesimpulan dengan cepat.
Permintaan Sumber Daya Manusia
Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Robot memerlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga operasional, serta peneliti dan pengembang untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.
Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robot
Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh sebelum diadopsi secara massal, kemajuan teknologi robot DePIN membawa harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data. Misalnya, dalam sebuah kompetisi terbaru antara AI dan robot manusia, dataset unik yang dikumpulkan oleh para peneliti dari interaksi robot dunia nyata menunjukkan potensi DePIN dalam menghubungkan berbagai komponen teknologi robot.
Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti mengoptimalkan chip dan rekayasa material dengan AI, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu terobosan teknologi. Melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi DePIN, peneliti global dapat melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Selain itu, model keuntungan baru juga muncul. Misalnya, beberapa agen AI menunjukkan bagaimana mempertahankan keuangan mereka melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token, membuka arah pengembangan baru untuk robot pintar yang didorong oleh DePIN.
Penutup
Perkembangan AI robot tidak hanya tergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat. Kami berharap industri robot dapat melepaskan ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, didorong oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.