Злиття DePIN та втіленого інтелекту: майбутнє обіцяє, але викликів чимало

На нещодавньому обговоренні на тему "Створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" експерти галузі детально розглянули виклики та можливості, з якими стикається мережа децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки. Хоча ця область ще перебуває на початковому етапі, її потенціал величезний і вона має всі шанси кардинально змінити спосіб застосування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, що залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.

Ця стаття проаналізує ключові моменти обговорення, вивчить проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, проаналізує основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології DePIN роботів.

Основні перешкоди, з якими стикається DePIN-інтелектуальний робот

Збір та обробка даних

На відміну від "онлайн" великих моделей ШІ, які залежать від величезних інтернет-даних, інтелект, що базується на взаємодії з реальним світом, потребує розвитку через цю взаємодію. Однак наразі у світі не вистачає такої масштабної інфраструктури, і в галузі не досягнуто згоди щодо ефективних способів збору цих даних. Збір даних для інтелекту, що базується на взаємодії, в основному включає три категорії:

1. Дані, що обробляються людиною: за допомогою ручного контролю робота, що генерує високоякісні дані, можна захоплювати відеопотоки та мітки руху. Це найефективніший спосіб навчання ШІ імітувати людську поведінку, але він є дорогим і трудомістким.

2. Синтетичні дані (модельні дані): дуже корисні для навчання роботів пересуванню в складних умовах, але їх ефективність обмежена при виконанні різноманітних завдань.

3. Відео навчання: Дайте можливість AI моделям навчатися, спостерігаючи за відео з реального світу. Хоча цей метод має потенціал, йому бракує справжнього фізичного зворотного зв'язку, необхідного для інтелекту.

Підвищення рівня автономності

Щоб досягти справжньої комерційної реалізації робототехніки, необхідно підвищити рівень успішності до майже 99,99% або навіть вище. Однак кожне підвищення точності на 0,001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу, з кожним кроком вперед складність значно зростає.

апаратні обмеження

Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно просунутими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:

• Відсутність тактильних датчиків: наразі найсучасніші технології все ще далекі від чутливості людських пальців.
• Проблема з遮挡: Роботам важко розпізнати та взаємодіяти з об'єктами, які частково закриті.
• Дизайн виконавців: більшість виконавців у гуманоїдних роботах розташовані безпосередньо на суглобах, що призводить до громіздких рухів і потенційної небезпеки.

труднощі з апаратним розширенням

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.

Виклики оцінки ефективності

На відміну від онлайн-моделей AI, які можуть швидко тестувати функції, оцінка фізичного AI потребує тривалого розгортання у реальному світі. Цей процес займає багато часу, є дорогим і важко швидко отримати висновки.

Потреби в людських ресурсах

У розробці штучного інтелекту роботів людська праця все ще є незамінною. Роботам потрібні людські оператори для надання навчальних даних, команди технічного обслуговування для підтримки роботи, а також дослідники та розробники для постійної оптимізації моделей ШІ. Ця постійна людська участь є головним викликом, який має вирішити DePIN.

Перспективи майбутнього: Революційний момент в технології роботів

Хоча універсальний роботизований ШІ ще не досягнув масштабного впровадження, прогрес у технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорити процес збору та оцінки даних. Наприклад, у недавніх змаганнях між ШІ та людськими роботами дослідники продемонстрували унікальний набір даних, зібраних з реальних взаємодій роботів, який показав потенціал DePIN у з'єднанні різних складових робототехніки.

Покращення дизайну апаратного забезпечення за допомогою штучного інтелекту, наприклад, оптимізація чіпів і матеріалознавства за допомогою ШІ, може значно скоротити терміни технологічних проривів. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN глобальні дослідники можуть навчати та оцінювати моделі без обмежень капіталу.

Крім того, з'являються нові моделі прибутку. Наприклад, деякі AI-агенти демонструють, як підтримувати свою фінансову стабільність за рахунок децентралізованої власності та токенних стимулів, відкриваючи нові напрямки розвитку для розумних роботів, що працюють на основі DePIN.

Висновок

Розвиток робототехнічного ШІ залежить не лише від алгоритмів, але й від оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що завдяки силі децентралізованої мережі збір даних роботів, обчислювальні ресурси та інвестиції можуть здійснюватися на глобальному рівні. Це не лише прискорює навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, залучаючи більше дослідників, підприємців та приватних користувачів. Ми сподіваємося, що робототехнічна галузь зможе позбутися залежності від кількох технологічних гігантів, і глобальна спільнота спільно просуватиме справжню відкриту, стійку технологічну екосистему.