Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan Teknologi dan Prospek Pengembangan

Belakangan ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian luas di kalangan industri. Michael Cho, salah satu pendiri FrodoBot Lab, membagikan pandangannya tentang tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah secara drastis cara kerja robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi robot AI DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis hambatan kunci dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan dengan metode terpusat. Selain itu, kami juga akan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Kendala Utama DePIN Robot Cerdas

1. Pengumpulan dan Pengolahan Data

AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Namun, saat ini kurangnya dukungan infrastruktur skala besar untuk pengumpulan data ini, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana cara mengumpulkan data tersebut. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud umumnya dibagi menjadi tiga kategori:

• Data operasi manusia: kualitas tinggi tetapi biayanya tinggi, dengan intensitas kerja yang besar.
• Data sintetik (data simulasi): cocok untuk skenario tertentu, tetapi sulit untuk mensimulasikan tugas yang kompleks dan bervariasi.
• Pembelajaran video: memiliki potensi tetapi kurang umpan balik interaksi fisik yang nyata.

2. Tingkat Otonomi

Untuk mewujudkan aplikasi komersial teknologi robot, tingkat keberhasilannya harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan upaya yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot bersifat eksponensial, dan peningkatan akurasi terakhir 1% mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.

3. Pembatasan perangkat keras

Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi yang sebenarnya. Masalah utama meliputi:

• Teknologi sensor sentuh tidak cukup maju
• Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang
• Desain aktuator tidak cukup fleksibel dan aman

4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras

Implementasi teknologi robot pintar memerlukan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien masih sangat tinggi, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran skala besar.

5. Evaluasi Efektivitas

Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata jangka panjang, proses ini memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI besar online yang dapat diuji dengan cepat, verifikasi teknologi kecerdasan robot memerlukan penerapan waktu nyata yang besar dan lama.

6. Permintaan Sumber Daya Manusia

Pengembangan AI robot masih memerlukan dukungan tenaga kerja yang besar, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan yang menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.

Prospek Masa Depan: Kemajuan Terobosan dalam Teknologi Robotika

Meskipun penerapan besar-besaran AI robotik umum masih memiliki jarak tertentu, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

Beberapa perkembangan positif termasuk:

• Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI, seperti optimasi chip dan rekayasa material, dapat secara signifikan memperpendek siklus pengembangan.
• Akses infrastruktur komputasi terdesentralisasi, memungkinkan peneliti global untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
• Munculnya model keuntungan baru, seperti agen AI yang mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan keterlibatan 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, wirausahawan, dan pengguna individu untuk berpartisipasi.

Di masa depan, kami berharap industri robotika tidak lagi bergantung pada beberapa raksasa teknologi, melainkan didorong oleh komunitas global secara bersama-sama, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan. Seiring dengan perkembangan teknologi DePIN yang terus berlanjut, kita mungkin akan menyaksikan terobosan besar di bidang teknologi robotika, membuka era baru integrasi mendalam antara kecerdasan buatan dan dunia fisik.