La fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives de développement
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité un large intérêt dans l'industrie. Michael Cho, cofondateur de FrodoBot Lab, a partagé ses réflexions sur 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 en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et promet de transformer radicalement la façon dont les robots IA opèrent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie des robots IA DePIN est confrontée 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 explorera en profondeur les principaux défis auxquels la technologie DePIN des robots est confrontée, analysera les obstacles clés à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. De plus, nous envisagerons les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
1. Collecte et traitement des données
L'IA incarnée (embodied AI) a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Cependant, il y a actuellement un manque d'infrastructures à grande échelle pour soutenir cette collecte de données, et l'industrie n'a pas encore réussi à s'accorder sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Données opérationnelles humaines : de haute qualité mais coûteuses, avec une forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à des scénarios spécifiques, mais difficiles à simuler des tâches complexes et variables.
Apprentissage par vidéo : potentiel mais manque de retour d'interaction physique réel.
2. Niveau d'autonomie
Pour réaliser l'application commerciale de la robotique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un effort exponentiel. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, et l'amélioration du dernier 1 % de précision peut prendre des années, voire des décennies, à réaliser.
3. Limites matérielles
Le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
La technologie des capteurs tactiles n'est pas assez avancée
Difficulté de reconnaissance des objets masqués
La conception de l'actionneur n'est pas suffisamment flexible et sécurisée.
4. Difficulté 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 un énorme défi en termes de capital. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces reste élevé, rendant leur large diffusion difficile.
5. Évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur le long terme, un processus qui est long et complexe. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, la validation des technologies d'intelligence robotique nécessite un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue durée.
6. Besoin en ressources humaines
Le développement de l'IA pour les robots nécessite encore un soutien humain considérable, y compris des opérateurs fournissant des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour garder les robots en fonctionnement et des chercheurs qui optimisent continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : Progrès révolutionnaires dans la technologie des robots
Bien que l'application à grande échelle de l'IA des robots génériques soit encore à une certaine distance, 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.
Quelques développements positifs incluent :
Les améliorations de conception matérielle pilotées par l'IA, telles que l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire les délais de développement.
Accès à une infrastructure de calcul décentralisée, permettant aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans restrictions de capital.
L'émergence de nouveaux modèles de profit, comme les agents IA qui maintiennent leur situation financière grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par tokens.
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 des réseaux décentralisés, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être réalisés de manière collaborative à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, mais abaisse également le seuil de développement, permettant à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
Dans le futur, nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques géants de la technologie, mais sera propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Avec le développement continu de la technologie DePIN, nous pourrions être témoins de percées majeures dans le domaine de la technologie des robots, ouvrant une nouvelle ère de fusion profonde entre l'intelligence artificielle et le monde physique.
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AirdropHunterXM
· 08-05 11:26
Quel Bots vient encore chercher de l'argent ?
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BearMarketBard
· 08-05 11:15
Encore souffler de la dépin, vivre sur ses acquis.
Voir l'originalRépondre0
HashBard
· 08-05 11:10
haussier sur les robots mais quand la gouvernance autonome alors...
DePIN Bots AI : défis et opportunités coexistent, le développement futur est prometteur
La fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives de développement
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité un large intérêt dans l'industrie. Michael Cho, cofondateur de FrodoBot Lab, a partagé ses réflexions sur 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 en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et promet de transformer radicalement la façon dont les robots IA opèrent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie des robots IA DePIN est confrontée 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 explorera en profondeur les principaux défis auxquels la technologie DePIN des robots est confrontée, analysera les obstacles clés à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. De plus, nous envisagerons les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
1. Collecte et traitement des données
L'IA incarnée (embodied AI) a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Cependant, il y a actuellement un manque d'infrastructures à grande échelle pour soutenir cette collecte de données, et l'industrie n'a pas encore réussi à s'accorder sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
2. Niveau d'autonomie
Pour réaliser l'application commerciale de la robotique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un effort exponentiel. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, et l'amélioration du dernier 1 % de précision peut prendre des années, voire des décennies, à réaliser.
3. Limites matérielles
Le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
4. Difficulté 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 un énorme défi en termes de capital. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces reste élevé, rendant leur large diffusion difficile.
5. Évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur le long terme, un processus qui est long et complexe. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, la validation des technologies d'intelligence robotique nécessite un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue durée.
6. Besoin en ressources humaines
Le développement de l'IA pour les robots nécessite encore un soutien humain considérable, y compris des opérateurs fournissant des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour garder les robots en fonctionnement et des chercheurs qui optimisent continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : Progrès révolutionnaires dans la technologie des robots
Bien que l'application à grande échelle de l'IA des robots génériques soit encore à une certaine distance, 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.
Quelques développements positifs incluent :
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 des réseaux décentralisés, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être réalisés de manière collaborative à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, mais abaisse également le seuil de développement, permettant à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
Dans le futur, nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques géants de la technologie, mais sera propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Avec le développement continu de la technologie DePIN, nous pourrions être témoins de percées majeures dans le domaine de la technologie des robots, ouvrant une nouvelle ère de fusion profonde entre l'intelligence artificielle et le monde physique.