DePIN Bots: Rompiendo barreras, iniciando una nueva era de IA

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La fusión de DePIN e inteligencia encarnada: desafíos y perspectivas

En una reciente discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada", Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió sus ideas sobre los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y podría transformar radicalmente la forma en que los robots AI se aplican en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de enormes datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.

Este artículo explorará en profundidad los principales obstáculos que enfrenta la tecnología de robots DePIN, analizará por qué DePIN tiene ventajas sobre los métodos centralizados y anticipará las tendencias futuras en el desarrollo de la tecnología de robots DePIN.

La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras

Principales cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN

cuellos de botella de datos

A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" que dependen de una gran cantidad de datos de Internet, la IA encarnada necesita desarrollar inteligencia a través de la interacción con el mundo real. Actualmente, falta una infraestructura de este tipo a gran escala en todo el mundo, y la industria aún no ha llegado a un consenso sobre cómo recolectar estos datos. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:

  1. Operaciones de datos humanos: alta calidad, capaz de capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero con un alto costo y gran intensidad laboral.
  2. Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar a los robots a moverse en terrenos complejos, pero con un efecto limitado en tareas cambiantes.
  3. Aprendizaje en video: aprender observando videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física interactiva real.

nivel de autonomía

A pesar de que los robots pueden mostrar una alta tasa de éxito en las pruebas, la pequeña probabilidad de fallo en la aplicación real también es inaceptable. Para lograr la comercialización, la tasa de éxito de la tecnología robótica debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, el último paso para mejorar la precisión a menudo requiere un tiempo y esfuerzo exponencial.

limitaciones de hardware

Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:

  • Falta de sensores táctiles
  • Dificultades en el reconocimiento de oclusiones de objetos
  • Limitaciones del diseño del actuador

Problema de expansión de hardware

La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con sólidos recursos financieros pueden permitirse experimentos a gran escala.

Evaluar la efectividad

A diferencia de los grandes modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente, evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo en el mundo real, lo que necesita una gran cantidad de tiempo y recursos.

demanda de mano de obra

En el desarrollo de la IA robótica, la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Los robots necesitan que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que un equipo de mantenimiento mantenga su funcionamiento y que los investigadores optimicen continuamente los modelos de IA.

Perspectivas futuras de la robótica

A pesar de que la adopción masiva de la IA de robots generalizados aún está lejos, los avances en la tecnología de robots DePIN ofrecen esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.

Las ventajas de DePIN incluyen:

  1. Acelerar la recopilación y evaluación de datos
  2. Fomentar la mejora del diseño de hardware
  3. Proporcionar nuevos modelos de ganancias

Por ejemplo, algunos agentes de IA ya han demostrado cómo mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens. En el futuro, estos agentes de IA podrían formar un ciclo económico que beneficie el desarrollo de la IA y a los participantes de DePIN.

Conclusión

El desarrollo de la IA robótica no solo depende de los algoritmos, sino que también involucra la actualización de hardware, la acumulación de datos, el apoyo financiero y la participación humana. La creación de una red de robots DePIN significa que, con la ayuda del poder de una red descentralizada, el desarrollo de la tecnología robótica puede llevarse a cabo de manera colaborativa a nivel mundial, acelerando el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, y reduciendo la barrera de entrada para el desarrollo. Esperamos que la industria robótica pueda liberarse de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos, impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.

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UncommonNPCvip
· 07-16 16:27
¡Ven, ven, ven! Los Bots se convierten en los dueños.
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PumpStrategistvip
· 07-15 09:59
Todavía no es un nuevo empaque del impuesto sobre la inteligencia, la distribución de fichas es evidente.
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wrekt_but_learningvip
· 07-14 06:25
Hablemos de la tecnología una vez que lo tengamos claro.
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SchrödingersNodevip
· 07-14 02:27
¿El mundo Cripto también se ha involucrado con Bots?
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GasFeeCriervip
· 07-14 02:24
¡Otra vez a comerciar con depin!
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Deconstructionistvip
· 07-14 02:18
¡El código abierto y la apertura son el camino correcto!
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