A fusão de DePIN e inteligência incorporada: desafios tecnológicos e perspectivas futuras
A rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) está enfrentando desafios e oportunidades no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em sua fase inicial, ele tem o potencial de transformar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de grandes volumes de dados da Internet, a tecnologia de IA robótica DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar os principais problemas enfrentados pela tecnologia robótica DePIN, expandir os obstáculos chave dos robôs descentralizados, e as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, iremos discutir as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia robótica DePIN.
O gargalo do robô inteligente DePIN
Gargalo um: Dados
A IA encarnada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência, mas atualmente falta uma infraestrutura em larga escala para coletar esses dados. A coleta de dados pode ser dividida em três categorias:
Dados operados por humanos: alta qualidade, capazes de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com altos custos e grande intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas com desempenho insatisfatório em tarefas variáveis.
Aprendizagem por vídeo: Aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas falta a retroalimentação direta da interação física.
Gargalo dois: Nível de autonomia
Para que a robótica seja realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, a dificuldade em aumentar a precisão cresce de forma exponencial, e o último 1% de precisão pode levar anos ou até décadas para ser alcançado.
Gargalo Três: Limitações de Hardware
O hardware de robôs atualmente não está pronto para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Falta de sensores táteis de alta sensibilidade
Dificuldade em reconhecer objetos obstruídos
O design do atuador não é suficientemente biológico, resultando em movimentos rígidos e inflexíveis.
Gargalo Quatro: Dificuldade na Expansão de Hardware
A tecnologia de robôs inteligentes precisa de ser implementada em dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, o custo dos robôs humanoides ainda é elevado, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
Gargalo cinco: Avaliação da eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação a longo prazo no mundo real, o que exige muito tempo e recursos. A única maneira de validar as tecnologias de inteligência robótica é observar as suas falhas, o que implica a necessidade de uma implementação em tempo real em grande escala e prolongada.
Gargalo Seis: Demanda de Mão de Obra
O desenvolvimento de IA robótica ainda requer a participação de uma grande quantidade de mão de obra, incluindo operadores que fornecem dados de treinamento, equipes de manutenção que mantêm os robôs em funcionamento, e pesquisadores que otimizam continuamente os modelos de IA.
Futuro: Quando chegarão os avanços na robótica?
Apesar de a IA de robôs genéricos ainda estar longe da adoção em larga escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN oferecem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
Alguns desenvolvimentos positivos incluem:
Instituições de pesquisa estão coletando dados únicos de interação robótica no mundo real através de competições práticas.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA podem acelerar o processo de desenvolvimento.
A infraestrutura de computação descentralizada permite que pesquisadores globais treinem e avaliem modelos mais facilmente.
Novos modelos de lucro estão a surgir, como agentes de IA autônomos que mantêm as finanças através de incentivos em tokens.
Resumo
O desenvolvimento da IA de robôs envolve vários aspectos, como algoritmos, atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e participação humana. A criação da rede DePIN de robôs promete acelerar o treinamento de IA e a otimização de hardware, reduzindo a barreira de entrada e permitindo que mais participantes entrem neste campo. No futuro, a indústria de robôs pode não depender mais de algumas grandes empresas de tecnologia, mas sim ser impulsionada por uma comunidade global, avançando em direção a um verdadeiro ecossistema tecnológico aberto e sustentável.
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ContractFreelancer
· 08-01 22:02
Ainda a falar de conceitos, nem sequer perceberam o hardware.
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DegenWhisperer
· 08-01 22:01
Outra vez, qual pro está a fazer promessas vazias?
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SellTheBounce
· 08-01 21:59
Bear Market Mentor, shorting everything, professional apanhar uma faca a cair por dez anos... Mesmo as melhores técnicas precisam da validação do mercado, agora o embarque é tudo apanhar uma faca a cair. Olhar para baixo por três anos sem erro.
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GasOptimizer
· 08-01 21:58
A eficiência do hardware é muito baixa, o que equivale a queimar gás. Já calcularam o ROI?
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OnChainDetective
· 08-01 21:54
Profundamente à noite, grandes investidores estão discretamente a implementar contratos inteligentes. Os dados não mentem.
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GasDevourer
· 08-01 21:39
Tudo está a bloquear os dados, é um problema antigo.
DePIN Bots tecnologia: desafios e quebras de barreiras chave Nova direção para o desenvolvimento de IA
A fusão de DePIN e inteligência incorporada: desafios tecnológicos e perspectivas futuras
A rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) está enfrentando desafios e oportunidades no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em sua fase inicial, ele tem o potencial de transformar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional, que depende de grandes volumes de dados da Internet, a tecnologia de IA robótica DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.
Este artigo irá explorar os principais problemas enfrentados pela tecnologia robótica DePIN, expandir os obstáculos chave dos robôs descentralizados, e as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, iremos discutir as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia robótica DePIN.
O gargalo do robô inteligente DePIN
Gargalo um: Dados
A IA encarnada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência, mas atualmente falta uma infraestrutura em larga escala para coletar esses dados. A coleta de dados pode ser dividida em três categorias:
Dados operados por humanos: alta qualidade, capazes de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com altos custos e grande intensidade de trabalho.
Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas com desempenho insatisfatório em tarefas variáveis.
Aprendizagem por vídeo: Aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas falta a retroalimentação direta da interação física.
Gargalo dois: Nível de autonomia
Para que a robótica seja realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, a dificuldade em aumentar a precisão cresce de forma exponencial, e o último 1% de precisão pode levar anos ou até décadas para ser alcançado.
Gargalo Três: Limitações de Hardware
O hardware de robôs atualmente não está pronto para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:
Gargalo Quatro: Dificuldade na Expansão de Hardware
A tecnologia de robôs inteligentes precisa de ser implementada em dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, o custo dos robôs humanoides ainda é elevado, tornando difícil a sua adoção em larga escala.
Gargalo cinco: Avaliação da eficácia
A avaliação da IA física requer uma implementação a longo prazo no mundo real, o que exige muito tempo e recursos. A única maneira de validar as tecnologias de inteligência robótica é observar as suas falhas, o que implica a necessidade de uma implementação em tempo real em grande escala e prolongada.
Gargalo Seis: Demanda de Mão de Obra
O desenvolvimento de IA robótica ainda requer a participação de uma grande quantidade de mão de obra, incluindo operadores que fornecem dados de treinamento, equipes de manutenção que mantêm os robôs em funcionamento, e pesquisadores que otimizam continuamente os modelos de IA.
Futuro: Quando chegarão os avanços na robótica?
Apesar de a IA de robôs genéricos ainda estar longe da adoção em larga escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN oferecem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.
Alguns desenvolvimentos positivos incluem:
Instituições de pesquisa estão coletando dados únicos de interação robótica no mundo real através de competições práticas.
Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA podem acelerar o processo de desenvolvimento.
A infraestrutura de computação descentralizada permite que pesquisadores globais treinem e avaliem modelos mais facilmente.
Novos modelos de lucro estão a surgir, como agentes de IA autônomos que mantêm as finanças através de incentivos em tokens.
Resumo
O desenvolvimento da IA de robôs envolve vários aspectos, como algoritmos, atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e participação humana. A criação da rede DePIN de robôs promete acelerar o treinamento de IA e a otimização de hardware, reduzindo a barreira de entrada e permitindo que mais participantes entrem neste campo. No futuro, a indústria de robôs pode não depender mais de algumas grandes empresas de tecnologia, mas sim ser impulsionada por uma comunidade global, avançando em direção a um verdadeiro ecossistema tecnológico aberto e sustentável.