DePIN ve Gövde Akıllı Teknolojilerin Bütünleşmesi: Teknik Zorluklar ve Gelecek Perspektifi
Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağı (DePIN), robot teknolojisi alanında zorluklar ve fırsatlarla karşı karşıya. Bu alan hala başlangıç aşamasında olmasına rağmen, AI robotların gerçek dünyada çalışma şekillerini köklü bir şekilde değiştirme potansiyeline sahip. Ancak, geleneksel AI'nın büyük ölçüde internet verilerine dayanmasıyla karşılaştırıldığında, DePIN robot AI teknolojisi daha karmaşık sorunlarla karşılaşmaktadır; bunlar arasında veri toplama, donanım sınırlamaları, değerlendirme darboğazları ve ekonomik modellerin sürdürülebilirliği bulunmaktadır.
Bu makalede DePIN robot teknolojisinin karşılaştığı başlıca sorunlar, merkeziyetsiz robotların kilit engellerini genişletme ve DePIN'in merkezi yöntemlere göre avantajları ele alınacaktır. Son olarak, DePIN robot teknolojisinin gelecekteki gelişim perspektiflerini inceleyeceğiz.
DePIN akıllı robotlarının darboğazı
Darboğaz 1: Veri
Somutlaşmış AI'nın akıllı bir şekilde gelişmesi için gerçek dünya ile etkileşimde bulunması gerekiyor, ancak bu verileri toplamak için şu anda büyük ölçekli bir altyapı eksikliği var. Veri toplama üç kategoriye ayrılabilir:
İnsanların işlediği veriler: Yüksek kalite, video akışını ve hareket etiketlerini yakalayabilir, ancak maliyeti yüksektir ve iş gücü gerektiren bir süreçtir.
Sentetik veriler (simülasyon verileri): Karmaşık arazilerde robotların hareketini eğitmek için uygundur, ancak değişken görevlerde etkili değildir.
Video öğrenimi: Gerçek dünya videolarını gözlemleyerek öğrenme, ancak doğrudan fiziksel etkileşim geri bildirimi eksik.
Darboğaz İkisi: Otonomi Seviyesi
Robot teknolojisinin gerçekten kullanışlı olabilmesi için başarı oranının %99,99'a hatta daha yüksek bir seviyeye ulaşması gerekmektedir. Ancak, doğruluk oranını artırmak giderek daha zor hale geliyor; son %1'lik doğruluk oranını elde etmek yıllar hatta on yıllar alabilir.
Darboğaz Üç: Donanım Sınırlamaları
Mevcut robot donanımı gerçek otonomi sağlamak için henüz hazır değil. Ana sorunlar şunlardır:
Yüksek hassasiyete sahip dokunsal sensör eksikliği
Engel tanıma zorluğu
Aktüatör tasarımı yeterince biyomorfik değil, bu da hareketlerin sert ve esnek olmamasına yol açıyor.
Dördüncü darboğaz: Donanım genişletme zorluğu
Akıllı robot teknolojisinin gerçek dünyada fiziksel cihazların konuşlandırılmasını gerektiriyor, bu da büyük bir sermaye zorluğu getiriyor. Şu anda, insansı robotların maliyeti hala yüksek ve geniş çapta benimsenmesi zor.
Darboğaz Beşi: Etkililiği Değerlendirme
Fiziksel AI'nın değerlendirilmesi, uzun süreli gerçek dünya dağıtımı gerektirir ve bu da büyük miktarda zaman ve kaynak gerektirir. Robotik zeka teknolojisinin tek doğrulama yöntemi, başarısızlık durumlarını gözlemlemektir; bu da geniş ölçekli, uzun süreli gerçek zamanlı dağıtım gerektirir.
Darboğaz Altı: İnsan Kaynağı İhtiyacı
Robot AI geliştirme hâlâ büyük miktarda insan gücü gerektiriyor, bu da operatörlerin eğitim verileri sağlaması, bakım ekiplerinin robotları çalışır durumda tutması ve araştırmacıların AI modellerini sürekli olarak optimize etmesi gerektiği anlamına geliyor.
Gelecek: Robot teknolojisinde devrim ne zaman gelecek?
Genel robot AI'sının geniş kapsamlı benimsemeye ulaşması için hâlâ bir mesafe olsa da, DePIN robot teknolojisindeki ilerleme umut veriyor. Merkeziyetsiz ağın ölçeği ve koordinasyonu, sermaye yükünü dağıtabilir ve veri toplama ile değerlendirme sürecini hızlandırabilir.
Bazı olumlu gelişmeler şunlardır:
Araştırma kurumları, gerçek dünyanın robot etkileşim verilerini toplamak için gerçek yarışmalar aracılığıyla çalışıyor.
AI destekli donanım tasarımı iyileştirmeleri gelişim sürecini hızlandırabilir.
Merkeziyetsiz hesaplama altyapısı, küresel araştırmacıların modelleri daha kolay bir şekilde eğitmelerini ve değerlendirmelerini sağlar.
Yeni kâr modeli ortaya çıkıyor, örneğin, kendi kendine çalışan AI ajanları, token teşvikleriyle finansmanı sürdürüyor.
özet
Robotik AI gelişimi, algoritmalar, donanım yükseltmeleri, veri birikimi, finansal destek ve insan katılımı gibi birçok unsuru kapsamaktadır. DePIN robot ağı kurulumu, AI eğitimini ve donanım optimizasyonunu hızlandırma, geliştirme engellerini azaltma ve daha fazla katılımcının bu alana katılmasını sağlama umudu taşımaktadır. Gelecekte, robotik endüstri muhtemelen birkaç teknoloji devine bağımlı olmayacak, aksine küresel topluluk tarafından ortaklaşa yönlendirilecek ve gerçek bir açık, sürdürülebilir teknoloji ekosistemine doğru ilerleyecektir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
6
Share
Comment
0/400
ContractFreelancer
· 08-01 22:02
Yine kavramları abartıyorlar, donanımı bile anlayamadılar.
View OriginalReply0
DegenWhisperer
· 08-01 22:01
Yine hangi pro hayal kuruyor?
View OriginalReply0
SellTheBounce
· 08-01 21:59
Ayı Piyasası mentorü, kısa devre - her şeyi, profesyonel düşen bıçağı yakalamak on yıl... Ne kadar iyi bir teknik olursa olsun, piyasa doğrulamasını beklemek zorundasınız, şimdi gemiye binin hepsi düşen bıçağı yakalamak. Üç yıl boyunca bakış açımda hata yok.
View OriginalReply0
GasOptimizer
· 08-01 21:58
Donanım verimliliği çok düşük, bu da gaz yakmak anlamına geliyor. ROI'yi hesapladınız mı?
View OriginalReply0
OnChainDetective
· 08-01 21:54
Gece geç saatlerde yine büyük yatırımcılar akıllı sözleşmeler kuruyor, veriler yalan söylemez.
DePIN Botlar teknolojisi: Zorluklar ve atılımlar için anahtar Gelecekte AI gelişiminin yeni yönü
DePIN ve Gövde Akıllı Teknolojilerin Bütünleşmesi: Teknik Zorluklar ve Gelecek Perspektifi
Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağı (DePIN), robot teknolojisi alanında zorluklar ve fırsatlarla karşı karşıya. Bu alan hala başlangıç aşamasında olmasına rağmen, AI robotların gerçek dünyada çalışma şekillerini köklü bir şekilde değiştirme potansiyeline sahip. Ancak, geleneksel AI'nın büyük ölçüde internet verilerine dayanmasıyla karşılaştırıldığında, DePIN robot AI teknolojisi daha karmaşık sorunlarla karşılaşmaktadır; bunlar arasında veri toplama, donanım sınırlamaları, değerlendirme darboğazları ve ekonomik modellerin sürdürülebilirliği bulunmaktadır.
Bu makalede DePIN robot teknolojisinin karşılaştığı başlıca sorunlar, merkeziyetsiz robotların kilit engellerini genişletme ve DePIN'in merkezi yöntemlere göre avantajları ele alınacaktır. Son olarak, DePIN robot teknolojisinin gelecekteki gelişim perspektiflerini inceleyeceğiz.
DePIN akıllı robotlarının darboğazı
Darboğaz 1: Veri
Somutlaşmış AI'nın akıllı bir şekilde gelişmesi için gerçek dünya ile etkileşimde bulunması gerekiyor, ancak bu verileri toplamak için şu anda büyük ölçekli bir altyapı eksikliği var. Veri toplama üç kategoriye ayrılabilir:
İnsanların işlediği veriler: Yüksek kalite, video akışını ve hareket etiketlerini yakalayabilir, ancak maliyeti yüksektir ve iş gücü gerektiren bir süreçtir.
Sentetik veriler (simülasyon verileri): Karmaşık arazilerde robotların hareketini eğitmek için uygundur, ancak değişken görevlerde etkili değildir.
Video öğrenimi: Gerçek dünya videolarını gözlemleyerek öğrenme, ancak doğrudan fiziksel etkileşim geri bildirimi eksik.
Darboğaz İkisi: Otonomi Seviyesi
Robot teknolojisinin gerçekten kullanışlı olabilmesi için başarı oranının %99,99'a hatta daha yüksek bir seviyeye ulaşması gerekmektedir. Ancak, doğruluk oranını artırmak giderek daha zor hale geliyor; son %1'lik doğruluk oranını elde etmek yıllar hatta on yıllar alabilir.
Darboğaz Üç: Donanım Sınırlamaları
Mevcut robot donanımı gerçek otonomi sağlamak için henüz hazır değil. Ana sorunlar şunlardır:
Dördüncü darboğaz: Donanım genişletme zorluğu
Akıllı robot teknolojisinin gerçek dünyada fiziksel cihazların konuşlandırılmasını gerektiriyor, bu da büyük bir sermaye zorluğu getiriyor. Şu anda, insansı robotların maliyeti hala yüksek ve geniş çapta benimsenmesi zor.
Darboğaz Beşi: Etkililiği Değerlendirme
Fiziksel AI'nın değerlendirilmesi, uzun süreli gerçek dünya dağıtımı gerektirir ve bu da büyük miktarda zaman ve kaynak gerektirir. Robotik zeka teknolojisinin tek doğrulama yöntemi, başarısızlık durumlarını gözlemlemektir; bu da geniş ölçekli, uzun süreli gerçek zamanlı dağıtım gerektirir.
Darboğaz Altı: İnsan Kaynağı İhtiyacı
Robot AI geliştirme hâlâ büyük miktarda insan gücü gerektiriyor, bu da operatörlerin eğitim verileri sağlaması, bakım ekiplerinin robotları çalışır durumda tutması ve araştırmacıların AI modellerini sürekli olarak optimize etmesi gerektiği anlamına geliyor.
Gelecek: Robot teknolojisinde devrim ne zaman gelecek?
Genel robot AI'sının geniş kapsamlı benimsemeye ulaşması için hâlâ bir mesafe olsa da, DePIN robot teknolojisindeki ilerleme umut veriyor. Merkeziyetsiz ağın ölçeği ve koordinasyonu, sermaye yükünü dağıtabilir ve veri toplama ile değerlendirme sürecini hızlandırabilir.
Bazı olumlu gelişmeler şunlardır:
Araştırma kurumları, gerçek dünyanın robot etkileşim verilerini toplamak için gerçek yarışmalar aracılığıyla çalışıyor.
AI destekli donanım tasarımı iyileştirmeleri gelişim sürecini hızlandırabilir.
Merkeziyetsiz hesaplama altyapısı, küresel araştırmacıların modelleri daha kolay bir şekilde eğitmelerini ve değerlendirmelerini sağlar.
Yeni kâr modeli ortaya çıkıyor, örneğin, kendi kendine çalışan AI ajanları, token teşvikleriyle finansmanı sürdürüyor.
özet
Robotik AI gelişimi, algoritmalar, donanım yükseltmeleri, veri birikimi, finansal destek ve insan katılımı gibi birçok unsuru kapsamaktadır. DePIN robot ağı kurulumu, AI eğitimini ve donanım optimizasyonunu hızlandırma, geliştirme engellerini azaltma ve daha fazla katılımcının bu alana katılmasını sağlama umudu taşımaktadır. Gelecekte, robotik endüstri muhtemelen birkaç teknoloji devine bağımlı olmayacak, aksine küresel topluluk tarafından ortaklaşa yönlendirilecek ve gerçek bir açık, sürdürülebilir teknoloji ekosistemine doğru ilerleyecektir.