Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технологічні виклики та перспективи на майбутнє

Децентралізована мережа фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки стикається з викликами та можливостями. Хоча ця область все ще перебуває на початковій стадії, вона має потенціал кардинально змінити спосіб функціонування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, що покладається на велику кількість даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, вузькі місця в оцінці та сталий економічний модель.

У цій статті буде розглянуто основні проблеми, з якими стикається технологія роботів DePIN, розширено ключові перешкоди для децентралізованих роботів, а також переваги DePIN порівняно з централізованими методами. Нарешті, ми розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології роботів DePIN.

Вузьке місце DePIN розумного робота

Вузьке місце 1: Дані

Інтегрована AI потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі не вистачає масштабної інфраструктури для збору цих даних. Збір даних можна поділити на три категорії:

1. Людські операційні дані: висока якість, можуть захоплювати відеопотоки та мітки дій, але мають високу вартість і велику трудомісткість.

2. Синтетичні дані (модельні дані): підходять для навчання роботів пересуватися в складних місцевостях, але погано справляються з різноманітними завданнями.

3. Відеонавчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без безпосереднього фізичного зворотного зв'язку.

Вузьке місце два: Рівень автономії

Щоб технології робототехніки стали дійсно практичними, їхній рівень успішності має наближатися до 99,99% або навіть вище. Проте, складність підвищення точності зростає експоненційно, і досягнення останнього 1% точності може зайняти роки, а то й десятиліття.

Ботлнек три: апаратні обмеження

Існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до досягнення справжньої автономності. Основні проблеми включають:

• Нестача високочутливих тактильних датчиків
• Важко розпізнати об'єкти, що перекриваються
• Дизайн виконавчого механізму недостатньо біологічний, що призводить до жорсткості та нееластичності рухів.

Четверта вузька місце: труднощі з розширенням обладнання

Технологія розумних роботів потребує розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Наразі вартість гуманоїдних роботів все ще висока, що ускладнює їх масштабне впровадження.

Бутелька п’ятірка: оцінка ефективності

Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого впровадження в реальному світі, що вимагає значної кількості часу та ресурсів. Єдиний спосіб перевірити технології робототехнічного інтелекту – це спостерігати за їхніми випадками невдач, що означає необхідність проведення масштабного та тривалого впровадження в реальному часі.

Вузьке місце шість: Потреба в людських ресурсах

Розробка AI для роботів все ще потребує значної участі людей, зокрема операторів, які надають навчальні дані, команди технічного обслуговування, які підтримують роботу роботів, а також дослідників, які постійно оптимізують моделі AI.

Майбутнє: коли стануться прориви в робототехніці?

Хоча до масового впровадження універсальних роботів з ШІ ще далеко, прогрес у технології роботів DePIN вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть зменшити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.

Деякі позитивні розробки включають:

1. Дослідницькі установи збирають унікальні дані про взаємодію роботів у реальному світі через фактичні змагання.

2. Поліпшення дизайну апаратного забезпечення, керованого ШІ, може прискорити процес розвитку.

3. Децентралізована обчислювальна інфраструктура дозволяє дослідникам з усього світу легше навчати та оцінювати моделі.

4. Нові моделі прибутку з'являються, такі як автономні AI-агенти, які підтримують фінансову стабільність через токенну мотивацію.

підсумок

Розвиток AI-роботів охоплює кілька аспектів, таких як алгоритми, оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансова підтримка та участь людей. Створення мережі DePIN-роботів має потенціал для прискорення навчання AI та оптимізації апаратного забезпечення, зниження бар'єрів для розробки, що дозволить більшій кількості учасників долучитися до цієї сфери. У майбутньому робототехнічна галузь, можливо, більше не буде залежати від кількох великих технологічних компаній, а буде спільно просуватися світовою спільнотою, рухаючись до справжньої відкритої та стійкої технологічної екосистеми.