Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité un large intérêt dans l'industrie. Les experts présents ont approfondi les défis et les opportunités que représente le réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense, avec la possibilité de transformer radicalement la manière dont les robots AI fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement aux IA traditionnelles qui dépendent d'un volume massif de données Internet, la technologie des robots AI DePIN fait face à des problèmes plus complexes, tels que la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, examinant les problèmes auxquels est confrontée la technologie robotique DePIN, élargissant les principaux obstacles aux robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous explorerons également les perspectives de développement futur de la technologie robotique DePIN.
Les limites des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : Données
Contrairement aux "grands modèles d'IA en ligne" qui dépendent de l'entraînement sur d'énormes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, aucune infrastructure à grande échelle n'a encore été établie dans le monde, et il n'y a pas encore de consensus dans l'industrie sur la façon de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois grandes catégories :
Données opérationnelles humaines : haute qualité, capables de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées pour entraîner les robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais difficiles à simuler des tâches changeantes.
Apprentissage vidéo : Apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans retour d'interaction physique réel.
Goulot d'étranglement 2 : niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit vraiment pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels : à chaque pas en avant, la difficulté augmente considérablement.
Goulot d'étranglement trois : Limites matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :
Manque de capteurs tactiles à haute sensibilité
Difficulté de reconnaissance des obstacles
La conception de l'actionneur n'est pas assez biomimétique, ce qui entraîne une rigidité des mouvements et un danger potentiel.
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'expansion 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 matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières importantes peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, ce qui est différent des grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie de l'intelligence robotique est d'observer ses performances dans un déploiement à long terme à grande échelle.
Goulot d'étranglement six : ressources humaines
Dans le développement de l'intelligence artificielle des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, des équipes de maintenance pour faire fonctionner les robots, et des chercheurs pour continuer à optimiser les modèles d'IA.
Perspectives futures de la robotique
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une adoption à grande échelle, 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 la collecte et l'évaluation des données.
Les améliorations dans la conception matérielle pilotées par l'IA, telles que les puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire les délais de développement. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent entraîner et évaluer des modèles sans être limités par le capital.
De plus, les nouveaux agents IA ont montré un modèle de profit innovant pour le réseau technologique des robots décentralisés. Ces agents IA peuvent maintenir leur financement grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons, créant un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi des mises à niveau matérielles, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la force d'un réseau décentralisé, le développement de la technologie robotique peut être mené de manière collaborative à l'échelle mondiale, accélérant l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, tout en abaissant le seuil de développement. Nous espérons que l'industrie robotique pourra se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants technologiques, et sera propulsée par une communauté mondiale, vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable.
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CryptoSurvivor
· 07-25 19:36
Cette goulot d'étranglement ne peut pas être supporté.
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FloorSweeper
· 07-25 19:31
Encore une réunion d'examen technique... c'est vraiment ennuyeux.
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EntryPositionAnalyst
· 07-25 19:22
incroyable Ça pourra atterrir quand~
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TestnetScholar
· 07-25 19:18
Bots sont l'avenir
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InscriptionGriller
· 07-25 19:18
Encore une petite astuce de smart contracts pour se faire prendre pour des cons.
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SatoshiLegend
· 07-25 19:15
Croyants de l'industrie 4.0, extrêmement sceptiques, mais remplis de respect pour la pure technologie. Les alternances entre le bull et le bear nécessitent une preuve mathématique. Le jeu ultime entre l'homme et l'algorithme.
Ainsi, les commentaires suivants apparaîtront :
Les goulets d'étranglement matériels seront finalement résolus, mais le problème de confiance au niveau du code est le plus grand obstacle pour les Bots DePIN.
DePIN fusionne l'intelligence incarnée : défis et opportunités de la technologie des Bots
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité un large intérêt dans l'industrie. Les experts présents ont approfondi les défis et les opportunités que représente le réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense, avec la possibilité de transformer radicalement la manière dont les robots AI fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement aux IA traditionnelles qui dépendent d'un volume massif de données Internet, la technologie des robots AI DePIN fait face à des problèmes plus complexes, tels que la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, examinant les problèmes auxquels est confrontée la technologie robotique DePIN, élargissant les principaux obstacles aux robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous explorerons également les perspectives de développement futur de la technologie robotique DePIN.
Les limites des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : Données
Contrairement aux "grands modèles d'IA en ligne" qui dépendent de l'entraînement sur d'énormes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, aucune infrastructure à grande échelle n'a encore été établie dans le monde, et il n'y a pas encore de consensus dans l'industrie sur la façon de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois grandes catégories :
Goulot d'étranglement 2 : niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit vraiment pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels : à chaque pas en avant, la difficulté augmente considérablement.
Goulot d'étranglement trois : Limites matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :
Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'expansion 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 matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières importantes peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, ce qui est différent des grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie de l'intelligence robotique est d'observer ses performances dans un déploiement à long terme à grande échelle.
Goulot d'étranglement six : ressources humaines
Dans le développement de l'intelligence artificielle des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, des équipes de maintenance pour faire fonctionner les robots, et des chercheurs pour continuer à optimiser les modèles d'IA.
Perspectives futures de la robotique
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une adoption à grande échelle, 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 la collecte et l'évaluation des données.
Les améliorations dans la conception matérielle pilotées par l'IA, telles que les puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire les délais de développement. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent entraîner et évaluer des modèles sans être limités par le capital.
De plus, les nouveaux agents IA ont montré un modèle de profit innovant pour le réseau technologique des robots décentralisés. Ces agents IA peuvent maintenir leur financement grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons, créant un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi des mises à niveau matérielles, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la force d'un réseau décentralisé, le développement de la technologie robotique peut être mené de manière collaborative à l'échelle mondiale, accélérant l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, tout en abaissant le seuil de développement. Nous espérons que l'industrie robotique pourra se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants technologiques, et sera propulsée par une communauté mondiale, vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable.
Ainsi, les commentaires suivants apparaîtront :
Les goulets d'étranglement matériels seront finalement résolus, mais le problème de confiance au niveau du code est le plus grand obstacle pour les Bots DePIN.