Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та майбутні перспективи
Децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) стикається з величезними викликами та можливостями в галузі робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний, і вона може кардинально змінити спосіб функціонування AI роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.
У цій статті ми глибоко дослідимо ключові проблеми, з якими стикається технологія DePIN-роботів, проаналізуємо основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми заглянемо в майбутнє технології DePIN-роботів і обговоримо, чи не настає час "ChatGPT" у цій сфері.
Вузькі місця DePIN розумних роботів
Вузьке місце 1: Дані
Емпіричний AI потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної інфраструктури, і методи збору даних ще не досягли консенсусу. Збір даних для емпіричного AI можна поділити на три категорії:
Людські операції з даними: висока якість, здатність захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість і велика трудомісткість.
Синтетичні дані (модельні дані): підходять для навчання роботів пересуватися в складних умовах, але їх ефективність обмежена у змінних завданнях.
Відеонавчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без прямого фізичного інтерактивного зворотного зв'язку.
Вузьке місце два: Рівень автономії
Комерціалізація робототехніки вимагає, щоб рівень успіху наближався до 99.99% або навіть перевищував його. Однак для підвищення точності на 0.001% потрібно витратити експоненційні час і зусилля. Прогрес у робототехніці має експоненційну природу, і останній 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.
Бутилкове горло три: апаратні обмеження
Існуюче робототехнічне обладнання ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Брак високоточних тактильних датчиків
Важко розпізнати об'єкти, що закриваються
Дизайн виконавчого механізму недостатньо біоморфний, що призводить до жорстких і нееластичних рухів.
Вузьке місце 4: Складність розширення апаратного забезпечення
Технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капіталовкладення. Наразі витрати на найбільш ефективні гуманоїдні роботи все ще досягають десятків тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.
Вузьке місце п'ять: оцінка ефективності
Оцінка фізичного штучного інтелекту вимагає тривалої, масштабної реалізації в реальному світі, цей процес є трудомістким і складним. В порівнянні з онлайн-моделями штучного інтелекту, цикл перевірки роботизованих технологій інтелекту є довшим і складнішим.
Вузьке місце шість: Потреба в людських ресурсах
Розробка штучного інтелекту для роботів все ще сильно залежить від людської праці. Потрібні оператори для надання навчальних даних, команди технічного обслуговування для підтримки роботи роботів, а також дослідники для постійної оптимізації моделей штучного інтелекту. Ця постійна людська участь є одним з основних викликів, які має вирішити DePIN.
Перспективи майбутнього: Час ChatGPT у робототехніці
Хоча загальним роботам AI ще далеко до масового впровадження, прогрес технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати та прискорити процес збору та оцінки даних.
Переваги DePIN включають:
Прискорення збору та оцінки даних: децентралізовані мережі можуть працювати паралельно, збирати дані, реалізуючи більш масштабне розгортання.
Поліпшення проектування апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту: оптимізація чіпів та матеріалознавства за допомогою ШІ може значно скоротити терміни розвитку технологій.
Децентралізована обчислювальна інфраструктура: дозволяє дослідникам по всьому світу навчати та оцінювати моделі без обмежень з боку капіталу.
Нові моделі прибутку: такі як автономна робота та механізм стимулювання токенами, представлені AI-агентами, забезпечують стійку економічну модель для розумних роботів, що працюють на основі DePIN.
Підсумок
Розвиток роботизованого штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, але й від апаратного оновлення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що можна буде співпрацювати на глобальному рівні для збору даних, розподілу обчислювальних ресурсів та капітальних вкладень, прискорюючи навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, одночасно знижуючи бар'єри для розробки.
Ми сподіваємося, що індустрія робототехніки більше не буде залежати від кількох технологічних гігантів, а буде спільно розвиватися глобальною спільнотою, рухаючись до справжньої відкритої та сталої технологічної екосистеми. Завдяки силі DePIN, технології робототехніки можуть досягти більш швидких і широких інновацій та застосувань.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasWaster
· 19год тому
meh... просто ще один L1, який намагається вирішити проблему масштабування. розбудіть мене, коли газ досягне <5 gwei smh
Переглянути оригіналвідповісти на0
CafeMinor
· 19год тому
Скоро! DePIN приходить?
Переглянути оригіналвідповісти на0
SingleForYears
· 19год тому
Чого знову говорять про штучний інтелект, набридло.
Технологія DePIN розумних Ботів: можливості та виклики, які існують; майбутнє виглядає обнадійливо.
Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та майбутні перспективи
Децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) стикається з величезними викликами та можливостями в галузі робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний, і вона може кардинально змінити спосіб функціонування AI роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.
У цій статті ми глибоко дослідимо ключові проблеми, з якими стикається технологія DePIN-роботів, проаналізуємо основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми заглянемо в майбутнє технології DePIN-роботів і обговоримо, чи не настає час "ChatGPT" у цій сфері.
Вузькі місця DePIN розумних роботів
Вузьке місце 1: Дані
Емпіричний AI потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної інфраструктури, і методи збору даних ще не досягли консенсусу. Збір даних для емпіричного AI можна поділити на три категорії:
Вузьке місце два: Рівень автономії
Комерціалізація робототехніки вимагає, щоб рівень успіху наближався до 99.99% або навіть перевищував його. Однак для підвищення точності на 0.001% потрібно витратити експоненційні час і зусилля. Прогрес у робототехніці має експоненційну природу, і останній 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.
Бутилкове горло три: апаратні обмеження
Існуюче робототехнічне обладнання ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:
Вузьке місце 4: Складність розширення апаратного забезпечення
Технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капіталовкладення. Наразі витрати на найбільш ефективні гуманоїдні роботи все ще досягають десятків тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.
Вузьке місце п'ять: оцінка ефективності
Оцінка фізичного штучного інтелекту вимагає тривалої, масштабної реалізації в реальному світі, цей процес є трудомістким і складним. В порівнянні з онлайн-моделями штучного інтелекту, цикл перевірки роботизованих технологій інтелекту є довшим і складнішим.
Вузьке місце шість: Потреба в людських ресурсах
Розробка штучного інтелекту для роботів все ще сильно залежить від людської праці. Потрібні оператори для надання навчальних даних, команди технічного обслуговування для підтримки роботи роботів, а також дослідники для постійної оптимізації моделей штучного інтелекту. Ця постійна людська участь є одним з основних викликів, які має вирішити DePIN.
Перспективи майбутнього: Час ChatGPT у робототехніці
Хоча загальним роботам AI ще далеко до масового впровадження, прогрес технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати та прискорити процес збору та оцінки даних.
Переваги DePIN включають:
Прискорення збору та оцінки даних: децентралізовані мережі можуть працювати паралельно, збирати дані, реалізуючи більш масштабне розгортання.
Поліпшення проектування апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту: оптимізація чіпів та матеріалознавства за допомогою ШІ може значно скоротити терміни розвитку технологій.
Децентралізована обчислювальна інфраструктура: дозволяє дослідникам по всьому світу навчати та оцінювати моделі без обмежень з боку капіталу.
Нові моделі прибутку: такі як автономна робота та механізм стимулювання токенами, представлені AI-агентами, забезпечують стійку економічну модель для розумних роботів, що працюють на основі DePIN.
Підсумок
Розвиток роботизованого штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, але й від апаратного оновлення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN роботів означає, що можна буде співпрацювати на глобальному рівні для збору даних, розподілу обчислювальних ресурсів та капітальних вкладень, прискорюючи навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, одночасно знижуючи бар'єри для розробки.
Ми сподіваємося, що індустрія робототехніки більше не буде залежати від кількох технологічних гігантів, а буде спільно розвиватися глобальною спільнотою, рухаючись до справжньої відкритої та сталої технологічної екосистеми. Завдяки силі DePIN, технології робототехніки можуть досягти більш швидких і широких інновацій та застосувань.