Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Le réseau d'infrastructures physiques décentralisées (DePIN) fait face à d'énormes défis et opportunités dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots AI dans le monde réel. Contrairement à l'AI traditionnelle qui dépend d'une grande quantité de données Internet, la technologie AI des robots DePIN est confrontée à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera le développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulots d'étranglement des robots intelligents DePIN
1. Collecte de données
L'IA incarnée a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement une infrastructure à grande échelle pour collecter ce type de données. La collecte de données se divise principalement en trois catégories :
Données d'opération humaine : qualité élevée mais coût élevé, intensité de travail élevée
Données synthétiques (données de simulation) : adaptées à des domaines spécifiques, mais difficiles à simuler pour des tâches avec des variations complexes.
Apprentissage par vidéo : potentiel mais manque de retour d'interaction physique réel
2. Niveau d'autonomie
Pour réaliser des applications commerciales, le taux de succès des robots doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, la difficulté d'augmenter la précision croît de manière exponentielle, et la percée du dernier 1 % pourrait prendre des années, voire des décennies.
3. Restrictions matérielles
Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Manque de capteurs tactiles de haute précision
Difficulté de reconnaissance des objets cachés
La conception de l'exécuteur n'est pas assez biologisée, ce qui entraîne des mouvements rigides.
4. Difficulté d'expansion du matériel
La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose un énorme défi financier. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces s'élève à plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.
5. Évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un long déploiement dans le monde réel, ce qui contraste fortement avec les grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie d'intelligence robotique est d'observer ses performances dans des applications réelles.
6. Ressources humaines
Le développement de l'IA robotique nécessite encore un soutien humain considérable, y compris la fourniture de données d'entraînement par les opérateurs, l'équipe de maintenance pour garantir le fonctionnement, ainsi que des chercheurs pour optimiser continuellement le modèle d'IA.
Perspectives d'avenir : les percées de la technologie robotique
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une application à grande échelle, les avancées de la technologie robotique DePIN offrent de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Certaines évolutions positives comprennent :
Les instituts de recherche collectent des ensembles de données uniques grâce à l'interaction de robots dans le monde réel.
Amélioration de la conception matérielle pilotée par l'IA, comme l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux
L'infrastructure de calcul décentralisée permet aux chercheurs du monde entier d'accéder à des ressources informatiques haute performance.
L'émergence de nouveaux modèles de profit, tels que la combinaison d'agents AI et d'incitations par tokens.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'il est possible de collaborer à l'échelle mondiale pour la collecte de données, la répartition des ressources de calcul et les investissements en capital, ce qui accélérera l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, tout en abaissant le seuil de développement.
Dans le futur, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, évoluant vers un écosystème technologique plus ouvert et durable. Ce changement non seulement accélérera l'innovation, mais pourrait également conduire à une application des technologies robotiques plus démocratique et accessible.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
23 J'aime
Récompense
23
8
Partager
Commentaire
0/400
DeFiVeteran
· 07-25 16:21
Une autre grande narration
Voir l'originalRépondre0
LayerHopper
· 07-25 03:49
La révolution technologique est juste devant nous.
Voir l'originalRépondre0
probably_nothing_anon
· 07-23 00:17
Le goulot d'étranglement matériel est le plus difficile à gérer.
Voir l'originalRépondre0
MetaverseHobo
· 07-23 00:13
On dirait que c'est toujours un jeu capitalistique.
Voir l'originalRépondre0
AllInAlice
· 07-23 00:13
Les Bots doivent aussi coûter de l'argent à entretenir ? C'est vraiment absurde.
Voir l'originalRépondre0
PensionDestroyer
· 07-23 00:10
Cela va coûter pas mal d'argent, n'est-ce pas ?
Voir l'originalRépondre0
DoomCanister
· 07-22 23:59
Tu es encore en train de dessiner des gâteaux, n'est-ce pas ?
DePIN Bots AI : défis technologiques et opportunités futures
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Le réseau d'infrastructures physiques décentralisées (DePIN) fait face à d'énormes défis et opportunités dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots AI dans le monde réel. Contrairement à l'AI traditionnelle qui dépend d'une grande quantité de données Internet, la technologie AI des robots DePIN est confrontée à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera le développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulots d'étranglement des robots intelligents DePIN
1. Collecte de données
L'IA incarnée a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement une infrastructure à grande échelle pour collecter ce type de données. La collecte de données se divise principalement en trois catégories :
2. Niveau d'autonomie
Pour réaliser des applications commerciales, le taux de succès des robots doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, la difficulté d'augmenter la précision croît de manière exponentielle, et la percée du dernier 1 % pourrait prendre des années, voire des décennies.
3. Restrictions matérielles
Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
4. Difficulté d'expansion du matériel
La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose un énorme défi financier. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces s'élève à plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.
5. Évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un long déploiement dans le monde réel, ce qui contraste fortement avec les grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie d'intelligence robotique est d'observer ses performances dans des applications réelles.
6. Ressources humaines
Le développement de l'IA robotique nécessite encore un soutien humain considérable, y compris la fourniture de données d'entraînement par les opérateurs, l'équipe de maintenance pour garantir le fonctionnement, ainsi que des chercheurs pour optimiser continuellement le modèle d'IA.
Perspectives d'avenir : les percées de la technologie robotique
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une application à grande échelle, les avancées de la technologie robotique DePIN offrent de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Certaines évolutions positives comprennent :
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'il est possible de collaborer à l'échelle mondiale pour la collecte de données, la répartition des ressources de calcul et les investissements en capital, ce qui accélérera l'entraînement de l'IA et l'optimisation matérielle, tout en abaissant le seuil de développement.
Dans le futur, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, évoluant vers un écosystème technologique plus ouvert et durable. Ce changement non seulement accélérera l'innovation, mais pourrait également conduire à une application des technologies robotiques plus démocratique et accessible.