Злиття DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та перспективи майбутнього

Децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePIN) стикаються з величезними викликами та можливостями у сфері робототехніки. Хоча ця сфера все ще на початковій стадії, її потенціал величезний і може кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. На відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології DePIN-роботів стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, оцінку вузьких місць та стійкість економічних моделей.

У цій статті буде детально розглянуто основні перешкоди, з якими стикається технологія роботів DePIN, проаналізовано, чому DePIN має переваги над централізованими методами, а також розглянуто майбутній розвиток технології роботів DePIN.

Головні перешкоди DePIN смарт-роботів

1. Збір даних

Інтегрована AI потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної інфраструктури для збору таких даних. Збір даних здебільшого ділиться на три категорії:

• Дані, що обробляються людиною: висока якість, але висока вартість і велике навантаження праці
• Синтетичні дані (модельні дані): підходять для певних галузей, але важко змоделювати завдання зі складними змінами
• Відео навчання: має потенціал, але не вистачає справжнього фізичного зворотного зв'язку

2. Рівень автономії

Щоб реалізувати комерційні застосування, успішність роботів повинна бути близька до 99,99% або навіть вищою. Проте, підвищення точності ускладнюється експоненціально, а останній 1% прориву може вимагати кілька років або навіть десятиліть.

3. Апаратні обмеження

Існуюче робототехнічне обладнання ще не готове до досягнення справжньої автономності. Основні проблеми включають:

• Нестача високоточних тактильних датчиків
• Важко розпізнати перекриття об'єктів
• Дизайн виконавця недостатньо біологічний, що призводить до жорсткості рухів

4. Складність розширення апаратного забезпечення

Технології розумних роботів потребують впровадження фізичних пристроїв у реальний світ, що створює великі капітальні виклики. Наразі вартість ефективних гуманоїдних роботів становить десятки тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.

5. Оцінка ефективності

Оцінка фізичного AI вимагає тривалого розгортання в реальному світі, що різко контрастує з онлайн AI великими моделями, які можна швидко тестувати. Єдиний спосіб перевірити технології робототехніки — це спостерігати за їхньою поведінкою в реальних застосуваннях.

6. Людські ресурси

Розробка штучного інтелекту для роботів все ще потребує значної підтримки людей, включаючи операторів для надання навчальних даних, команди з обслуговування для забезпечення роботи, а також дослідників для постійної оптимізації моделей ШІ.

Перспективи майбутнього: прорив у робототехніці

Хоча до широкомасштабного застосування загальних роботів ШІ ще далеко, прогрес у технології DePIN робить надію більш реалістичною. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорити процес збору та оцінки даних.

Деякі позитивні розробки включають:

1. Дослідницькі установи збирають унікальні набори даних через взаємодію роботів з реальним світом.
2. Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту, наприклад, оптимізація чіпів та інженерії матеріалів
3. Децентралізована обчислювальна інфраструктура дозволяє глобальним дослідникам отримувати доступ до ресурсів високопродуктивних обчислень
4. Поява нових прибуткових моделей, таких як поєднання AI-агентів та токенних стимулів

Висновок

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 можливість глобальної координації збору даних, розподілу обчислювальних ресурсів та інвестицій, що прискорить навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення, знизивши бар'єри для розробки.

В майбутньому галузь робототехніки має можливість позбутися залежності від небагатьох технологічних гігантів і перейти до спільного розвитку глобальної спільноти, рухаючись до більш відкритої та стійкої технологічної екосистеми. Ця зміна не лише прискорить інновації, але й може принести більш демократизоване та поширене використання робототехнічних технологій.