Salah satu hambatan terbesar dalam robotika adalah data, dan DePIN mungkin menjadi solusi terbaik untuk itu yang kita miliki.
Melatih agen AI fisik memerlukan sejumlah besar data dunia nyata - tetapi data tersebut sangat langka, mahal, dan lambat untuk dikumpulkan secara besar-besaran.
Fallback? Lingkungan simulasi.
Mereka murah, cepat, dan aman. Tetapi mereka langsung mengarah ke "celah sim-ke-nyata" yang terkenal.
Robot yang dilatih dalam simulasi sering gagal di dunia nyata karena simulasi tidak memiliki kekacauan fisika nyata dan persepsi nyata:
Itulah sebabnya saya percaya DePIN dapat menjadi lapisan infrastruktur kritis untuk AI fisik.
Pemain robotika besar seperti Tesla, Figure, dan Apptronik semuanya berlomba untuk membangun agen humanoid yang paling cerdas.
Tapi mereka menghadapi rintangan yang sama: Akses ke data pelatihan dunia nyata yang berkualitas tinggi dan dapat diskalakan. Dalam perlombaan senilai triliunan dolar, siapapun yang berhasil mengatasi hambatan data terlebih dahulu bisa memenangkan semuanya.
Secara tradisional, mengumpulkan data tersebut melalui infrastruktur terpusat memerlukan modal yang besar dan lambat. Namun dengan insentif yang berbasis kripto, DePIN membalikkan model tersebut:
- Terapkan perangkat keras berbiaya rendah secara besar-besaran - Memberikan insentif kepada kontributor melalui token - Membangun lapisan sensor global tanpa izin untuk mesin
Dan ini bukan teori, ini sudah terjadi:
- @silencioNetwork – crowdsourcing data suara ambient melalui smartphone; berpotensi menjadi "telinga robotika"
- @OVRtheReality – pengambilan data yang digamifikasi melalui kamera smartphone, memetakan lingkungan visual untuk persepsi robotik
- @NATIXNetwork – jaringan global pengemudi yang mengumpulkan data berkendara dunia nyata yang berharga untuk sistem otonom
- @reborn_agi – yang pertama kali mengkhususkan diri dalam robotika humanoid, mengumpulkan data gerakan melalui perangkat keras mereka sendiri dan melatih model internal.
- @BitRobotNetwork – membangun jaringan robotik modular yang terinsentif (pikir Bittensor untuk robotika), dengan subnet yang menyelesaikan tantangan robotik dunia nyata seperti Frodobots
DePIN mengubah hambatan data robotika menjadi sebuah peluang.
Dan kesempatan itu adalah sekarang.
Dalam dunia di mana akses ke kesepakatan robotika elit dibatasi dan diinstitusionalisasi, DePIN mungkin adalah kesempatan terbaik Anda untuk mendapatkan eksposur yang berarti terhadap perubahan yang terjadi sekali dalam satu generasi - momen iPhone berikutnya yang akan sepenuhnya mengubah dunia seperti yang kita kenal saat ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Salah satu hambatan terbesar dalam robotika adalah data, dan DePIN mungkin menjadi solusi terbaik untuk itu yang kita miliki.
Melatih agen AI fisik memerlukan sejumlah besar data dunia nyata - tetapi data tersebut sangat langka, mahal, dan lambat untuk dikumpulkan secara besar-besaran.
Fallback? Lingkungan simulasi.
Mereka murah, cepat, dan aman. Tetapi mereka langsung mengarah ke "celah sim-ke-nyata" yang terkenal.
Robot yang dilatih dalam simulasi sering gagal di dunia nyata karena simulasi tidak memiliki kekacauan fisika nyata dan persepsi nyata:
- Friksi
- Variasi permukaan
- Kebisingan sensor
- Silau, pencahayaan, deformasi
Itulah sebabnya saya percaya DePIN dapat menjadi lapisan infrastruktur kritis untuk AI fisik.
Pemain robotika besar seperti Tesla, Figure, dan Apptronik semuanya berlomba untuk membangun agen humanoid yang paling cerdas.
Tapi mereka menghadapi rintangan yang sama: Akses ke data pelatihan dunia nyata yang berkualitas tinggi dan dapat diskalakan. Dalam perlombaan senilai triliunan dolar, siapapun yang berhasil mengatasi hambatan data terlebih dahulu bisa memenangkan semuanya.
Secara tradisional, mengumpulkan data tersebut melalui infrastruktur terpusat memerlukan modal yang besar dan lambat. Namun dengan insentif yang berbasis kripto, DePIN membalikkan model tersebut:
- Terapkan perangkat keras berbiaya rendah secara besar-besaran
- Memberikan insentif kepada kontributor melalui token
- Membangun lapisan sensor global tanpa izin untuk mesin
Dan ini bukan teori, ini sudah terjadi:
- @silencioNetwork – crowdsourcing data suara ambient melalui smartphone; berpotensi menjadi "telinga robotika"
- @OVRtheReality – pengambilan data yang digamifikasi melalui kamera smartphone, memetakan lingkungan visual untuk persepsi robotik
- @NATIXNetwork – jaringan global pengemudi yang mengumpulkan data berkendara dunia nyata yang berharga untuk sistem otonom
- @reborn_agi – yang pertama kali mengkhususkan diri dalam robotika humanoid, mengumpulkan data gerakan melalui perangkat keras mereka sendiri dan melatih model internal.
- @BitRobotNetwork – membangun jaringan robotik modular yang terinsentif (pikir Bittensor untuk robotika), dengan subnet yang menyelesaikan tantangan robotik dunia nyata seperti Frodobots
DePIN mengubah hambatan data robotika menjadi sebuah peluang.
Dan kesempatan itu adalah sekarang.
Dalam dunia di mana akses ke kesepakatan robotika elit dibatasi dan diinstitusionalisasi, DePIN mungkin adalah kesempatan terbaik Anda untuk mendapatkan eksposur yang berarti terhadap perubahan yang terjadi sekali dalam satu generasi - momen iPhone berikutnya yang akan sepenuhnya mengubah dunia seperti yang kita kenal saat ini.