Um dos maiores gargalos na robótica é a dados, e o DePIN pode ser a melhor solução que temos.
Treinar agentes de IA física requer enormes quantidades de dados do mundo real - mas esses dados são incrivelmente escassos, caros e lentos de coletar em grande escala.
O fallback? Ambientes de simulação.
Eles são baratos, rápidos e seguros. Mas levam diretamente à infame "lacuna sim-para-real."
Robôs treinados em simulação muitas vezes falham no mundo real porque a simulação carece do caos da física real e da percepção real:
- Fricção - Variação de superfície - Ruído do sensor - Ofuscamento, iluminação, deformação
É por isso que acredito que o DePIN pode tornar-se uma camada de infraestrutura crítica para a IA física.
Grandes empresas de robótica como a Tesla, a Figure e a Apptronik estão todas em competição para construir os agentes humanoides mais inteligentes.
Mas eles enfrentam o mesmo obstáculo: Acesso a dados de treinamento do mundo real escaláveis e de alta qualidade. Em uma corrida de trilhões de dólares, quem resolver o gargalo dos dados primeiro pode ganhar tudo.
Tradicionalmente, coletar esses dados através de infraestruturas centralizadas é intensivo em capital e lento. Mas com incentivos nativos de cripto, o DePIN inverte o modelo:
- Implantar hardware de baixo custo em larga escala - Incentivar os contribuintes através de tokens - Construir uma camada de sensores global e sem permissões para máquinas
E isto não é teórico, já está a acontecer:
- @silencioNetwork – crowdsourcing de dados sonoros ambientes via smartphones; potencialmente os "ouvidos da robótica"
- @OVRtheReality – captura de dados gamificada através de câmaras de smartphones, mapeando ambientes visuais para percepção robótica
- @NATIXNetwork – rede global de condutores a coletar dados de condução valiosos do mundo real para sistemas autónomos
- @reborn_agi – os primeiros a especializar-se em robótica humanoide, coletando dados de movimento através do seu próprio hardware e treinando modelos internos
- @BitRobotNetwork – a construir uma rede de robótica modular e incentivada (pense em Bittensor para robótica), com sub-redes a resolver desafios robóticos do mundo real como Frodobots
DePIN transforma o gargalo de dados da robótica em uma oportunidade.
E a oportunidade é agora.
Num mundo onde o acesso a negócios de robótica de elite é restringido e institucionalizado, o DePIN pode ser a sua melhor oportunidade de obter uma exposição significativa a uma mudança única numa geração - o próximo momento iPhone que mudará completamente o mundo como o conhecemos hoje.
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Um dos maiores gargalos na robótica é a dados, e o DePIN pode ser a melhor solução que temos.
Treinar agentes de IA física requer enormes quantidades de dados do mundo real - mas esses dados são incrivelmente escassos, caros e lentos de coletar em grande escala.
O fallback? Ambientes de simulação.
Eles são baratos, rápidos e seguros. Mas levam diretamente à infame "lacuna sim-para-real."
Robôs treinados em simulação muitas vezes falham no mundo real porque a simulação carece do caos da física real e da percepção real:
- Fricção
- Variação de superfície
- Ruído do sensor
- Ofuscamento, iluminação, deformação
É por isso que acredito que o DePIN pode tornar-se uma camada de infraestrutura crítica para a IA física.
Grandes empresas de robótica como a Tesla, a Figure e a Apptronik estão todas em competição para construir os agentes humanoides mais inteligentes.
Mas eles enfrentam o mesmo obstáculo: Acesso a dados de treinamento do mundo real escaláveis e de alta qualidade. Em uma corrida de trilhões de dólares, quem resolver o gargalo dos dados primeiro pode ganhar tudo.
Tradicionalmente, coletar esses dados através de infraestruturas centralizadas é intensivo em capital e lento. Mas com incentivos nativos de cripto, o DePIN inverte o modelo:
- Implantar hardware de baixo custo em larga escala
- Incentivar os contribuintes através de tokens
- Construir uma camada de sensores global e sem permissões para máquinas
E isto não é teórico, já está a acontecer:
- @silencioNetwork – crowdsourcing de dados sonoros ambientes via smartphones; potencialmente os "ouvidos da robótica"
- @OVRtheReality – captura de dados gamificada através de câmaras de smartphones, mapeando ambientes visuais para percepção robótica
- @NATIXNetwork – rede global de condutores a coletar dados de condução valiosos do mundo real para sistemas autónomos
- @reborn_agi – os primeiros a especializar-se em robótica humanoide, coletando dados de movimento através do seu próprio hardware e treinando modelos internos
- @BitRobotNetwork – a construir uma rede de robótica modular e incentivada (pense em Bittensor para robótica), com sub-redes a resolver desafios robóticos do mundo real como Frodobots
DePIN transforma o gargalo de dados da robótica em uma oportunidade.
E a oportunidade é agora.
Num mundo onde o acesso a negócios de robótica de elite é restringido e institucionalizado, o DePIN pode ser a sua melhor oportunidade de obter uma exposição significativa a uma mudança única numa geração - o próximo momento iPhone que mudará completamente o mundo como o conhecemos hoje.