DePIN та інтеграція з embodied intelligence: технологічні виклики та перспективи на майбутнє

Нещодавно дискусія про "створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту" привернула широку увагу в галузі. Експерти, які брали участь у заході, детально обговорили виклики та можливості, з якими стикається децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) у сфері робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал величезний і вона має можливість кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційних AI, які залежать від величезних обсягів інтернет-даних, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, обмеження апаратного забезпечення, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.

Ця стаття аналізує ключові моменти обговорення, досліджує проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, розширює основні перешкоди для децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології DePIN роботів.

Вузькі місця DePIN розумного робота

Вузьке місце 1: Дані

На відміну від "онлайн" AI великих моделей, які тренуються на величезних обсягах даних з Інтернету, інтегрований AI потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. На сьогоднішній день у світі ще не створено такої масштабної інфраструктури, і в галузі немає єдиного погляду на те, як збирати ці дані. Збір даних для інтегрованого AI можна поділити на три основні категорії:

1. Операції з даними людини: висока якість, здатні захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість та велика трудомісткість.
2. Синтетичні дані (імітовані дані): підходять для навчання роботів переміщатися в складних ландшафтах, але важко імітувати завдання з мінливими умовами.
3. Відео навчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без справжнього фізичного зворотного зв'язку.

Вузьке місце 2: Рівень автономії

Щоб робототехніка стала по-справжньому практичною, ймовірність успіху повинна наближатися до 99,99% або навіть вище. Однак кожне підвищення точності на 0,001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу — з кожним кроком вперед складність значно зростає.

Вузьке місце три: апаратні обмеження

Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно просунутими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:

• Нестача високочутливих тактильних датчиків
• Труднощі з виявленням оклюзій
• Дизайн виконавчого механізму недостатньо біоморфний, що призводить до жорстких рухів і потенційної небезпеки

Вузьке місце чотири: складність розширення апаратного забезпечення

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що призводить до величезних капітальних викликів. Наразі лише фінансово забезпечені великі компанії можуть дозволити собі масштабні експерименти.

Вузьке місце п’ять: оцінка ефективності

Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого розгортання у реальному світі, що відрізняється від онлайн великих моделей ШІ, які можна швидко протестувати. Єдиний спосіб перевірити технології робототехнічного інтелекту – це спостерігати за їхньою поведінкою під час тривалого масового розгортання.

Перешкода шість: людські ресурси

Розробка штучного інтелекту роботів триває, але людська праця все ще незамінна. Потрібні людські оператори для надання навчальних даних, команди з обслуговування підтримують роботу роботів, а дослідники постійно оптимізують моделі штучного інтелекту.

Перспективи робототехніки

Хоча до великомасштабного впровадження універсальних роботів ІІ ще далеко, прогрес технології DePIN робота вселяє надію. Масштаб і узгодженість децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорити збір та оцінку даних.

Покращення апаратного забезпечення, кероване штучним інтелектом, таке як оптимізовані чіпи та матеріальна інженерія, може значно скоротити терміни розробки. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN, дослідники з усього світу можуть навчати та оцінювати моделі без обмежень з боку капіталу.

Крім того, нові AI-агенти продемонстрували інноваційні моделі прибутковості в мережі децентралізованих робототехнічних технологій. Ці AI-агенти можуть підтримувати своє фінансування за рахунок децентралізованої власності та токенних стимулів, формуючи економічний цикл, який сприяє розвитку AI та учасникам DePIN.

Висновок

Розвиток роботизованого штучного інтелекту залежить не лише від алгоритмів, а й від апаратного оновлення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Заснування DePIN роботизованої мережі означає, що завдяки потужності децентралізованих мереж розробка технологій роботів може здійснюватись у всьому світі, прискорюючи навчання штучного інтелекту та оптимізацію апаратного забезпечення, знижуючи бар'єри для розробки. Ми сподіваємося, що індустрія робототехніки зможе позбутися залежності від кількох технологічних гігантів, спільно просуваючись глобальною спільнотою до справжньої відкритої та стійкої технологічної екосистеми.