Fusion révolutionnaire : défis et perspectives de DePIN et de l'intelligence incarnée

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Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives

Récemment, un podcast sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité de larges discussions dans l'industrie. Les experts ont exploré les défis et les opportunités auxquels le réseau d'infrastructures physiques décentralisées (DePIN) fait face dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie AI robotique DePIN est confrontée à des problèmes plus complexes, y compris la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation, ainsi que la durabilité des modèles économiques.

Cet article explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les défis clés de l'expansion des robots décentralisés et discutera des avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous envisagerons les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.

Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir

Les limites des robots intelligents DePIN

1. Défi de données

L'IA incarnée (embodied AI) nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement une base de collecte de données à grande échelle. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois catégories :

  • Données opérationnelles humaines : qualité élevée, mais coût élevé, intensité de travail importante.
  • Données synthétiques (données simulées) : adaptées à des domaines spécifiques, mais difficiles à couvrir des tâches complexes et variables.
  • Apprentissage vidéo : potentiel, mais manque de retour d'interaction physique directe.

2. Niveau d'autonomie

Atteindre une autonomie élevée est un immense défi. Chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un temps et des efforts exponentiels. Les avancées en robotique sont de nature exponentielle, et le dernier 1 % de précision peut prendre des années, voire des décennies, à réaliser.

3. Limites matérielles

Le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :

  • Manque de capteurs tactiles haute précision
  • Difficulté de reconnaissance des obstacles
  • La conception de l'exécuteur n'est pas assez biomorphique, ce qui entraîne des mouvements rigides.

4. Difficulté d'extension matérielle

La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose d'énormes défis en matière de capital. Les coûts élevés limitent les expériences à grande échelle et la diffusion.

5. Évaluer l'efficacité

L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur le long terme, un processus qui est long et complexe. Déterminer si l'IA atteint réellement le niveau de performance escompté nécessite des tests en temps réel à grande échelle et sur une longue période.

6. Ressources humaines

Le développement de l'IA robotique nécessite encore une grande implication humaine, y compris des opérateurs, des équipes de maintenance et des chercheurs. Cela contraste fortement avec les modèles d'IA entraînés dans le cloud.

Perspectives d'avenir : le moment révolutionnaire de la technologie robotique

Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots universels soit encore lointaine, les progrès de la technologie robotique DePIN sont encourageants. 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.

Les avantages de DePIN incluent :

  1. Accélérer la collecte et l'évaluation des données
  2. Favoriser l'amélioration de la conception matérielle pilotée par l'IA
  3. Fournir de nouveaux modèles de profit

Par exemple, certains projets ont présenté des modèles économiques innovants pour un réseau de technologies de robots décentralisés, en maintenant la viabilité financière grâce à une exploitation autonome et à des incitations par jetons. Ce modèle montre comment des robots intelligents alimentés par DePIN peuvent maintenir leur développement grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons.

Résumé

Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, le matériel, les données et le financement. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'il est possible de collecter des données, de partager des ressources de calcul et d'investir des capitaux de manière collaborative à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à davantage de participants de rejoindre cette initiative.

À l'avenir, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques, pour être plutôt propulsée par une communauté mondiale, se dirigeant vers un écosystème technologique plus ouvert et durable. Bien que des défis demeurent, le DePIN ouvre de nouvelles possibilités pour le développement de la technologie robotique.

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Rugman_Walkingvip
· Il y a 11h
Les pigeons dans les mains des Bots sentent vraiment bon.
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TestnetNomadvip
· Il y a 11h
Ce n'est pas juste de faire un battage autour des concepts ?..
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HorizonHuntervip
· Il y a 11h
L'avenir est prometteur, mais les Bots doivent d'abord passer la barrière des politiques.
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WagmiOrRektvip
· Il y a 11h
Mon point de vue est clair maintenant ! DePIN + AI est la combinaison gagnante.
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OnchainDetectiveBingvip
· Il y a 11h
Le prochain créneau est ici ?
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MetaverseVagabondvip
· Il y a 11h
Encore en train de spéculer sur des concepts ?
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