Злиття DePIN та втіленого інтелекту: виклики та перспективи

Нещодавно подкаст на тему "Будування децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликав широкі обговорення в індустрії. Експерти 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. Проте, на відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології DePIN-роботів стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, апаратні обмеження, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей.

Ця стаття глибоко дослідить основні перешкоди, з якими стикається технологія роботів DePIN, проаналізує ключові виклики розширення децентралізованих роботів і розгляне переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми поглянемо на майбутні тенденції розвитку технології роботів DePIN.

Вузькі місця DePIN смарт-робота

1. Виклик даних

Втілене штучний інтелект (embodied AI) потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної бази для збору даних. Збір даних для втіленого штучного інтелекту можна поділити на три категорії:

• Дані, що обробляються людиною: висока якість, але висока вартість, велике навантаження праці.
• Синтетичні дані (моделі даних): підходять для певних галузей, але важко охопити складні та змінні завдання.
• Відео навчання: має потенціал, але бракує прямого фізичного зворотного зв'язку.

2. Рівень автономії

Досягнення високої автономності є величезним викликом. Кожне підвищення точності на 0,001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці має експоненційну природу, і останні 1% точності можуть вимагати років або навіть десятиліть для досягнення.

3. Апаратні обмеження

Поточне апаратне забезпечення роботів ще не готове до реалізації справжньої автономії. Основні проблеми включають:

• Нестача високоточних тактильних датчиків
• Важко розпізнати перешкоди
• Дизайн виконавчого механізму недостатньо біологічний, що призводить до жорсткості рухів.

4. Складність розширення апаратного забезпечення

Технології розумних роботів потребують розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капітальні виклики. Високі витрати обмежують масові експерименти та поширення.

5. Оцінка ефективності

Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого розгортання в реальному світі, цей процес є трудомістким і складним. Для того щоб визначити, чи досяг ШІ дійсно очікуваного рівня продуктивності, необхідні масштабні та тривалі реальні випробування.

6. Людські ресурси

Розробка AI для роботів все ще потребує великої кількості людських ресурсів, включаючи операторів, команди з обслуговування та дослідників. Це різко контрастує з AI-моделями, які навчаються в хмарах.

Перспективи майбутнього: прорив у робототехніці

Незважаючи на те, що широкомасштабне впровадження загальних роботів AI ще далеко, прогрес у технології DePIN роботів є обнадійливим. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.

Переваги DePIN включають:

1. Прискорення збору та оцінки даних
2. Сприяння покращенню дизайну апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту
3. Забезпечення нових моделей прибутку

Наприклад, деякі проекти демонструють інноваційні моделі прибутковості мережі децентралізованих робототехнічних технологій, які підтримують фінансову стійкість через автономну експлуатацію та токенізовані стимули. Ця модель демонструє, як інтелектуальні роботи, що працюють на основі DePIN, можуть підтримувати свій розвиток через децентралізовану власність та токенізовані стимули.

Підсумок

Розвиток штучного інтелекту в роботах охоплює кілька аспектів, таких як алгоритми, апаратура, дані та фінансування. Створення мережі роботів DePIN означає можливість співпраці на глобальному рівні у зборі даних, обміні обчислювальними ресурсами та капіталовкладеннях. Це не тільки прискорює навчання штучного інтелекту та оптимізацію апарату, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися до цього процесу.

У майбутньому індустрія робототехніки має перспективу позбутися залежності від кількох технологічних гігантів і перейти до спільного розвитку світовою спільнотою, рухаючись до більш відкритої та стійкої технологічної екосистеми. Хоча виклики все ще існують, DePIN відкриває нові можливості для розвитку робототехніки.