La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras
El 27 de febrero, un podcast sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada" atrajo la atención de la industria. Esta discusión profundizó en los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y podría cambiar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA robótica DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará los puntos clave de esta discusión, explorará los problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, analizará los principales obstáculos para la expansión de robots descentralizados, así como las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Por último, también exploraremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Los principales cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" que dependen de grandes cantidades de datos de Internet para su entrenamiento, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia. Actualmente, no se ha establecido una infraestructura de este tipo a gran escala en el mundo, y también falta consenso sobre cómo recolectar estos datos. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Operación de datos humanos: alta calidad, puede capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero tiene un alto costo y alta intensidad laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero no son efectivos para tareas cambiantes.
Aprendizaje por video: permite que el modelo de IA aprenda observando videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física directa.
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Para que la robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, aumentar la precisión en cada 0.001% requiere un tiempo y esfuerzo exponencial. El progreso en la robótica no es lineal, sino exponencial; cada paso adelante aumenta significativamente la dificultad.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Falta de sensores táctiles de alta sensibilidad
Dificultad para reconocer la oclusión de objetos
El diseño del actuador no es lo suficientemente biomimético, lo que resulta en movimientos rígidos y potencialmente peligrosos.
Cuello de botella cuatro: Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea un enorme desafío de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con sólidos recursos financieros pueden costear experimentos a gran escala, y el costo de los robots humanoides más eficientes todavía alcanza decenas de miles de dólares, lo que dificulta su difusión a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo y a gran escala en el mundo real, un proceso que es lento y complejo. A diferencia de los grandes modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente, el rendimiento real de la tecnología de inteligencia robótica solo puede verificarse mediante aplicaciones prácticas a largo plazo.
Cuello de botella seis: Demanda de mano de obra
El desarrollo de la IA robótica requiere la intervención humana, ya que la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Se necesita que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que los equipos de mantenimiento mantengan los robots en funcionamiento y que los investigadores optimicen continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras: el momento de los avances en la tecnología robótica
A pesar de que la inteligencia artificial de robots generales aún está lejos de su adopción masiva, los avances en la tecnología de robots DePIN brindan esperanza. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recolección y evaluación de datos.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA, como chips optimizados por IA y ingeniería de materiales, pueden reducir significativamente el tiempo de desarrollo. A través de DePIN, la infraestructura de computación descentralizada, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital.
Además, los nuevos agentes de IA han demostrado un modelo de negocio innovador para una red de tecnología robótica descentralizada. Estos agentes de IA pueden mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens, formando un ciclo económico que beneficia el desarrollo de la IA y a los participantes de DePIN.
resumen
El desarrollo de la IA robótica implica varios aspectos, como algoritmos, actualizaciones de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y la participación de personas. La creación de una red robótica DePIN significa que, gracias a la fuerza de una red descentralizada, la recolección de datos robóticos, los recursos de cálculo y la inversión de capital pueden coordinarse a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada para el desarrollo, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales participen.
En el futuro, esperamos que la industria de los robots no dependa de unos pocos gigantes tecnológicos, sino que sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible. El desarrollo de DePIN podría traer avances revolucionarios a la tecnología robótica, llevando a la industria hacia un futuro más democrático e innovador.
Ver originales
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 me gusta
Recompensa
8
8
Compartir
Comentar
0/400
GweiWatcher
· hace10h
Simplemente súbelo a la cadena y juega a lo que quieras.
Ver originalesResponder0
WalletDoomsDay
· hace10h
Bots ganando dinero, ¡vamos!
Ver originalesResponder0
CantAffordPancake
· hace10h
Bots ganando dinero, no entiendo un carajo.
Ver originalesResponder0
StableGeniusDegen
· hace10h
¿Llamas a esto un desafío? ¿En qué época vivimos ahora?
Ver originalesResponder0
OldLeekConfession
· hace10h
Perdí la mitad al invertir en acciones, estudiar moneda depende de engaños.
DePIN y la fusión de Bots AI: desafíos y oportunidades coexisten
La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras
El 27 de febrero, un podcast sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada" atrajo la atención de la industria. Esta discusión profundizó en los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y podría cambiar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA robótica DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará los puntos clave de esta discusión, explorará los problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, analizará los principales obstáculos para la expansión de robots descentralizados, así como las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Por último, también exploraremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Los principales cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
A diferencia de los grandes modelos de IA "en línea" que dependen de grandes cantidades de datos de Internet para su entrenamiento, la IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia. Actualmente, no se ha establecido una infraestructura de este tipo a gran escala en el mundo, y también falta consenso sobre cómo recolectar estos datos. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Cuello de botella dos: nivel de autonomía
Para que la robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, aumentar la precisión en cada 0.001% requiere un tiempo y esfuerzo exponencial. El progreso en la robótica no es lineal, sino exponencial; cada paso adelante aumenta significativamente la dificultad.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son muy avanzados, el hardware robótico existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Cuello de botella cuatro: Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea un enorme desafío de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con sólidos recursos financieros pueden costear experimentos a gran escala, y el costo de los robots humanoides más eficientes todavía alcanza decenas de miles de dólares, lo que dificulta su difusión a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo y a gran escala en el mundo real, un proceso que es lento y complejo. A diferencia de los grandes modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente, el rendimiento real de la tecnología de inteligencia robótica solo puede verificarse mediante aplicaciones prácticas a largo plazo.
Cuello de botella seis: Demanda de mano de obra
El desarrollo de la IA robótica requiere la intervención humana, ya que la mano de obra humana sigue siendo indispensable. Se necesita que los operadores humanos proporcionen datos de entrenamiento, que los equipos de mantenimiento mantengan los robots en funcionamiento y que los investigadores optimicen continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras: el momento de los avances en la tecnología robótica
A pesar de que la inteligencia artificial de robots generales aún está lejos de su adopción masiva, los avances en la tecnología de robots DePIN brindan esperanza. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recolección y evaluación de datos.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA, como chips optimizados por IA y ingeniería de materiales, pueden reducir significativamente el tiempo de desarrollo. A través de DePIN, la infraestructura de computación descentralizada, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos sin las limitaciones del capital.
Además, los nuevos agentes de IA han demostrado un modelo de negocio innovador para una red de tecnología robótica descentralizada. Estos agentes de IA pueden mantener su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens, formando un ciclo económico que beneficia el desarrollo de la IA y a los participantes de DePIN.
resumen
El desarrollo de la IA robótica implica varios aspectos, como algoritmos, actualizaciones de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y la participación de personas. La creación de una red robótica DePIN significa que, gracias a la fuerza de una red descentralizada, la recolección de datos robóticos, los recursos de cálculo y la inversión de capital pueden coordinarse a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada para el desarrollo, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales participen.
En el futuro, esperamos que la industria de los robots no dependa de unos pocos gigantes tecnológicos, sino que sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible. El desarrollo de DePIN podría traer avances revolucionarios a la tecnología robótica, llevando a la industria hacia un futuro más democrático e innovador.