Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Le 27 février, un podcast discutant de "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'attention de l'industrie. Cette discussion a examiné en profondeur les défis et les opportunités que le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) rencontre dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots IA dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui repose sur une grande quantité de données Internet, la technologie d'IA robotique DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement en matière d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, explorera les problèmes rencontrés par la technologie des robots DePIN, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons également les perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent de l'entraînement sur de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas encore d'infrastructure à grande échelle pour cela, et il y a un manque de consensus sur la façon de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Opérations humaines sur les données : qualité élevée, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées pour entraîner des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais peu efficaces pour des tâches changeantes.
Apprentissage vidéo : laisser le modèle AI apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans retour d'interaction physique direct.
Goulot d'étranglement deux : niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit réellement pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels. Les avancées en robotique ne sont pas linéaires, mais exponentielles, et chaque petit progrès rend la tâche beaucoup plus difficile.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Manque de capteurs tactiles à haute sensibilité
Difficulté à reconnaître les objets cachés
La conception de l'exécuteur n'est pas suffisamment biomimétique, ce qui entraîne des mouvements rigides et potentiellement dangereux.
Goulot d'étranglement quatre : Difficulté d'expansion du matériel
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital considérable. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières suffisantes peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle, et le coût des robots humanoïdes les plus efficaces atteint encore plusieurs dizaines de milliers de dollars, rendant difficile leur adoption à grande échelle.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, les performances réelles des technologies d'intelligence robotique ne peuvent être validées que par une application pratique à long terme.
Goulot d'étranglement six : Demande de main-d'œuvre
Dans le développement de l'IA des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour assurer le fonctionnement des robots, et des chercheurs pour optimiser continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : le moment décisif pour la technologie des robots
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les avancées de la technologie des robots DePIN offrent de l'espoir. 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.
Des améliorations de conception matérielle alimentées par l'IA, telles que des puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le temps de développement. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, des chercheurs du monde entier peuvent entraîner et évaluer des modèles sans être limités par le capital.
De plus, les nouveaux agents d'IA démontrent un modèle économique innovant pour les réseaux de technologies de robots décentralisés. Ces agents d'IA peuvent maintenir leur financement grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par des jetons, formant un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Résumé
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, la mise à niveau du matériel, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. La création d'un réseau robotique DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données par les robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés 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 un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques géants de la technologie, mais sera plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un écosystème technologique véritablement ouvert et durable. Le développement de DePIN pourrait apporter des percées révolutionnaires à la technologie robotique, propulsant l'industrie vers un avenir plus démocratique et innovant.
Voir l'original
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 J'aime
Récompense
8
8
Partager
Commentaire
0/400
GweiWatcher
· Il y a 10h
Mettez-le directement sur la chaîne, amusez-vous.
Voir l'originalRépondre0
WalletDoomsDay
· Il y a 10h
Bots gagnent de l'argent, mettez-vous au travail.
Voir l'originalRépondre0
CantAffordPancake
· Il y a 10h
Bots gagner de l'argent, je comprends que dalle.
Voir l'originalRépondre0
StableGeniusDegen
· Il y a 10h
Tu appelles ça un défi ? On est à quelle époque maintenant ?
Voir l'originalRépondre0
OldLeekConfession
· Il y a 10h
Perdre la moitié en bourse, étudier les jetons en se basant sur la tromperie
Voir l'originalRépondre0
MercilessHalal
· Il y a 10h
Qui est responsable si le matériel tombe en panne ?
Voir l'originalRépondre0
LostBetweenChains
· Il y a 11h
DePIN est l'avenir.
Voir l'originalRépondre0
FlippedSignal
· Il y a 11h
DePIN ne peut pas être géré, il faut encore regarder Web3.
DePIN et l'intégration de Bots AI : défis et opportunités coexistent
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis technologiques et perspectives d'avenir
Le 27 février, un podcast discutant de "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'attention de l'industrie. Cette discussion a examiné en profondeur les défis et les opportunités que le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) rencontre dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots IA dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui repose sur une grande quantité de données Internet, la technologie d'IA robotique DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement en matière d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article analysera les points clés de cette discussion, explorera les problèmes rencontrés par la technologie des robots DePIN, analysera les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons également les perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui dépendent de l'entraînement sur de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas encore d'infrastructure à grande échelle pour cela, et il y a un manque de consensus sur la façon de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Goulot d'étranglement deux : niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit réellement pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels. Les avancées en robotique ne sont pas linéaires, mais exponentielles, et chaque petit progrès rend la tâche beaucoup plus difficile.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Goulot d'étranglement quatre : Difficulté d'expansion du matériel
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital considérable. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières suffisantes peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle, et le coût des robots humanoïdes les plus efficaces atteint encore plusieurs dizaines de milliers de dollars, rendant difficile leur adoption à grande échelle.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, les performances réelles des technologies d'intelligence robotique ne peuvent être validées que par une application pratique à long terme.
Goulot d'étranglement six : Demande de main-d'œuvre
Dans le développement de l'IA des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, une équipe de maintenance pour assurer le fonctionnement des robots, et des chercheurs pour optimiser continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : le moment décisif pour la technologie des robots
Bien que l'IA des robots généraux soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les avancées de la technologie des robots DePIN offrent de l'espoir. 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.
Des améliorations de conception matérielle alimentées par l'IA, telles que des puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le temps de développement. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, des chercheurs du monde entier peuvent entraîner et évaluer des modèles sans être limités par le capital.
De plus, les nouveaux agents d'IA démontrent un modèle économique innovant pour les réseaux de technologies de robots décentralisés. Ces agents d'IA peuvent maintenir leur financement grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par des jetons, formant un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Résumé
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, la mise à niveau du matériel, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. La création d'un réseau robotique DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données par les robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés 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 un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, nous espérons que l'industrie des robots ne dépendra plus de quelques géants de la technologie, mais sera plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un écosystème technologique véritablement ouvert et durable. Le développement de DePIN pourrait apporter des percées révolutionnaires à la technologie robotique, propulsant l'industrie vers un avenir plus démocratique et innovant.