Об'єднання DePIN та втіленого інтелекту: технологічні виклики та перспективи майбутнього

27 лютого подкаст-дискусія на тему "Будівництво децентралізованого фізичного штучного інтелекту" привернула увагу галузі. Ця дискусія ґрунтовно досліджувала виклики та можливості децентралізованої мережі фізичної інфраструктури (DePIN) у сфері робототехніки. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковому етапі, її потенціал величезний і може кардинально змінити спосіб функціонування AI роботів у реальному світі. Проте, на відміну від традиційного AI, який покладається на велику кількість даних з Інтернету, технології AI роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, такими як збір даних, апаратні обмеження, ризики оцінки та сталість економічних моделей.

У цій статті буде проаналізовано ключові моменти обговорення, розглянуто проблеми, з якими стикається технологія роботів DePIN, проаналізовано основні бар'єри для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Нарешті, ми також розглянемо перспективи майбутнього розвитку технології роботів DePIN.

Основні проблеми DePIN смарт-роботів

Вузьке місце 1: Дані

На відміну від "онлайн" великих моделей штучного інтелекту, які тренуються на величезних обсягах даних з Інтернету, втілений штучний інтелект потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Наразі у світі ще не створена така інфраструктура великого масштабу, і немає єдності щодо того, як збирати ці дані. Збір даних для втіленого штучного інтелекту в основному поділяється на три категорії:

1. Людські операції з даними: висока якість, здатні захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість та велика трудомісткість.
2. Синтетичні дані (модельні дані): підходять для навчання роботів переміщатися в складних умовах, але не є ефективними для завдань, що постійно змінюються.
3. Відео навчання: дозволити моделі ШІ навчатися, спостерігаючи за відео з реального світу, але без прямого фізичного зворотного зв'язку.

Вузьке місце два: рівень автономії

Щоб зробити робототехніку дійсно практичною, ймовірність успіху має бути близько 99,99% або навіть вищою. Однак для підвищення точності на 0,001% потрібно витратити експоненційно більше часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу, і з кожним наступним кроком складність суттєво зростає.

Вузьке місце три: обмеження апаратного забезпечення

Навіть якщо моделі ШІ є надзвичайно розвиненими, існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове до реалізації справжньої автономії. Основні проблеми включають:

• Нестача високочутливих тактильних датчиків
• Важко розпізнати перешкоди об'єктів
• Дизайн виконавчого механізму недостатньо біоміметичний, що призводить до жорстких рухів і потенційної небезпеки

Бутелька чотири: складність розширення апаратного забезпечення

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що приносить величезні капітальні виклики. На даний момент лише фінансово потужні великі компанії можуть дозволити собі масштабні експерименти, а вартість найефективніших гуманоїдних роботів все ще досягає десятків тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.

Вузьке місце п’ять: оцінка ефективності

Оцінка фізичного штучного інтелекту вимагає тривалого та масштабного впровадження в реальному світі, цей процес є трудомістким та складним. На відміну від онлайн-моделей штучного інтелекту, які можна швидко протестувати, справжню продуктивність робототехнічних технологій можна перевірити лише через тривале фактичне використання.

Бутелька шість: Потреба у людських ресурсах

Розробка AI для роботів триває, і людська праця все ще є незамінною. Потрібні людські оператори для надання тренувальних даних, команди технічного обслуговування, щоб підтримувати роботу роботів, а також дослідники для постійної оптимізації моделей AI. Це постійне людське втручання є одним з основних викликів, які DePIN має вирішити.

Перспективи майбутнього: момент прориву в робототехніці

Хоча універсальні роботи штучного інтелекту ще не досягли масового впровадження, але прогрес технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискоривши процес збору та оцінки даних.

Покращення дизайну апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту, такі як оптимізовані чіпи та матеріальна інженерія, можуть значно скоротити час розробки. Завдяки децентралізованій обчислювальній інфраструктурі DePIN, науковці з усього світу можуть тренувати та оцінювати моделі без обмежень капіталу.

Крім того, нові AI-агенти демонструють інноваційні моделі прибутку мережі децентралізованих роботизованих технологій. Ці AI-агенти можуть підтримувати своє фінансування шляхом децентралізованої власності та токенних стимулів, формуючи економічний цикл, вигідний для розробки AI та учасників DePIN.

підсумок

Розвиток робототехніки та штучного інтелекту охоплює кілька аспектів, таких як алгоритми, оновлення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансова підтримка та участь людей. Створення мережі DePIN для роботів означає, що завдяки силі децентралізованих мереж, збір даних роботами, обчислювальні ресурси та інвестиції капіталу можуть здійснюватися в глобальному масштабі. Це не лише прискорює навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості дослідників, підприємців та індивідуальних користувачів долучитися до цього процесу.

У майбутньому ми сподіваємось, що індустрія робототехніки більше не залежатиме від кількох технологічних гігантів, а буде спільно розвиватися глобальною спільнотою, наближаючись до справді відкритої та стійкої технологічної екосистеми. Розвиток DePIN може принести революційний прорив у робототехніці, сприяючи більшій демократизації та інноваційному майбутньому індустрії.