Perpaduan DePIN dan Kecerdasan Tersemat: Tantangan Teknologi dan Prospek Masa Depan

Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika menghadapi peluang dan tantangan besar. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya tidak boleh dianggap remeh, dan diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara mendasar. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang masif, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi oleh teknologi robot DePIN, menganalisis keunggulan pendekatan terdesentralisasi dibandingkan dengan solusi terpusat, dan melihat prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Kendala Kunci dari Robot Cerdas DePIN

Tantangan Pengumpulan Data

AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, yang merupakan perbedaan mendasar dibandingkan dengan model AI "online" yang bergantung pada data internet. Saat ini, infrastruktur yang mendukung pengembangan AI yang terwujud secara besar-besaran belum dibangun secara global, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana cara efektif mengumpulkan data semacam itu. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud terutama dibagi menjadi tiga kategori:

1. Data yang dioperasikan manusia: kualitas tinggi, tetapi biaya tinggi, dan intensitas kerja besar.
2. Data sintetis (data simulasi): cocok untuk bidang tertentu, tetapi sulit untuk mensimulasikan skenario nyata yang kompleks dan berubah-ubah.
3. Pembelajaran video: Potensi besar, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik yang langsung.

Peningkatan tingkat otonomi

Untuk mewujudkan aplikasi komersial dalam teknologi robot, tingkat keberhasilannya perlu mendekati 99,99% bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam tingkat akurasi membutuhkan waktu dan tenaga yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robot bersifat eksponensial, setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan. Mencapai akurasi terakhir 1% mungkin memerlukan usaha selama bertahun-tahun bahkan puluhan tahun.

batasan perangkat keras

Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada belum siap untuk mewujudkan otonomi sejati. Masalah utama termasuk:

• Kurangnya sensor sentuh
• Sulit mengenali objek yang terhalang
• Desain aktuator tidak cukup biologis

Pembatasan perangkat keras ini sangat mempengaruhi kemampuan persepsi dan kelincahan gerakan robot.

Dilema Ekspansi Perangkat Keras

Implementasi teknologi robot pintar memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien dapat mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran secara besar-besaran.

tantangan menilai efektivitas

Berbeda dengan model AI besar yang dapat diuji secara cepat secara online, evaluasi AI fisik memerlukan penyebaran jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata. Proses ini memakan waktu lama, biaya tinggi, dan satu-satunya metode validasi adalah mengamati situasi kegagalannya.

Permintaan Sumber Daya Manusia

Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia masih sangat diperlukan. Robot memerlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk memastikan operasional, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.

Prospek Masa Depan: Titik Terobosan Teknologi Robot DePIN

Meskipun penerapan besar-besaran AI robot umum masih memerlukan waktu, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan bagi industri. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi membantu mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

1. Pengumpulan dan evaluasi data yang dipercepat: Jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel, mengumpulkan data, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi.

2. Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Menggunakan AI untuk mengoptimalkan rekayasa chip dan material, dapat secara signifikan memperpendek garis waktu perkembangan teknologi.

3. Infrastruktur komputasi terdesentralisasi: Melalui DePIN, peneliti global dapat mengakses sumber daya komputasi yang diperlukan tanpa batasan modal, untuk melatih dan mengevaluasi model.

4. Model keuntungan inovatif: Agen AI yang berjalan secara mandiri menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga melibatkan pembaruan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN membawa kemungkinan baru bagi industri, melalui kolaborasi global, mempercepat pelatihan AI dan optimalisasi perangkat keras, serta menurunkan hambatan pengembangan. Model ini diharapkan dapat mendorong industri robot untuk terbebas dari ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, membentuk ekosistem teknologi yang terbuka dan berkelanjutan yang didorong oleh komunitas global.