A interseção entre DePIN e inteligência encarnada: desafios técnicos e perspectivas futuras

A rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) está enfrentando enormes oportunidades e desafios no campo da robótica. Embora este setor ainda esteja em estágio inicial, seu potencial não deve ser subestimado, com a possibilidade de mudar radicalmente a forma como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de grandes volumes de dados da internet, a tecnologia de IA dos robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.

Este artigo irá explorar em profundidade os principais obstáculos enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar as vantagens dos métodos descentralizados em comparação com as soluções centralizadas e vislumbrar as perspectivas futuras para o desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.

Os principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN

Desafio de coleta de dados

A IA incorporada (embodied AI) precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência, o que é uma diferença essencial em relação aos grandes modelos de IA "online" que dependem de dados da internet. Atualmente, ainda não foram estabelecidas as infraestruturas que suportem o desenvolvimento em larga escala da IA incorporada, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar efetivamente esse tipo de dados. A coleta de dados para a IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:

1. Operação de dados humanos: alta qualidade, mas custos elevados e alta intensidade de trabalho.
2. Dados sintéticos (dados simulados): adequados para áreas específicas, mas difíceis de simular cenários reais complexos e variáveis.
3. Aprendizagem em vídeo: potencial enorme, mas falta de feedback físico direto.

Aumento do nível de autonomia

Para que a tecnologia robótica alcance aplicações comerciais, a sua taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso da tecnologia robótica é de natureza exponencial; a cada pequeno avanço, a dificuldade aumenta significativamente. A realização do último 1% de precisão pode exigir anos ou até décadas de esforço.

Limitações de hardware

Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware atual dos robôs ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:

• Falta de sensores táteis
• Dificuldade em reconhecer a oclusão de objetos
• O design do atuador não é suficientemente biológico

Estas limitações de hardware afetam seriamente a capacidade de percepção e a flexibilidade de movimento do robô.

O dilema da expansão de hardware

A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, o custo de robôs humanoides eficientes pode chegar a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua adoção em larga escala.

o desafio de avaliar a eficácia

Diferente dos grandes modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a avaliação da IA física precisa de uma implementação a longo prazo e em grande escala no mundo real. Este processo é demorado, caro, e o único método de validação é observar suas falhas.

Necessidade de Recursos Humanos

No desenvolvimento da IA de robôs, a mão de obra humana continua a ser indispensável. Os robôs necessitam de operadores humanos para fornecer dados de treino, equipas de manutenção para garantir a operação e investigadores para otimizar continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve enfrentar.

Perspectivas Futuras: Pontos de Ruptura da Tecnologia de Robôs DePIN

Apesar de a aplicação em larga escala da IA de robôs gerais ainda precisar de tempo, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trouxeram esperança para a indústria. A escala e a coordenação das redes descentralizadas ajudam a distribuir a carga de capital, acelerando o processo de coleta e avaliação de dados.

1. Coleta e avaliação de dados aceleradas: redes descentralizadas podem operar em paralelo e coletar dados, aumentando significativamente a eficiência.

2. Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA: utilizar a IA para otimizar engenharia de chips e materiais pode encurtar significativamente o cronograma de desenvolvimento tecnológico.

3. Infraestrutura de computação descentralizada: através do DePIN, pesquisadores globais podem acessar os recursos computacionais necessários sem restrições de capital, treinar e avaliar modelos.

4. Modelos de lucro inovadores: Agentes de IA que operam de forma autónoma demonstraram como robôs inteligentes impulsionados por DePIN mantêm suas finanças através da propriedade descentralizada e incentivos por tokens.

Conclusão

O desenvolvimento da IA de robôs não depende apenas dos avanços nos algoritmos, mas também envolve atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação humana. A criação da rede DePIN de robôs trouxe novas possibilidades para o setor, acelerando o treinamento de IA e a otimização de hardware por meio da colaboração global, reduzindo as barreiras de desenvolvimento. Este modelo tem o potencial de impulsionar a indústria de robôs a se libertar da dependência de alguns gigantes da tecnologia, formando um ecossistema tecnológico aberto e sustentável impulsionado por comunidades globais.