Перетворення DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та перспективи

Децентралізована фізична інфраструктурна мережа (DePIN) у сфері робототехніки стикається з величезними можливостями та викликами. Хоча ця сфера все ще перебуває на початковій стадії, її потенціал не можна недооцінювати, і вона має можливість кардинально змінити спосіб функціонування AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційного AI, який залежить від величезних обсягів даних з Інтернету, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збір даних, апаратні обмеження, оцінку вузьких місць і стійкість економічних моделей.

Ця стаття глибоко дослідить основні перешкоди, з якими стикається технологія DePIN-роботів, проаналізує переваги децентралізованих підходів у порівнянні з централізованими рішеннями та розгляне перспективи розвитку технології DePIN-роботів у майбутньому.

Ключові вузькі місця DePIN смарт-роботів

Виклики збору даних

Втілене ШІ (embodied AI) потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, що є суттєвою відмінністю від «онлайн» AI великих моделей, які залежать від даних з Інтернету. Наразі в світі ще не створено інфраструктуру, яка б підтримувала масове розвитку втіленого ШІ, і в галузі не досягнуто консенсусу щодо того, як ефективно збирати такі дані. Збір даних для втіленого ШІ в основному поділяється на три категорії:

1. Людські операції з даними: висока якість, але висока вартість та велике навантаження.
2. Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для певних галузей, але важко моделювати складні та змінні реальні сценарії.
3. Відео навчання: величезний потенціал, але не вистачає прямого фізичного зворотного зв'язку.

підвищення рівня автономії

Щоб реалізувати комерційне використання робототехніки, її успішність має бути близька до 99.99% або навіть вищою. Проте кожне підвищення точності на 0.001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці має експоненційний характер, з кожним кроком вперед складність значно зростає. Досягнення останнього 1% точності може вимагати років або навіть десятиліть зусиль.

апаратні обмеження

Навіть якщо моделі ШІ стануть більш досконалими, наявне робототехнічне обладнання ще не готове до справжньої автономії. Головні проблеми включають:

• Брак дотикових сенсорів
• Важко розпізнати об'єкти, які перекриваються
• Дизайн виконавця недостатньо біологічний

Ці апаратні обмеження серйозно вплинули на здатність роботів до сприйняття та гнучкості рухів.

Дилема розширення апаратного забезпечення

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює великі капітальні виклики. Наразі вартість ефективних гуманоїдних роботів сягає десятків тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.

проблема оцінки ефективності

На відміну від онлайн-моделей штучного інтелекту, які можна швидко тестувати, оцінка фізичного штучного інтелекту потребує тривалої та масштабної реалізації у реальному світі. Цей процес займає багато часу і є дорогим, а єдиним способом верифікації є спостереження за його невдачами.

Потреба в людських ресурсах

У розробці AI роботів людська праця залишається незамінною. Роботам потрібні оператори для надання навчальних даних, команди з обслуговування для забезпечення роботи, а також дослідники для постійної оптимізації моделей AI. Це постійне людське втручання є одним з основних викликів, які DePIN повинна вирішити.

Перспективи майбутнього: прориви в технології роботів DePIN

Хоча масове впровадження загального робототехнічного штучного інтелекту ще потребує часу, але прогрес технології DePIN у робототехніці приносить надію галузі. Масштаб і координація децентралізованих мереж допомагають зменшити капітальні витрати та прискорити процес збору та оцінки даних.

1. Прискорення збору та оцінки даних: децентралізована мережа може працювати паралельно, збираючи дані, що значно підвищує ефективність.

2. Поліпшення апаратного дизайну на основі ШІ: використання ШІ для оптимізації чіпів та матеріальної інженерії може суттєво скоротити час розвитку технологій.

3. Децентралізована обчислювальна інфраструктура: завдяки DePIN глобальні дослідники можуть отримати доступ до необхідних обчислювальних ресурсів без обмежень капіталу для навчання та оцінки моделей.

4. Інноваційна модель прибутку: автономний AI-агент демонструє, як розумні роботи, що працюють на основі DePIN, підтримують свою фінансову стабільність через децентралізовану власність та токенізовані стимули.

Висновок

Розвиток робототехніки та штучного інтелекту залежить не лише від прогресу алгоритмів, а й від апаратного оновлення, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN роботів відкриває нові можливості для галузі, прискорюючи навчання ШІ та оптимізацію апаратного забезпечення через глобальну співпрацю, знижуючи бар'єри для розробки. Ця модель має потенціал для сприяння звільненню робототехнічної галузі від залежності від кількох великих технологічних компаній, формуючи відкриту, стійку технологічну екосистему, що підтримується глобальною спільнотою.