Penggabungan DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek

Dalam sebuah diskusi baru-baru ini tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi", salah satu pendiri FrodoBot Lab, Michael Cho, membagikan pandangannya tentang tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara aplikasi robot AI di dunia nyata secara drastis. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kendala evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis mengapa DePIN memiliki keunggulan dibandingkan metode terpusat, dan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Kendala Utama Robot Cerdas DePIN

bottleneck data

Berbeda dengan model AI "online" yang bergantung pada banyak data internet, AI berbasis tubuh perlu mengembangkan kecerdasannya melalui interaksi dengan dunia nyata. Saat ini, di seluruh dunia masih kurang infrastruktur besar-besaran semacam ini, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana mengumpulkan data tersebut. Pengumpulan data untuk AI berbasis tubuh terutama dibagi menjadi tiga kategori:

1. Data operasi manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label aksi, tetapi biayanya sangat tinggi dan intensitas kerja besar.
2. Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi efektifitasnya terbatas dalam tugas yang berubah-ubah.
3. Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang nyata.

Tingkat Otonomi

Meskipun robot mungkin menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi dalam pengujian, probabilitas kegagalan yang kecil dalam aplikasi nyata juga tidak dapat diterima. Untuk mencapai komersialisasi, tingkat keberhasilan teknologi robot harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, langkah terakhir untuk meningkatkan akurasi sering kali memerlukan waktu dan usaha yang eksponensial.

batasan perangkat keras

Meskipun model AI semakin maju, perangkat keras robot yang ada saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:

• Kurangnya sensor sentuh
• Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang
• Keterbatasan desain aktuator

masalah perluasan perangkat keras

Implementasi teknologi robotika cerdas membutuhkan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar dengan kekuatan finansial yang mampu membiayai eksperimen skala besar.

mengevaluasi efektivitas

Berbeda dengan model AI besar yang dapat diuji secara cepat secara online, evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang di dunia nyata, yang membutuhkan banyak waktu dan sumber daya.

Permintaan Tenaga Kerja

Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia tetap tak tergantikan. Robot membutuhkan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga operasional, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI.

Prospek Masa Depan Teknologi Robotika

Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

Keunggulan DePIN meliputi:

1. Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data
2. Mendorong perbaikan desain perangkat keras
3. Menyediakan model keuntungan baru

Misalnya, beberapa agen AI telah menunjukkan bagaimana mereka dapat mempertahankan keuangan mereka melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token. Di masa depan, agen-agen AI ini mungkin akan membentuk sirkulasi ekonomi yang menguntungkan pengembang AI dan peserta DePIN.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan finansial, serta partisipasi manusia. Pembentukan jaringan robot DePIN berarti, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan terdesentralisasi, pengembangan teknologi robot dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia, mempercepat pelatihan AI dan optimisasi perangkat keras, serta menurunkan ambang pengembangan. Kami berharap industri robot dapat melepaskan ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.