DePIN ve Gövde Duyguları Entegrasyonu: Zorluklar ve Gelecek
Son zamanlarda "merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka inşası" konulu bir tartışmada, FrodoBot Lab'ın kurucu ortağı Michael Cho, merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağlarının (DePIN) robot teknolojisi alanında karşılaştığı zorluklar ve fırsatlar konusundaki görüşlerini paylaştı. Bu alan hala erken aşamalarda olsa da, potansiyeli büyük ve gerçek dünyada AI robotlarının uygulama biçimlerini köklü bir şekilde değiştirme kapasitesine sahip. Ancak, geleneksel AI'nın büyük miktarda internet verisine bağımlı olmasının aksine, DePIN robot AI teknolojisi veri toplama, donanım kısıtlamaları, değerlendirme darboğazları ve ekonomik modellerin sürdürülebilirliği gibi daha karmaşık sorunlarla karşılaşıyor.
Bu makale, DePIN robot teknolojisinin karşılaştığı ana engelleri derinlemesine inceleyecek, DePIN'in merkezi yöntemlere göre neden daha avantajlı olduğunu analiz edecek ve DePIN robot teknolojisinin gelecekteki gelişim trendlerine dair öngörülerde bulunacaktır.
DePIN Akıllı Robotlarının Ana Sıkıntısı
veri darboğazı
"Çevrimiçi" AI büyük modellerinin büyük miktarda internet verisine bağımlı olmasının aksine, gömülü AI'nın zekasını geliştirmek için gerçek dünya ile etkileşim yoluyla ilerlemesi gerekiyor. Şu anda, dünya genelinde bu tür büyük ölçekli bir altyapı eksikliği var ve sektörde bu verilerin nasıl toplanacağı konusunda henüz bir fikir birliği sağlanmış değil. Gömülü AI'nın veri toplama işlemi esasen üç ana kategoriye ayrılmaktadır:
İnsanların işlediği veriler: yüksek kalite, video akışlarını ve hareket etiketlerini yakalayabiliyor, ancak maliyeti yüksek ve iş gücü yoğun.
Sentetik veriler (simüle edilmiş veriler): Karmaşık arazilerde robotların hareket etmesi için uygundur, ancak değişken görevlerde etkisi sınırlıdır.
Video öğrenme: Gerçek dünyadaki videoları gözlemleyerek öğrenme, ancak gerçek fiziksel etkileşim geri bildirimi eksik.
Otonomi Seviyesi
Robotlar testlerde yüksek bir başarı oranı gösterebilirken, gerçek uygulamalarda küçük bir başarısızlık olasılığı da kabul edilemez. Ticarileşmeyi sağlamak için robot teknolojisinin başarı oranının %99.99'a veya daha yüksek bir seviyeye ulaşması gerekiyor. Ancak, doğruluk oranını artırmanın son adımı genellikle katlanarak artan bir zaman ve çaba gerektirir.
Donanım Kısıtlaması
Her ne kadar AI modelleri son derece gelişmiş olsa da, mevcut robot donanımları gerçek bir özerklik sağlamak için henüz hazır değildir. Başlıca sorunlar şunlardır:
Dokunsal sensör eksikliği
Nesne engelleme tanıma zorluğu
Aktüatör tasarımının sınırlamaları
Donanım genişletme sorunu
Akıllı robot teknolojisinin gerçekleştirilmesi, fiziksel cihazların gerçek dünyada dağıtılmasını gerektirir ve bu büyük bir sermaye zorluğu getirir. Şu anda, yalnızca finansal olarak güçlü büyük şirketler büyük ölçekli deneyleri karşılayabilir.
etkinliğin değerlendirilmesi
Hızla test edilebilen çevrimiçi AI büyük modellerinden farklı olarak, fiziksel AI'nın değerlendirilmesi, gerçek dünyada uzun vadeli bir dağıtım gerektirir, bu da önemli miktarda zaman ve kaynak gerektirir.
İnsan Kaynağı İhtiyacı
Robotik AI geliştirmede, insan işgücü hala vazgeçilmezdir. Robotlar, insan operatörlerinden eğitim verisi sağlamalarını, bakım ekiplerinin çalışmasını sürdürmelerini ve araştırmacıların AI modellerini sürekli olarak optimize etmelerini gerektirir.
Robot teknolojisinin geleceği
Genel robot AI'sının büyük ölçekli benimsenmesi hala uzak olsa da, DePIN robot teknolojisindeki ilerlemeler umut veriyor. Merkeziyetsiz ağların ölçeği ve koordinasyonu, sermaye yükünü dağıtabilir ve veri toplama ile değerlendirme süreçlerini hızlandırabilir.
DePIN'in avantajları şunlardır:
Veri toplama ve değerlendirmeyi hızlandırma
Donanım tasarımını geliştirmeyi teşvik etme
Yeni kazanç modelleri sunmak
Örneğin, bazı AI ajanları merkeziyetsiz mülkiyet ve token teşvikleri aracılığıyla kendi finansmanlarını nasıl sürdürebileceklerini gösterdi. Gelecekte, bu AI ajanları AI geliştirme ve DePIN katılımcıları için faydalı bir ekonomik döngü oluşturabilir.
Sonuç
Robotik AI'nin gelişimi yalnızca algoritmalara bağlı değildir, aynı zamanda donanım yükseltmeleri, veri birikimi, finansal destek ve insanların katılımını da içerir. DePIN robot ağına yapılan yatırım, merkeziyetsiz ağın gücünden yararlanarak, robot teknolojisinin gelişiminin dünya genelinde işbirliği içinde gerçekleşebileceği, AI eğitimini ve donanım optimizasyonunu hızlandırabileceği ve geliştirme engellerini azaltabileceği anlamına gelir. Robotik endüstrisinin az sayıda teknoloji devine olan bağımlılığından kurtulmasını, dünya genelindeki topluluklar tarafından ortaklaşa ilerletilmesini ve gerçekten açık, sürdürülebilir bir teknoloji ekosistemine doğru adım atmasını umuyoruz.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
6
Share
Comment
0/400
UncommonNPC
· 07-16 16:27
Gel gel gel Botlar başa geçti!
View OriginalReply0
PumpStrategist
· 07-15 09:59
Henüz zeka vergisinin yeni ambalajı değil, dağıtım açıkça belirgin.
DePIN akıllı Botlar: Sınırları aşmak, AI'nin yeni bir çağını başlatmak
DePIN ve Gövde Duyguları Entegrasyonu: Zorluklar ve Gelecek
Son zamanlarda "merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka inşası" konulu bir tartışmada, FrodoBot Lab'ın kurucu ortağı Michael Cho, merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağlarının (DePIN) robot teknolojisi alanında karşılaştığı zorluklar ve fırsatlar konusundaki görüşlerini paylaştı. Bu alan hala erken aşamalarda olsa da, potansiyeli büyük ve gerçek dünyada AI robotlarının uygulama biçimlerini köklü bir şekilde değiştirme kapasitesine sahip. Ancak, geleneksel AI'nın büyük miktarda internet verisine bağımlı olmasının aksine, DePIN robot AI teknolojisi veri toplama, donanım kısıtlamaları, değerlendirme darboğazları ve ekonomik modellerin sürdürülebilirliği gibi daha karmaşık sorunlarla karşılaşıyor.
Bu makale, DePIN robot teknolojisinin karşılaştığı ana engelleri derinlemesine inceleyecek, DePIN'in merkezi yöntemlere göre neden daha avantajlı olduğunu analiz edecek ve DePIN robot teknolojisinin gelecekteki gelişim trendlerine dair öngörülerde bulunacaktır.
DePIN Akıllı Robotlarının Ana Sıkıntısı
veri darboğazı
"Çevrimiçi" AI büyük modellerinin büyük miktarda internet verisine bağımlı olmasının aksine, gömülü AI'nın zekasını geliştirmek için gerçek dünya ile etkileşim yoluyla ilerlemesi gerekiyor. Şu anda, dünya genelinde bu tür büyük ölçekli bir altyapı eksikliği var ve sektörde bu verilerin nasıl toplanacağı konusunda henüz bir fikir birliği sağlanmış değil. Gömülü AI'nın veri toplama işlemi esasen üç ana kategoriye ayrılmaktadır:
Otonomi Seviyesi
Robotlar testlerde yüksek bir başarı oranı gösterebilirken, gerçek uygulamalarda küçük bir başarısızlık olasılığı da kabul edilemez. Ticarileşmeyi sağlamak için robot teknolojisinin başarı oranının %99.99'a veya daha yüksek bir seviyeye ulaşması gerekiyor. Ancak, doğruluk oranını artırmanın son adımı genellikle katlanarak artan bir zaman ve çaba gerektirir.
Donanım Kısıtlaması
Her ne kadar AI modelleri son derece gelişmiş olsa da, mevcut robot donanımları gerçek bir özerklik sağlamak için henüz hazır değildir. Başlıca sorunlar şunlardır:
Donanım genişletme sorunu
Akıllı robot teknolojisinin gerçekleştirilmesi, fiziksel cihazların gerçek dünyada dağıtılmasını gerektirir ve bu büyük bir sermaye zorluğu getirir. Şu anda, yalnızca finansal olarak güçlü büyük şirketler büyük ölçekli deneyleri karşılayabilir.
etkinliğin değerlendirilmesi
Hızla test edilebilen çevrimiçi AI büyük modellerinden farklı olarak, fiziksel AI'nın değerlendirilmesi, gerçek dünyada uzun vadeli bir dağıtım gerektirir, bu da önemli miktarda zaman ve kaynak gerektirir.
İnsan Kaynağı İhtiyacı
Robotik AI geliştirmede, insan işgücü hala vazgeçilmezdir. Robotlar, insan operatörlerinden eğitim verisi sağlamalarını, bakım ekiplerinin çalışmasını sürdürmelerini ve araştırmacıların AI modellerini sürekli olarak optimize etmelerini gerektirir.
Robot teknolojisinin geleceği
Genel robot AI'sının büyük ölçekli benimsenmesi hala uzak olsa da, DePIN robot teknolojisindeki ilerlemeler umut veriyor. Merkeziyetsiz ağların ölçeği ve koordinasyonu, sermaye yükünü dağıtabilir ve veri toplama ile değerlendirme süreçlerini hızlandırabilir.
DePIN'in avantajları şunlardır:
Örneğin, bazı AI ajanları merkeziyetsiz mülkiyet ve token teşvikleri aracılığıyla kendi finansmanlarını nasıl sürdürebileceklerini gösterdi. Gelecekte, bu AI ajanları AI geliştirme ve DePIN katılımcıları için faydalı bir ekonomik döngü oluşturabilir.
Sonuç
Robotik AI'nin gelişimi yalnızca algoritmalara bağlı değildir, aynı zamanda donanım yükseltmeleri, veri birikimi, finansal destek ve insanların katılımını da içerir. DePIN robot ağına yapılan yatırım, merkeziyetsiz ağın gücünden yararlanarak, robot teknolojisinin gelişiminin dünya genelinde işbirliği içinde gerçekleşebileceği, AI eğitimini ve donanım optimizasyonunu hızlandırabileceği ve geliştirme engellerini azaltabileceği anlamına gelir. Robotik endüstrisinin az sayıda teknoloji devine olan bağımlılığından kurtulmasını, dünya genelindeki topluluklar tarafından ortaklaşa ilerletilmesini ve gerçekten açık, sürdürülebilir bir teknoloji ekosistemine doğru adım atmasını umuyoruz.