Слияние DePIN и эмбодированного интеллекта: технические вызовы и перспективы
В последнее время обсуждение "создания децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло внимание отрасли. Этот диалог глубоко исследовал проблемы и возможности, с которыми сталкивается децентрализованная физическая инфраструктурная сеть (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ функционирования AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения оборудования, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно проанализированы ключевые проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, обсуждены основные препятствия на пути к расширению децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В заключение мы также рассмотрим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Основные узкие места DePIN смарт-роботов
Сбор данных и качество
Эмбодированному ИИ (embodied AI) необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует инфраструктура для сбора данных в большом масштабе. Сбор данных для эмбодированного ИИ в основном делится на три категории:
Данные, обрабатываемые людьми: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но имеют высокую стоимость и большую трудоемкость.
Синтетические данные (имитационные данные): подходят для определенных областей, таких как обучение роботов перемещению в сложной местности, но трудно имитировать изменчивые задачи.
Видеообучение: изучение через наблюдение за видео из реального мира, но без прямой физической обратной связи.
Уровень автономии
Чтобы реализовать коммерческое применение робототехники, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако последним шагом к повышению точности часто требуется затратиться на экспоненциальное количество времени и усилий. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед, сложность значительно возрастает.
Аппаратные ограничения
Даже самые современные модели ИИ, существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Недостаточная технология тактильных сенсоров, не позволяющая достигнуть чувствительности человеческого кончика пальца.
Проблема遮挡: Роботы трудно распознают и взаимодействуют с частично遮挡物体.
Дизайн исполнительного механизма: существующий дизайн исполнительного механизма гуманоидных роботов приводит к громоздким действиям и потенциальной опасности.
Сложность аппаратного расширения
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что влечет за собой огромные капитальные расходы. В настоящее время только финансово мощные компании могут позволить себе масштабные эксперименты.
Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует длительного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и сложен. Единственный способ проверить технологии интеллектуальных роботов — это наблюдать за их работой и неудачами в реальных приложениях.
Потребность в человеческих ресурсах
Разработка AI для роботов по-прежнему требует значительной поддержки со стороны людей, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды обслуживания, поддерживающие работу роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее робототехники
Несмотря на то, что массовое внедрение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, достижения в технологии DePIN-роботов вселяют надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Сбор и оценка данных: сеть DePIN может обеспечить более масштабное параллельное выполнение и сбор данных.
Улучшения оборудования: Оптимизация дизайна оборудования на основе ИИ, такие как улучшения в области микросхем и материаловедения, могут ускорить процесс развития.
Децентрализованные вычислительные ресурсы: через DePIN глобальные исследователи могут получить доступ к необходимым вычислительным ресурсам без ограничений капитала.
Новый экономический модел: Автономные AI-агенты продемонстрировали, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, поддерживают свое финансовое состояние через децентрализованную собственность и токенизированные стимулы.
Заключение
Развитие робототехники и ИИ затрагивает множество аспектов, включая алгоритмы, аппаратное обеспечение, данные, финансирование и человеческие ресурсы. Создание сети DePIN для роботов открывает новые возможности для отрасли: с помощью децентрализованной сети можно координировать сбор данных, распределение вычислительных ресурсов и вложения капитала на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог входа для разработчиков, позволяя большему количеству участников присоединиться к процессу. В будущем ожидается, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и перейти к открытому, устойчивому технологическому экосистеме, совместно поддерживаемой глобальным сообществом.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MindsetExpander
· 08-13 05:47
Эти деньги действительно трудно заработать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektRecorder
· 08-13 02:18
Боты разве так просто атакуют? Этот способ действительно довольно абсурдный.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CascadingDipBuyer
· 08-10 10:00
Что за боты, сначала позаботьтесь о цене токена.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ponzi_poet
· 08-10 09:57
Снова запустили Ботов? Капиталисты, похоже, совсем скучают.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityOracle
· 08-10 09:56
Что за дерьмо dpin опять что-то новенькое придумал?
Посмотреть ОригиналОтветить0
HalfPositionRunner
· 08-10 09:38
Жарить холодный рис все равно что жарить холодный рис.
Слияние DePIN и Ботов: технические вызовы и будущее
Слияние DePIN и эмбодированного интеллекта: технические вызовы и перспективы
В последнее время обсуждение "создания децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло внимание отрасли. Этот диалог глубоко исследовал проблемы и возможности, с которыми сталкивается децентрализованная физическая инфраструктурная сеть (DePIN) в области робототехники. Несмотря на то, что эта область все еще находится на начальной стадии, ее потенциал огромен и может кардинально изменить способ функционирования AI-роботов в реальном мире. Однако, в отличие от традиционного AI, который зависит от большого объема интернет-данных, технологии AI-роботов DePIN сталкиваются с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения оборудования, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей.
В данной статье будет подробно проанализированы ключевые проблемы, с которыми сталкивается технология DePIN-роботов, обсуждены основные препятствия на пути к расширению децентрализованных роботов, а также преимущества DePIN по сравнению с централизованными методами. В заключение мы также рассмотрим перспективы будущего развития технологии DePIN-роботов.
Основные узкие места DePIN смарт-роботов
Сбор данных и качество
Эмбодированному ИИ (embodied AI) необходимо взаимодействовать с реальным миром для развития интеллекта, но в настоящее время отсутствует инфраструктура для сбора данных в большом масштабе. Сбор данных для эмбодированного ИИ в основном делится на три категории:
Уровень автономии
Чтобы реализовать коммерческое применение робототехники, уровень успеха должен быть близок к 99,99% или даже выше. Однако последним шагом к повышению точности часто требуется затратиться на экспоненциальное количество времени и усилий. Прогресс в области робототехники имеет экспоненциальный характер: с каждым шагом вперед, сложность значительно возрастает.
Аппаратные ограничения
Даже самые современные модели ИИ, существующее аппаратное обеспечение роботов еще не готово к достижению истинной автономности. Основные проблемы включают:
Сложность аппаратного расширения
Реализация технологий интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что влечет за собой огромные капитальные расходы. В настоящее время только финансово мощные компании могут позволить себе масштабные эксперименты.
Оценка эффективности
Оценка физического ИИ требует длительного и масштабного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и сложен. Единственный способ проверить технологии интеллектуальных роботов — это наблюдать за их работой и неудачами в реальных приложениях.
Потребность в человеческих ресурсах
Разработка AI для роботов по-прежнему требует значительной поддержки со стороны людей, включая операторов, предоставляющих обучающие данные, команды обслуживания, поддерживающие работу роботов, а также исследователей, постоянно оптимизирующих модели AI. Это постоянное человеческое вмешательство является одной из основных проблем, которые DePIN должен решить.
Будущее робототехники
Несмотря на то, что массовое внедрение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, достижения в технологии DePIN-роботов вселяют надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей могут распределить капитальные затраты и ускорить процесс сбора и оценки данных.
Сбор и оценка данных: сеть DePIN может обеспечить более масштабное параллельное выполнение и сбор данных.
Улучшения оборудования: Оптимизация дизайна оборудования на основе ИИ, такие как улучшения в области микросхем и материаловедения, могут ускорить процесс развития.
Децентрализованные вычислительные ресурсы: через DePIN глобальные исследователи могут получить доступ к необходимым вычислительным ресурсам без ограничений капитала.
Новый экономический модел: Автономные AI-агенты продемонстрировали, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, поддерживают свое финансовое состояние через децентрализованную собственность и токенизированные стимулы.
Заключение
Развитие робототехники и ИИ затрагивает множество аспектов, включая алгоритмы, аппаратное обеспечение, данные, финансирование и человеческие ресурсы. Создание сети DePIN для роботов открывает новые возможности для отрасли: с помощью децентрализованной сети можно координировать сбор данных, распределение вычислительных ресурсов и вложения капитала на глобальном уровне. Это не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог входа для разработчиков, позволяя большему количеству участников присоединиться к процессу. В будущем ожидается, что робототехническая отрасль сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и перейти к открытому, устойчивому технологическому экосистеме, совместно поддерживаемой глобальным сообществом.