La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos y perspectivas
En una reciente discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada", Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este ámbito aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y podría transformar por completo la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional, la tecnología de IA robótica DePIN enfrenta problemas más complejos, incluyendo la recolección de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo explorará en profundidad los principales problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, los principales obstáculos para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Finalmente, discutiremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Principales limitaciones de los robots inteligentes DePIN
desafío de datos
La IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente carece de infraestructura a gran escala y consenso sobre la recolección de datos. La recolección de datos se divide principalmente en tres categorías:
Datos operados por humanos: alta calidad pero alto costo y gran intensidad laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): aplicables a campos específicos, pero difíciles de cubrir tareas complejas y cambiantes.
Aprendizaje por video: tiene potencial pero carece de retroalimentación física directa.
nivel de autonomía
Para que la tecnología robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere una inversión exponencial de tiempo y esfuerzo. El avance de la tecnología robótica es de naturaleza exponencial, y el último 1% de precisión puede requerir años o incluso décadas para lograrse.
limitaciones de hardware
El hardware de los robots existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
La sensibilidad de los sensores táctiles es mucho menor que la de los humanos
Dificultad para reconocer la oclusión de objetos
El diseño del actuador no es lo suficientemente biológico, lo que provoca que los movimientos sean rígidos e inflexibles.
dificultad de expansión de hardware
La tecnología de robots inteligentes necesita desplegar dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea un gran desafío de capital. Actualmente, los costos de los robots humanoides son elevados, y su difusión a gran escala no es realista.
Evaluación de la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo que requiere una gran cantidad de tiempo y recursos. El único método de verificación es observar sus fallos a través de un despliegue en tiempo real a gran escala y durante un largo periodo de tiempo.
demanda de mano de obra
El desarrollo de la IA robótica aún requiere la participación de una gran cantidad de personal, incluidos operadores que proporcionan datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento y investigadores/desarrolladores que optimizan continuamente los modelos de IA.
Perspectivas futuras: El momento de los avances en la tecnología robótica
A pesar de que la adopción a gran escala de la IA en robots generales aún está lejos, los avances en la tecnología de robots DePIN son prometedores. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar la recopilación y evaluación de datos.
Las ventajas de DePIN incluyen:
Recolección de datos en paralelo: las redes descentralizadas pueden recopilar datos a mayor escala.
Mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA: podrían reducir significativamente el tiempo de desarrollo.
Recursos de computación descentralizados: permiten a los investigadores de todo el mundo entrenar y evaluar modelos sin restricciones de capital.
Nuevos modelos de ganancias: como los agentes de IA que mantienen su propia financiación a través de incentivos de tokens.
Conclusión
El desarrollo de la inteligencia artificial en robots implica múltiples aspectos como algoritmos, hardware, datos, financiación y mano de obra. La creación de una red de robots DePIN significa que se puede colaborar a nivel mundial en la recolección de datos, la asignación de recursos computacionales y la inversión de capital. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce las barreras de entrada para que más participantes puedan unirse a este campo. En el futuro, se espera que la industria robótica se libere de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y sea impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.
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LiquidatedTwice
· 08-02 00:36
Otra nueva concepto de Ser engañados.
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GasFeeWhisperer
· 08-01 21:51
Vaya, ¿están quemando dinero otra vez?
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MevShadowranger
· 07-30 03:22
Este bot solo está tomando a la gente por tonta, ¿verdad?
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CryptoCrazyGF
· 07-30 03:22
No sirve este Bots de ai.
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FlashLoanLarry
· 07-30 03:13
ngl depin bots son solo otro sumidero de liquidez esperando a suceder... pero ese hardware l1 alpha tho
Fusión de DePIN e inteligencia encarnada: desafíos y oportunidades de la IA de Bots
La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos y perspectivas
En una reciente discusión sobre "Construir inteligencia artificial física descentralizada", Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este ámbito aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y podría transformar por completo la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional, la tecnología de IA robótica DePIN enfrenta problemas más complejos, incluyendo la recolección de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo explorará en profundidad los principales problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, los principales obstáculos para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Finalmente, discutiremos las perspectivas futuras del desarrollo de la tecnología de robots DePIN.
Principales limitaciones de los robots inteligentes DePIN
desafío de datos
La IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente carece de infraestructura a gran escala y consenso sobre la recolección de datos. La recolección de datos se divide principalmente en tres categorías:
nivel de autonomía
Para que la tecnología robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere una inversión exponencial de tiempo y esfuerzo. El avance de la tecnología robótica es de naturaleza exponencial, y el último 1% de precisión puede requerir años o incluso décadas para lograrse.
limitaciones de hardware
El hardware de los robots existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
dificultad de expansión de hardware
La tecnología de robots inteligentes necesita desplegar dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea un gran desafío de capital. Actualmente, los costos de los robots humanoides son elevados, y su difusión a gran escala no es realista.
Evaluación de la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo que requiere una gran cantidad de tiempo y recursos. El único método de verificación es observar sus fallos a través de un despliegue en tiempo real a gran escala y durante un largo periodo de tiempo.
demanda de mano de obra
El desarrollo de la IA robótica aún requiere la participación de una gran cantidad de personal, incluidos operadores que proporcionan datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento y investigadores/desarrolladores que optimizan continuamente los modelos de IA.
Perspectivas futuras: El momento de los avances en la tecnología robótica
A pesar de que la adopción a gran escala de la IA en robots generales aún está lejos, los avances en la tecnología de robots DePIN son prometedores. La escala y coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar la recopilación y evaluación de datos.
Las ventajas de DePIN incluyen:
Conclusión
El desarrollo de la inteligencia artificial en robots implica múltiples aspectos como algoritmos, hardware, datos, financiación y mano de obra. La creación de una red de robots DePIN significa que se puede colaborar a nivel mundial en la recolección de datos, la asignación de recursos computacionales y la inversión de capital. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce las barreras de entrada para que más participantes puedan unirse a este campo. En el futuro, se espera que la industria robótica se libere de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos y sea impulsada por la comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.