Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives
Lors d'une récente discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et les opportunités du réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à un stade précoce, son potentiel est immense et pourrait révolutionner la manière dont les robots IA opèrent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle, la technologie DePIN pour les robots IA fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les principaux problèmes auxquels est confrontée la technologie des robots DePIN, les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons les perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN
défi de données
L'IA incarnée a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement une infrastructure à grande échelle et un consensus sur la collecte des données. La collecte des données se divise principalement en trois catégories :
Données opérationnelles humaines : qualité élevée mais coût élevé, intensité de travail élevée.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à des domaines spécifiques, mais difficiles à couvrir des tâches complexes et changeantes.
Apprentissage par vidéo : potentiel mais manque de retour d'interaction physique direct.
Niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit vraiment pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus élevé. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en efforts. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, et le dernier 1 % de précision peut prendre des années, voire des décennies, à atteindre.
Limitation matérielle
Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
La sensibilité des capteurs tactiles est bien inférieure à celle des humains.
Difficulté à reconnaître les objets cachés
La conception de l'actionneur n'est pas suffisamment biomimétique, ce qui entraîne des mouvements rigides et peu flexibles.
difficulté d'extension matérielle
La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital considérable. Actuellement, le coût des robots humanoïdes est élevé, rendant leur adoption à grande échelle irréaliste.
évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel à long terme, ce qui demande beaucoup de temps et de ressources. La seule méthode de validation est d'observer ses échecs à travers un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue période.
Demande de main-d'œuvre
Le développement de l'IA robotique nécessite encore une grande participation humaine, notamment des opérateurs fournissant des données d'entraînement, des équipes de maintenance et des chercheurs/développeurs optimisant continuellement les modèles d'IA.
Perspectives d'avenir : le moment décisif pour la technologie des robots
Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots généraux soit encore lointaine, les progrès de la technologie des robots DePIN sont prometteurs. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer la collecte et l'évaluation des données.
Les avantages de DePIN incluent :
Collecte de données parallèle : un réseau décentralisé peut collecter des données à une plus grande échelle.
Améliorations de la conception matérielle pilotées par l'IA : pourraient considérablement réduire le calendrier de développement.
Ressources informatiques décentralisées : permettre aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles, sans restrictions de capital.
Nouveau modèle de profit : par exemple, les agents AI maintiennent leur situation financière grâce à des incitations en tokens.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, le matériel, les données, le financement et la main-d'œuvre. La création du réseau DePIN de robots signifie qu'il est possible de collecter des données, de répartir des ressources de calcul et d'investir des capitaux de manière collaborative à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à un plus grand nombre de participants de rejoindre ce domaine. À l'avenir, l'industrie robotique devrait pouvoir se libérer de la dépendance à quelques géants technologiques et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable.
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LiquidatedTwice
· 08-02 00:36
Encore un nouveau concept de se faire prendre pour des cons.
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GasFeeWhisperer
· 08-01 21:51
Bon sang, encore des dépenses !
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MevShadowranger
· 07-30 03:22
Ce bot est juste là pour se faire prendre pour des cons, n'est-ce pas ?
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CryptoCrazyGF
· 07-30 03:22
Juste ce Bots ai, ça ne marche pas.
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FlashLoanLarry
· 07-30 03:13
honêtement, les bots depin ne sont qu'un autre puits de liquidité en attente d'arriver... mais ce matériel l1 alpha cependant
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ParanoiaKing
· 07-30 02:57
C'est juste un vieux vin dans une nouvelle bouteille.
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : Défis et opportunités de l'IA Bots
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives
Lors d'une récente discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et les opportunités du réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à un stade précoce, son potentiel est immense et pourrait révolutionner la manière dont les robots IA opèrent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle, la technologie DePIN pour les robots IA fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les principaux problèmes auxquels est confrontée la technologie des robots DePIN, les principaux obstacles à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons les perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux goulets d'étranglement des robots intelligents DePIN
défi de données
L'IA incarnée a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement une infrastructure à grande échelle et un consensus sur la collecte des données. La collecte des données se divise principalement en trois catégories :
Niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit vraiment pratique, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus élevé. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de la précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en efforts. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, et le dernier 1 % de précision peut prendre des années, voire des décennies, à atteindre.
Limitation matérielle
Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
difficulté d'extension matérielle
La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi capital considérable. Actuellement, le coût des robots humanoïdes est élevé, rendant leur adoption à grande échelle irréaliste.
évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel à long terme, ce qui demande beaucoup de temps et de ressources. La seule méthode de validation est d'observer ses échecs à travers un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue période.
Demande de main-d'œuvre
Le développement de l'IA robotique nécessite encore une grande participation humaine, notamment des opérateurs fournissant des données d'entraînement, des équipes de maintenance et des chercheurs/développeurs optimisant continuellement les modèles d'IA.
Perspectives d'avenir : le moment décisif pour la technologie des robots
Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots généraux soit encore lointaine, les progrès de la technologie des robots DePIN sont prometteurs. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer la collecte et l'évaluation des données.
Les avantages de DePIN incluent :
Conclusion
Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, le matériel, les données, le financement et la main-d'œuvre. La création du réseau DePIN de robots signifie qu'il est possible de collecter des données, de répartir des ressources de calcul et d'investir des capitaux de manière collaborative à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à un plus grand nombre de participants de rejoindre ce domaine. À l'avenir, l'industrie robotique devrait pouvoir se libérer de la dépendance à quelques géants technologiques et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable.