Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek
Dalam sebuah diskusi baru-baru ini tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi", Michael Cho, salah satu pendiri FrodoBot Lab, berbagi tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara radikal. Namun, berbeda dengan AI tradisional, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan metode terpusat. Akhirnya, kita akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Kendala Utama dari DePIN Robot Cerdas
tantangan data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya infrastruktur besar-besaran dan konsensus pengumpulan data. Pengumpulan data secara umum dibagi menjadi tiga kategori:
Operasi data manusia: kualitas tinggi tetapi biaya tinggi, dengan intensitas kerja yang besar.
Data sintetis (data simulasi): cocok untuk bidang tertentu, tetapi sulit untuk mencakup tugas yang kompleks dan bervariasi.
Pembelajaran video: memiliki potensi tetapi kurang umpan balik interaksi fisik secara langsung.
tingkat otonomi
Teknologi robotik harus benar-benar praktis, tingkat keberhasilannya harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan investasi waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan dalam teknologi robotik bersifat eksponensial, dan 1% terakhir dari akurasi mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan beberapa dekade untuk dicapai.
batasan perangkat keras
Robot keras yang ada saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:
Sensitivitas sensor sentuh jauh lebih rendah dibandingkan manusia
Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang
Desain aktuator tidak cukup biologis, menyebabkan gerakan kaku dan tidak fleksibel
Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid sangat tinggi, sehingga tidak realistis untuk adopsi secara massal.
Evaluasi Kelayakan
Evaluasi AI fisik membutuhkan penerapan dunia nyata jangka panjang, yang memerlukan banyak waktu dan sumber daya. Satu-satunya metode verifikasi adalah dengan mengamati kasus kegagalannya melalui penerapan langsung yang besar dan berlangsung lama.
Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk penyedia data pelatihan dari operator, tim pemeliharaan, dan peneliti/pengembang yang terus mengoptimalkan model AI.
Visi Masa Depan: Momen Terobosan 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 pengumpulan dan evaluasi data.
Keuntungan DePIN meliputi:
Pengumpulan data paralel: Jaringan terdesentralisasi dapat mengumpulkan data dalam skala yang lebih besar.
Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: dapat secara signifikan memperpendek garis waktu pengembangan.
Sumber daya komputasi terdesentralisasi: memungkinkan peneliti global untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.
Model keuntungan baru: seperti agen AI yang mempertahankan keuangannya melalui insentif token.
Kesimpulan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, modal, dan tenaga kerja. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa pengumpulan data, alokasi sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan hambatan pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung dalam bidang ini. Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi dan beralih untuk didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidatedTwice
· 08-02 00:36
Ini adalah konsep baru untuk Dianggap Bodoh.
Lihat AsliBalas0
GasFeeWhisperer
· 08-01 21:51
Wah, lagi bakar uang ya?
Lihat AsliBalas0
MevShadowranger
· 07-30 03:22
Bot ini benar-benar hanya bermain orang untuk suckers, ya.
Lihat AsliBalas0
CryptoCrazyGF
· 07-30 03:22
Ya, bot AI ini tidak bisa.
Lihat AsliBalas0
FlashLoanLarry
· 07-30 03:13
ngl depin bots hanya merupakan lubang likuiditas lain yang menunggu untuk terjadi... tetapi perangkat keras l1 alpha itu sih
DePIN dan integrasi kecerdasan embodied: tantangan dan peluang AI Bot
Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek
Dalam sebuah diskusi baru-baru ini tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi", Michael Cho, salah satu pendiri FrodoBot Lab, berbagi tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih berada pada tahap awal, potensi yang dimilikinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara radikal. Namun, berbeda dengan AI tradisional, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.
Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, hambatan utama dalam memperluas robot terdesentralisasi, serta keunggulan DePIN dibandingkan metode terpusat. Akhirnya, kita akan membahas prospek perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.
Kendala Utama dari DePIN Robot Cerdas
tantangan data
AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kurangnya infrastruktur besar-besaran dan konsensus pengumpulan data. Pengumpulan data secara umum dibagi menjadi tiga kategori:
tingkat otonomi
Teknologi robotik harus benar-benar praktis, tingkat keberhasilannya harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan investasi waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan dalam teknologi robotik bersifat eksponensial, dan 1% terakhir dari akurasi mungkin memerlukan bertahun-tahun atau bahkan beberapa dekade untuk dicapai.
batasan perangkat keras
Robot keras yang ada saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:
Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras
Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid sangat tinggi, sehingga tidak realistis untuk adopsi secara massal.
Evaluasi Kelayakan
Evaluasi AI fisik membutuhkan penerapan dunia nyata jangka panjang, yang memerlukan banyak waktu dan sumber daya. Satu-satunya metode verifikasi adalah dengan mengamati kasus kegagalannya melalui penerapan langsung yang besar dan berlangsung lama.
Permintaan Tenaga Kerja
Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan manusia, termasuk penyedia data pelatihan dari operator, tim pemeliharaan, dan peneliti/pengembang yang terus mengoptimalkan model AI.
Visi Masa Depan: Momen Terobosan 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 pengumpulan dan evaluasi data.
Keuntungan DePIN meliputi:
Kesimpulan
Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, modal, dan tenaga kerja. Pembangunan jaringan robot DePIN berarti bahwa pengumpulan data, alokasi sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan hambatan pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung dalam bidang ini. Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada sejumlah raksasa teknologi dan beralih untuk didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.