La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas
Recientemente, una discusión sobre "la construcción de inteligencia artificial física descentralizada" ha generado atención en la industria. Este diálogo exploró en profundidad los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y se espera que transforme radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará en profundidad los problemas clave que enfrenta la tecnología de robots DePIN, explorará los principales obstáculos para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Finalmente, también discutiremos las perspectivas de desarrollo futuro de la tecnología de robots DePIN.
Los principales cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN
Recopilación de datos y calidad
La IA encarnada (embodied AI) necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente carece de una infraestructura de recolección de datos a gran escala. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Operación de datos humanos: alta calidad, capaz de capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero con alto costo y gran intensidad laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): aplicables a campos específicos, como entrenar robots para moverse en terrenos complejos, pero difíciles de simular en tareas que cambian constantemente.
Aprendizaje a través de video: Aprender observando videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física directa.
Nivel de autonomía
Para lograr la aplicación comercial de la robótica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso ser más alta. Sin embargo, el último paso para aumentar la precisión a menudo requiere un tiempo y esfuerzo exponencialmente mayores. Los avances en la robótica son de naturaleza exponencial; cada paso hacia adelante aumenta significativamente la dificultad.
Limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son avanzados, el hardware de los robots existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
La tecnología de sensores táctiles es insuficiente para alcanzar la sensibilidad de la yema de los dedos humanos.
Problema de obstrucción: los robots tienen dificultades para reconocer e interactuar con algunos objetos que están parcialmente obstruidos.
Diseño de actuadores: El diseño de actuadores de los robots humanoides existentes provoca movimientos torpes y potencialmente peligrosos.
Dificultad de expansión de hardware
La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea enormes desafíos de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con fuertes recursos financieros pueden permitirse experimentos a gran escala.
Evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo y a gran escala en el mundo real, un proceso que es largo y complejo. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar su rendimiento y sus fallos en aplicaciones reales.
Demanda de recursos humanos
El desarrollo de la IA robótica aún requiere un gran apoyo humano, incluidos los operadores que proporcionan datos de entrenamiento, los equipos de mantenimiento que mantienen a los robots en funcionamiento y los investigadores que continúan optimizando los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras de la tecnología robótica
A pesar de que la adopción masiva de la IA en robots generales aún está lejos, los avances en la tecnología de robots DePIN ofrecen esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.
Recolección y evaluación de datos: La red DePIN puede lograr una ejecución paralela y recolección de datos a mayor escala.
Mejoras en hardware: La optimización del diseño de hardware impulsada por IA, como las mejoras en ingeniería de chips y materiales, podría acelerar el proceso de desarrollo.
Recursos de computación descentralizados: a través de DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden acceder a los recursos de computación necesarios, sin estar limitados por el capital.
Nuevos modelos económicos: los agentes de IA autónomos demuestran cómo los robots inteligentes impulsados por DePIN mantienen su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens.
Conclusión
El desarrollo de la IA robótica implica múltiples aspectos como algoritmos, hardware, datos, financiación y mano de obra. La creación de una red DePIN de robots trae nuevas oportunidades a la industria; a través del poder de una red descentralizada, se puede colaborar a nivel mundial en la recolección de datos, la distribución de recursos computacionales y la inversión de capital. Esto no solo acelera el entrenamiento de IA y la optimización de hardware, sino que también reduce las barreras de entrada, permitiendo que más participantes se unan. En el futuro, se espera que la industria robótica se libere de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos, y se mueva hacia un ecosistema tecnológico abierto y sostenible impulsado por comunidades globales.
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MindsetExpander
· 08-13 05:47
Este dinero realmente no es fácil de ganar.
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RektRecorder
· 08-13 02:18
¿Los Bots realmente se lanzan así? Esta forma es realmente absurda.
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CascadingDipBuyer
· 08-10 10:00
Juega con Bots, primero cuida el precio del token.
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ponzi_poet
· 08-10 09:57
¿Ya están en marcha los Bots otra vez? Los capitalistas realmente están muy ociosos últimamente.
La fusión de DePIN y Bots: desafíos técnicos y perspectivas futuras
La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas
Recientemente, una discusión sobre "la construcción de inteligencia artificial física descentralizada" ha generado atención en la industria. Este diálogo exploró en profundidad los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y se espera que transforme radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo analizará en profundidad los problemas clave que enfrenta la tecnología de robots DePIN, explorará los principales obstáculos para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Finalmente, también discutiremos las perspectivas de desarrollo futuro de la tecnología de robots DePIN.
Los principales cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN
Recopilación de datos y calidad
La IA encarnada (embodied AI) necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente carece de una infraestructura de recolección de datos a gran escala. La recolección de datos para la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:
Nivel de autonomía
Para lograr la aplicación comercial de la robótica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso ser más alta. Sin embargo, el último paso para aumentar la precisión a menudo requiere un tiempo y esfuerzo exponencialmente mayores. Los avances en la robótica son de naturaleza exponencial; cada paso hacia adelante aumenta significativamente la dificultad.
Limitaciones de hardware
Incluso si los modelos de IA son avanzados, 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 implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea enormes desafíos de capital. Actualmente, solo las grandes empresas con fuertes recursos financieros pueden permitirse experimentos a gran escala.
Evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue a largo plazo y a gran escala en el mundo real, un proceso que es largo y complejo. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar su rendimiento y sus fallos en aplicaciones reales.
Demanda de recursos humanos
El desarrollo de la IA robótica aún requiere un gran apoyo humano, incluidos los operadores que proporcionan datos de entrenamiento, los equipos de mantenimiento que mantienen a los robots en funcionamiento y los investigadores que continúan optimizando los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.
Perspectivas futuras de la tecnología robótica
A pesar de que la adopción masiva de la IA en robots generales aún está lejos, los avances en la tecnología de robots DePIN ofrecen esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.
Recolección y evaluación de datos: La red DePIN puede lograr una ejecución paralela y recolección de datos a mayor escala.
Mejoras en hardware: La optimización del diseño de hardware impulsada por IA, como las mejoras en ingeniería de chips y materiales, podría acelerar el proceso de desarrollo.
Recursos de computación descentralizados: a través de DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden acceder a los recursos de computación necesarios, sin estar limitados por el capital.
Nuevos modelos económicos: los agentes de IA autónomos demuestran cómo los robots inteligentes impulsados por DePIN mantienen su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens.
Conclusión
El desarrollo de la IA robótica implica múltiples aspectos como algoritmos, hardware, datos, financiación y mano de obra. La creación de una red DePIN de robots trae nuevas oportunidades a la industria; a través del poder de una red descentralizada, se puede colaborar a nivel mundial en la recolección de datos, la distribución de recursos computacionales y la inversión de capital. Esto no solo acelera el entrenamiento de IA y la optimización de hardware, sino que también reduce las barreras de entrada, permitiendo que más participantes se unan. En el futuro, se espera que la industria robótica se libere de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos, y se mueva hacia un ecosistema tecnológico abierto y sostenible impulsado por comunidades globales.