Bots humanoïdes : la révolution technologique du sci-fi à la réalité
Ces dernières années, les robots humanoïdes universels passent rapidement des œuvres de science-fiction aux applications réelles. La baisse continue des coûts matériels, la croissance soutenue des investissements en capital, ainsi que les percées technologiques en matière de flexibilité de mouvement et de capacité opérationnelle, ces trois facteurs se combinent pour propulser activement la prochaine grande itération de la plateforme dans le domaine de l'informatique.
Bien que la puissance de calcul et les équipements matériels soient de plus en plus commodifiés, offrant un avantage en termes de coûts pour l'ingénierie des Bots, l'industrie est toujours confrontée à un problème de goulot d'étranglement des données d'entraînement. Dans ce contexte, certains projets commencent à utiliser l'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) pour crowdsourcer des données de mouvement et de synthèse de haute précision, et construire des modèles de base pour les Bots. Cela leur permet de se trouver dans une position unique et avantageuse pour promouvoir le déploiement des Bots humanoïdes.
De la fonction unique à la forme multifonctionnelle
La commercialisation de la technologie des Bots n'est pas un nouveau concept. Les Bots domestiques tels que les aspirateurs robots et les caméras pour animaux de compagnie, que nous connaissons, appartiennent à des dispositifs à fonction unique. Avec le développement de l'intelligence artificielle, les Bots évoluent d'une machine à fonction unique vers une forme multifonctionnelle, visant à s'adapter à des opérations complexes dans des environnements ouverts.
On s'attend à ce que, dans les 5 à 15 prochaines années, les robots humanoïdes passent progressivement de tâches de base telles que le nettoyage et la cuisine à des travaux plus complexes tels que l'accueil, la lutte contre les incendies et même la chirurgie. Les récents développements technologiques sont en train de rendre cette vision réalité :
Dynamique du marché : Plus de 100 entreprises se positionnent dans le domaine des Bots humanoïdes.
Percée matérielle : La nouvelle génération de Bots humanoïdes montre des mouvements fluides et naturels, permettant une interaction humanoïde dans des environnements réels. La vitesse de marche de certains Bots peut même atteindre 3,3 mètres par seconde, bien au-delà de la vitesse de marche moyenne des humains de 1,4 mètre par seconde.
Tendance des coûts : D'ici 2032, le coût des robots humanoïdes devrait être inférieur au niveau des salaires humains aux États-Unis.
Goulots d'étranglement des données : les défis de l'entraînement du monde réel
Bien qu'il existe des facteurs clairement favorables dans le domaine des robots humanoïdes, la faible qualité des données et le problème de pénurie continuent d'entraver leur déploiement à grande échelle. Comparés aux technologies de conduite autonome, les robots humanoïdes font face à des défis plus importants en matière de collecte de données. Les systèmes de conduite autonome peuvent recueillir d'énormes quantités de données réelles sur la conduite sur route grâce aux caméras et capteurs montés sur les véhicules existants. Cependant, les consommateurs sont peu susceptibles d'accepter la présence de "Bots de garde d'enfants", ce qui signifie que les robots doivent être dotés de performances élevées prêtes à l'emploi.
Actuellement, l'échelle des données d'entraînement pour la technologie des Bots est largement en retard par rapport à d'autres domaines de l'IA. Le plus grand ensemble de données de Bots ne contient qu'environ 2,4 millions d'enregistrements d'interaction, tandis que l'échelle des données d'entraînement de GPT-4 dépasse 150 trillions de marqueurs de texte, et les générateurs d'images utilisent des milliards de paires de texte vidéo étiquetées. Cet écart explique pourquoi la technologie des Bots n'a pas encore réalisé de véritables modèles de base comme les grands modèles de langage.
Les méthodes traditionnelles de collecte de données ont du mal à répondre aux besoins d'échelle des données d'entraînement des Bots humanoïdes :
Simulation : coût faible mais manque de scénarios de frontière réels
Vidéo Internet : Impossible de fournir les sensations corporelles et l'environnement de retour de force nécessaires à l'apprentissage des Bots.
Données du monde réel : précises mais coûteuses et manquant d'évolutivité
Solution innovante pour surmonter le goulet d'étranglement des données
Pour résoudre le problème des goulets d'étranglement des données, certains projets innovants construisent des plateformes logicielles et de données intégrées verticalement pour des applications de robots intelligents incarnés. Ces plateformes deviennent des moteurs à stack complet pour réaliser l'intelligence incarnée grâce à la combinaison de matériel développé en interne, d'infrastructures de simulation multimodales et de modèles de base.
Ces plateformes partent d'équipements de capture de mouvement grand public propriétaires pour construire un écosystème de jeux en réalité augmentée et virtuelle en pleine expansion. Les utilisateurs échangent des données de mouvement haute fidélité contre des récompenses incitatives en ligne, ce qui stimule le développement continu de la plateforme. Ce cycle vertueux qui se forme spontanément permet une production de données évolutive, à faible coût et de haute fidélité, faisant de ces ensembles de données une ressource d'entraînement prisée par les meilleures entreprises de Bots.
De plus, certains projets s'efforcent de créer une plateforme de données multimodales unifiée pour les environnements de simulation fragmentés. Actuellement, le domaine de la simulation est fortement morcelé, chaque outil agissant de manière autonome, chacun ayant ses avantages mais ne pouvant pas interagir. Cette situation de division retarde le processus de recherche et développement et aggrave l'écart entre la simulation et la réalité. En réalisant la normalisation des simulateurs, ces plateformes ont créé une infrastructure virtuelle partagée pour le développement et l'évaluation des modèles de Bots, soutenant des tests de référence cohérents, ce qui améliore considérablement la capacité d'extension et de généralisation des systèmes.
L'essor des modèles de base des Bots
Dans la pile technologique de ces plateformes innovantes, le composant le plus crucial est peut-être le modèle de base des Bots. En tant que l'un des premiers modèles de base des Bots, ces modèles sont en cours de création en tant que système central de l'infrastructure émergente de l'intelligence artificielle physique. Leur positionnement est similaire à celui des modèles de base du langage traditionnel, mais orienté vers le domaine des Bots.
En combinant des données de mouvement crowdsourcées avec des systèmes de simulation puissants et un système d'autorisation de modèles, ces plateformes peuvent entraîner des modèles de base capables de généralisation à travers différents scénarios. Ce modèle peut soutenir une diversité d'applications de Bots dans les domaines industriel, de consommation et de recherche, permettant un déploiement généralisé avec des données massives et variées.
Le rôle de la cryptographie dans l'intelligence artificielle physique
La technologie de la cryptographie construit une pile verticale complète pour l'intelligence artificielle physique. Le projet d'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) crée un mécanisme d'expansion ouvert, combinable et sans autorisation à travers la pile technologique grâce à des incitations de tokens, rendant le développement décentralisé de l'intelligence artificielle physique une réalité.
Lorsque le mécanisme d'incitation des jetons sera officiellement lancé, la participation au réseau sera un élément clé pour accélérer l'effet de roue de DePAI : les utilisateurs qui achètent des équipements matériels peuvent recevoir des incitations de la part des porteurs de projet, tandis que les entreprises de développement de Bots paieront des récompenses de contribution aux détenteurs d'équipement. Cette double incitation encouragera un plus grand nombre de personnes à acquérir et à utiliser des équipements connexes. En même temps, les porteurs de projet inciteront de manière dynamique la collecte de données comportementales personnalisées de haute valeur, afin de combler plus efficacement le fossé technologique entre la simulation et l'application réelle.
Conclusion
La révolution des plateformes Bots est inéluctable, mais son développement à grande échelle dépend des données. La technologie cryptographique est susceptible de combler le manque le plus crucial dans la pile technologique des Bots : en réalisant des solutions d'intelligence artificielle physique décentralisées, nous atteindrons rentabilité, grande évolutivité et caractéristiques modulaires. Alors que la technologie des Bots devient le prochain avant-poste de l'IA, ces projets innovants transforment le grand public en "mineurs" de données d'action. Tout comme les grands modèles de langage ont besoin de balisage textuel, les Bots humanoïdes nécessitent un entraînement sur d'énormes séquences de mouvements. Grâce à ces technologies révolutionnaires, nous franchirons la dernière barrière et réaliserons le passage des Bots humanoïdes de la science-fiction à la réalité.
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ABDULJABBAR
· Il y a 5h
Le marché haussier est à son apogée 🐂
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GateUser-c802f0e8
· Il y a 5h
La technologie est la richesse de demain.
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SerumDegen
· Il y a 6h
quand la saison de liquidation des robots...? haussier sur l'IA mais baissier sur mon portefeuille en ce moment, pour être honnête
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CascadingDipBuyer
· Il y a 6h
Les blockbusters de science-fiction peuvent maintenant être réalisés.
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GateUser-afe07a92
· Il y a 6h
Le film de science-fiction est devenu réalité ?
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FlashLoanKing
· Il y a 6h
L'argent off-chain est plus important que la vie.
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RugPullAlertBot
· Il y a 6h
Petites nouvelles : commencez par accumuler un peu de DePAI
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SadMoneyMeow
· Il y a 6h
J'aurais dû dire que cette industrie rapporte des sous !!!
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FloorSweeper
· Il y a 6h
Il semble que mes jours de nettoyage avec ce Bots ne soient pas nombreux.
Humanoïdes Bots : DePAI aide à surmonter les goulets d'étranglement des données et à concrétiser la science-fiction
Bots humanoïdes : la révolution technologique du sci-fi à la réalité
Ces dernières années, les robots humanoïdes universels passent rapidement des œuvres de science-fiction aux applications réelles. La baisse continue des coûts matériels, la croissance soutenue des investissements en capital, ainsi que les percées technologiques en matière de flexibilité de mouvement et de capacité opérationnelle, ces trois facteurs se combinent pour propulser activement la prochaine grande itération de la plateforme dans le domaine de l'informatique.
Bien que la puissance de calcul et les équipements matériels soient de plus en plus commodifiés, offrant un avantage en termes de coûts pour l'ingénierie des Bots, l'industrie est toujours confrontée à un problème de goulot d'étranglement des données d'entraînement. Dans ce contexte, certains projets commencent à utiliser l'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) pour crowdsourcer des données de mouvement et de synthèse de haute précision, et construire des modèles de base pour les Bots. Cela leur permet de se trouver dans une position unique et avantageuse pour promouvoir le déploiement des Bots humanoïdes.
De la fonction unique à la forme multifonctionnelle
La commercialisation de la technologie des Bots n'est pas un nouveau concept. Les Bots domestiques tels que les aspirateurs robots et les caméras pour animaux de compagnie, que nous connaissons, appartiennent à des dispositifs à fonction unique. Avec le développement de l'intelligence artificielle, les Bots évoluent d'une machine à fonction unique vers une forme multifonctionnelle, visant à s'adapter à des opérations complexes dans des environnements ouverts.
On s'attend à ce que, dans les 5 à 15 prochaines années, les robots humanoïdes passent progressivement de tâches de base telles que le nettoyage et la cuisine à des travaux plus complexes tels que l'accueil, la lutte contre les incendies et même la chirurgie. Les récents développements technologiques sont en train de rendre cette vision réalité :
Goulots d'étranglement des données : les défis de l'entraînement du monde réel
Bien qu'il existe des facteurs clairement favorables dans le domaine des robots humanoïdes, la faible qualité des données et le problème de pénurie continuent d'entraver leur déploiement à grande échelle. Comparés aux technologies de conduite autonome, les robots humanoïdes font face à des défis plus importants en matière de collecte de données. Les systèmes de conduite autonome peuvent recueillir d'énormes quantités de données réelles sur la conduite sur route grâce aux caméras et capteurs montés sur les véhicules existants. Cependant, les consommateurs sont peu susceptibles d'accepter la présence de "Bots de garde d'enfants", ce qui signifie que les robots doivent être dotés de performances élevées prêtes à l'emploi.
Actuellement, l'échelle des données d'entraînement pour la technologie des Bots est largement en retard par rapport à d'autres domaines de l'IA. Le plus grand ensemble de données de Bots ne contient qu'environ 2,4 millions d'enregistrements d'interaction, tandis que l'échelle des données d'entraînement de GPT-4 dépasse 150 trillions de marqueurs de texte, et les générateurs d'images utilisent des milliards de paires de texte vidéo étiquetées. Cet écart explique pourquoi la technologie des Bots n'a pas encore réalisé de véritables modèles de base comme les grands modèles de langage.
Les méthodes traditionnelles de collecte de données ont du mal à répondre aux besoins d'échelle des données d'entraînement des Bots humanoïdes :
Solution innovante pour surmonter le goulet d'étranglement des données
Pour résoudre le problème des goulets d'étranglement des données, certains projets innovants construisent des plateformes logicielles et de données intégrées verticalement pour des applications de robots intelligents incarnés. Ces plateformes deviennent des moteurs à stack complet pour réaliser l'intelligence incarnée grâce à la combinaison de matériel développé en interne, d'infrastructures de simulation multimodales et de modèles de base.
Ces plateformes partent d'équipements de capture de mouvement grand public propriétaires pour construire un écosystème de jeux en réalité augmentée et virtuelle en pleine expansion. Les utilisateurs échangent des données de mouvement haute fidélité contre des récompenses incitatives en ligne, ce qui stimule le développement continu de la plateforme. Ce cycle vertueux qui se forme spontanément permet une production de données évolutive, à faible coût et de haute fidélité, faisant de ces ensembles de données une ressource d'entraînement prisée par les meilleures entreprises de Bots.
De plus, certains projets s'efforcent de créer une plateforme de données multimodales unifiée pour les environnements de simulation fragmentés. Actuellement, le domaine de la simulation est fortement morcelé, chaque outil agissant de manière autonome, chacun ayant ses avantages mais ne pouvant pas interagir. Cette situation de division retarde le processus de recherche et développement et aggrave l'écart entre la simulation et la réalité. En réalisant la normalisation des simulateurs, ces plateformes ont créé une infrastructure virtuelle partagée pour le développement et l'évaluation des modèles de Bots, soutenant des tests de référence cohérents, ce qui améliore considérablement la capacité d'extension et de généralisation des systèmes.
L'essor des modèles de base des Bots
Dans la pile technologique de ces plateformes innovantes, le composant le plus crucial est peut-être le modèle de base des Bots. En tant que l'un des premiers modèles de base des Bots, ces modèles sont en cours de création en tant que système central de l'infrastructure émergente de l'intelligence artificielle physique. Leur positionnement est similaire à celui des modèles de base du langage traditionnel, mais orienté vers le domaine des Bots.
En combinant des données de mouvement crowdsourcées avec des systèmes de simulation puissants et un système d'autorisation de modèles, ces plateformes peuvent entraîner des modèles de base capables de généralisation à travers différents scénarios. Ce modèle peut soutenir une diversité d'applications de Bots dans les domaines industriel, de consommation et de recherche, permettant un déploiement généralisé avec des données massives et variées.
Le rôle de la cryptographie dans l'intelligence artificielle physique
La technologie de la cryptographie construit une pile verticale complète pour l'intelligence artificielle physique. Le projet d'intelligence artificielle physique décentralisée (DePAI) crée un mécanisme d'expansion ouvert, combinable et sans autorisation à travers la pile technologique grâce à des incitations de tokens, rendant le développement décentralisé de l'intelligence artificielle physique une réalité.
Lorsque le mécanisme d'incitation des jetons sera officiellement lancé, la participation au réseau sera un élément clé pour accélérer l'effet de roue de DePAI : les utilisateurs qui achètent des équipements matériels peuvent recevoir des incitations de la part des porteurs de projet, tandis que les entreprises de développement de Bots paieront des récompenses de contribution aux détenteurs d'équipement. Cette double incitation encouragera un plus grand nombre de personnes à acquérir et à utiliser des équipements connexes. En même temps, les porteurs de projet inciteront de manière dynamique la collecte de données comportementales personnalisées de haute valeur, afin de combler plus efficacement le fossé technologique entre la simulation et l'application réelle.
Conclusion
La révolution des plateformes Bots est inéluctable, mais son développement à grande échelle dépend des données. La technologie cryptographique est susceptible de combler le manque le plus crucial dans la pile technologique des Bots : en réalisant des solutions d'intelligence artificielle physique décentralisées, nous atteindrons rentabilité, grande évolutivité et caractéristiques modulaires. Alors que la technologie des Bots devient le prochain avant-poste de l'IA, ces projets innovants transforment le grand public en "mineurs" de données d'action. Tout comme les grands modèles de langage ont besoin de balisage textuel, les Bots humanoïdes nécessitent un entraînement sur d'énormes séquences de mouvements. Grâce à ces technologies révolutionnaires, nous franchirons la dernière barrière et réaliserons le passage des Bots humanoïdes de la science-fiction à la réalité.