Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek

Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, penerapan jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang robotika telah menarik perhatian luas. Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" telah menggali tantangan dan peluang yang dihadapi DePIN di bidang teknologi robot. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan diharapkan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata secara drastis.

Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, kendala evaluasi, serta keberlanjutan model ekonomi. Artikel ini akan menganalisis secara mendalam hambatan utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, membahas mengapa DePIN lebih unggul dibandingkan dengan metode terpusat, dan melihat tren perkembangan masa depan teknologi robot DePIN.

Kendala Utama dari Robot Cerdas DePIN

1. Pengumpulan Data dan Kualitas

Berbeda dengan model AI tradisional yang bergantung pada banyak data internet, AI terwujud perlu berinteraksi langsung dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Namun, saat ini masih kurang infrastruktur skala besar untuk mengumpulkan data semacam itu, dan industri belum memiliki konsensus tentang bagaimana cara mengumpulkan data ini dengan efektif. Pengumpulan data untuk AI terwujud umumnya dibagi menjadi tiga kategori:

• Data operasi manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya mahal dan intensitas kerjanya tinggi.
• Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk pelatihan di bidang tertentu, seperti pergerakan di medan yang kompleks, tetapi sulit untuk mensimulasikan skenario tugas yang berubah-ubah.
• Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang langsung.

2. Tingkat Otonomi

Untuk mewujudkan aplikasi komersial dalam teknologi robotika, tingkat keberhasilannya perlu mendekati 99,99% bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan tenaga yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika tidak bersifat linier, melainkan bersifat eksponensial, di mana setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan.

3. Batasan perangkat keras

Meskipun model AI semakin maju, perangkat keras robot saat ini belum sepenuhnya mendukung otonomi sejati. Masalah utama termasuk:

• Kekurangan sensor sentuh: Teknologi saat ini masih jauh dari sensitivitas ujung jari manusia.
• Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang: Robot sulit untuk menangani beberapa objek yang terhalang.
• Desain aktuator cacat: Sebagian besar aktuator robot humanoid ditempatkan langsung di sendi, menyebabkan gerakan kaku dan berpotensi berbahaya.

4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras

Implementasi teknologi robot cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar yang memiliki kekuatan finansial yang mampu membiayai eksperimen skala besar. Bahkan robot humanoid yang paling efisien pun biayanya mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk mencapai penyebaran secara besar-besaran.

5. Evaluasi Efektivitas

Evaluasi AI fisik perlu dilakukan dalam jangka panjang dan penerapan skala besar di dunia nyata, proses ini memakan waktu dan kompleks. Berbeda dengan model AI besar online yang dapat dievaluasi dengan cepat, evaluasi kinerja AI robot membutuhkan banyak waktu dan sumber daya.

6. Permintaan Sumber Daya Manusia

Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia tetap tidak tergantikan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti yang terus-menerus mengoptimalkan model AI. Intervensi manusia yang berkelanjutan ini adalah tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.

Prospek Masa Depan: Momen Terobosan dalam Teknologi Robotika

Meskipun AI robot umum masih memiliki jarak yang cukup jauh untuk diadopsi secara besar-besaran, kemajuan teknologi robot DePIN memberikan harapan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat menyebarkan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

1. Pengumpulan dan penilaian data yang dipercepat: Jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel dan mengumpulkan data, secara signifikan meningkatkan efisiensi.

2. Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan rekayasa chip dan material, dapat secara signifikan memperpendek siklus pengembangan.

3. Model Profit Baru: Jaringan teknologi robot terdesentralisasi menunjukkan kemungkinan profit baru, seperti agen AI yang berjalan sendiri yang mempertahankan keuangannya melalui insentif token.

4. Kolaborasi Terbuka: Pendirian jaringan robot DePIN berarti pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia, mengurangi hambatan pengembangan, dan memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung.

Singkatnya, perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN diharapkan dapat memecahkan batasan industri robot tradisional dan menciptakan ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan. Dengan dorongan bersama dari komunitas global, kami berharap dapat melihat teknologi robotika memasuki momen terobosan yang nyata.