Злиття DePIN та втіленого інтелекту: виклики та перспективи

З розвитком технологій штучного інтелекту швидко зростає увага до застосування децентралізованих фізичних інфраструктурних мереж (DePIN) в сфері робототехніки. Нещодавно відбулася дискусія на тему "створення децентралізованого фізичного штучного інтелекту", яка детально розглянула виклики та можливості, з якими стикається DePIN у сфері робототехнічних технологій. Хоча ця галузь все ще на початковому етапі, її потенціал величезний і вона має можливість кардинально змінити способи роботи AI-роботів у реальному світі.

Однак, на відміну від традиційного ШІ, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології DePIN-роботів стикаються з більш складними проблемами, включаючи збори даних, апаратні обмеження, вузькі місця в оцінці та стійкість економічних моделей. У цій статті буде детально проаналізовано основні перешкоди, з якими стикається технологія DePIN-роботів, обговорено, чому DePIN має переваги над централізованими методами, а також розглянуто майбутні тенденції розвитку технології DePIN-роботів.

Основні перешкоди DePIN智能机器人的

1. Збір даних та якість

На відміну від традиційних великих моделей ШІ, які залежать від великої кількості даних з Інтернету, втілений ШІ потребує безпосередньої взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Однак наразі бракує масштабної інфраструктури для збору таких даних, і в галузі немає єдності щодо того, як ефективно збирати ці дані. Збір даних для втіленого ШІ в основному поділяється на три категорії:

• Дані, що обробляються людиною: висока якість, здатність захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість і велике фізичне навантаження.
• Синтетичні дані (модельні дані): підходять для навчання в певних сферах, таких як переміщення в складних умовах, але важко моделювати різноманітні сценарії завдань.
• Відео навчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без безпосереднього фізичного зворотного зв'язку.

2. Рівень автономії

Щоб реалізувати комерційні застосування робототехніки, рівень успіху має наближатися до 99,99% або навіть вище. Однак кожне підвищення точності на 0,001% вимагає експоненційних витрат часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненціальну природу; з кожним кроком вперед труднощі значно зростають.

3. Обмеження апаратного забезпечення

Навіть якщо моделі ШІ є дуже просунутими, наявне апаратне забезпечення роботів не може повністю підтримувати справжню автономність. Основні проблеми включають:

• Недостатки тактильних сенсорів: поточні технології ще далеко не досягають чутливості людських пальців.
• Визначення перешкод є складним: роботам важко обробляти частково закриті об'єкти.
• Дефекти конструкції актуатора: більшість гуманоїдних роботів мають актуатори, розміщені безпосередньо в суглобах, що призводить до жорсткості рухів і потенційної небезпеки.

4. Складність розширення апаратного забезпечення

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що створює величезні капіталізаційні виклики. На даний момент лише фінансово забезпечені великі компанії можуть дозволити собі масштабні експерименти. Навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їх масове впровадження.

5. Оцінка ефективності

Оцінка фізичного штучного інтелекту потребує тривалого та масового розгортання у реальному світі, цей процес є витратним за часом та складним. На відміну від онлайн-моделей ШІ, які можна швидко оцінити, оцінка продуктивності роботизованого ШІ потребує значних часів та ресурсів.

6. Потреби в людських ресурсах

Розробка штучного інтелекту для роботів триває, і людська робоча сила все ще є невід'ємною. Необхідні оператори для надання навчальних даних, команди для обслуговування, щоб підтримувати роботу роботів, а також дослідники для постійної оптимізації моделей штучного інтелекту. Це постійне втручання людей є однією з основних проблем, які DePIN повинна вирішити.

Майбутнє: Проривний момент у технології робототехніки

Незважаючи на те, що штучний інтелект універсальних роботів ще не досяг масштабного впровадження, прогрес технології DePIN роботів вселяє надію. Масштаб і координація децентралізованих мереж можуть розподілити капітальні витрати, прискорити процес збору та оцінки даних.

1. Прискорення збору та оцінки даних: децентралізовані мережі можуть працювати паралельно, збираючи дані, що значно підвищує ефективність.

2. Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту: використання штучного інтелекту для оптимізації чіпів і матеріалознавства може суттєво скоротити цикл розробки.

3. Нові моделі прибутку: децентралізована мережа технологій роботів продемонструвала нові можливості для отримання прибутку, такі як автономно працюючі AI-агенти, які підтримують свої фінанси за допомогою токенів.

4. Відкрита співпраця: створення мережі роботів DePIN означає, що збір даних роботами, обчислювальні ресурси та капітальні інвестиції можуть здійснюватися в глобальному масштабі, знижуючи поріг для розробки та дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися.

Отже, розвиток роботизованого ШІ залежить не лише від алгоритмів, але й від апаратних оновлень, накопичення даних, фінансової підтримки та участі людей. Створення мережі DePIN-роботів обіцяє подолати обмеження традиційної робототехніки, створивши більш відкриту та сталу технологічну екосистему. Завдяки спільним зусиллям глобальної спільноти, ми сподіваємося на справжній прорив у технології робототехніки.