Uno de los mayores cuellos de botella en la robótica es los datos, y DePIN podría ser la mejor solución que tenemos.
Entrenar agentes de IA física requiere enormes cantidades de datos del mundo real, pero esos datos son increíblemente escasos, costosos y lentos de recopilar a gran escala.
¿La alternativa? Entornos de simulación.
Son baratos, rápidos y seguros. Pero conducen directamente a la infame "brecha sim-real."
Los robots entrenados en simulación a menudo fallan en el mundo real porque la simulación carece del caos de la física real y de la percepción real:
- Fricción - Variación de superficie - Ruido del sensor - Deslumbramiento, iluminación, deformación
Por eso creo que DePIN podría convertirse en una capa de infraestructura crítica para la IA física.
Grandes empresas de robótica como Tesla, Figure y Apptronik están compitiendo para construir los agentes humanoides más inteligentes.
Pero enfrentan el mismo obstáculo: Acceso a datos de entrenamiento del mundo real escalables y de alta calidad. En una carrera de un billón de dólares, quien rompa primero el cuello de botella de los datos podría ganarlo todo.
Tradicionalmente, recopilar esos datos a través de infraestructuras centralizadas es costoso y lento. Pero con incentivos nativos de criptomonedas, DePIN invierte el modelo:
- Desplegar hardware de bajo costo a gran escala - Incentivar a los contribuyentes a través de tokens - Construir una capa de sensores global y sin permisos para máquinas
Y esto no es teórico, ya está sucediendo:
- @silencioNetwork – recopilación de datos de sonido ambiental a través de smartphones; potencialmente los “oídos de la robótica”
- @OVRtheReality – captura de datos gamificada a través de cámaras de teléfonos inteligentes, mapeando entornos visuales para la percepción robótica
- @NATIXNetwork – red global de conductores que recopilan valiosos datos de conducción en el mundo real para sistemas autónomos
- @reborn_agi – los primeros en especializarse en robótica humanoide, recolectando datos de movimiento a través de su propio hardware y entrenando modelos internos
- @BitRobotNetwork – construyendo una red de robótica modular e incentivada (piensa en Bittensor para robótica), con subredes que resuelven desafíos robóticos del mundo real como Frodobots
DePIN transforma el cuello de botella de datos en robótica en una oportunidad.
Y la oportunidad es ahora.
En un mundo donde el acceso a acuerdos de robótica de élite está restringido e institucionalizado, DePIN podría ser tu mejor oportunidad para una exposición significativa a un cambio que ocurre una vez en una generación: el próximo momento iPhone que cambiará completamente el mundo tal como lo conocemos hoy.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Uno de los mayores cuellos de botella en la robótica es los datos, y DePIN podría ser la mejor solución que tenemos.
Entrenar agentes de IA física requiere enormes cantidades de datos del mundo real, pero esos datos son increíblemente escasos, costosos y lentos de recopilar a gran escala.
¿La alternativa? Entornos de simulación.
Son baratos, rápidos y seguros. Pero conducen directamente a la infame "brecha sim-real."
Los robots entrenados en simulación a menudo fallan en el mundo real porque la simulación carece del caos de la física real y de la percepción real:
- Fricción
- Variación de superficie
- Ruido del sensor
- Deslumbramiento, iluminación, deformación
Por eso creo que DePIN podría convertirse en una capa de infraestructura crítica para la IA física.
Grandes empresas de robótica como Tesla, Figure y Apptronik están compitiendo para construir los agentes humanoides más inteligentes.
Pero enfrentan el mismo obstáculo: Acceso a datos de entrenamiento del mundo real escalables y de alta calidad. En una carrera de un billón de dólares, quien rompa primero el cuello de botella de los datos podría ganarlo todo.
Tradicionalmente, recopilar esos datos a través de infraestructuras centralizadas es costoso y lento. Pero con incentivos nativos de criptomonedas, DePIN invierte el modelo:
- Desplegar hardware de bajo costo a gran escala
- Incentivar a los contribuyentes a través de tokens
- Construir una capa de sensores global y sin permisos para máquinas
Y esto no es teórico, ya está sucediendo:
- @silencioNetwork – recopilación de datos de sonido ambiental a través de smartphones; potencialmente los “oídos de la robótica”
- @OVRtheReality – captura de datos gamificada a través de cámaras de teléfonos inteligentes, mapeando entornos visuales para la percepción robótica
- @NATIXNetwork – red global de conductores que recopilan valiosos datos de conducción en el mundo real para sistemas autónomos
- @reborn_agi – los primeros en especializarse en robótica humanoide, recolectando datos de movimiento a través de su propio hardware y entrenando modelos internos
- @BitRobotNetwork – construyendo una red de robótica modular e incentivada (piensa en Bittensor para robótica), con subredes que resuelven desafíos robóticos del mundo real como Frodobots
DePIN transforma el cuello de botella de datos en robótica en una oportunidad.
Y la oportunidad es ahora.
En un mundo donde el acceso a acuerdos de robótica de élite está restringido e institucionalizado, DePIN podría ser tu mejor oportunidad para una exposición significativa a un cambio que ocurre una vez en una generación: el próximo momento iPhone que cambiará completamente el mundo tal como lo conocemos hoy.