Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives

L'application de l'intelligence artificielle dans le monde réel fait face à d'énormes opportunités et défis. Le réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) se distingue particulièrement dans le domaine de la robotique, car il pourrait transformer radicalement la manière dont les robots AI opèrent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend d'une grande quantité de données Internet, la technologie AI des robots DePIN est confrontée à des problèmes plus complexes, y compris la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques.

Cet article explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie robotique DePIN est confrontée, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera le développement futur de ce domaine.

Les principaux goulots d'étranglement des robots intelligents DePIN

1. Collecte et traitement des données

L'IA incarnée (embodied AI) nécessite une interaction directe avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, cette infrastructure à grande échelle n'existe pas encore, et l'industrie manque également de consensus sur la façon de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée comprend principalement trois catégories :

• Données opérationnelles humaines : qualité élevée, mais coût élevé, intensité de travail importante.
• Données synthétiques (données simulées) : adaptées à des scénarios spécifiques, mais difficiles à couvrir pour des tâches complexes et variables.
• Apprentissage vidéo : potentiel, mais manque de rétroaction physique directe.

2. Niveau d'autonomie

Pour que la robotique soit commercialisée, son taux de réussite doit s'approcher de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et des efforts exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais d'une nature exponentielle, et à chaque étape franchie, la difficulté augmente considérablement.

3. Limites matérielles

Le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :

• Manque de capteurs tactiles
• Difficulté de la reconnaissance d'occlusion d'objets
• Limitations de la conception des actionneurs

4. Les difficultés d'extension matérielle

La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose un énorme défi en matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de fonds importants peuvent se permettre des expériences à grande échelle.

5. Évaluer l'efficacité

L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, ce qui est un processus long et complexe. Contrairement aux modèles d'IA en ligne, l'évaluation des performances de l'IA physique ne peut pas être réalisée en peu de temps.

6. Besoin en ressources humaines

Dans le développement de l'IA des robots, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, des équipes de maintenance pour garder les robots en fonctionnement, et des chercheurs pour optimiser en continu les modèles d'IA.

Perspectives d'avenir : Moments décisifs dans la technologie des robots

Bien que l'adoption à grande échelle des robots AI universels soit encore lointaine, les avancées de la technologie des robots DePIN sont encourageantes. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent répartir le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.

Quelques développements positifs incluent :

1. Un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle, collecter des données et accélérer le processus de recherche.
2. L'amélioration de la conception matérielle pilotée par l'IA pourrait considérablement réduire le temps de développement.
3. L'émergence de nouveaux modèles de profit, tels que les agents d'IA qui maintiennent leur situation financière grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par tokens.

Conclusion

Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi de la mise à niveau du matériel, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. L'établissement d'un réseau DePIN pour les robots signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être réalisés de manière collaborative à l'échelle mondiale. Cela non seulement accélère l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée, permettant à un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.

À l'avenir, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance envers quelques géants de la technologie et être plutôt propulsée par une communauté mondiale, avançant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable.