Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Harapan

Aplikasi kecerdasan buatan di dunia nyata sedang menghadapi peluang dan tantangan yang besar. Jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) dalam bidang teknologi robotika sangat menarik, karena 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, hambatan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan membahas secara mendalam hambatan utama yang dihadapi teknologi robot DePIN, menganalisis mengapa DePIN lebih unggul dibandingkan metode terpusat, dan melihat ke depan untuk perkembangan masa depan di bidang ini.

Kendala Utama Robot Cerdas DePIN

1. Pengumpulan dan Pengolahan Data

AI yang terwujud (embodied AI) perlu berinteraksi langsung dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan. Saat ini, infrastruktur skala besar semacam itu belum ada, dan industri juga kurang sepakat tentang bagaimana mengumpulkan data ini. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud terutama mencakup tiga kategori:

• Data operasi manusia: kualitas tinggi, tetapi biayanya mahal, dan intensitas kerja tinggi.
• Data sintetik (data simulasi): Cocok untuk skenario tertentu, tetapi sulit untuk mencakup tugas yang kompleks dan berubah-ubah.
• Pembelajaran video: memiliki potensi, tetapi kurangnya umpan balik interaksi fisik yang langsung.

2. Tingkat Otonomi

Untuk mewujudkan komersialisasi teknologi robot, tingkat keberhasilannya harus mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan akurasi sebesar 0,001% memerlukan waktu dan upaya yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robot tidak bersifat linier, melainkan bersifat eksponensial, di mana setiap langkah maju akan semakin sulit.

3. Pembatasan perangkat keras

Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:

• Kurangnya sensor sentuh
• Kesulitan dalam pengenalan objek yang tertutup
• Keterbatasan desain aktuator

4. Kesulitan dalam Ekspansi Perangkat Keras

Implementasi teknologi robotik cerdas memerlukan penyebaran perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar dengan sumber daya keuangan yang kuat yang dapat membiayai eksperimen skala besar.

5. Evaluasi Efektivitas

Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan jangka panjang dan berskala besar di dunia nyata, yang merupakan proses yang memakan waktu dan kompleks. Dibandingkan dengan model AI online, evaluasi kinerja AI fisik tidak dapat diselesaikan dalam waktu singkat.

6. Kebutuhan Sumber Daya Manusia

Dalam pengembangan AI robot, tenaga kerja manusia tetap tak tergantikan. Diperlukan operator manusia untuk menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan untuk menjaga robot tetap beroperasi, serta peneliti untuk terus mengoptimalkan model AI.

Prospek Masa Depan: Momen Terobosan Teknologi Robotik

Meskipun adopsi besar-besaran AI robot umum masih jauh, kemajuan teknologi robot DePIN sangat menggembirakan. Skala dan koordinasi jaringan terdesentralisasi dapat mendistribusikan beban modal dan mempercepat proses pengumpulan serta evaluasi data.

Beberapa perkembangan positif termasuk:

1. Jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel, mengumpulkan data, dan mempercepat proses penelitian.
2. Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI dapat secara signifikan mengurangi waktu pengembangan.
3. Munculnya model profit baru, seperti agen AI yang mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pendirian jaringan robot DePIN berarti bahwa, dengan memanfaatkan kekuatan jaringan desentralisasi, pengumpulan data robot, sumber daya komputasi, dan investasi modal dapat dilakukan secara kolaboratif di seluruh dunia. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan ambang pengembangan, memungkinkan lebih banyak peneliti, pengusaha, dan pengguna individu untuk terlibat.

Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, dan beralih untuk didorong oleh komunitas global bersama-sama, menuju ekosistem teknologi yang benar-benar terbuka dan berkelanjutan.