Злиття DePIN та втіленого інтелекту: виклики та перспективи

Застосування штучного інтелекту в реальному світі стикається з величезними можливостями та викликами. Розвиток децентралізованих фізичних інфраструктурних мереж (DePIN) у сфері робототехніки є особливо помітним, оскільки він може кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Однак, на відміну від традиційних AI, які залежать від великої кількості інтернет-даних, технології AI-роботів DePIN стикаються з більш складними проблемами, включаючи збори даних, обмеження апаратного забезпечення, оцінку вузьких місць та стійкість економічних моделей.

Ця стаття детально розгляне основні перешкоди, з якими стикається технологія роботів DePIN, проаналізує, чому DePIN має переваги над централізованими методами, та окреслить майбутній розвиток цієї сфери.

Основні перешкоди DePIN-інтелектуальних роботів

1. Збір та обробка даних

Ембеддед AI (embodied AI) потребує безпосередньої взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту. Наразі така масштабна інфраструктура ще не існує, і в галузі немає єдиного погляду на те, як збирати ці дані. Збір даних для ембеддед AI в основному складається з трьох категорій:

• Дані, що обробляються людьми: висока якість, але висока вартість і велике навантаження.
• Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для конкретних сценаріїв, але важко охопити складні та мінливі завдання.
• Відео навчання: має потенціал, але не вистачає безпосереднього фізичного зворотного зв'язку.

2. Рівень автономії

Для комерційної реалізації робототехніки її рівень успішності має бути близьким до 99,99% або навіть вищим. Однак для підвищення точності на 0,001% потрібно витратити експонентну кількість часу та зусиль. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу: з кожним кроком вперед складність значно зростає.

3. Апаратні обмеження

Існуюче апаратне забезпечення роботів ще не готове для досягнення справжньої автономії. Основні проблеми включають:

• Брак тактильних датчиків
• Важкість розпізнавання об'єктів, що перекриваються
• Обмеження в дизайні виконавців

4. Важкість розширення апаратного забезпечення

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що приносить великі капітальні виклики. В даний час тільки великі компанії з потужними фінансами можуть дозволити собі масштабні експерименти.

5. Оцінка ефективності

Оцінка фізичного ШІ вимагає довгострокового, масштабного впровадження в реальному світі, що є тривалим і складним процесом. На відміну від онлайн моделей ШІ, оцінка продуктивності фізичного ШІ не може бути завершена за короткий час.

6. Потреба в людських ресурсах

Розробка штучного інтелекту для роботів триває, але людська праця все ще є незамінною. Потрібні оператори для надання навчальних даних, команди технічного обслуговування для підтримки роботи роботів, а також дослідники для постійної оптимізації моделей ШІ.

Перспективи майбутнього: прорив у технології роботів

Хоча масове впровадження універсальних роботів на базі AI все ще далеке, проте досягнення в технології роботів DePIN є обнадійливими. Масштаб і координація децентралізованої мережі можуть розподілити капітальні витрати, прискорюючи процес збору та оцінки даних.

Деякі позитивні розробки включають:

1. Децентралізовані мережі можуть працювати паралельно, збирати дані та прискорювати процеси досліджень.
2. Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі штучного інтелекту може значно скоротити час розробки.
3. З'явлення нових моделей прибутку, таких як AI-агенти, які підтримують свою фінансову стабільність через децентралізовану власність та токенізовані стимули.

Висновок

Розвиток штучного інтелекту (AI) для роботів залежить не лише від алгоритмів, а й включає вдосконалення апаратного забезпечення, накопичення даних, фінансову підтримку та участь людей. Створення мережі роботів DePIN означає, що завдяки силі децентралізованої мережі збір даних роботами, обчислювальні ресурси та капіталовкладення можуть здійснюватися в глобальному масштабі. Це не лише прискорює навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, що дозволяє більшій кількості дослідників, підприємців та окремих користувачів брати участь у цьому процесі.

У майбутньому індустрія робототехніки має надію позбутися залежності від кількох технологічних гігантів, перейшовши до спільних зусиль глобальної спільноти, рухаючись до справжньої відкритої та сталого технологічної екосистеми.

! Конвергенція DePIN та втіленого інтелекту: технічні виклики та майбутні перспективи