Однією з найбільших перешкод у робототехніці є дані, і DePIN може бути найкращим рішенням цієї проблеми.
Навчання фізичних агентів штучного інтелекту вимагає величезних обсягів даних з реального світу - але ці дані надзвичайно рідкісні, дорогі та повільні в зборі в масштабах.
Резерв? Симуляційні середовища.
Вони дешеві, швидкі та безпечні. Але вони безпосередньо ведуть до відомого "проміжку між симуляцією та реальністю."
Роботи, навчені в симуляції, часто зазнають невдач у реальному світі, оскільки симуляція не має хаосу реальної фізики та реального сприйняття:
Ось чому я вважаю, що DePIN може стати критично важливим рівнем інфраструктури для фізичного ШІ.
Великі гравці у галузі робототехніки, такі як Tesla, Figure та Apptronik, змагаються за створення найрозумніших гуманоїдних агентів.
Але вони стикаються з тією ж перешкодою: доступ до масштабованих, якісних даних для навчання з реального світу. У гонці на трильйони доларів, той, хто перший подолає вузьке місце з даними, може виграти все.
Традиційно, збір цих даних через централізовану інфраструктуру є капіталомістким і повільним. Але з крипто-нативними стимулюваннями, DePIN перевертає модель:
- Розгортайте апаратне забезпечення з низькими витратами в масштабах - Заохочувати учасників через токени - Створити бездозвільний, глобальний сенсорний шар для машин
І це не теоретично, це вже відбувається:
- @silencioNetwork – краудсорсинг амбієнтних звукових даних через смартфони; потенційно «вуха робототехніки»
- @OVRtheReality – ігровий збір даних через камери смартфонів, картографування візуальних середовищ для сприйняття робототехнікою
- @NATIXNetwork – глобальна мережа водіїв, що збирають цінні дані з реального світу про водіння для автономних систем
- @reborn_agi – перші, хто спеціалізується на гуманоїдній робототехніці, збираючи дані про рух через власне обладнання та навчаючи внутрішні моделі
- @BitRobotNetwork – створення модульної, стимулюючої мережі робототехніки ( думайте про Bittensor для робототехніки ), з підмережами, які вирішують реальні проблеми робототехніки, такі як Frodobots
DePIN перетворює вузьке місце в даних робототехніки на можливість.
І можливість зараз.
У світі, де доступ до елітних угод із робототехніки є контрольованим та інституційним, DePIN може бути вашим найкращим шансом на значну експозицію до зміни, що трапляється раз на покоління - наступного моменту iPhone, який повністю змінить світ, як ми його знаємо сьогодні.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Однією з найбільших перешкод у робототехніці є дані, і DePIN може бути найкращим рішенням цієї проблеми.
Навчання фізичних агентів штучного інтелекту вимагає величезних обсягів даних з реального світу - але ці дані надзвичайно рідкісні, дорогі та повільні в зборі в масштабах.
Резерв? Симуляційні середовища.
Вони дешеві, швидкі та безпечні. Але вони безпосередньо ведуть до відомого "проміжку між симуляцією та реальністю."
Роботи, навчені в симуляції, часто зазнають невдач у реальному світі, оскільки симуляція не має хаосу реальної фізики та реального сприйняття:
- Тертя
- Варіація поверхні
- Шум сенсора
- Відблиск, освітлення, деформація
Ось чому я вважаю, що DePIN може стати критично важливим рівнем інфраструктури для фізичного ШІ.
Великі гравці у галузі робототехніки, такі як Tesla, Figure та Apptronik, змагаються за створення найрозумніших гуманоїдних агентів.
Але вони стикаються з тією ж перешкодою: доступ до масштабованих, якісних даних для навчання з реального світу. У гонці на трильйони доларів, той, хто перший подолає вузьке місце з даними, може виграти все.
Традиційно, збір цих даних через централізовану інфраструктуру є капіталомістким і повільним. Але з крипто-нативними стимулюваннями, DePIN перевертає модель:
- Розгортайте апаратне забезпечення з низькими витратами в масштабах
- Заохочувати учасників через токени
- Створити бездозвільний, глобальний сенсорний шар для машин
І це не теоретично, це вже відбувається:
- @silencioNetwork – краудсорсинг амбієнтних звукових даних через смартфони; потенційно «вуха робототехніки»
- @OVRtheReality – ігровий збір даних через камери смартфонів, картографування візуальних середовищ для сприйняття робототехнікою
- @NATIXNetwork – глобальна мережа водіїв, що збирають цінні дані з реального світу про водіння для автономних систем
- @reborn_agi – перші, хто спеціалізується на гуманоїдній робототехніці, збираючи дані про рух через власне обладнання та навчаючи внутрішні моделі
- @BitRobotNetwork – створення модульної, стимулюючої мережі робототехніки ( думайте про Bittensor для робототехніки ), з підмережами, які вирішують реальні проблеми робототехніки, такі як Frodobots
DePIN перетворює вузьке місце в даних робототехніки на можливість.
І можливість зараз.
У світі, де доступ до елітних угод із робототехніки є контрольованим та інституційним, DePIN може бути вашим найкращим шансом на значну експозицію до зміни, що трапляється раз на покоління - наступного моменту iPhone, який повністю змінить світ, як ми його знаємо сьогодні.