Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives d'avenir

Récemment, les discussions sur la "construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" ont suscité un large intérêt. Le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) est encore à ses débuts dans le domaine de la robotique, mais son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement la manière dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend d'une quantité massive de données Internet, la technologie IA des robots DePIN fait face à des défis plus complexes, y compris la collecte de données, les limitations matérielles, les goulots d'étranglement dans l'évaluation, et la durabilité des modèles économiques.

Cet article examinera en profondeur les principaux problèmes auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les obstacles majeurs à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. De plus, nous envisagerons les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.

Les limites des robots intelligents DePIN

Goulot d'étranglement 1 : données

L'IA incarnée a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement d'infrastructures à grande échelle et de consensus sur la collecte de données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :

1. Données opérationnelles humaines : qualité élevée, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et forte intensité de travail.
2. Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais peu efficaces pour des tâches variées.
3. Apprentissage par vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans véritable retour d'interaction physique.

Goulot d'étranglement II : Niveau d'autonomie

Bien que les robots puissent atteindre un taux de réussite élevé dans certaines tâches, pour réaliser une application commerciale, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et des efforts exponentiels. Les progrès de la technologie robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels, et chaque avancée augmente considérablement la difficulté.

Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles

Le matériel robotique existant ne peut pas encore réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :

• Manque de capteurs tactiles de haute précision
• Difficulté à reconnaître les obstructions d'objets
• La conception de l'actionneur n'est pas assez biomimétique, ce qui entraîne des mouvements rigides et potentiellement dangereux.

Goulot d'étranglement quatre : difficulté d'extension matérielle

La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'appareils physiques dans le monde réel, ce qui pose un énorme défi en termes de capital. Actuellement, même les robots humanoïdes les plus efficaces coûtent des dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.

Goulot d'étranglement 5 : évaluer l'efficacité

L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement dans le monde réel sur une longue période, ce qui contraste fortement avec les grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement. La seule façon de valider la technologie de l'intelligence robotique est d'observer ses performances lors de déploiements en temps réel à grande échelle et sur une longue durée.

Goulot d'étranglement six : Demande en main-d'œuvre

Dans le développement de l'IA robotique, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Des opérateurs humains sont nécessaires pour fournir des données d'entraînement, les équipes de maintenance veillent au bon fonctionnement des robots, et les chercheurs continuent d'optimiser les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.

Perspectives d'avenir : Les points de rupture de la technologie des robots

Bien que l'intelligence artificielle des robots généralistes soit encore loin d'une adoption à grande échelle, les progrès de la technologie des robots DePIN offrent un espoir.

1. DePIN accélère la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle à plus grande échelle et collecter des données.

2. Améliorations de la conception de matériel pilotées par l'IA : L'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux par l'IA pourrait considérablement réduire le temps de développement.

3. Infrastructure de calcul décentralisée : permettre aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans être limités par le capital.

4. Nouveau modèle de profit : des agents IA autonomes montrent comment des robots intelligents alimentés par DePIN maintiennent leur propre finances grâce à la propriété décentralisée et aux incitations en tokens.

Conclusion

Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, le matériel, les données, le financement et la main-d'œuvre. La création d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, le développement de la technologie robotique peut se faire 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 participants de rejoindre l'initiative. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques et être poussée par la communauté mondiale vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable.