Злиття DePIN та тілесного інтелекту: технічні виклики та майбутні перспективи

Нещодавно обговорення "побудови децентралізованого фізичного штучного інтелекту" викликало широкий інтерес. Децентралізована мережа фізичної інфраструктури (DePIN) у галузі робототехніки, хоча й перебуває на початковій стадії, має величезний потенціал і може кардинально змінити спосіб роботи AI-роботів у реальному світі. Проте, на відміну від традиційного AI, який залежить від великої кількості даних з Інтернету, технології DePIN роботів AI стикаються з більш складними викликами, включаючи збори даних, обмеження апаратного забезпечення, оцінювальні вузькі місця та стійкість економічних моделей.

Ця стаття детально розгляне основні проблеми, з якими стикається технологія DePIN роботів, проаналізує основні перешкоди для розширення децентралізованих роботів, а також переваги DePIN у порівнянні з централізованими методами. Крім того, ми також розглянемо майбутні тенденції розвитку технології DePIN роботів.

Вузьке місце DePIN розумного робота

Вузьке місце 1: Дані

Ембодед AI потребує взаємодії з реальним світом для розвитку інтелекту, але наразі бракує масштабної інфраструктури та консенсусу щодо збору даних. Збір даних для ембодед AI в основному поділяється на три категорії:

1. Людські операційні дані: висока якість, здатні захоплювати відеопотоки та мітки дій, але висока вартість, велике навантаження праці.
2. Синтетичні дані (моделюючі дані): підходять для навчання роботів переміщатися в складних рельєфах, але погано справляються з завданнями, що швидко змінюються.
3. Відео навчання: навчання через спостереження за відео з реального світу, але без справжньої фізичної взаємодії та зворотного зв'язку.

Вузьке місце 2: Рівень автономії

Хоча роботи можуть досягати високого рівня успіху в певних завданнях, для реалізації комерційних застосувань рівень успіху має бути близьким до 99,99% або навіть вищим. Проте, щоб підвищити точність на 0,001%, потрібно витратити експоненційний час та зусилля. Прогрес у робототехніці не є лінійним, а має експоненційну природу; з кожним кроком вперед труднощі значно зростають.

Боттлнек 3: апаратні обмеження

Існуюче робототехнічне обладнання ще не здатне забезпечити справжню автономію. Основні проблеми включають:

• Нестача високоточних тактильних сенсорів
• Важко розпізнати перешкоди об'єктів
• Дизайн виконавця недостатньо біоморфний, що призводить до жорстких рухів та потенційної небезпеки.

Вузьке місце 4: складність розширення апаратного забезпечення

Реалізація технології розумних роботів вимагає розгортання фізичних пристроїв у реальному світі, що приносить величезні капітальні виклики. На сьогоднішній день, навіть найефективніші гуманоїдні роботи коштують десятки тисяч доларів, що ускладнює їхнє широкомасштабне впровадження.

Вузьке місце п’ять: оцінка ефективності

Оцінка фізичного ШІ потребує тривалого розгортання в реальному світі, що різко контрастує з онлайн-моделями ШІ, які можна швидко тестувати. Єдиний спосіб перевірити технології робототехніки — це спостерігати за їхнім виконанням у масштабному, тривалому реальному розгортанні.

Вузьке місце шість: Потреба в людських ресурсах

Розробка штучного інтелекту для роботів триває, але людська праця залишається незамінною. Потрібні людські оператори для надання навчальних даних, команди обслуговування для підтримки роботи роботів, а також дослідники для постійної оптимізації моделей ШІ. Ця постійна людська участь є основним викликом, який DePIN повинен вирішити.

Майбутнє: Розривні моменти в робототехніці

Хоча загальні роботи AI ще не досягли масового впровадження, прогрес технології DePIN роботів вселяє надію:

1. DePIN прискорює збір та оцінку даних: децентралізовані мережі можуть працювати паралельно в більшому масштабі, збираючи дані.

2. Поліпшення дизайну апаратного забезпечення на основі ШІ: оптимізація чіпів і матеріалів за допомогою ШІ може значно скоротити час розробки.

3. Децентралізована обчислювальна інфраструктура: дозволяє дослідникам усього світу тренувати та оцінювати моделі без обмежень з боку капіталу.

4. Нові моделі прибутку: автономні AI-агенти демонструють, як розумні роботи, керовані DePIN, підтримують своє фінансування через децентралізовану власність та токенізовані стимули.

Висновок

Розвиток AI роботів охоплює багато аспектів, таких як алгоритми, апаратура, дані, фінансування та людські ресурси. Створення мережі DePIN роботів означає, що завдяки силі децентралізованої мережі розробка робототехніки може проводитися в глобальному масштабі. Це не тільки прискорює навчання AI та оптимізацію апаратного забезпечення, але й знижує бар'єри для розробки, дозволяючи більшій кількості учасників приєднатися до процесу. Ми сподіваємось, що індустрія робототехніки зможе позбутися залежності від кількох технологічних гігантів, спільно просуваючись глобальною спільнотою до справжньої відкритої та сталої технологічної екосистеми.