Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives d'avenir
Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, l'application des réseaux d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique a suscité un large intérêt. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots AI dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie AI des robots DePIN fait face à des défis plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels est confrontée la technologie des robots DePIN, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Le principal obstacle des robots intelligents DePIN
1. Collecte et traitement des données
Contrairement aux grands modèles d'IA traditionnels qui dépendent de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée doit interagir directement avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas encore de base de collecte de données à grande échelle dans le monde, et l'industrie n'a pas non plus de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
Données opérationnelles humaines : haute qualité, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes de mouvement, mais coût élevé et forte intensité de travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais difficiles à simuler des scénarios de tâches changeants.
Apprentissage vidéo : apprendre par l'observation de vidéos du monde réel, mais sans retour d'interaction physique directe.
2. Niveau d'autonomie
Pour réaliser l'application commerciale de la robotique, le taux de réussite doit atteindre près de 99,99 % voire plus. Cependant, la difficulté d'améliorer la précision augmente de manière exponentielle, chaque augmentation de 0,001 % nécessitant un temps et des efforts énormes. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels, chaque avancée rendant la tâche beaucoup plus difficile.
3. Limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Sensibilité tactile insuffisante : La technologie la plus avancée actuelle ne parvient toujours pas à atteindre la sensibilité des doigts humains.
Problème de masquage : les robots ont du mal à identifier et à traiter certains objets partiellement masqués.
Conception des actionneurs : La plupart des conceptions d'actionneurs des robots humanoïdes entraînent des mouvements rigides et peu flexibles.
4. Difficulté d'expansion matérielle
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose d'énormes défis en matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de solides ressources financières peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle, ce qui limite la diffusion et l'innovation de la technologie.
5. Évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui est long et coûteux. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite plus de temps et davantage de scénarios d'application pratique.
6. Besoin en ressources humaines
Le développement de l'IA des robots nécessite encore une grande participation humaine, y compris les opérateurs fournissant des données d'entraînement, les équipes de maintenance maintenant les robots en fonctionnement, et les chercheurs optimisant continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue constitue également un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir de la technologie des robots DePIN
Malgré de nombreux défis, le développement de la technologie robotique DePIN reste prometteur. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données. Par exemple, lors de la dernière compétition entre AI et robots humains, les chercheurs ont manifesté un grand intérêt pour un ensemble de données unique collecté à partir des interactions des robots dans le monde réel, ce qui souligne la nécessité de sous-réseaux connectant les différentes composantes de la technologie robotique.
Les améliorations de la conception matérielle alimentées par l'IA, telles que les puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le calendrier de développement technologique. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent entraîner et évaluer des modèles sans être limités par le capital, accélérant ainsi les progrès de la robotique.
En outre, l'émergence de nouveaux modèles de profit, tels que les agents d'IA autonomes, montre comment les robots intelligents alimentés par DEPIN peuvent maintenir leur propre finance grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons. Ce modèle pourrait créer un cycle économique qui bénéficie à la fois au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des avancées algorithmiques, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau DePIN de robots signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais abaisse également le seuil de développement, permettant à un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, l'industrie robotique devrait se libérer de la dépendance à quelques grandes entreprises technologiques pour être plutôt soutenue par une communauté mondiale, s'orientant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA robotique générale prenne encore du temps, les progrès de la technologie robotique DePIN insufflent sans aucun doute une nouvelle vitalité et un nouvel espoir dans ce domaine.
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Fusion de DePIN et d'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives d'avenir de l'IA des Bots
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives d'avenir
Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, l'application des réseaux d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique a suscité un large intérêt. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait transformer radicalement le fonctionnement des robots AI dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie AI des robots DePIN fait face à des défis plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article explorera en profondeur les principaux obstacles auxquels est confrontée la technologie des robots DePIN, analysera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées et envisagera les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.
Le principal obstacle des robots intelligents DePIN
1. Collecte et traitement des données
Contrairement aux grands modèles d'IA traditionnels qui dépendent de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée doit interagir directement avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il n'existe pas encore de base de collecte de données à grande échelle dans le monde, et l'industrie n'a pas non plus de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :
2. Niveau d'autonomie
Pour réaliser l'application commerciale de la robotique, le taux de réussite doit atteindre près de 99,99 % voire plus. Cependant, la difficulté d'améliorer la précision augmente de manière exponentielle, chaque augmentation de 0,001 % nécessitant un temps et des efforts énormes. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels, chaque avancée rendant la tâche beaucoup plus difficile.
3. Limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
4. Difficulté d'expansion matérielle
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose d'énormes défis en matière de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de solides ressources financières peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle, ce qui limite la diffusion et l'innovation de la technologie.
5. Évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui est long et coûteux. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite plus de temps et davantage de scénarios d'application pratique.
6. Besoin en ressources humaines
Le développement de l'IA des robots nécessite encore une grande participation humaine, y compris les opérateurs fournissant des données d'entraînement, les équipes de maintenance maintenant les robots en fonctionnement, et les chercheurs optimisant continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue constitue également un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir de la technologie des robots DePIN
Malgré de nombreux défis, le développement de la technologie robotique DePIN reste prometteur. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent alléger le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données. Par exemple, lors de la dernière compétition entre AI et robots humains, les chercheurs ont manifesté un grand intérêt pour un ensemble de données unique collecté à partir des interactions des robots dans le monde réel, ce qui souligne la nécessité de sous-réseaux connectant les différentes composantes de la technologie robotique.
Les améliorations de la conception matérielle alimentées par l'IA, telles que les puces optimisées par l'IA et l'ingénierie des matériaux, pourraient considérablement réduire le calendrier de développement technologique. Grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent entraîner et évaluer des modèles sans être limités par le capital, accélérant ainsi les progrès de la robotique.
En outre, l'émergence de nouveaux modèles de profit, tels que les agents d'IA autonomes, montre comment les robots intelligents alimentés par DEPIN peuvent maintenir leur propre finance grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons. Ce modèle pourrait créer un cycle économique qui bénéficie à la fois au développement de l'IA et aux participants de DePIN.
Conclusion
Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des avancées algorithmiques, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, le soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau DePIN de robots signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais abaisse également le seuil de développement, permettant à un plus grand nombre de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer.
À l'avenir, l'industrie robotique devrait se libérer de la dépendance à quelques grandes entreprises technologiques pour être plutôt soutenue par une communauté mondiale, s'orientant vers un véritable écosystème technologique ouvert et durable. Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA robotique générale prenne encore du temps, les progrès de la technologie robotique DePIN insufflent sans aucun doute une nouvelle vitalité et un nouvel espoir dans ce domaine.