DePAI:分散型物理人工知能の台頭と展望

人工知能が急速に発展する今日、分散化物理人工知能(DePAI)は、ロボットと物理AIインフラの制御権に革新的な解決策を提供しています。現実世界のデータ収集から分散化物理インフラ(DePIN)に基づくスマートロボットの操作に至るまで、DePAIの発展は着実に進んでいます。業界の専門家は、汎用ロボット分野が重大なブレイクスルーを迎えると予測しています。

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技術の進化の歴史を振り返ると、デジタル時代はハードウェアから始まり、その後ソフトウェアの領域に拡大しました。そしてAI時代はソフトウェアから始まり、現在物理世界という最終的な領域に向かっています。

自律的物理AIエージェントによって運営されるスマートデバイスが伝統的な労働力を徐々に置き換える世界では、これらのデバイスの所有権問題が無視できない社会的な課題となっています。中央集権的な参加者がまだ市場を完全に支配していない今、DePAIはWeb3に基づく物理AIエコシステムの構築に貴重な機会を提供しています。

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データ収集：DePAIインフラの鍵

現在、DePAIのインフラストラクチャは加速して整備されており、その中でもデータ収集の面が最も活発に機能しています。この層は、ロボット上の物理的AIエージェントにトレーニングに必要な現実世界のデータを提供するだけでなく、環境ナビゲーションやタスク実行に必要なデータストリームをリアルタイムで伝送することができます。

しかし、高品質の現実世界データを取得することは、物理AIの発展を制約する主要なボトルネックであり続けています。一部の企業はシミュレーション環境を通じて革新的なソリューションを提供していますが、合成データはエコシステム全体の一部に過ぎず、遠隔操作や現実世界のビデオデータも同様に不可欠です。

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リモート操作

リモートオペレーションの分野では、いくつかの革新的な企業がDePINを通じて、世界中で経済的な配送ロボットを展開しています。これらのロボットは運用中に、現実の環境における人間の意思決定行動をキャッチし、高価値のデータセットを創出するだけでなく、資本投入不足の問題を効果的に解決することができます。

トークン駆動の良性循環メカニズムを通じて、DePINはデータ収集装置やロボットの展開プロセスを加速しています。販売業績を向上させながら資本支出と運営コストを削減したいロボット企業にとって、DePINは従来のモデルに比べて顕著な利点があります。

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動画データアプリケーション

動画データの応用において、DePAIは現実世界の動画データを活用して物理AIシステムを訓練し、現実世界に対する空間認知を構築できます。一部の専門的な分散化ネットワークは、その独自の動画データベースを活かして重要なデータソースとなることが期待されています。

業界の専門家は指摘しています："単一のデータは商業価値を実現するのが難しいが、データを集約することで大きな可能性がある。"いくつかの革新的なプラットフォームは、DePINを横断してデータを集約し、同時にデータの検証とプライバシー保護を確保できる。

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スペースインテリジェンスと計算

空間インテリジェンスと計算プロトコルの分野では、業界はDePINとDePAIを通じて空間の調整と現実世界の3Dバーチャルツインの分散管理を実現しようとしています。例えば、特定のネットワーク技術は、プライバシーと分散化を保証しながら、リアルタイムの空間認識機能を実現しています。

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物理AIエージェントの応用はすでに成果を上げており、一部のプロジェクトはグローバルロボットネットワークを利用して地理的位置推定を行っています。今後、先進的なフレームワークを活用することで、AIエージェントはDePINが提供するリアルタイムデータにより良くアクセスできるようになります。

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物理AI分野に参入しようとしている投資家にとって、DAOへの投資は理想的な切り口となるかもしれません。あるDAOの例では、メンバーに機械の実物資産、DePINプロトコル、ロボット企業、知的財産などを含む多様な物理AI資産の投資ポートフォリオを提供し、専門の内部研究開発チームがサポートを提供しています。

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DePAI技術の進歩に伴い、よりオープンで透明性があり、分散化された物理AIエコシステムが徐々に形成され、未来のスマートデバイスの発展に新たな可能性をもたらすと信じる理由があります。

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