Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives

Dans un récent podcast sur "Construire une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, cofondateur de FrodoBot Lab, a discuté des défis et des opportunités que représente le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique. Ce domaine émergent, bien qu'encore à ses débuts, a le potentiel de transformer radicalement la manière dont les robots IA sont appliqués dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de vastes données Internet, la technologie DePIN robotique AI fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les difficultés d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.

Cet article analysera en profondeur les points clés de cette discussion, explorera les principaux obstacles à la technologie des robots DePIN et expliquera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous examinerons les tendances futures du développement de la technologie des robots DePIN.

Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN

défi de collecte de données

Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui dépendent d'une grande quantité de données Internet, l'IA incarnée doit développer son intelligence par l'interaction avec le monde réel. Actuellement, il n'existe pas d'infrastructure mondiale pour soutenir une collecte de données à grande échelle, et il n'y a pas de consensus dans l'industrie sur la manière de collecter ces données de manière efficace. La collecte de données pour l'IA incarnée comprend principalement trois catégories :

1. Données opérationnelles humaines : des données de haute qualité obtenues par le contrôle humain des robots, y compris des flux vidéo et des étiquettes d'action. Cette méthode est la plus efficace pour entraîner l'IA à imiter le comportement humain, mais elle est coûteuse et nécessite beaucoup de main-d'œuvre.

2. Données synthétiques (données simulées) : adaptées pour entraîner des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée lors du traitement de tâches variées (comme la cuisine).

3. Apprentissage par vidéo : permettre aux modèles d'IA d'apprendre en observant des vidéos du monde réel. Bien qu'il y ait un potentiel, il manque le retour d'interaction physique directe nécessaire au développement intelligent.

Amélioration du niveau d'autonomie

Pour que la robotique soit véritablement pratique, son taux de réussite doit être proche de 99,99 % ou même plus élevé. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et des efforts exponentiels. Les progrès de la robotique présentent une caractéristique non linéaire : à chaque avancée, les difficultés augmentent considérablement. L'atteinte du dernier 1 % de précision pourrait nécessiter des années, voire des décennies d'efforts.

Limites matérielles

Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant ne parvient pas à supporter pleinement une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :

• Manque de capteurs tactiles : la technologie existante est loin d'atteindre la sensibilité des doigts humains.
• Difficulté de reconnaissance des objets masqués : les robots ont du mal à reconnaître et à manipuler certains objets partiellement obstrués.
• Conception des actionneurs insuffisante : La plupart des conceptions d'actionneurs des robots humanoïdes entraînent des mouvements rigides et potentiellement dangereux.

le dilemme de l'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 un énorme défi en termes de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de ressources financières importantes peuvent se permettre des expérimentations à grande échelle, les coûts des robots humanoïdes les plus avancés atteignant plusieurs dizaines de milliers de dollars, rendant leur généralisation difficile.

Difficulté d'évaluation de l'efficacité

Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel. Ce processus est long, coûteux et il est difficile de déterminer quand un véritable niveau d'autonomie est atteint.

Besoin en ressources humaines

Le développement de l'IA robotique nécessite encore un investissement important en main-d'œuvre, y compris des opérateurs fournissant des données d'entraînement, des équipes de maintenance et des chercheurs et développeurs travaillant sur l'optimisation continue des modèles d'IA. Cette demande continue en main-d'œuvre est l'un des principaux défis que DePIN doit relever.

Perspectives d'avenir : Les percées de la technologie des robots

Bien que l'application à grande échelle de l'IA des robots généraux soit encore loin, le développement de la technologie robotique DePIN offre de l'espoir. L'échelle et la capacité de coordination des réseaux décentralisés devraient permettre de répartir le fardeau du capital et d'accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.

Les avantages de DePIN se manifestent principalement dans les domaines suivants :

1. Accélérer la collecte et l'évaluation des données : les réseaux décentralisés peuvent fonctionner en parallèle à une plus grande échelle et collecter des données.

2. Amélioration de la conception matérielle pilotée par l'IA : l'optimisation des puces et de l'ingénierie des matériaux par l'IA pourrait considérablement réduire le calendrier de développement technologique.

3. Partage de ressources de calcul décentralisées : permettre aux chercheurs du monde entier de former et d'évaluer des modèles sans les contraintes du capital.

4. Nouveau modèle de profit : comme le modèle d'exploitation autonome démontré par l'agent AI, en maintenant la durabilité financière grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par token.

Conclusion

Le développement de l'IA robotique dépend non seulement des progrès 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 de robots DePIN offre de nouvelles possibilités pour l'industrie, en accélérant la formation de l'IA et l'optimisation matérielle grâce à la collaboration mondiale, en abaissant les barrières à l'entrée pour permettre à plus de participants de rejoindre ce domaine. À l'avenir, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance envers quelques géants technologiques, étant propulsée par une communauté mondiale vers un écosystème technologique plus ouvert et durable.