Integrasi DePIN dan Kecerdasan Embodied: Tantangan dan Prospek

Dalam sebuah podcast terbaru tentang "Membangun Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi", Co-Founder FrodoBot Lab Michael Cho membahas tantangan dan peluang jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang yang sedang muncul ini masih dalam tahap awal, diharapkan dapat mengubah secara drastis cara aplikasi robot AI di dunia nyata. Namun, berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, batasan perangkat keras, kesulitan evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi.

Artikel ini akan menganalisis secara mendalam poin-poin kunci dalam diskusi ini, membahas hambatan utama dari teknologi robot DePIN, serta mengapa DePIN memiliki keunggulan dibandingkan metode terpusat. Terakhir, kami akan melihat prospek tren perkembangan teknologi robot DePIN di masa depan.

Kendala Utama dari Robot Cerdas DePIN

Tantangan Pengumpulan Data

Berbeda dengan model AI tradisional yang bergantung pada data internet dalam jumlah besar, AI yang terwujud perlu mengembangkan kecerdasan melalui interaksi dengan dunia nyata. Saat ini, infrastruktur yang mendukung pengumpulan data skala besar ini belum dibangun di seluruh dunia, dan industri belum mencapai konsensus tentang bagaimana cara mengumpulkan data ini secara efektif. Pengumpulan data untuk AI yang terwujud terutama mencakup tiga kategori:

1. Data operasi manusia: data berkualitas tinggi yang diperoleh melalui kontrol manusia terhadap robot, termasuk aliran video dan label gerakan. Metode ini paling efektif untuk melatih AI meniru perilaku manusia, tetapi biayanya tinggi dan padat karya.

2. Data sintetis (data simulasi): Cocok untuk melatih robot bergerak di medan yang kompleks, tetapi memiliki efektivitas terbatas saat menangani tugas yang berubah-ubah (seperti memasak).

3. Pembelajaran video: Membiarkan model AI belajar melalui pengamatan video dunia nyata. Meskipun memiliki potensi, namun kurangnya umpan balik interaksi fisik langsung yang diperlukan untuk perkembangan kecerdasan.

Peningkatan tingkat otonomi

Untuk mengimplementasikan teknologi robotika secara praktis, tingkat keberhasilannya perlu mendekati 99,99% atau bahkan lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan waktu dan tenaga yang meningkat secara eksponensial. Kemajuan teknologi robotika menunjukkan karakteristik non-linier, di mana setiap langkah maju akan meningkatkan kesulitan secara signifikan. Pencapaian akurasi terakhir 1% mungkin memerlukan usaha bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun.

Batasan perangkat keras

Meskipun model AI semakin canggih, perangkat keras robot yang ada masih belum sepenuhnya mendukung otonomi yang sebenarnya. Masalah utama termasuk:

• Kurangnya sensor sentuh: Teknologi saat ini jauh dari sensitivitas ujung jari manusia.
• Kesulitan dalam mengenali objek yang terhalang: Robot sulit untuk mengenali dan mengoperasikan sebagian objek yang terhalang.
• Desain aktuator yang tidak memadai: Desain aktuator pada sebagian besar robot humanoid menyebabkan gerakan kaku dan berpotensi berbahaya.

Dilema Ekspansi Perangkat Keras

Implementasi teknologi robotik cerdas memerlukan penerapan perangkat fisik di dunia nyata, yang membawa tantangan modal yang besar. Saat ini, hanya perusahaan besar yang memiliki kekuatan finansial yang dapat membiayai eksperimen berskala besar, dan biaya robot humanoid canggih mencapai puluhan ribu dolar, sehingga sulit untuk diadopsi secara luas.

kesulitan dalam mengevaluasi efektivitas

Berbeda dengan model AI besar yang dapat diuji secara cepat secara online, evaluasi AI fisik memerlukan penyebaran jangka panjang di dunia nyata. Proses ini memakan waktu lama, biaya tinggi, dan sulit untuk menentukan kapan tingkat otonomi yang sebenarnya tercapai.

Permintaan Sumber Daya Manusia

Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak tenaga kerja, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan, serta peneliti dan pengembang yang terus mengoptimalkan model AI. Kebutuhan tenaga kerja yang berkelanjutan ini adalah salah satu tantangan utama yang harus diatasi oleh DePIN.

Prospek Masa Depan: Titik Terobosan Teknologi Robot

Meskipun penerapan besar-besaran AI robot universal masih cukup jauh, perkembangan teknologi robot DePIN menunjukkan harapan. Skala dan kemampuan koordinasi jaringan terdesentralisasi diharapkan dapat mendistribusikan beban modal, serta mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

Keunggulan DePIN terutama terletak pada beberapa aspek berikut:

1. Mempercepat pengumpulan dan evaluasi data: Jaringan terdesentralisasi dapat berjalan secara paralel dalam skala yang lebih besar dan mengumpulkan data.

2. Peningkatan desain perangkat keras yang didorong oleh AI: Dengan mengoptimalkan chip dan rekayasa material melalui AI, mungkin dapat memperpendek garis waktu perkembangan teknologi secara signifikan.

3. Berbagi sumber daya komputasi terdesentralisasi: Memungkinkan peneliti global untuk melatih dan mengevaluasi model tanpa batasan modal.

4. Model profit baru: seperti model operasi mandiri yang ditunjukkan oleh agen AI, mempertahankan keberlanjutan keuangan melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot tidak hanya bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga melibatkan peningkatan perangkat keras, akumulasi data, dukungan dana, dan partisipasi manusia. Pembangunan jaringan robot DePIN membawa kemungkinan baru bagi industri, mempercepat pelatihan AI dan optimalisasi perangkat keras melalui kolaborasi global, menurunkan ambang pengembangan, dan memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung di bidang ini. Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada beberapa raksasa teknologi, didorong oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan.