Слияние DePIN и встроенного интеллекта: анализ проблем и перспектив

Недавно обсуждение на тему "Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта" привлекло внимание отрасли. Соучредитель FrodoBot Lab Майкл Чо поделился вызовами и возможностями, с которыми сталкивается децентрализованная физическая инфраструктурная сеть (DePIN) в области робототехники. Хотя эта область все еще находится на начальном этапе, ее потенциал огромен и может радикально изменить способ работы AI-роботов в реальном мире.

В отличие от традиционного ИИ, который зависит от огромных объемов интернет-данных, технология DePIN роботизированного ИИ сталкивается с более сложными проблемами, включая сбор данных, ограничения аппаратного обеспечения, узкие места в оценке и устойчивость экономических моделей. В этой статье подробно рассматриваются ключевые проблемы технологии DePIN роботов, барьеры к расширению и её преимущества по сравнению с централизованными методами, а также рассматривается будущее развития технологии DePIN роботов.

Основные проблемы DePIN智能机器人

1. Сбор данных

Эмпирический ИИ необходимо взаимодействовать с реальным миром, чтобы развивать интеллект, но в настоящее время отсутствует инфраструктура большого масштаба и единый метод сбора данных. Сбор данных в основном делится на три категории:

• Данные, обрабатываемые человеком: высокое качество, способны захватывать видеопотоки и метки действий, но стоимость высокая, а трудозатраты значительные.
• Синтетические данные (моделируемые данные): подходят для определенных областей, таких как движение по сложным ландшафтам, но трудно моделировать задачи с изменчивыми условиями.
• Видеонаучение: изучение через наблюдение за видео из реального мира, но отсутствует прямой физический интерактивный отклик.

2. Уровень автономии

Чтобы робототехника смогла достичь коммерциализации, ее успешность должна составлять около 99.99% или выше. Однако каждое повышение на 0.001% в точности требует экспоненциальных затрат времени и усилий. Прогресс в робототехнике имеет экспоненциальный характер, и последние 1% точности может потребоваться несколько лет или даже десятилетий для достижения.

3. Аппаратные ограничения

Существующее оборудование роботов еще не готово к реализации истинной автономности. Основные проблемы включают:

• Недостаточная чувствительность сенсоров: даже самые современные технологии не могут сравниться с чувствительностью человеческих пальцев.
• Проблема с遮挡: роботы трудно распознают и обрабатывают частично遮挡енные объекты.
• Дизайн приводов: Дизайн приводов большинства гуманоидных роботов приводит к тому, что движения становятся жесткими и неуклюжими.

4. Проблемы с аппаратным расширением

Технология интеллектуальных роботов требует развертывания физических устройств в реальном мире, что создает большие капитальные вызовы. В настоящее время стоимость эффективных гуманоидных роботов все еще высока, что препятствует их широкому распространению.

5. Оценка эффективности

Оценка физического ИИ требует долгосрочного развертывания в реальном мире, этот процесс занимает много времени и сложен. Единственный способ проверить технологии роботизированного интеллекта — это наблюдать за их неудачами в реальных приложениях, что подразумевает необходимость масштабного и длительного развертывания в реальном времени.

6. Потребность в рабочей силе

Разработка ИИ для роботов по-прежнему требует значительного человеческого участия, включая операторов для предоставления обучающих данных, команды по обслуживанию, а также исследователей и разработчиков, занимающихся постоянной оптимизацией моделей ИИ.

Перспективы будущего робототехники

Хотя массовое внедрение универсальных роботов с ИИ все еще далеко, достижения в технологиях DePIN-роботов внушают надежду. Масштаб и координация децентрализованных сетей способствуют распределению капитальных затрат и ускоряют процесс сбора и оценки данных.

Улучшение проектирования аппаратного обеспечения на основе ИИ может значительно сократить сроки разработки. Например, с помощью децентрализованной вычислительной инфраструктуры, предоставляемой DePIN, исследователи по всему миру могут легче обучать и оценивать модели, не сталкиваясь с ограничениями, связанными с владением капиталоемкими GPU.

Новые модели заработка также появляются, такие как автономные AI-агенты, которые демонстрируют, как умные роботы, движимые DePIN, могут поддерживать свою финансовую устойчивость через децентрализованное владение и токенизированные стимулы. Эта модель может сформировать экономический круговорот, выгодный для разработчиков AI и участников DePIN.

Заключение

Развитие AI для роботов затрагивает несколько аспектов, включая алгоритмы, оборудование, данные, финансирование и человеческие ресурсы. Создание сети роботов DePIN открывает новые возможности для отрасли, позволяя глобальное совместное innovation благодаря децентрализованной сети. Это не только ускоряет обучение AI и оптимизацию оборудования, но и снижает барьеры для разработки, позволяя большему числу участников войти в эту область. В будущем ожидается, что индустрия роботов сможет избавиться от зависимости от немногих технологических гигантов и будет продвигаться глобальным сообществом к более открытой и устойчивой технологической экосистеме.