La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras
La red de infraestructura física descentralizada (DePIN) enfrenta desafíos y oportunidades en el campo de la robótica. Aunque este campo todavía se encuentra en una etapa inicial, tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, que incluyen la recolección de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo explorará los principales problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, ampliará los obstáculos clave para los robots descentralizados y discutirá las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Finalmente, exploraremos las perspectivas de desarrollo futuro de la tecnología de robots DePIN.
El cuello de botella de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
La IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente falta infraestructura a gran escala para recopilar estos datos. La recopilación de datos se puede dividir en tres categorías:
Operación de datos humanos: alta calidad, capaz de capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero costosa y con alta carga laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero no son efectivos para tareas cambiantes.
Aprendizaje a través de video: aprender observando videos del mundo real, pero careciendo de retroalimentación física directa.
Cuello de botella dos: Nivel de autonomía
Para que la robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, la dificultad para aumentar la precisión crece de manera exponencial, y el último 1% de precisión puede requerir años o incluso décadas para lograrse.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
El hardware de los robots actuales aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Falta de sensores táctiles de alta sensibilidad
Dificultad para reconocer objetos ocultos
El diseño del actuador no es lo suficientemente biomórfico, lo que provoca movimientos rígidos y poco flexibles.
Cuello de botella cuatro: dificultad en la expansión de hardware
La tecnología de robots inteligentes necesita desplegar dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, el costo de los robots humanoides sigue siendo elevado, lo que dificulta su adopción a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo que necesita una gran cantidad de tiempo y recursos. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar sus fracasos, lo que implica la necesidad de llevar a cabo un despliegue en tiempo real a gran escala y durante un largo período.
Cuello de botella seis: demanda de mano de obra
El desarrollo de la IA de robots aún requiere una gran participación humana, incluyendo operadores que proporcionen datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento que mantengan los robots en funcionamiento, y investigadores que continúen optimizando los modelos de IA.
Futuro: ¿Cuándo llegará el avance en la tecnología robótica?
A pesar de que la IA de robots generales todavía está lejos de la adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN brindan esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.
Algunos desarrollos positivos incluyen:
Las instituciones de investigación están recopilando datos únicos de interacción robótica en el mundo real a través de competiciones prácticas.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA pueden acelerar el proceso de desarrollo.
La infraestructura de computación descentralizada permite a los investigadores de todo el mundo entrenar y evaluar modelos más fácilmente.
Están surgiendo nuevos modelos de ganancias, como agentes de IA que operan de forma autónoma y mantienen su financiamiento a través de incentivos en tokens.
resumen
El desarrollo de la IA de robots implica múltiples aspectos como algoritmos, actualizaciones de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y participación humana. La creación de una red de robots DePIN promete acelerar el entrenamiento de la IA y la optimización de hardware, reduciendo las barreras de entrada y permitiendo que más participantes se unan a este campo. En el futuro, la industria de los robots podría no depender de unos pocos gigantes tecnológicos, sino ser impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.
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ContractFreelancer
· 08-01 22:02
Otra vez hablando de conceptos, ni siquiera han entendido el hardware.
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DegenWhisperer
· 08-01 22:01
¿Quién es el experto que está haciendo promesas otra vez?
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SellTheBounce
· 08-01 21:59
Mentor del mercado bajista, shorting todo, atrapando cuchillos que caen durante diez años... Por muy buena que sea la técnica, hay que esperar a que el mercado lo valide, ahora sumar es solo atrapar cuchillos que caen. Mirando en contra durante tres años sin errores.
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GasOptimizer
· 08-01 21:58
La eficiencia del hardware es demasiado baja, lo que equivale a quemar gas. ¿Has calculado el ROI?
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OnChainDetective
· 08-01 21:54
En la noche, nuevamente grandes inversores están implementando en secreto contratos inteligentes. Los datos no engañan.
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GasDevourer
· 08-01 21:39
Todo está bloqueado por los datos, es un viejo problema.
Tecnología DePIN Bots: Desafíos y claves para los avances en la nueva dirección del desarrollo de la IA
La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos técnicos y perspectivas futuras
La red de infraestructura física descentralizada (DePIN) enfrenta desafíos y oportunidades en el campo de la robótica. Aunque este campo todavía se encuentra en una etapa inicial, tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, que incluyen la recolección de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.
Este artículo explorará los principales problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, ampliará los obstáculos clave para los robots descentralizados y discutirá las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Finalmente, exploraremos las perspectivas de desarrollo futuro de la tecnología de robots DePIN.
El cuello de botella de los robots inteligentes DePIN
Cuello de botella uno: datos
La IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente falta infraestructura a gran escala para recopilar estos datos. La recopilación de datos se puede dividir en tres categorías:
Operación de datos humanos: alta calidad, capaz de capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero costosa y con alta carga laboral.
Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para entrenar robots a moverse en terrenos complejos, pero no son efectivos para tareas cambiantes.
Aprendizaje a través de video: aprender observando videos del mundo real, pero careciendo de retroalimentación física directa.
Cuello de botella dos: Nivel de autonomía
Para que la robótica sea realmente práctica, la tasa de éxito debe acercarse al 99.99% o incluso más. Sin embargo, la dificultad para aumentar la precisión crece de manera exponencial, y el último 1% de precisión puede requerir años o incluso décadas para lograrse.
Cuello de botella tres: limitaciones de hardware
El hardware de los robots actuales aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:
Cuello de botella cuatro: dificultad en la expansión de hardware
La tecnología de robots inteligentes necesita desplegar dispositivos físicos en el mundo real, lo que presenta un gran desafío de capital. Actualmente, el costo de los robots humanoides sigue siendo elevado, lo que dificulta su adopción a gran escala.
Cuello de botella cinco: evaluar la efectividad
Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, lo que necesita una gran cantidad de tiempo y recursos. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar sus fracasos, lo que implica la necesidad de llevar a cabo un despliegue en tiempo real a gran escala y durante un largo período.
Cuello de botella seis: demanda de mano de obra
El desarrollo de la IA de robots aún requiere una gran participación humana, incluyendo operadores que proporcionen datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento que mantengan los robots en funcionamiento, y investigadores que continúen optimizando los modelos de IA.
Futuro: ¿Cuándo llegará el avance en la tecnología robótica?
A pesar de que la IA de robots generales todavía está lejos de la adopción a gran escala, los avances en la tecnología de robots DePIN brindan esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden dispersar la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.
Algunos desarrollos positivos incluyen:
Las instituciones de investigación están recopilando datos únicos de interacción robótica en el mundo real a través de competiciones prácticas.
Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA pueden acelerar el proceso de desarrollo.
La infraestructura de computación descentralizada permite a los investigadores de todo el mundo entrenar y evaluar modelos más fácilmente.
Están surgiendo nuevos modelos de ganancias, como agentes de IA que operan de forma autónoma y mantienen su financiamiento a través de incentivos en tokens.
resumen
El desarrollo de la IA de robots implica múltiples aspectos como algoritmos, actualizaciones de hardware, acumulación de datos, apoyo financiero y participación humana. La creación de una red de robots DePIN promete acelerar el entrenamiento de la IA y la optimización de hardware, reduciendo las barreras de entrada y permitiendo que más participantes se unan a este campo. En el futuro, la industria de los robots podría no depender de unos pocos gigantes tecnológicos, sino ser impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible.