Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives d'avenir
Lors d'une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, cofondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et opportunités auxquels le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) est confronté dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine émergent soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie robotique IA DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article examinera en profondeur les principaux problèmes auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les obstacles clés à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous discuterons également des perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui sont formés à partir de vastes données d'Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il manque une infrastructure de grande échelle à l'échelle mondiale, et l'industrie n'a pas encore trouvé de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois grandes catégories :
Données d'opération humaine : de haute qualité, capables de capturer les flux vidéo et les étiquettes de mouvement, mais coûteuses et intensives en travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée lors du traitement de tâches en constante évolution.
Apprentissage vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais manquant du véritable retour d'interaction physique nécessaire à l'intelligence.
Goulot d'étranglement 2 : Niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit réellement pratique, le taux de réussite doit approcher 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels : chaque avancée rend la tâche beaucoup plus difficile.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Manque de capteurs tactiles à haute sensibilité
Reconnaissance difficile des objets occultés
Le design de l'exécuteur n'est pas assez flexible et sécurisé.
Goulot d'étranglement quatre : Difficulté d'extension du matériel
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi de capital considérable. Actuellement, même les robots humanoïdes les plus efficaces coûtent plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend leur adoption à grande échelle difficile.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui prend du temps et coûte cher. Contrairement aux modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite plus de temps et davantage de scénarios d'application réels.
Goulot d'étranglement six : Demande en main-d'œuvre
Le développement de l'IA robotique ne peut toujours pas se passer de la main-d'œuvre humaine. Les robots ont besoin d'opérateurs humains pour fournir des données d'entraînement, d'équipes de maintenance pour faire fonctionner les machines, et de chercheurs pour optimiser continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : le moment de la percée en robotique
Bien que l'application à grande échelle de l'IA des robots universels soit encore lointaine, les avancées de la technologie des robots DePIN offrent de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent répartir le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les avantages de DePIN se manifestent principalement dans les domaines suivants :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle à une plus grande échelle et collecter des données.
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 délai de développement technologique.
Nouveau modèle de profit : le réseau de technologie de robot décentralisé montre la possibilité de maintenir sa propre finance grâce à des incitations par des jetons et à la propriété décentralisée.
Abaisser le seuil de développement : DePIN permet à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer au développement de la technologie robotique.
Conclusion
Le développement de l'IA des robots dépend non seulement des progrès algorithmiques, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, un soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée pour le développement. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants technologiques, portée par une communauté mondiale, vers un écosystème technologique plus ouvert et durable.
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DePIN et Bots AI : surmonter les limites technologiques, ouvrir un futur décentralisé
Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis techniques et perspectives d'avenir
Lors d'une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée", Michael Cho, cofondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et opportunités auxquels le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) est confronté dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine émergent soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer radicalement la façon dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel. Cependant, contrairement à l'IA traditionnelle qui dépend de grandes quantités de données Internet, la technologie robotique IA DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement d'évaluation et la durabilité des modèles économiques.
Cet article examinera en profondeur les principaux problèmes auxquels la technologie des robots DePIN est confrontée, analysera les obstacles clés à l'expansion des robots décentralisés, ainsi que les avantages de DePIN par rapport aux méthodes centralisées. Enfin, nous discuterons également des perspectives de développement futur de la technologie des robots DePIN.
Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN
Goulot d'étranglement 1 : données
Contrairement aux grands modèles d'IA "en ligne" qui sont formés à partir de vastes données d'Internet, l'IA incarnée nécessite d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence. Actuellement, il manque une infrastructure de grande échelle à l'échelle mondiale, et l'industrie n'a pas encore trouvé de consensus sur la manière de collecter ces données. La collecte de données pour l'IA incarnée peut être divisée en trois grandes catégories :
Données d'opération humaine : de haute qualité, capables de capturer les flux vidéo et les étiquettes de mouvement, mais coûteuses et intensives en travail.
Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement des robots à se déplacer dans des terrains complexes, mais leur efficacité est limitée lors du traitement de tâches en constante évolution.
Apprentissage vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais manquant du véritable retour d'interaction physique nécessaire à l'intelligence.
Goulot d'étranglement 2 : Niveau d'autonomie
Pour que la robotique soit réellement pratique, le taux de réussite doit approcher 99,99 % voire plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un temps et un effort exponentiels. Les progrès de la robotique ne sont pas linéaires, mais exponentiels : chaque avancée rend la tâche beaucoup plus difficile.
Goulot d'étranglement trois : limitations matérielles
Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique existant n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :
Goulot d'étranglement quatre : Difficulté d'extension du matériel
La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui représente un défi de capital considérable. Actuellement, même les robots humanoïdes les plus efficaces coûtent plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend leur adoption à grande échelle difficile.
Goulot d'étranglement cinq : évaluer l'efficacité
L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme et à grande échelle dans le monde réel, un processus qui prend du temps et coûte cher. Contrairement aux modèles d'IA en ligne qui peuvent être testés rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite plus de temps et davantage de scénarios d'application réels.
Goulot d'étranglement six : Demande en main-d'œuvre
Le développement de l'IA robotique ne peut toujours pas se passer de la main-d'œuvre humaine. Les robots ont besoin d'opérateurs humains pour fournir des données d'entraînement, d'équipes de maintenance pour faire fonctionner les machines, et de chercheurs pour optimiser continuellement les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.
Perspectives d'avenir : le moment de la percée en robotique
Bien que l'application à grande échelle de l'IA des robots universels soit encore lointaine, les avancées de la technologie des robots DePIN offrent de l'espoir. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés peuvent répartir le fardeau du capital et accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.
Les avantages de DePIN se manifestent principalement dans les domaines suivants :
Accélérer la collecte et l'évaluation des données : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle à une plus grande échelle et collecter des données.
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 délai de développement technologique.
Nouveau modèle de profit : le réseau de technologie de robot décentralisé montre la possibilité de maintenir sa propre finance grâce à des incitations par des jetons et à la propriété décentralisée.
Abaisser le seuil de développement : DePIN permet à davantage de chercheurs, d'entrepreneurs et d'utilisateurs individuels de participer au développement de la technologie robotique.
Conclusion
Le développement de l'IA des robots dépend non seulement des progrès algorithmiques, mais implique également des mises à niveau matérielles, l'accumulation de données, un soutien financier et la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN signifie qu'avec la puissance d'un réseau décentralisé, la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être coordonnés à l'échelle mondiale. Cela accélère non seulement l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais réduit également les barrières à l'entrée pour le développement. Nous espérons que l'industrie des robots pourra se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants technologiques, portée par une communauté mondiale, vers un écosystème technologique plus ouvert et durable.