DePIN e a fusão da inteligência encarnada: desafios técnicos e perspectivas futuras

Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" gerou ampla atenção no setor. Especialistas presentes debateram profundamente os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora esse setor ainda esteja em estágio inicial, seu potencial é imenso, podendo transformar completamente a forma como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de enormes dados da internet, a tecnologia de IA dos robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, como coleta de dados, limitações de hardware, gargalos na avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.

Este artigo irá analisar os pontos-chave desta discussão, explorar os problemas que a tecnologia robótica DePIN enfrenta, expandir os principais obstáculos dos robôs descentralizados e discutir as vantagens do DePIN em relação aos métodos centralizados. Por fim, também abordaremos as perspectivas futuras do desenvolvimento da tecnologia robótica DePIN.

O gargalo dos robôs inteligentes DePIN

Gargalo um: dados

Ao contrário dos grandes modelos de IA "online" que dependem de grandes quantidades de dados da Internet para treinamento, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Atualmente, ainda não foi estabelecida uma infraestrutura de grande escala para isso em todo o mundo, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para IA incorporada pode ser dividida em três grandes categorias:

1. Operação de dados humanos: qualidade alta, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com custos elevados e alta intensidade de trabalho.
2. Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas difíceis de simular tarefas imprevisíveis.
3. Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas sem feedback físico real.

Gargalo 2: Nível de Autonomia

Para que a robótica seja realmente prática, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso na robótica não é linear, mas sim exponencial - a cada passo à frente, a dificuldade aumenta significativamente.

Gargalo três: limitações de hardware

Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware de robô existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:

• Faltam sensores tácteis de alta sensibilidade
• Dificuldade na identificação de obstáculos
• O design do atuador não é suficientemente biomórfico, resultando em movimentos rígidos e potencialmente perigosos.

Gargalo quatro: dificuldade de expansão de hardware

A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz grandes desafios de capital. Atualmente, apenas grandes empresas com forte capital podem arcar com experimentos em grande escala.

Gargalo cinco: Avaliar a eficácia

A avaliação da IA física requer uma implantação no mundo real a longo prazo, o que é diferente dos grandes modelos de IA online que podem ser testados rapidamente. A única maneira de validar a tecnologia de inteligência robótica é observar seu desempenho em uma implantação a longo prazo e em grande escala.

Gargalo seis: Recursos Humanos

Durante o desenvolvimento da IA robótica, a mão de obra humana continua a ser indispensável. Os operadores humanos precisam fornecer dados de treinamento, as equipes de manutenção mantêm os robôs em funcionamento, e os pesquisadores continuam a otimizar os modelos de IA.

Perspectivas Futuras da Tecnologia Robótica

Apesar de a IA de robôs gerais ainda estar a alguma distância da adoção em larga escala, o progresso da tecnologia DePIN de robôs traz esperança. A escala e a coordenação das redes descentralizadas podem dispersar a carga de capital e acelerar a coleta e avaliação de dados.

Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como chips otimizados por IA e engenharia de materiais, podem reduzir significativamente o cronograma de desenvolvimento. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores de todo o mundo podem treinar e avaliar modelos sem limitações de capital.

Além disso, os novos agentes de IA demonstraram um modelo de lucro inovador para redes de tecnologia de robôs descentralizados. Esses agentes de IA podem manter suas finanças através da propriedade descentralizada e incentivos em tokens, formando um ciclo econômico benéfico para o desenvolvimento de IA e participantes do DePIN.

Conclusão

O desenvolvimento da IA robótica não depende apenas de algoritmos, mas também envolve atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e participação humana. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com o poder de uma rede descentralizada, o desenvolvimento da tecnologia robótica pode ser realizado de forma colaborativa em todo o mundo, acelerando o treinamento de IA e a otimização de hardware, além de reduzir as barreiras de desenvolvimento. Esperamos que a indústria de robôs consiga se libertar da dependência de alguns gigantes tecnológicos, sendo impulsionada pela comunidade global, avançando em direção a um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável.