Fusion de DePIN et d'intelligence incarnée : analyse des défis et des perspectives

Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a suscité l'intérêt de l'industrie. Michael Cho, co-fondateur de FrodoBot Lab, a partagé les défis et les opportunités auxquels est confronté le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique. Bien que ce domaine soit encore à ses débuts, son potentiel est immense et pourrait révolutionner la manière dont les robots AI opèrent dans le monde réel.

Contrairement à l'IA traditionnelle qui s'appuie sur d'énormes données Internet, la technologie AI des robots DePIN fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement en matière d'évaluation et la durabilité des modèles économiques. Cet article explorera en profondeur les questions clés de la technologie des robots DePIN, les obstacles à son expansion et ses avantages par rapport aux méthodes centralisées, tout en envisageant l'avenir du développement de la technologie des robots DePIN.

Les principaux goulots d'étranglement des robots intelligents DePIN

1. Collecte de données

L'IA incarnée a besoin d'interagir avec le monde réel pour développer son intelligence, mais il manque actuellement une infrastructure à grande échelle et des méthodes de collecte de données unifiées. La collecte de données se divise principalement en trois catégories :

• Données d'opération humaine : qualité élevée, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coût élevé et intensité de travail importante.
• Données synthétiques (données simulées) : adaptées à des domaines spécifiques, comme le déplacement en terrain complexe, mais difficiles à simuler pour des tâches très variables.
• Apprentissage par vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans interaction physique directe.

2. Niveau d'autonomie

Pour que la robotique soit commercialisée, le taux de réussite doit être proche de 99,99 % ou plus. Cependant, chaque augmentation de 0,001 % de précision nécessite un investissement exponentiel en temps et en efforts. Les progrès de la robotique sont de nature exponentielle, et le dernier 1 % de précision peut prendre des années, voire des décennies, à atteindre.

3. Limites matérielles

Le matériel robotique actuel n'est pas encore prêt à réaliser une véritable autonomie. Les principaux problèmes comprennent :

• Capteurs tactiles insuffisants : même la technologie la plus avancée ne peut égaler la sensibilité des doigts humains.
• Problème de masquage : les robots ont du mal à identifier et à traiter les objets partiellement masqués.
• Conception des actionneurs : La conception des actionneurs de la plupart des robots humanoïdes entraîne des mouvements rigides et peu flexibles.

4. Difficultés d'extension matérielle

La technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose de grands défis en matière de capital. Actuellement, le coût des robots humanoïdes efficaces reste élevé, ce qui nuit à leur adoption à grande échelle.

5. Évaluer l'efficacité

L'évaluation de l'IA physique nécessite un déploiement à long terme dans le monde réel, un processus qui est long et complexe. La seule façon de valider la technologie de l'intelligence robotique est d'observer ses échecs dans des applications réelles, ce qui implique un déploiement en temps réel à grande échelle et sur une longue durée.

6. Demande de main-d'œuvre

Le développement de l'IA robotique nécessite encore une grande participation humaine, y compris des opérateurs fournissant des données d'entraînement, des équipes de maintenance et des chercheurs et développeurs optimisant continuellement les modèles d'IA.

Perspectives futures de la robotique

Bien que l'adoption à grande échelle de l'IA des robots universels soit encore éloignée, les progrès de la technologie des robots DePIN sont prometteurs. L'échelle et la coordination des réseaux décentralisés contribuent à alléger le fardeau du capital et à accélérer le processus de collecte et d'évaluation des données.

Les améliorations de conception matérielle alimentées par l'IA pourraient considérablement raccourcir les cycles de développement. Par exemple, grâce à l'infrastructure de calcul décentralisée fournie par DePIN, les chercheurs du monde entier peuvent plus facilement entraîner et évaluer des modèles, sans être limités par la propriété de GPU nécessitant des capitaux.

De nouveaux modèles de profit émergent, tels que les agents IA autonomes qui montrent comment les robots intelligents alimentés par DePIN maintiennent leur viabilité financière grâce à la propriété décentralisée et aux incitations par jetons. Ce modèle pourrait créer un cycle économique favorable au développement de l'IA et aux participants de DePIN.

Conclusion

Le développement de l'IA robotique implique plusieurs aspects tels que les algorithmes, le matériel, les données, le financement et la main-d'œuvre. L'établissement d'un réseau de robots DePIN apporte de nouvelles possibilités au secteur, rendant possible une innovation collaborative à l'échelle mondiale grâce à la puissance des réseaux décentralisés. Cela a non seulement accéléré l'entraînement de l'IA et l'optimisation du matériel, mais a également abaissé les barrières à l'entrée, permettant à un plus grand nombre de participants de rejoindre ce domaine. À l'avenir, l'industrie des robots devrait se libérer de la dépendance à l'égard de quelques géants technologiques, étant propulsée par une communauté mondiale vers un écosystème technologique plus ouvert et durable.