DePIN y la fusión de la inteligencia encarnada: análisis de retos y perspectivas

Recientemente, una discusión sobre "construir inteligencia artificial física descentralizada" ha generado interés en la industria. Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. Aunque este campo aún se encuentra en una etapa inicial, su potencial es enorme y podría transformar por completo la forma en que los robots de IA operan en el mundo real.

A diferencia de la IA tradicional que depende de grandes volúmenes de datos de Internet, la tecnología de IA de robots DePIN enfrenta problemas más complejos, incluyendo la recopilación de datos, limitaciones de hardware, cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos. Este artículo explorará en profundidad los problemas clave de la tecnología de robots DePIN, las barreras de expansión y sus ventajas en comparación con los métodos centralizados, y anticipará el futuro desarrollo de la tecnología de robots DePIN.

Los principales cuellos de botella de los robots inteligentes DePIN

1. Recopilación de datos

La IA encarnada necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia, pero actualmente carece de infraestructura a gran escala y de métodos de recolección de datos unificados. La recolección de datos se divide principalmente en tres categorías:

• Datos operados por humanos: alta calidad, puede capturar flujos de video y etiquetas de acción, pero tiene un costo elevado y es intensivo en mano de obra.
• Datos sintéticos (datos simulados): aplicables a campos específicos, como el movimiento en terrenos complejos, pero difíciles de simular en tareas cambiantes.
• Aprendizaje por video: Aprender a través de la observación de videos del mundo real, pero carece de retroalimentación física directa.

2. Nivel de autonomía

Para que la robótica se comercialice, la tasa de éxito debe estar cerca del 99.99% o más. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere una inversión exponencial de tiempo y esfuerzo. El avance en la tecnología robótica es de naturaleza exponencial, y el último 1% de precisión puede tardar años o incluso décadas en lograrse.

3. Limitaciones de hardware

El hardware de los robots actuales aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los principales problemas incluyen:

• Sensores táctiles insuficientes: incluso la tecnología más avanzada está muy por debajo de la sensibilidad de las yemas de los dedos humanos.
• Problema de obstrucción: los robots tienen dificultades para reconocer y manejar objetos parcialmente obstruidos.
• Diseño de actuadores: el diseño de actuadores en la mayoría de los robots humanoides provoca movimientos rígidos y poco flexibles.

4. Dificultades 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 eficientes sigue siendo elevado, lo que dificulta su adopción a gran escala.

5. Evaluar la efectividad

Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, un proceso que es laborioso y complejo. La única forma de validar la tecnología de inteligencia robótica es observar sus fallos en aplicaciones reales, lo que significa que se necesita un despliegue en tiempo real a gran escala y durante un largo período.

6. Demanda de mano de obra

El desarrollo de la IA de robots todavía requiere la participación de una gran cantidad de mano de obra, incluidos los operadores que proporcionan datos de entrenamiento, el equipo de mantenimiento y los investigadores y desarrolladores que optimizan continuamente los modelos de IA.

Perspectivas futuras de la robótica

A pesar de que la adopción masiva de la IA en robótica general aún está lejos, los avances en la tecnología de robótica DePIN son prometedores. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas ayudan a distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.

Las mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA pueden acortar significativamente el ciclo de desarrollo. Por ejemplo, a través de la infraestructura de computación descentralizada proporcionada por DePIN, los investigadores de todo el mundo pueden entrenar y evaluar modelos más fácilmente, sin las restricciones de propiedad de GPU que requieren mucho capital.

Nuevos modelos de ganancias también están surgiendo, como los agentes de IA de funcionamiento autónomo que muestran cómo los robots inteligentes impulsados por DePIN mantienen su propia financiación a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens. Este modelo podría formar un ciclo económico beneficioso para el desarrollo de la IA y los participantes de DePIN.

Conclusión

El desarrollo de la IA robótica involucra múltiples aspectos como algoritmos, hardware, datos, financiación y mano de obra. La creación de una red de robots DePIN trae nuevas posibilidades para la industria, haciendo posible la innovación colaborativa a nivel global gracias al poder de una red descentralizada. Esto no solo acelera el entrenamiento de la IA y la optimización del hardware, sino que también reduce la barrera de entrada al desarrollo, permitiendo que más participantes se unan a este campo. En el futuro, se espera que la industria robótica se libere de la dependencia de unos pocos gigantes tecnológicos, siendo impulsada por una comunidad global hacia un ecosistema tecnológico más abierto y sostenible.