Fusion de DePIN et de l'intelligence incarnée : défis et perspectives

Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, l'application des réseaux d'infrastructure physique décentralisée (DePIN) dans le domaine de la robotique suscite un large intérêt. Récemment, une discussion sur "la construction d'une intelligence artificielle physique décentralisée" a approfondi les défis et opportunités auxquels DePIN est confronté dans le domaine de la technologie robotique. Bien que ce domaine en soit encore à ses débuts, son potentiel est énorme et pourrait transformer complètement la manière dont les robots IA fonctionnent dans le monde réel.

Cependant, contrairement aux IA traditionnelles qui dépendent de grandes quantités de données Internet, la technologie DePIN robot AI fait face à des problèmes plus complexes, notamment la collecte de données, les limitations matérielles, les goulets d'étranglement dans l'évaluation et la durabilité des modèles économiques. Cet article analysera en profondeur les principaux obstacles auxquels la technologie DePIN robot est confrontée, explorera pourquoi DePIN présente des avantages par rapport aux méthodes centralisées, et envisagera les tendances futures du développement de la technologie DePIN robot.

Les principaux obstacles des robots intelligents DePIN

1. Collecte de données et qualité

Contrairement aux grands modèles d'IA traditionnels qui dépendent de grandes quantités de données Internet, l'IA incarnée nécessite une interaction directe avec le monde réel pour développer son intelligence. Cependant, il existe actuellement un manque d'infrastructures à grande échelle pour collecter ce type de données, et il n'y a pas de consensus dans l'industrie sur la manière de collecter ces données de manière efficace. La collecte de données pour l'IA incarnée se divise principalement en trois catégories :

• Données d'opération humaine : haute qualité, capable de capturer des flux vidéo et des étiquettes d'action, mais coûteuses et exigeantes en main-d'œuvre.
• Données synthétiques (données simulées) : adaptées à l'entraînement dans des domaines spécifiques, comme le déplacement dans des terrains complexes, mais difficiles à simuler pour des scénarios de tâches variables.
• Apprentissage par vidéo : apprendre en observant des vidéos du monde réel, mais sans retour d'interaction physique directe.

2. Niveau d'autonomie

Pour que la robotique réalise des applications commerciales, le taux de succès doit être proche de 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 pas en avant rendant la tâche beaucoup plus difficile.

3. Limitations matérielles

Même si les modèles d'IA sont de plus en plus avancés, le matériel robotique actuel ne peut pas encore soutenir pleinement une véritable autonomie. Les principaux problèmes incluent :

• Manque de capteurs tactiles : la technologie actuelle est loin d'atteindre la sensibilité des doigts humains.
• Difficulté de reconnaissance des objets masqués : le robot a du mal à traiter certains objets partiellement masqués.
• Défaut de conception des actionneurs : la plupart des actionneurs des robots humanoïdes sont directement placés sur les articulations, ce qui entraîne des mouvements rigides et potentiellement dangereux.

4. Difficulté d'extension matérielle

La mise en œuvre de la technologie des robots intelligents nécessite le déploiement d'équipements physiques dans le monde réel, ce qui pose un énorme défi en termes de capital. Actuellement, seules les grandes entreprises disposant de solides ressources financières peuvent se permettre des expériences à grande échelle. Même les robots humanoïdes les plus efficaces coûtent plusieurs dizaines de milliers de dollars, ce qui rend difficile leur adoption à grande échelle.

5. 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 est long et complexe. Contrairement aux grands modèles d'IA en ligne qui peuvent être évalués rapidement, l'évaluation des performances de l'IA robotique nécessite beaucoup de temps et de ressources.

6. Besoin en ressources humaines

Dans le développement de l'IA robotique, la main-d'œuvre humaine reste indispensable. Les opérateurs humains doivent fournir des données d'entraînement, l'équipe de maintenance doit garder les robots en fonctionnement, et les chercheurs doivent continuellement optimiser les modèles d'IA. Cette intervention humaine continue est un défi majeur que DePIN doit relever.

Perspectives d'avenir : Moments décisifs de la technologie robotique

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

1. Collecte et évaluation des données accélérées : un réseau décentralisé peut fonctionner en parallèle et collecter des données, augmentant considérablement l'efficacité.

2. Améliorations de la conception matérielle pilotées par l'IA : l'utilisation de l'IA pour optimiser la conception des puces et l'ingénierie des matériaux pourrait réduire considérablement le cycle de développement.

3. Nouveau modèle de profit : Le réseau de technologie de robot décentralisé a montré de nouvelles possibilités de profit, comme des agents IA autonomes soutenus financièrement par des incitations en tokens.

4. Collaboration ouverte : La création d'un réseau de robots DePIN signifie que la collecte de données des robots, les ressources de calcul et les investissements en capital peuvent être réalisés de manière collaborative à l'échelle mondiale, réduisant ainsi les barrières à l'entrée et permettant à davantage de participants de rejoindre.

En somme, le développement de l'IA robotique dépend non seulement des algorithmes, mais aussi de la mise à niveau du matériel, de l'accumulation de données, du soutien financier et de la participation humaine. L'établissement d'un réseau de robots DePIN devrait permettre de briser les limites de l'industrie robotique traditionnelle et de créer un écosystème technologique plus ouvert et durable. Avec le soutien conjoint de la communauté mondiale, nous espérons voir la technologie robotique atteindre un véritable moment de percée.