DePIN dan Integrasi Kecerdasan Tersemat: Analisis Tantangan dan Prospek

Baru-baru ini, sebuah diskusi tentang "membangun kecerdasan buatan fisik terdesentralisasi" menarik perhatian industri. Pendiri bersama FrodoBot Lab, Michael Cho, membagikan tantangan dan peluang yang dihadapi jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) di bidang teknologi robotika. Meskipun bidang ini masih dalam tahap awal, potensinya sangat besar dan dapat mengubah cara kerja robot AI di dunia nyata.

Berbeda dengan AI tradisional yang bergantung pada data internet yang besar, teknologi AI robot DePIN menghadapi masalah yang lebih kompleks, termasuk pengumpulan data, keterbatasan perangkat keras, kendala evaluasi, dan keberlanjutan model ekonomi. Artikel ini akan membahas secara mendalam masalah kunci teknologi robot DePIN, hambatan untuk ekspansi, serta keunggulannya dibandingkan dengan metode terpusat, dan memandang masa depan perkembangan teknologi robot DePIN.

Bottleneck Utama DePIN Robot Cerdas

1. Pengumpulan data

AI yang terwujud perlu berinteraksi dengan dunia nyata untuk mengembangkan kecerdasan, tetapi saat ini kekurangan infrastruktur skala besar dan metode pengumpulan data yang terstandarisasi. Pengumpulan data terutama dibagi menjadi tiga kategori:

• Data operasi manusia: kualitas tinggi, dapat menangkap aliran video dan label gerakan, tetapi biayanya tinggi dan intensitas kerja besar.
• Data sintetik (data simulasi): Cocok untuk bidang tertentu, seperti pergerakan di medan yang kompleks, tetapi sulit untuk mensimulasikan tugas yang sangat bervariasi.
• Pembelajaran video: Belajar melalui pengamatan video dunia nyata, tetapi kurang umpan balik interaksi fisik secara langsung.

2. Tingkat Otonomi

Untuk mewujudkan komersialisasi teknologi robot, tingkat keberhasilannya harus mendekati 99,99% atau lebih tinggi. Namun, setiap peningkatan 0,001% dalam akurasi memerlukan investasi waktu dan tenaga yang eksponensial. Kemajuan teknologi robot bersifat eksponensial, dan akurasi 1% terakhir mungkin memerlukan waktu bertahun-tahun atau bahkan puluhan tahun untuk dicapai.

3. Batasan perangkat keras

Perangkat keras robot saat ini belum siap untuk mencapai otonomi sejati. Masalah utama termasuk:

• Sensor sentuh yang kurang: bahkan teknologi tercanggih pun jauh dari sensitivitas ujung jari manusia.
• Masalah penutupan: Robot sulit untuk mengenali dan menangani objek yang sebagian tertutup.
• Desain aktuator: Sebagian besar desain aktuator dari robot humanoid menyebabkan gerakan kaku dan tidak fleksibel.

4. Kesulitan Ekspansi Perangkat Keras

Teknologi robot pintar perlu menerapkan perangkat fisik di dunia nyata, yang menghadirkan tantangan modal yang besar. Saat ini, biaya robot humanoid yang efisien masih sangat tinggi, menghalangi adopsi secara besar-besaran.

5. Penilaian Efektivitas

Evaluasi AI fisik memerlukan penerapan dunia nyata yang berlangsung lama, proses ini memakan waktu dan kompleks. Satu-satunya cara untuk memverifikasi teknologi kecerdasan robot adalah dengan mengamati kegagalan mereka dalam aplikasi nyata, yang berarti diperlukan penerapan waktu nyata yang berskala besar dan berlangsung lama.

6. Permintaan Tenaga Kerja

Pengembangan AI robot masih memerlukan banyak keterlibatan tenaga kerja, termasuk operator yang menyediakan data pelatihan, tim pemeliharaan, serta peneliti dan pengembang yang terus mengoptimalkan model AI.

Prospek Masa Depan Teknologi Robotika

Meskipun adopsi AI robot umum dalam skala besar masih memiliki jarak, kemajuan teknologi robot DePIN sangat menjanjikan. Skala dan koordinasi jaringan desentralisasi membantu mendistribusikan beban modal, mempercepat proses pengumpulan dan evaluasi data.

Perbaikan desain perangkat keras yang didorong oleh AI dapat secara signifikan mengurangi waktu pengembangan. Misalnya, melalui infrastruktur komputasi terdesentralisasi yang disediakan oleh DePIN, peneliti di seluruh dunia dapat lebih mudah melatih dan mengevaluasi model tanpa dibatasi oleh kepemilikan GPU yang membutuhkan banyak modal.

Model keuntungan baru juga muncul, seperti agen AI yang berjalan sendiri menunjukkan bagaimana robot cerdas yang didorong oleh DePIN dapat mempertahankan keuangannya melalui kepemilikan terdesentralisasi dan insentif token. Model ini dapat membentuk siklus ekonomi yang menguntungkan bagi pengembangan AI dan peserta DePIN.

Kesimpulan

Perkembangan AI robot melibatkan berbagai aspek seperti algoritma, perangkat keras, data, dana, dan tenaga kerja. Pembangunan jaringan robot DePIN membawa kemungkinan baru bagi industri, memungkinkan inovasi kolaboratif di seluruh dunia melalui kekuatan jaringan terdesentralisasi. Ini tidak hanya mempercepat pelatihan AI dan optimisasi perangkat keras, tetapi juga menurunkan hambatan pengembangan, memungkinkan lebih banyak peserta untuk bergabung di bidang ini. Di masa depan, industri robot diharapkan dapat mengurangi ketergantungan pada sedikit raksasa teknologi, didorong bersama oleh komunitas global, menuju ekosistem teknologi yang lebih terbuka dan berkelanjutan.