A fusão de DePIN e inteligência encarnada: desafios e perspectivas em análise

Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" chamou a atenção da indústria. Michael Cho, cofundador do FrodoBot Lab, compartilhou os desafios e oportunidades da rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em estágio inicial, seu potencial é enorme e pode mudar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real.

Diferentemente da IA tradicional que depende de enormes dados da Internet, a tecnologia de IA de robôs DePIN enfrenta problemas mais complexos, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos. Este artigo irá explorar em profundidade as questões-chave da tecnologia de robôs DePIN, os obstáculos à expansão e suas vantagens em relação aos métodos centralizados, além de prever o desenvolvimento futuro da tecnologia de robôs DePIN.

Principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN

1. Coleta de dados

A IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência, mas atualmente falta infraestrutura em grande escala e métodos de coleta de dados unificados. A coleta de dados é principalmente dividida em três categorias:

• Dados de operação humana: qualidade alta, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com custos elevados e alta intensidade de trabalho.
• Dados sintéticos (dados simulados): aplicáveis a domínios específicos, como movimentação em terrenos complexos, mas difíceis de simular tarefas que mudam constantemente.
• Aprendizagem em vídeo: aprender através da observação de vídeos do mundo real, mas sem feedback físico direto.

2. Nível de autonomia

Para que a robótica se torne comercial, a taxa de sucesso precisa estar próxima de 99,99% ou mais. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso na robótica é de natureza exponencial, e o último 1% de precisão pode levar anos ou até décadas para ser alcançado.

3. Limitações de hardware

O hardware de robôs existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:

• Sensores táteis insuficientes: mesmo a tecnologia mais avançada está longe da sensibilidade das pontas dos dedos humanos.
• Problema de obstrução: O robô tem dificuldade em reconhecer e lidar com objetos parcialmente obstruídos.
• Design de atuadores: A maioria dos projetos de atuadores de robôs humanoides resulta em movimentos rígidos e não flexíveis.

4. Dificuldade na expansão de hardware

A tecnologia de robôs inteligentes precisa de dispositivos físicos implantados no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, o custo dos robôs humanoides eficientes ainda é elevado, o que dificulta a sua ampla adoção.

5. Avaliação da efetividade

Avaliar a IA física requer uma implementação no mundo real a longo prazo, um processo que é demorado e complexo. A única maneira de validar a tecnologia de inteligência robótica é observar suas falhas em aplicações reais, o que significa que são necessárias implementações em larga escala e por longos períodos de tempo.

6. Necessidade de mão de obra

O desenvolvimento de IA para robôs ainda requer a participação de uma grande quantidade de mão de obra, incluindo operadores que fornecem dados de treinamento, equipes de manutenção e pesquisadores e desenvolvedores que otimizam continuamente os modelos de IA.

Perspectivas Futuras da Robótica

Apesar de a adoção em larga escala da IA de robôs genéricos ainda estar distante, os avanços na tecnologia de robôs DePIN são promissores. A escala e a coordenação de redes descentralizadas ajudam a dispersar a carga de capital, acelerando o processo de coleta e avaliação de dados.

Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA podem reduzir significativamente o ciclo de desenvolvimento. Por exemplo, através da infraestrutura de computação descentralizada fornecida pelo DePIN, pesquisadores de todo o mundo podem treinar e avaliar modelos mais facilmente, sem as limitações da propriedade de GPUs capital-intensivas.

Novos modelos de lucro também estão a surgir, como agentes de IA que operam de forma autónoma, demonstrando como robôs inteligentes impulsionados por DePIN podem manter a sua própria saúde financeira através da propriedade descentralizada e incentivos em tokens. Este modelo pode formar um ciclo económico favorável ao desenvolvimento de IA e aos participantes de DePIN.

Conclusão

O desenvolvimento da IA de robôs envolve múltiplos aspectos, como algoritmos, hardware, dados, financiamento e mão-de-obra. A criação de redes de robôs DePIN trouxe novas possibilidades para a indústria, tornando possível a inovação colaborativa em escala global através do poder das redes descentralizadas. Isso não apenas acelerou o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduziu as barreiras de entrada, permitindo que mais participantes se juntassem a este campo. No futuro, espera-se que a indústria de robôs se torne menos dependente de um pequeno número de gigantes tecnológicos, sendo impulsionada por comunidades globais em direção a um ecossistema tecnológico mais aberto e sustentável.