A fusão de DePIN com inteligência incorporada: desafios técnicos e perspectivas futuras

No dia 27 de fevereiro, um podcast sobre "Construindo Inteligência Artificial Física Descentralizada" chamou a atenção da indústria. Esta discussão explorou profundamente os desafios e oportunidades que a Rede de Infraestrutura Física Descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em fase inicial, seu potencial é enorme e pode mudar radicalmente a forma como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de uma grande quantidade de dados da internet, a tecnologia de IA robô DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e a sustentabilidade dos modelos econômicos.

Este artigo irá analisar os pontos-chave da discussão, explorar os problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão dos robôs descentralizados e as vantagens do DePIN em comparação com métodos centralizados. Por fim, também abordaremos as perspectivas futuras do desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.

O principal gargalo dos robôs inteligentes DePIN

Gargalo 1: Dados

Ao contrário dos "modelos de IA online" que dependem de grandes quantidades de dados da internet para treinamento, a IA incorporada precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. Atualmente, ainda não existe uma infraestrutura em grande escala para isso, e há falta de consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados para IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:

1. Operação de dados humanos: qualidade alta, capaz de capturar fluxos de vídeo e etiquetas de ação, mas com custos elevados e alta intensidade de trabalho.
2. Dados sintéticos (dados simulados): adequados para treinar robôs a moverem-se em terrenos complexos, mas com desempenho insatisfatório em tarefas muito variadas.
3. Aprendizagem em vídeo: permitir que o modelo de IA aprenda observando vídeos do mundo real, mas carece de feedback físico direto.

Gargalo 2: Nível de Autonomia

Para que a robótica se torne verdadeiramente prática, a taxa de sucesso deve estar próxima de 99,99% ou até mais alta. No entanto, aumentar a precisão em 0,001% exige um investimento exponencial de tempo e esforço. O progresso na robótica não é linear, mas sim exponencial; a cada passo à frente, a dificuldade aumenta significativamente.

Gargalo três: limitações de hardware

Mesmo que os modelos de IA sejam avançados, o hardware robótico existente ainda não está preparado para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:

• Falta de sensores táteis de alta sensibilidade
• Dificuldade em reconhecer a obstrução de objetos
• O design do atuador não é suficientemente biomimético, resultando em movimentos rígidos e potencialmente perigosos.

Gargalo quatro: dificuldade de expansão de hardware

A implementação da tecnologia de robôs inteligentes requer a implantação de dispositivos físicos no mundo real, o que traz enormes desafios de capital. Atualmente, apenas grandes empresas com forte capacidade financeira podem arcar com experimentos em larga escala, e o custo dos robôs humanoides mais eficientes ainda chega a dezenas de milhares de dólares, tornando difícil a sua disseminação em larga escala.

Gargalo Cinco: Avaliar a Eficácia

A avaliação da IA física necessita de uma implementação a longo prazo e em grande escala no mundo real, um processo que é demorado e complexo. Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, o desempenho real das tecnologias de inteligência robótica só pode ser validado através da aplicação prática a longo prazo.

Gargalo Seis: Demanda por Mão-de-Obra

Durante o desenvolvimento da IA de robôs, a força de trabalho humana continua a ser indispensável. São necessários operadores humanos para fornecer dados de treino, equipes de manutenção para manter os robôs em funcionamento e pesquisadores para otimizar continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.

Perspectivas futuras: o momento de avanço da tecnologia robótica

Apesar de a IA de robôs genéricos estar a uma distância significativa da adoção em larga escala, os avanços na tecnologia de robôs DePIN trazem esperança. A escala e a coordenação de redes descentralizadas podem dispersar o fardo de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.

Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como chips otimizados por IA e engenharia de materiais, podem reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento. Através da infraestrutura de computação descentralizada DePIN, pesquisadores de todo o mundo podem treinar e avaliar modelos sem restrições de capital.

Além disso, os novos agentes de IA demonstraram um modelo de lucro inovador para redes de tecnologia de robôs descentralizados. Esses agentes de IA podem manter suas finanças através da propriedade descentralizada e incentivos em tokens, formando um ciclo econômico favorável ao desenvolvimento de IA e aos participantes do DePIN.

Resumo

O desenvolvimento da IA de robôs envolve múltiplos aspectos, como algoritmos, atualização de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e a participação humana. A criação da rede de robôs DePIN significa que, com a força da rede descentralizada, a coleta de dados de robôs, os recursos computacionais e os investimentos de capital podem ser realizados de forma colaborativa em todo o mundo. Isso não apenas acelera o treinamento de IA e a otimização de hardware, mas também reduz a barreira de entrada, permitindo que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais participem.

No futuro, esperamos que a indústria de robôs não dependa mais de alguns gigantes da tecnologia, mas sim seja impulsionada por uma comunidade global, rumo a um ecossistema tecnológico verdadeiramente aberto e sustentável. O desenvolvimento do DePIN pode trazer avanços revolucionários para a tecnologia robótica, levando a indústria a um futuro mais democrático e inovador.