A fusão de DePIN e inteligência incorporada: desafios técnicos e perspectivas de desenvolvimento

Recentemente, uma discussão sobre "construir inteligência artificial física descentralizada" chamou a atenção generalizada da indústria. Michael Cho, cofundador do FrodoBot Lab, compartilhou suas percepções sobre os desafios e oportunidades que a rede de infraestrutura física descentralizada (DePIN) enfrenta no campo da robótica. Embora este campo ainda esteja em seus estágios iniciais, seu potencial é enorme, prometendo transformar radicalmente a maneira como os robôs de IA operam no mundo real. No entanto, ao contrário da IA tradicional que depende de grandes quantidades de dados da internet, a tecnologia de robôs de IA DePIN enfrenta questões mais complexas, incluindo coleta de dados, limitações de hardware, gargalos de avaliação e sustentabilidade dos modelos econômicos.

Este artigo irá explorar profundamente os principais problemas enfrentados pela tecnologia de robôs DePIN, analisar os principais obstáculos à expansão de robôs descentralizados e as vantagens do DePIN em relação aos métodos centralizados. Ao mesmo tempo, também iremos olhar para as tendências futuras de desenvolvimento da tecnologia de robôs DePIN.

Os principais gargalos dos robôs inteligentes DePIN

1. Coleta e processamento de dados

A IA incorporada (embodied AI) precisa interagir com o mundo real para desenvolver inteligência. No entanto, atualmente falta infraestrutura em grande escala para apoiar essa coleta de dados, e a indústria ainda não chegou a um consenso sobre como coletar esses dados. A coleta de dados da IA incorporada é principalmente dividida em três categorias:

• Dados operados por humanos: qualidade alta, mas custo elevado e alta intensidade de trabalho.
• Dados sintéticos (dados simulados): adequados para cenários específicos, mas difíceis de simular tarefas complexas e variáveis.
• Aprendizagem em vídeo: tem potencial, mas falta interação física real.

2. Nível de autonomia

Para alcançar a aplicação comercial da robótica, a taxa de sucesso deve estar próxima de 99,99% ou mesmo superior. No entanto, cada aumento de 0,001% na precisão requer um esforço exponencial. O progresso na tecnologia robótica é de natureza exponencial, e a melhoria dos últimos 1% na precisão pode levar anos ou até décadas para ser alcançada.

3. Limitações de hardware

O hardware atual dos robôs ainda não está pronto para alcançar verdadeira autonomia. Os principais problemas incluem:

• A tecnologia de sensores táteis não é suficientemente avançada
• Dificuldade em reconhecer a obstrução de objetos
• O design do atuador não é suficientemente flexível e seguro

4. 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, o custo de robôs humanoides eficientes ainda é elevado, dificultando a sua ampla adoção.

5. Avaliação da eficácia

A avaliação da IA física requer uma implementação no mundo real a longo prazo, um processo que é demorado e complexo. Ao contrário dos grandes modelos de IA online que podem ser testados rapidamente, a validação da tecnologia de inteligência robótica necessita de uma implementação em tempo real em larga escala e por um longo período.

6. Necessidade de Recursos Humanos

O desenvolvimento de IA para robôs ainda requer um grande suporte humano, incluindo operadores que fornecem dados de treinamento, equipes de manutenção que mantêm os robôs em funcionamento e pesquisadores que otimizam continuamente os modelos de IA. Esta intervenção humana contínua é um dos principais desafios que o DePIN deve resolver.

Perspectivas Futuras: Avanços Revolucionários na Tecnologia Robótica

Embora a aplicação em larga escala da IA de robôs genéricos ainda esteja a uma certa distância, os avanços na tecnologia de robôs DePIN oferecem esperança. A escala e a coordenação das redes descentralizadas podem dispersar a carga de capital e acelerar o processo de coleta e avaliação de dados.

Alguns desenvolvimentos positivos incluem:

• Melhorias no design de hardware impulsionadas por IA, como a otimização de chips e engenharia de materiais, podem reduzir significativamente o ciclo de desenvolvimento.
• Acesso à infraestrutura de computação descentralizada, permitindo que pesquisadores globais treinem e avaliem modelos sem restrições de capital.
• O surgimento de novos modelos de lucro, como agentes de IA que mantêm suas finanças através da propriedade descentralizada e incentivos de tokens.

Conclusão

O desenvolvimento da IA robótica depende não apenas de algoritmos, mas também de atualizações de hardware, acumulação de dados, apoio financeiro e participação humana. A criação da rede DePIN de robôs significa que, com a força da rede descentralizada, a coleta de dados de robôs, recursos de computação e investimento 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 para que mais pesquisadores, empreendedores e usuários individuais possam participar.

No futuro, esperamos que a indústria robótica não dependa mais de alguns gigantes da tecnologia, mas sim seja impulsionada por uma comunidade global, rumo a um verdadeiro ecossistema tecnológico aberto e sustentável. Com o contínuo desenvolvimento da tecnologia DePIN, poderemos testemunhar grandes avanços no campo da tecnologia robótica, inaugurando uma nova era de profunda integração entre a inteligência artificial e o mundo físico.