La fusión de DePIN y la inteligencia encarnada: desafíos tecnológicos y perspectivas de desarrollo

Recientemente, una discusión sobre "la construcción de inteligencia artificial física descentralizada" ha suscitado un amplio interés en la industria. Michael Cho, cofundador de FrodoBot Lab, compartió sus ideas sobre los desafíos y oportunidades que enfrenta la red de infraestructura física descentralizada (DePIN) en el campo de la robótica. A pesar de que este campo aún se encuentra en sus inicios, su potencial es enorme y tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que los robots de IA operan en el mundo real. Sin embargo, a diferencia de la IA tradicional que depende de grandes cantidades de datos de Internet, la tecnología de IA robótica DePIN enfrenta problemas más complejos, incluidos la recolección de datos, las limitaciones de hardware, los cuellos de botella en la evaluación y la sostenibilidad de los modelos económicos.

Este artículo explorará en profundidad los principales problemas que enfrenta la tecnología de robots DePIN, analizará los obstáculos clave para la expansión de los robots descentralizados y las ventajas de DePIN en comparación con los métodos centralizados. Al mismo tiempo, también miraremos las tendencias futuras en el desarrollo de la tecnología de robots DePIN.

Principales obstáculos de los robots inteligentes DePIN

1. Recolección y procesamiento de datos

La IA encarnada (embodied AI) necesita interactuar con el mundo real para desarrollar inteligencia. Sin embargo, actualmente falta infraestructura a gran escala para apoyar esta recolección de datos, y la industria no ha llegado a un consenso sobre cómo recoger estos datos. La recolección de datos de la IA encarnada se divide principalmente en tres categorías:

• Datos operados por humanos: alta calidad pero alto costo, con una gran intensidad laboral.
• Datos sintéticos (datos simulados): adecuados para escenarios específicos, pero difíciles de simular tareas complejas y cambiantes.
• Aprendizaje en video: tiene potencial pero le falta una retroalimentación real de interacción física.

2. Nivel de autonomía

Para lograr la aplicación comercial de la robótica, la tasa de éxito debe estar cerca del 99.99% o incluso más alta. Sin embargo, cada aumento del 0.001% en la precisión requiere un esfuerzo exponencial. El avance de la robótica es de naturaleza exponencial, y la mejora del último 1% en la precisión puede tardar años o incluso décadas en lograrse.

3. Limitaciones de hardware

El hardware de robot existente aún no está preparado para lograr una verdadera autonomía. Los problemas principales incluyen:

• La tecnología de sensores táctiles no es lo suficientemente avanzada
• Dificultad para reconocer el ocultamiento de objetos
• El diseño del actuador no es lo suficientemente flexible y seguro

4. Dificultad de expansión de hardware

La implementación de la tecnología de robots inteligentes requiere el despliegue de dispositivos físicos en el mundo real, lo que plantea un gran desafío de capital. Actualmente, el costo de los robots humanoides eficientes sigue siendo elevado, lo que dificulta su difusión a gran escala.

5. Evaluar la efectividad

Evaluar la IA física requiere un despliegue en el mundo real a largo plazo, un proceso que es lento y complejo. A diferencia de los grandes modelos de IA en línea que se pueden probar rápidamente, la validación de la tecnología de inteligencia robótica necesita un despliegue en tiempo real a gran escala y por un período prolongado.

6. Demanda de recursos humanos

El desarrollo de IA para robots aún requiere un gran apoyo humano, que incluye a operadores que proporcionan datos de entrenamiento, equipos de mantenimiento que mantienen en funcionamiento a los robots, y a investigadores que optimizan continuamente los modelos de IA. Esta intervención humana continua es uno de los principales desafíos que DePIN debe abordar.

Perspectivas futuras: avances revolucionarios en la tecnología robótica

A pesar de que la aplicación a gran escala de la IA de robots generales aún está a cierta distancia, los avances en la tecnología de robots DePIN ofrecen esperanza. La escala y la coordinación de las redes descentralizadas pueden distribuir la carga de capital y acelerar el proceso de recopilación y evaluación de datos.

Algunos desarrollos positivos incluyen:

• Mejoras en el diseño de hardware impulsadas por IA, como la optimización de chips y la ingeniería de materiales, podrían acortar significativamente el ciclo de desarrollo.
• Acceso a la infraestructura de computación descentralizada, que permite a los investigadores de todo el mundo entrenar y evaluar modelos sin limitaciones de capital.
• La aparición de nuevos modelos de ganancias, como los agentes de IA que mantienen sus finanzas a través de la propiedad descentralizada y los incentivos de tokens.

Conclusión

El desarrollo de la IA robótica no solo depende de algoritmos, sino que también implica la actualización de hardware, la acumulación de datos, el apoyo financiero y la participación humana. La creación de una red de robots DePIN significa que, gracias al poder de las redes descentralizadas, la recopilación de datos de robots, los recursos de computación y la inversión de capital pueden coordinarse a nivel global. Esto no solo acelera el entrenamiento de IA y la optimización de hardware, sino que también reduce la barrera de entrada, permitiendo que más investigadores, emprendedores y usuarios individuales puedan participar.

En el futuro, esperamos que la industria robótica ya no dependa de unos pocos gigantes tecnológicos, sino que sea impulsada por una comunidad global, avanzando hacia un ecosistema tecnológico verdaderamente abierto y sostenible. Con el continuo desarrollo de la tecnología DePIN, podríamos ser testigos de importantes avances en el campo de la tecnología robótica, abriendo una nueva era de fusión profunda entre la inteligencia artificial y el mundo físico.