Robot Humanoid: Dari Mimpi Sci-Fi ke Aplikasi Nyata
Robot humanoid umum sedang dengan cepat beralih dari karya fiksi ilmiah menjadi kenyataan. Penurunan biaya perangkat keras, peningkatan investasi modal, dan terobosan teknologi dalam fleksibilitas gerakan dan kemampuan operasi, ketiga faktor ini secara bersama-sama mendorong gelombang besar perubahan baru di bidang komputasi.
Meskipun kemampuan komputasi dan perangkat keras semakin umum, memberikan keuntungan biaya bagi rekayasa robot, industri ini masih menghadapi tantangan bottleneck data pelatihan. Dalam konteks ini, beberapa proyek mulai memanfaatkan Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) untuk mengumpulkan data gerakan dan sintesis berkualitas tinggi, serta membangun model dasar robot. Ini membuat mereka berada dalam posisi yang unik dalam mendorong penerapan robot humanoid.
Dari Fungsi Tunggal ke Bentuk Multifungsi
Komersialisasi teknologi robot bukanlah hal baru. Perangkat rumah tangga seperti robot penyapu dan kamera hewan peliharaan yang kita kenal, termasuk dalam kategori robot dengan fungsi tunggal. Dengan kemajuan kecerdasan buatan, robot sedang bertransformasi menjadi bentuk multi-fungsi untuk menyesuaikan diri dengan pekerjaan di lingkungan terbuka yang lebih kompleks.
Dalam 5 hingga 15 tahun ke depan, robot humanoid diperkirakan akan secara bertahap meningkatkan kemampuan dari tugas dasar, akhirnya mampu menangani pekerjaan kompleks seperti layanan resepsi, pemadam kebakaran, bahkan bedah.
Dinamika Pasar dan Terobosan Teknologi
Saat ini, sudah lebih dari 100 perusahaan yang berfokus pada bidang robot humanoid. Generasi baru robot humanoid menunjukkan gerakan yang lancar dan alami, memungkinkan mereka untuk melakukan interaksi mirip manusia di lingkungan nyata. Beberapa robot bahkan dapat berjalan dengan kecepatan hingga 3,3 meter per detik, jauh melebihi kecepatan rata-rata manusia yang mencapai 1,4 meter per detik.
Selain itu, biaya robot humanoid juga terus menurun. Diperkirakan pada tahun 2032, biayanya akan berada di bawah tingkat gaji tenaga kerja di AS.
Hambatan Pengembangan: Data Pelatihan di Dunia Nyata
Meskipun ada banyak faktor positif di bidang robot humanoid, masalah kualitas data yang tidak memadai dan kurangnya data masih menghalangi penerapan skala besar. Dibandingkan dengan teknologi otonom, robot humanoid menghadapi tantangan yang lebih besar dalam pengumpulan data.
Konsumen cenderung tidak menerima keberadaan "Bot Pengasuh", yang berarti bot harus memiliki kinerja tinggi yang siap pakai. Oleh karena itu, pengumpulan data sebelum penerapan menjadi sangat penting. Semua pelatihan harus diselesaikan sebelum produksi komersial, dan skala serta kualitas data tetap menjadi tantangan yang terus ada.
Saat ini, kumpulan data robot terbesar hanya berisi sekitar 2,4 juta catatan interaksi, yang sangat jauh dibandingkan dengan 150 triliun token teks dari GPT-4 atau miliaran pasangan teks video berlabel yang digunakan oleh Midjourney dan Sora. Ketidaklengkapan dasar data ini menjelaskan mengapa teknologi robotika belum mencapai model dasar yang benar seperti model bahasa besar.
Metode Baru untuk Memecahkan Kendala Data
Metode pengumpulan data tradisional sulit memenuhi permintaan skala data pelatihan untuk robot manusia. Simulasi memiliki biaya rendah tetapi kurang memiliki skenario batasan yang nyata, video internet tidak dapat memberikan pengalaman tubuh yang diperlukan dan lingkungan umpan balik gaya, sementara data dunia nyata meskipun akurat tetapi biayanya tinggi dan kurang skalabel.
Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek telah mengusulkan solusi baru. Dengan membangun platform perangkat lunak dan data yang terintegrasi secara vertikal yang ditujukan untuk aplikasi robot cerdas berbadan, proyek-proyek ini bertujuan untuk mengatasi masalah bottleneck data di bidang robot humanoid.
Solusi Full-Stack
Solusi end-to-end ini biasanya mencakup perangkat penangkapan gerakan konsumen yang eksklusif, ekosistem permainan augmented reality dan virtual reality, platform data multimodal, serta model dasar Bot. Pengguna memperoleh insentif jaringan dengan memberikan data gerakan berkualitas tinggi, mendorong perkembangan platform secara berkelanjutan.
Metode ini tidak hanya dapat mengumpulkan data dunia nyata dalam skala besar, tetapi juga dapat membangun lingkungan simulasi untuk melatih model, menunjukkan kekuatan nyata dari jaringan kecerdasan fisik terdistribusi. Platform ini sedang membangun ekosistem pengembang kecerdasan buatan fisik yang melampaui sekadar pengambilan data, dengan fungsinya yang telah meluas ke bidang penerapan model nyata dan lisensi komersial.
Peran Teknologi Cryptocurrency
Teknologi kriptografi sedang membangun tumpukan vertikal yang lengkap untuk kecerdasan buatan di dunia fisik. Melalui insentif token yang mengalir di seluruh tumpukan teknologi, proyek-proyek ini menciptakan mekanisme perluasan yang terbuka, dapat dikombinasikan, dan tanpa izin, memungkinkan perkembangan desentralisasi kecerdasan buatan fisik.
Setelah mekanisme insentif token resmi diluncurkan, partisipasi jaringan diharapkan meningkat lebih lanjut. Pengguna yang membeli perangkat dapat memperoleh insentif dari pihak proyek, sementara perusahaan pengembangan Bot membayar penghargaan kontribusi kepada pemegang perangkat, insentif ganda ini akan mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam pengumpulan data. Sementara itu, pihak proyek akan memberikan insentif secara dinamis untuk pengumpulan data perilaku kustom yang memiliki nilai tinggi, sehingga lebih efektif menjembatani kesenjangan teknologi antara simulasi dan aplikasi nyata.
Prospek Masa Depan
"Momen ChatGPT" di bidang robotika mungkin tidak akan dipicu oleh perusahaan robot itu sendiri, karena penerapan perangkat keras jauh lebih kompleks daripada perangkat lunak. Pertumbuhan eksplosif teknologi robotika secara alami dibatasi oleh biaya, ketersediaan perangkat keras, dan kompleksitas penerapan.
Titik balik robot humanoid tidak terletak pada seberapa menawannya prototipe, tetapi pada penurunan biaya hingga dapat dijangkau oleh masyarakat umum, seperti halnya penyebaran smartphone atau komputer di masa lalu. Ketika biaya turun, perangkat keras akan menjadi tiket masuk, dan keunggulan kompetitif yang sebenarnya akan terletak pada data dan model: secara spesifik, adalah skala, kualitas, dan keragaman kecerdasan gerak yang digunakan untuk melatih mesin.
Seiring dengan kemajuan revolusi platform Bot, dukungan data akan menjadi kunci. Solusi Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) diharapkan dapat mengisi celah paling kritis dalam tumpukan teknologi robot AI, membuka jalan bagi robot humanoid untuk beralih dari fiksi ilmiah ke kenyataan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
QuorumVoter
· 07-12 02:27
Semua bergantung pada data untuk menciptakan manusia.
Pengembangan robot humanoid mencapai terobosan besar DePAI dapat mengatasi bottleneck data
Robot Humanoid: Dari Mimpi Sci-Fi ke Aplikasi Nyata
Robot humanoid umum sedang dengan cepat beralih dari karya fiksi ilmiah menjadi kenyataan. Penurunan biaya perangkat keras, peningkatan investasi modal, dan terobosan teknologi dalam fleksibilitas gerakan dan kemampuan operasi, ketiga faktor ini secara bersama-sama mendorong gelombang besar perubahan baru di bidang komputasi.
Meskipun kemampuan komputasi dan perangkat keras semakin umum, memberikan keuntungan biaya bagi rekayasa robot, industri ini masih menghadapi tantangan bottleneck data pelatihan. Dalam konteks ini, beberapa proyek mulai memanfaatkan Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) untuk mengumpulkan data gerakan dan sintesis berkualitas tinggi, serta membangun model dasar robot. Ini membuat mereka berada dalam posisi yang unik dalam mendorong penerapan robot humanoid.
Dari Fungsi Tunggal ke Bentuk Multifungsi
Komersialisasi teknologi robot bukanlah hal baru. Perangkat rumah tangga seperti robot penyapu dan kamera hewan peliharaan yang kita kenal, termasuk dalam kategori robot dengan fungsi tunggal. Dengan kemajuan kecerdasan buatan, robot sedang bertransformasi menjadi bentuk multi-fungsi untuk menyesuaikan diri dengan pekerjaan di lingkungan terbuka yang lebih kompleks.
Dalam 5 hingga 15 tahun ke depan, robot humanoid diperkirakan akan secara bertahap meningkatkan kemampuan dari tugas dasar, akhirnya mampu menangani pekerjaan kompleks seperti layanan resepsi, pemadam kebakaran, bahkan bedah.
Dinamika Pasar dan Terobosan Teknologi
Saat ini, sudah lebih dari 100 perusahaan yang berfokus pada bidang robot humanoid. Generasi baru robot humanoid menunjukkan gerakan yang lancar dan alami, memungkinkan mereka untuk melakukan interaksi mirip manusia di lingkungan nyata. Beberapa robot bahkan dapat berjalan dengan kecepatan hingga 3,3 meter per detik, jauh melebihi kecepatan rata-rata manusia yang mencapai 1,4 meter per detik.
Selain itu, biaya robot humanoid juga terus menurun. Diperkirakan pada tahun 2032, biayanya akan berada di bawah tingkat gaji tenaga kerja di AS.
Hambatan Pengembangan: Data Pelatihan di Dunia Nyata
Meskipun ada banyak faktor positif di bidang robot humanoid, masalah kualitas data yang tidak memadai dan kurangnya data masih menghalangi penerapan skala besar. Dibandingkan dengan teknologi otonom, robot humanoid menghadapi tantangan yang lebih besar dalam pengumpulan data.
Konsumen cenderung tidak menerima keberadaan "Bot Pengasuh", yang berarti bot harus memiliki kinerja tinggi yang siap pakai. Oleh karena itu, pengumpulan data sebelum penerapan menjadi sangat penting. Semua pelatihan harus diselesaikan sebelum produksi komersial, dan skala serta kualitas data tetap menjadi tantangan yang terus ada.
Saat ini, kumpulan data robot terbesar hanya berisi sekitar 2,4 juta catatan interaksi, yang sangat jauh dibandingkan dengan 150 triliun token teks dari GPT-4 atau miliaran pasangan teks video berlabel yang digunakan oleh Midjourney dan Sora. Ketidaklengkapan dasar data ini menjelaskan mengapa teknologi robotika belum mencapai model dasar yang benar seperti model bahasa besar.
Metode Baru untuk Memecahkan Kendala Data
Metode pengumpulan data tradisional sulit memenuhi permintaan skala data pelatihan untuk robot manusia. Simulasi memiliki biaya rendah tetapi kurang memiliki skenario batasan yang nyata, video internet tidak dapat memberikan pengalaman tubuh yang diperlukan dan lingkungan umpan balik gaya, sementara data dunia nyata meskipun akurat tetapi biayanya tinggi dan kurang skalabel.
Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek telah mengusulkan solusi baru. Dengan membangun platform perangkat lunak dan data yang terintegrasi secara vertikal yang ditujukan untuk aplikasi robot cerdas berbadan, proyek-proyek ini bertujuan untuk mengatasi masalah bottleneck data di bidang robot humanoid.
Solusi Full-Stack
Solusi end-to-end ini biasanya mencakup perangkat penangkapan gerakan konsumen yang eksklusif, ekosistem permainan augmented reality dan virtual reality, platform data multimodal, serta model dasar Bot. Pengguna memperoleh insentif jaringan dengan memberikan data gerakan berkualitas tinggi, mendorong perkembangan platform secara berkelanjutan.
Metode ini tidak hanya dapat mengumpulkan data dunia nyata dalam skala besar, tetapi juga dapat membangun lingkungan simulasi untuk melatih model, menunjukkan kekuatan nyata dari jaringan kecerdasan fisik terdistribusi. Platform ini sedang membangun ekosistem pengembang kecerdasan buatan fisik yang melampaui sekadar pengambilan data, dengan fungsinya yang telah meluas ke bidang penerapan model nyata dan lisensi komersial.
Peran Teknologi Cryptocurrency
Teknologi kriptografi sedang membangun tumpukan vertikal yang lengkap untuk kecerdasan buatan di dunia fisik. Melalui insentif token yang mengalir di seluruh tumpukan teknologi, proyek-proyek ini menciptakan mekanisme perluasan yang terbuka, dapat dikombinasikan, dan tanpa izin, memungkinkan perkembangan desentralisasi kecerdasan buatan fisik.
Setelah mekanisme insentif token resmi diluncurkan, partisipasi jaringan diharapkan meningkat lebih lanjut. Pengguna yang membeli perangkat dapat memperoleh insentif dari pihak proyek, sementara perusahaan pengembangan Bot membayar penghargaan kontribusi kepada pemegang perangkat, insentif ganda ini akan mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam pengumpulan data. Sementara itu, pihak proyek akan memberikan insentif secara dinamis untuk pengumpulan data perilaku kustom yang memiliki nilai tinggi, sehingga lebih efektif menjembatani kesenjangan teknologi antara simulasi dan aplikasi nyata.
Prospek Masa Depan
"Momen ChatGPT" di bidang robotika mungkin tidak akan dipicu oleh perusahaan robot itu sendiri, karena penerapan perangkat keras jauh lebih kompleks daripada perangkat lunak. Pertumbuhan eksplosif teknologi robotika secara alami dibatasi oleh biaya, ketersediaan perangkat keras, dan kompleksitas penerapan.
Titik balik robot humanoid tidak terletak pada seberapa menawannya prototipe, tetapi pada penurunan biaya hingga dapat dijangkau oleh masyarakat umum, seperti halnya penyebaran smartphone atau komputer di masa lalu. Ketika biaya turun, perangkat keras akan menjadi tiket masuk, dan keunggulan kompetitif yang sebenarnya akan terletak pada data dan model: secara spesifik, adalah skala, kualitas, dan keragaman kecerdasan gerak yang digunakan untuk melatih mesin.
Seiring dengan kemajuan revolusi platform Bot, dukungan data akan menjadi kunci. Solusi Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI) diharapkan dapat mengisi celah paling kritis dalam tumpukan teknologi robot AI, membuka jalan bagi robot humanoid untuk beralih dari fiksi ilmiah ke kenyataan.