# DePINとEmbodied Intelligenceの融合:技術的課題と開発の見通し最近、「分散型物理人工知能の構築」に関する議論が業界の広範な関心を引き起こしました。FrodoBot Labの共同創設者であるMichael Choは、ロボット技術分野における分散型物理インフラネットワーク（DePIN）が直面している課題と機会についての見解を共有しました。この分野はまだ始まったばかりですが、その潜在能力は巨大であり、現実世界におけるAIロボットの運用方法を根本的に変えることが期待されています。しかし、膨大なインターネットデータに依存する従来のAIとは異なり、DePINロボットAI技術は、データ収集、ハードウェアの制約、評価のボトルネック、経済モデルの持続可能性など、より複雑な問題に直面しています。この記事では、DePINロボット技術が直面している主要な問題を深く探り、分散型ロボットの拡張における重要な障害を分析し、DePINが中央集権的アプローチに対して持つ利点を考察します。また、DePINロボット技術の将来の発展動向についても展望します。! [DePINと身体化された知能の融合:技術的課題と将来の展望](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4a6f01c83638dce89778bea698b8392a)## DePINスマートロボットの主要なボトルネック### 1. データ収集と処理具身化AI（embodied AI）は、知能を発展させるために現実世界と相互作用する必要があります。しかし、現在はこのデータ収集をサポートする大規模なインフラが不足しており、業界ではこれらのデータをどのように収集するかについて合意が得られていません。具身化AIのデータ収集は主に3つのカテゴリに分かれます：- 人間の操作データ：質は高いがコストが高く、労働強度が大きい。- 合成データ（シミュレーションデータ）：特定のシーンに適しているが、複雑で変化しやすいタスクをシミュレートするのは難しい。- 動画学習：可能性はあるが、リアルな物理的インタラクションフィードバックが不足している。### 2. 自主性レベルロボット技術の商業的応用を実現するためには、成功率が99.99%に近い、あるいはそれ以上である必要があります。しかし、0.001%の精度を向上させるためには、指数関数的な努力が必要です。ロボット技術の進歩は指数的であり、最後の1%の精度向上には数年、あるいは数十年かかる可能性があります。### 3. ハードウェア制限現在のロボットハードウェアは、真の自律性を実現する準備が整っていません。主な問題は以下の通りです：- 触覚センサー技術が十分に進んでいない- 物体の遮蔽認識が難しい- 実行機の設計が十分に柔軟で安全ではない### 4. ハードウェア拡張の難易度スマートロボット技術の実現には、現実世界で物理デバイスを展開する必要があり、これには大きな資本の課題が伴います。現在、効率的なヒューマノイドロボットのコストは依然として高く、大規模な普及を実現するのは困難です。### 5. 有効性の評価物理AIの評価には、長期的な現実世界での展開が必要であり、このプロセスは時間がかかり、複雑です。迅速にテストできるオンラインAI大規模モデルとは異なり、ロボットインテリジェンス技術の検証には、大規模で長期間のリアルタイム展開が必要です。### 6. 人的資源のニーズロボットAIの開発には、オペレーターがトレーニングデータを提供し、メンテナンスチームがロボットの運用を維持し、研究者がAIモデルを継続的に最適化するなど、大量の人力サポートが引き続き必要です。この継続的な人間の介入は、DePINが解決しなければならない主要な課題の1つです。## 未来の展望：ロボット技術の画期的な進展汎用ロボットAIの大規模な応用にはまだ一定の距離がありますが、DePINロボット技術の進展は希望を与えています。分散型ネットワークの規模と調整能力は、資本負担を分散させ、データ収集と評価プロセスを加速することができます。いくつかの前向きな発展には、- AI駆動のハードウェア設計の改善、例えばチップと材料工学の最適化は、開発周期を大幅に短縮する可能性があります。- 中央集権的でない計算インフラへのアクセスにより、世界中の研究者が資本の制約を受けることなくモデルを訓練し評価できる。- 新しい収益モデルの出現、例えばAIエージェントが分散型の所有権とトークンインセンティブを通じて自らの財務を維持する。## まとめロボットAIの発展はアルゴリズムだけでなく、ハードウェアのアップグレード、データの蓄積、資金の支援、そして人の参加も関与しています。DePINロボットネットワークの構築は、分散型ネットワークの力を借りて、ロボットのデータ収集、計算リソース、資本投入が世界的に協調して行えることを意味します。これはAIのトレーニングとハードウェアの最適化を加速させるだけでなく、開発のハードルを下げ、より多くの研究者、起業家、個人ユーザーが参加できるようにしています。未来、私たちはロボット産業が少数のテクノロジー企業に依存するのではなく、グローバルコミュニティによって推進され、真にオープンで持続可能な技術エコシステムに向かうことを期待しています。DePIN技術の進展に伴い、ロボット技術分野での重大なブレークスルーを目撃し、人工知能と物理世界の深い融合の新しい時代が始まることでしょう。
DePINボットAI：挑戦と機会が共存する 未来の発展が期待される
DePINとEmbodied Intelligenceの融合:技術的課題と開発の見通し
最近、「分散型物理人工知能の構築」に関する議論が業界の広範な関心を引き起こしました。FrodoBot Labの共同創設者であるMichael Choは、ロボット技術分野における分散型物理インフラネットワーク（DePIN）が直面している課題と機会についての見解を共有しました。この分野はまだ始まったばかりですが、その潜在能力は巨大であり、現実世界におけるAIロボットの運用方法を根本的に変えることが期待されています。しかし、膨大なインターネットデータに依存する従来のAIとは異なり、DePINロボットAI技術は、データ収集、ハードウェアの制約、評価のボトルネック、経済モデルの持続可能性など、より複雑な問題に直面しています。
この記事では、DePINロボット技術が直面している主要な問題を深く探り、分散型ロボットの拡張における重要な障害を分析し、DePINが中央集権的アプローチに対して持つ利点を考察します。また、DePINロボット技術の将来の発展動向についても展望します。
! DePINと身体化された知能の融合:技術的課題と将来の展望
DePINスマートロボットの主要なボトルネック
1. データ収集と処理
具身化AI（embodied AI）は、知能を発展させるために現実世界と相互作用する必要があります。しかし、現在はこのデータ収集をサポートする大規模なインフラが不足しており、業界ではこれらのデータをどのように収集するかについて合意が得られていません。具身化AIのデータ収集は主に3つのカテゴリに分かれます：
2. 自主性レベル
ロボット技術の商業的応用を実現するためには、成功率が99.99%に近い、あるいはそれ以上である必要があります。しかし、0.001%の精度を向上させるためには、指数関数的な努力が必要です。ロボット技術の進歩は指数的であり、最後の1%の精度向上には数年、あるいは数十年かかる可能性があります。
3. ハードウェア制限
現在のロボットハードウェアは、真の自律性を実現する準備が整っていません。主な問題は以下の通りです：
4. ハードウェア拡張の難易度
スマートロボット技術の実現には、現実世界で物理デバイスを展開する必要があり、これには大きな資本の課題が伴います。現在、効率的なヒューマノイドロボットのコストは依然として高く、大規模な普及を実現するのは困難です。
5. 有効性の評価
物理AIの評価には、長期的な現実世界での展開が必要であり、このプロセスは時間がかかり、複雑です。迅速にテストできるオンラインAI大規模モデルとは異なり、ロボットインテリジェンス技術の検証には、大規模で長期間のリアルタイム展開が必要です。
6. 人的資源のニーズ
ロボットAIの開発には、オペレーターがトレーニングデータを提供し、メンテナンスチームがロボットの運用を維持し、研究者がAIモデルを継続的に最適化するなど、大量の人力サポートが引き続き必要です。この継続的な人間の介入は、DePINが解決しなければならない主要な課題の1つです。
未来の展望：ロボット技術の画期的な進展
汎用ロボットAIの大規模な応用にはまだ一定の距離がありますが、DePINロボット技術の進展は希望を与えています。分散型ネットワークの規模と調整能力は、資本負担を分散させ、データ収集と評価プロセスを加速することができます。
いくつかの前向きな発展には、
まとめ
ロボットAIの発展はアルゴリズムだけでなく、ハードウェアのアップグレード、データの蓄積、資金の支援、そして人の参加も関与しています。DePINロボットネットワークの構築は、分散型ネットワークの力を借りて、ロボットのデータ収集、計算リソース、資本投入が世界的に協調して行えることを意味します。これはAIのトレーニングとハードウェアの最適化を加速させるだけでなく、開発のハードルを下げ、より多くの研究者、起業家、個人ユーザーが参加できるようにしています。
未来、私たちはロボット産業が少数のテクノロジー企業に依存するのではなく、グローバルコミュニティによって推進され、真にオープンで持続可能な技術エコシステムに向かうことを期待しています。DePIN技術の進展に伴い、ロボット技術分野での重大なブレークスルーを目撃し、人工知能と物理世界の深い融合の新しい時代が始まることでしょう。