Bots: Do sonho de ficção científica à aplicação real
Os robôs humanoides estão rapidamente passando de obras de ficção científica para a realidade. A queda dos custos de hardware, o aumento do investimento de capital e as quebras tecnológicas na flexibilidade de movimento e capacidade operacional são os três fatores que impulsionam uma nova rodada de grandes mudanças no campo da computação.
Apesar da crescente popularização da capacidade de cálculo e dos dispositivos de hardware, que trouxe vantagens de custo para a engenharia de robôs, a indústria ainda enfrenta o desafio do gargalo dos dados de treinamento. Nesse contexto, alguns projetos começaram a utilizar Inteligência Artificial Física Descentralizada (DePAI) para crowdsourcing de dados de movimento e síntese de alta precisão, e para construir modelos básicos de robôs. Isso os coloca numa posição única de vantagem ao impulsionar a implantação de robôs humanoides.
De uma função única a uma forma multifuncional
A comercialização da tecnologia de robôs não é novidade. Dispositivos domésticos como aspiradores de pó robóticos e câmaras para animais de estimação são todos robôs de função única. Com os avanços da inteligência artificial, os robôs estão evoluindo para formas multifuncionais, a fim de se adaptarem a operações em ambientes abertos mais complexos.
Espera-se que, nos próximos 5 a 15 anos, os robôs humanoides evoluam gradualmente de tarefas básicas para serem capazes de realizar trabalhos complexos, como atendimento ao cliente, resgate em incêndios e até cirurgias.
Dinâmica de Mercado e Avanços Tecnológicos
Atualmente, já existem mais de 100 empresas a investir no campo dos Bots humanoides. A nova geração de Bots humanoides apresenta movimentos fluidos e naturais, permitindo uma interação humanizada em ambientes reais. A velocidade de alguns Bots chega mesmo a 3,3 metros por segundo, muito superior à média da velocidade de caminhada humana de 1,4 metros por segundo.
Além disso, o custo dos Bots humanos também está a diminuir continuamente. Espera-se que até 2032, o seu custo seja inferior ao nível salarial da força de trabalho dos EUA.
Barreiras ao desenvolvimento: dados de treinamento do mundo real
Apesar de haver muitos fatores favoráveis na área de robôs humanoides, a falta de qualidade e escassez de dados ainda impede a sua implantação em larga escala. Em comparação com a tecnologia de condução autónoma, os robôs humanoides enfrentam maiores desafios na coleta de dados.
Os consumidores são pouco propensos a aceitar a existência de "Bots de babá", o que significa que os Bots devem ter um alto desempenho pronto para uso. Assim, a coleta de dados antes da implantação torna-se crucial. Todo o treinamento deve ser concluído antes da produção comercial, e a escala e qualidade dos dados continuam a ser um desafio persistente.
Atualmente, o maior conjunto de dados de Bots contém apenas cerca de 2,4 milhões de registros de interação, o que representa uma enorme diferença em relação aos 15 trilhões de tokens de texto do GPT-4 ou aos bilhões de pares de texto e vídeo rotulados utilizados pelo Midjourney e Sora. Essa incompletude na base de dados explica por que a tecnologia de Bots ainda não alcançou um verdadeiro modelo fundamental como os grandes modelos de linguagem.
Um novo método para superar o gargalo de dados
Os métodos tradicionais de coleta de dados têm dificuldade em atender à demanda em larga escala de dados de treinamento para robôs humanoides. A simulação é de baixo custo, mas carece de cenários de limites reais, vídeos da Internet não conseguem fornecer a necessária percepção corporal e ambiente de feedback de força, enquanto os dados do mundo real, embora precisos, são caros e carecem de escalabilidade.
Para resolver este problema, alguns projetos propuseram novas soluções. Ao construir uma plataforma de software e dados verticalmente integrada voltada para aplicações de robôs inteligentes corporais, esses projetos visam resolver o problema do gargalo de dados no campo dos robôs humanoides.
Solução Full-Stack
Esta solução de pilha completa geralmente inclui dispositivos de captura de movimento de consumo proprietário, ecossistemas de jogos de realidade aumentada e realidade virtual, plataformas de dados multimodais e modelos base de Bots. Os usuários trocam dados de movimento de alta fidelidade por recompensas de incentivos na rede, impulsionando o desenvolvimento contínuo da plataforma.
Esta abordagem não só permite a coleta em larga escala de dados do mundo real, mas também constrói ambientes de simulação para impulsionar o treinamento de modelos, demonstrando o verdadeiro potencial das redes de inteligência física distribuídas. Esta plataforma está a criar um ecossistema de desenvolvedores de inteligência artificial física que vai além da simples obtenção de dados, com funcionalidades que já se estendem ao deployment de modelos reais e à área de licenciamento comercial.
O papel da tecnologia de criptomoedas
A tecnologia de criptografia está a construir uma pilha vertical completa para inteligência artificial no mundo físico. Através de incentivos por tokens ao longo de toda a pilha tecnológica, estes projetos estão a criar mecanismos de expansão abertos, combináveis e sem permissões, permitindo o desenvolvimento descentralizado da inteligência artificial física.
Após o lançamento oficial do mecanismo de incentivos de tokens, a participação na rede deverá aumentar ainda mais. Os usuários que comprarem equipamentos poderão receber incentivos da equipe do projeto, enquanto as empresas de desenvolvimento de Bots pagarão recompensas de contribuição aos proprietários dos equipamentos. Este duplo incentivo incentivará mais pessoas a participar da coleta de dados. Além disso, a equipe do projeto incentivará dinamicamente a coleta de dados de comportamento personalizado de alto valor, de forma a fechar mais eficazmente a lacuna tecnológica entre a simulação e a aplicação real.
Perspectivas Futuras
O "momento ChatGPT" no campo dos Bots pode não ser desencadeado pelas próprias empresas de Bots, uma vez que a implementação de hardware é muito mais complexa do que a de software. O crescimento explosivo da tecnologia de Bots é naturalmente limitado pelos custos, disponibilidade de hardware e complexidade de implementação.
O ponto de viragem dos robôs humanoides não está em quão impressionante é o protótipo, mas sim em como os custos caem para uma faixa acessível ao público, assim como aconteceu com a popularização dos smartphones e computadores. Quando os custos diminuem, o hardware torna-se o bilhete de entrada, e a verdadeira vantagem competitiva estará nos dados e modelos: mais especificamente, na escala, qualidade e diversidade da inteligência motora utilizada para treinar os robôs.
Com a revolução das plataformas de Bots em andamento, o suporte de dados se tornará crucial. As soluções de Inteligência Artificial Física Descentralizada (DePAI) prometem preencher a lacuna mais crítica na pilha de tecnologia de Bots, pavimentando o caminho para que os robôs humanoides passem da ficção científica para a realidade.
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Desenvolvimento de robôs humanoides atinge um grande avanço, DePAI pode resolver o gargalo de dados.
Bots: Do sonho de ficção científica à aplicação real
Os robôs humanoides estão rapidamente passando de obras de ficção científica para a realidade. A queda dos custos de hardware, o aumento do investimento de capital e as quebras tecnológicas na flexibilidade de movimento e capacidade operacional são os três fatores que impulsionam uma nova rodada de grandes mudanças no campo da computação.
Apesar da crescente popularização da capacidade de cálculo e dos dispositivos de hardware, que trouxe vantagens de custo para a engenharia de robôs, a indústria ainda enfrenta o desafio do gargalo dos dados de treinamento. Nesse contexto, alguns projetos começaram a utilizar Inteligência Artificial Física Descentralizada (DePAI) para crowdsourcing de dados de movimento e síntese de alta precisão, e para construir modelos básicos de robôs. Isso os coloca numa posição única de vantagem ao impulsionar a implantação de robôs humanoides.
De uma função única a uma forma multifuncional
A comercialização da tecnologia de robôs não é novidade. Dispositivos domésticos como aspiradores de pó robóticos e câmaras para animais de estimação são todos robôs de função única. Com os avanços da inteligência artificial, os robôs estão evoluindo para formas multifuncionais, a fim de se adaptarem a operações em ambientes abertos mais complexos.
Espera-se que, nos próximos 5 a 15 anos, os robôs humanoides evoluam gradualmente de tarefas básicas para serem capazes de realizar trabalhos complexos, como atendimento ao cliente, resgate em incêndios e até cirurgias.
Dinâmica de Mercado e Avanços Tecnológicos
Atualmente, já existem mais de 100 empresas a investir no campo dos Bots humanoides. A nova geração de Bots humanoides apresenta movimentos fluidos e naturais, permitindo uma interação humanizada em ambientes reais. A velocidade de alguns Bots chega mesmo a 3,3 metros por segundo, muito superior à média da velocidade de caminhada humana de 1,4 metros por segundo.
Além disso, o custo dos Bots humanos também está a diminuir continuamente. Espera-se que até 2032, o seu custo seja inferior ao nível salarial da força de trabalho dos EUA.
Barreiras ao desenvolvimento: dados de treinamento do mundo real
Apesar de haver muitos fatores favoráveis na área de robôs humanoides, a falta de qualidade e escassez de dados ainda impede a sua implantação em larga escala. Em comparação com a tecnologia de condução autónoma, os robôs humanoides enfrentam maiores desafios na coleta de dados.
Os consumidores são pouco propensos a aceitar a existência de "Bots de babá", o que significa que os Bots devem ter um alto desempenho pronto para uso. Assim, a coleta de dados antes da implantação torna-se crucial. Todo o treinamento deve ser concluído antes da produção comercial, e a escala e qualidade dos dados continuam a ser um desafio persistente.
Atualmente, o maior conjunto de dados de Bots contém apenas cerca de 2,4 milhões de registros de interação, o que representa uma enorme diferença em relação aos 15 trilhões de tokens de texto do GPT-4 ou aos bilhões de pares de texto e vídeo rotulados utilizados pelo Midjourney e Sora. Essa incompletude na base de dados explica por que a tecnologia de Bots ainda não alcançou um verdadeiro modelo fundamental como os grandes modelos de linguagem.
Um novo método para superar o gargalo de dados
Os métodos tradicionais de coleta de dados têm dificuldade em atender à demanda em larga escala de dados de treinamento para robôs humanoides. A simulação é de baixo custo, mas carece de cenários de limites reais, vídeos da Internet não conseguem fornecer a necessária percepção corporal e ambiente de feedback de força, enquanto os dados do mundo real, embora precisos, são caros e carecem de escalabilidade.
Para resolver este problema, alguns projetos propuseram novas soluções. Ao construir uma plataforma de software e dados verticalmente integrada voltada para aplicações de robôs inteligentes corporais, esses projetos visam resolver o problema do gargalo de dados no campo dos robôs humanoides.
Solução Full-Stack
Esta solução de pilha completa geralmente inclui dispositivos de captura de movimento de consumo proprietário, ecossistemas de jogos de realidade aumentada e realidade virtual, plataformas de dados multimodais e modelos base de Bots. Os usuários trocam dados de movimento de alta fidelidade por recompensas de incentivos na rede, impulsionando o desenvolvimento contínuo da plataforma.
Esta abordagem não só permite a coleta em larga escala de dados do mundo real, mas também constrói ambientes de simulação para impulsionar o treinamento de modelos, demonstrando o verdadeiro potencial das redes de inteligência física distribuídas. Esta plataforma está a criar um ecossistema de desenvolvedores de inteligência artificial física que vai além da simples obtenção de dados, com funcionalidades que já se estendem ao deployment de modelos reais e à área de licenciamento comercial.
O papel da tecnologia de criptomoedas
A tecnologia de criptografia está a construir uma pilha vertical completa para inteligência artificial no mundo físico. Através de incentivos por tokens ao longo de toda a pilha tecnológica, estes projetos estão a criar mecanismos de expansão abertos, combináveis e sem permissões, permitindo o desenvolvimento descentralizado da inteligência artificial física.
Após o lançamento oficial do mecanismo de incentivos de tokens, a participação na rede deverá aumentar ainda mais. Os usuários que comprarem equipamentos poderão receber incentivos da equipe do projeto, enquanto as empresas de desenvolvimento de Bots pagarão recompensas de contribuição aos proprietários dos equipamentos. Este duplo incentivo incentivará mais pessoas a participar da coleta de dados. Além disso, a equipe do projeto incentivará dinamicamente a coleta de dados de comportamento personalizado de alto valor, de forma a fechar mais eficazmente a lacuna tecnológica entre a simulação e a aplicação real.
Perspectivas Futuras
O "momento ChatGPT" no campo dos Bots pode não ser desencadeado pelas próprias empresas de Bots, uma vez que a implementação de hardware é muito mais complexa do que a de software. O crescimento explosivo da tecnologia de Bots é naturalmente limitado pelos custos, disponibilidade de hardware e complexidade de implementação.
O ponto de viragem dos robôs humanoides não está em quão impressionante é o protótipo, mas sim em como os custos caem para uma faixa acessível ao público, assim como aconteceu com a popularização dos smartphones e computadores. Quando os custos diminuem, o hardware torna-se o bilhete de entrada, e a verdadeira vantagem competitiva estará nos dados e modelos: mais especificamente, na escala, qualidade e diversidade da inteligência motora utilizada para treinar os robôs.
Com a revolução das plataformas de Bots em andamento, o suporte de dados se tornará crucial. As soluções de Inteligência Artificial Física Descentralizada (DePAI) prometem preencher a lacuna mais crítica na pilha de tecnologia de Bots, pavimentando o caminho para que os robôs humanoides passem da ficção científica para a realidade.