İnsansı Robotlar: Bilim Kurgu Hayallerinden Gerçek Uygulamalara
İnsansı genel robotlar hızla bilim kurgu eserlerinden gerçeğe dönüşüyor. Donanım maliyetlerinin düşmesi, sermaye yatırımlarının artması ve hareket esnekliği ile operasyonel yeteneklerdeki teknik atılımlar, bu üç faktör, hesaplama alanında yeni bir büyük dönüşümü tetikliyor.
Hesaplama gücünün ve donanım cihazlarının giderek yaygınlaşması, robot mühendisliğine maliyet avantajı sağlasa da, sektör hala eğitim verisi darboğazı ile ilgili zorluklarla karşı karşıya. Bu bağlamda, bazı projeler yüksek hassasiyetli hareket ve sentez verilerini toplamak ve robot temel modellerini oluşturmak için merkeziyetsiz fiziksel yapay zekayı (DePAI) kullanmaya başladı. Bu, onları insansı robotların dağıtımını teşvik etmede benzersiz bir avantaj konumuna getiriyor.
Tek İşlevden Çok İşlevli Biçime
Robot teknolojisinin ticarileşmesi yeni bir şey değil. Tanıdık olduğumuz elektrikli süpürgeler ve evcil hayvan kameraları gibi ev aletleri, tek işlevli robotlar kategorisine giriyor. Yapay zeka ilerledikçe, robotlar daha karmaşık açık çevre işlerine uyum sağlamak için çok işlevli bir forma evriliyor.
Önümüzdeki 5 ila 15 yıl içinde, insansı robotlar temel görevlerden kademeli olarak yükselerek, sonunda karşılama hizmetleri, yangın kurtarma ve hatta cerrahi gibi karmaşık işleri yerine getirebilecekler.
Piyasa Dinamikleri ve Teknik Atılımlar
Şu anda, 100'den fazla şirket insansı robotlar alanında yatırımlar yapmaktadır. Yeni nesil insansı robotlar, akıcı ve doğal hareketler sergileyerek gerçek ortamlarda insan benzeri etkileşimleri gerçekleştirebilmektedir. Bazı robotların yürüme hızı, insanın ortalama 1.4 metre/saniye hızını çok aşarak saniyede 3.3 metreye kadar çıkabilmektedir.
Ayrıca, insansı robotların maliyetleri de sürekli düşüyor. 2032 yılına kadar maliyetlerinin ABD işgücü ücret seviyesinin altına düşmesi bekleniyor.
Gelişim Engelleri: Gerçek Dünya Eğitim Verileri
İnsansı robotlar alanında birçok olumlu faktör olmasına rağmen, veri kalitesinin yetersizliği ve eksikliği hala büyük ölçekli dağıtımını engelliyor. Otonom sürüş teknolojisi ile karşılaştırıldığında, insansı robotlar daha büyük veri toplama zorluklarıyla karşılaşıyor.
Tüketicilerin "Botlar bakıcı" varlığını pek kabul etmeleri olası değildir, bu da botların kutudan çıkar çıkmaz yüksek performansa sahip olması gerektiği anlamına gelir. Bu nedenle, dağıtımdan önce veri toplama kritik hale geliyor. Tüm eğitimlerin ticarileşmeden önce tamamlanması gerekmektedir ve verilerin ölçeği ve kalitesi hala devam eden bir sorun olmaktadır.
Şu anda, en büyük botlar veri seti yalnızca yaklaşık 2.4 milyon etkileşim kaydı içermektedir, bu da GPT-4'ün 15 trilyon metin belirtecine veya Midjourney ve Sora'nın kullandığı milyarlarca etiketli video metin eşlemesine kıyasla büyük bir farktır. Bu veri temelinin eksikliği, bot teknolojisinin neden büyük dil modelleri gibi gerçek bir temel model haline gelmediğini açıklamaktadır.
Veritabanı darboğazlarını aşmanın yeni yöntemleri
Geleneksel veri toplama yöntemleri, insansı robotların eğitim verilerinin ölçeklenme ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanmaktadır. Simülasyon maliyetleri düşük ancak gerçek sınır senaryolarından yoksundur, internet videoları gerekli bedensel algı ve kuvvet geri bildirim ortamını sağlayamazken, gerçek dünya verileri doğru olmasına rağmen maliyet açısından yüksek ve ölçeklenebilirlikten yoksundur.
Bu sorunu çözmek için bazı projeler yeni çözümler önerdi. Vücut akıllı robot uygulamalarına yönelik dikey entegre yazılım ve veri platformları inşa ederek, bu projeler insansı robotlar alanındaki veri darboğazı sorununu çözmeyi amaçlıyor.
Tam Yığın Çözümü
Bu tam yığın çözümü genellikle özel tüketici düzeyinde hareket yakalama cihazlarını, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik oyun ekosistemlerini, çok modlu veri platformlarını ve Botlar temel modellerini içerir. Kullanıcılar, yüksek kaliteli hareket verileri sağlayarak çevrimiçi teşvik ödülleri alır ve platformun sürekli gelişimini destekler.
Bu yöntem yalnızca gerçek dünya verilerini büyük ölçekte toplamakla kalmaz, aynı zamanda simülasyon ortamları oluşturup model eğitimini yönlendirir ve dağıtılmış fiziksel zeka ağının gerçek gücünü gösterir. Bu platform, yalnızca veri ediniminin ötesine geçen fiziksel yapay zeka geliştirici ekosistemini inşa etmekte olup, işlevleri gerçek model dağıtımı ve ticari lisanslama alanlarına kadar uzanmaktadır.
Kripto Para Teknolojisinin Rolü
Kriptografi teknolojisi, fiziksel dünyadaki yapay zekayı tam bir dikey yığın halinde inşa ediyor. Token teşvikleri aracılığıyla tüm teknoloji yığınının etrafında bu projeler, fiziksel yapay zekanın merkeziyetsiz gelişimini mümkün kılan açık, birleştirilebilir, izinsiz genişleme mekanizmaları oluşturdu.
Token teşvik mekanizması resmi olarak başlatıldığında, ağ katılım oranının daha da artması bekleniyor. Kullanıcılar ekipman satın alarak proje geliştiricilerinden teşvik alabilirken, robot geliştirme şirketleri de ekipman sahiplerine katkı ödülleri ödeyecek. Bu çift yönlü teşvik, daha fazla kişinin veri toplama sürecine katılmasını sağlayacak. Aynı zamanda, proje geliştiricileri yüksek değerli özelleştirilmiş davranış verilerinin toplanmasını dinamik olarak teşvik edecek ve böylece simülasyon ile gerçek uygulamalar arasındaki teknik uçurumu daha etkili bir şekilde kapatacak.
Gelecek Perspektifi
Robotlar alanındaki "ChatGPT anı" muhtemelen robot şirketleri tarafından tetiklenmeyecek, çünkü donanım dağıtımı yazılımdan çok daha karmaşık. Robot teknolojisinin patlayıcı büyümesi doğal olarak maliyet, donanım kullanılabilirliği ve dağıtım karmaşıklığı ile sınırlıdır.
İnsansı robotların dönüm noktası, prototiplerin ne kadar etkileyici olduğu değil, maliyetin halkın karşılayabileceği bir seviyeye düşmesidir; tıpkı geçmişte akıllı telefonların veya bilgisayarların yaygınlaşması gibi. Maliyetler düştüğünde, donanım giriş biletine dönüşecektir ve gerçek rekabet avantajı veriler ve modellerde olacaktır: daha spesifik olarak, makineleri eğitmek için kullanılan hareket zeka ölçeği, kalitesi ve çeşitliliği.
Robot platform devriminin ilerlemesiyle birlikte, veri desteği kritik hale gelecektir. Merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka (DePAI) çözümleri, AI robot teknolojisi yığınındaki en kritik boşluğu doldurması bekleniyor ve insansı robotların bilim kurgu dünyasından gerçeğe geçişini kolaylaştıracaktır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
İnsansı robotların gelişimi önemli bir atılım gerçekleştiriyor, DePAI veri darboğazını çözebilir.
İnsansı Robotlar: Bilim Kurgu Hayallerinden Gerçek Uygulamalara
İnsansı genel robotlar hızla bilim kurgu eserlerinden gerçeğe dönüşüyor. Donanım maliyetlerinin düşmesi, sermaye yatırımlarının artması ve hareket esnekliği ile operasyonel yeteneklerdeki teknik atılımlar, bu üç faktör, hesaplama alanında yeni bir büyük dönüşümü tetikliyor.
Hesaplama gücünün ve donanım cihazlarının giderek yaygınlaşması, robot mühendisliğine maliyet avantajı sağlasa da, sektör hala eğitim verisi darboğazı ile ilgili zorluklarla karşı karşıya. Bu bağlamda, bazı projeler yüksek hassasiyetli hareket ve sentez verilerini toplamak ve robot temel modellerini oluşturmak için merkeziyetsiz fiziksel yapay zekayı (DePAI) kullanmaya başladı. Bu, onları insansı robotların dağıtımını teşvik etmede benzersiz bir avantaj konumuna getiriyor.
Tek İşlevden Çok İşlevli Biçime
Robot teknolojisinin ticarileşmesi yeni bir şey değil. Tanıdık olduğumuz elektrikli süpürgeler ve evcil hayvan kameraları gibi ev aletleri, tek işlevli robotlar kategorisine giriyor. Yapay zeka ilerledikçe, robotlar daha karmaşık açık çevre işlerine uyum sağlamak için çok işlevli bir forma evriliyor.
Önümüzdeki 5 ila 15 yıl içinde, insansı robotlar temel görevlerden kademeli olarak yükselerek, sonunda karşılama hizmetleri, yangın kurtarma ve hatta cerrahi gibi karmaşık işleri yerine getirebilecekler.
Piyasa Dinamikleri ve Teknik Atılımlar
Şu anda, 100'den fazla şirket insansı robotlar alanında yatırımlar yapmaktadır. Yeni nesil insansı robotlar, akıcı ve doğal hareketler sergileyerek gerçek ortamlarda insan benzeri etkileşimleri gerçekleştirebilmektedir. Bazı robotların yürüme hızı, insanın ortalama 1.4 metre/saniye hızını çok aşarak saniyede 3.3 metreye kadar çıkabilmektedir.
Ayrıca, insansı robotların maliyetleri de sürekli düşüyor. 2032 yılına kadar maliyetlerinin ABD işgücü ücret seviyesinin altına düşmesi bekleniyor.
Gelişim Engelleri: Gerçek Dünya Eğitim Verileri
İnsansı robotlar alanında birçok olumlu faktör olmasına rağmen, veri kalitesinin yetersizliği ve eksikliği hala büyük ölçekli dağıtımını engelliyor. Otonom sürüş teknolojisi ile karşılaştırıldığında, insansı robotlar daha büyük veri toplama zorluklarıyla karşılaşıyor.
Tüketicilerin "Botlar bakıcı" varlığını pek kabul etmeleri olası değildir, bu da botların kutudan çıkar çıkmaz yüksek performansa sahip olması gerektiği anlamına gelir. Bu nedenle, dağıtımdan önce veri toplama kritik hale geliyor. Tüm eğitimlerin ticarileşmeden önce tamamlanması gerekmektedir ve verilerin ölçeği ve kalitesi hala devam eden bir sorun olmaktadır.
Şu anda, en büyük botlar veri seti yalnızca yaklaşık 2.4 milyon etkileşim kaydı içermektedir, bu da GPT-4'ün 15 trilyon metin belirtecine veya Midjourney ve Sora'nın kullandığı milyarlarca etiketli video metin eşlemesine kıyasla büyük bir farktır. Bu veri temelinin eksikliği, bot teknolojisinin neden büyük dil modelleri gibi gerçek bir temel model haline gelmediğini açıklamaktadır.
Veritabanı darboğazlarını aşmanın yeni yöntemleri
Geleneksel veri toplama yöntemleri, insansı robotların eğitim verilerinin ölçeklenme ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanmaktadır. Simülasyon maliyetleri düşük ancak gerçek sınır senaryolarından yoksundur, internet videoları gerekli bedensel algı ve kuvvet geri bildirim ortamını sağlayamazken, gerçek dünya verileri doğru olmasına rağmen maliyet açısından yüksek ve ölçeklenebilirlikten yoksundur.
Bu sorunu çözmek için bazı projeler yeni çözümler önerdi. Vücut akıllı robot uygulamalarına yönelik dikey entegre yazılım ve veri platformları inşa ederek, bu projeler insansı robotlar alanındaki veri darboğazı sorununu çözmeyi amaçlıyor.
Tam Yığın Çözümü
Bu tam yığın çözümü genellikle özel tüketici düzeyinde hareket yakalama cihazlarını, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik oyun ekosistemlerini, çok modlu veri platformlarını ve Botlar temel modellerini içerir. Kullanıcılar, yüksek kaliteli hareket verileri sağlayarak çevrimiçi teşvik ödülleri alır ve platformun sürekli gelişimini destekler.
Bu yöntem yalnızca gerçek dünya verilerini büyük ölçekte toplamakla kalmaz, aynı zamanda simülasyon ortamları oluşturup model eğitimini yönlendirir ve dağıtılmış fiziksel zeka ağının gerçek gücünü gösterir. Bu platform, yalnızca veri ediniminin ötesine geçen fiziksel yapay zeka geliştirici ekosistemini inşa etmekte olup, işlevleri gerçek model dağıtımı ve ticari lisanslama alanlarına kadar uzanmaktadır.
Kripto Para Teknolojisinin Rolü
Kriptografi teknolojisi, fiziksel dünyadaki yapay zekayı tam bir dikey yığın halinde inşa ediyor. Token teşvikleri aracılığıyla tüm teknoloji yığınının etrafında bu projeler, fiziksel yapay zekanın merkeziyetsiz gelişimini mümkün kılan açık, birleştirilebilir, izinsiz genişleme mekanizmaları oluşturdu.
Token teşvik mekanizması resmi olarak başlatıldığında, ağ katılım oranının daha da artması bekleniyor. Kullanıcılar ekipman satın alarak proje geliştiricilerinden teşvik alabilirken, robot geliştirme şirketleri de ekipman sahiplerine katkı ödülleri ödeyecek. Bu çift yönlü teşvik, daha fazla kişinin veri toplama sürecine katılmasını sağlayacak. Aynı zamanda, proje geliştiricileri yüksek değerli özelleştirilmiş davranış verilerinin toplanmasını dinamik olarak teşvik edecek ve böylece simülasyon ile gerçek uygulamalar arasındaki teknik uçurumu daha etkili bir şekilde kapatacak.
Gelecek Perspektifi
Robotlar alanındaki "ChatGPT anı" muhtemelen robot şirketleri tarafından tetiklenmeyecek, çünkü donanım dağıtımı yazılımdan çok daha karmaşık. Robot teknolojisinin patlayıcı büyümesi doğal olarak maliyet, donanım kullanılabilirliği ve dağıtım karmaşıklığı ile sınırlıdır.
İnsansı robotların dönüm noktası, prototiplerin ne kadar etkileyici olduğu değil, maliyetin halkın karşılayabileceği bir seviyeye düşmesidir; tıpkı geçmişte akıllı telefonların veya bilgisayarların yaygınlaşması gibi. Maliyetler düştüğünde, donanım giriş biletine dönüşecektir ve gerçek rekabet avantajı veriler ve modellerde olacaktır: daha spesifik olarak, makineleri eğitmek için kullanılan hareket zeka ölçeği, kalitesi ve çeşitliliği.
Robot platform devriminin ilerlemesiyle birlikte, veri desteği kritik hale gelecektir. Merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka (DePAI) çözümleri, AI robot teknolojisi yığınındaki en kritik boşluğu doldurması bekleniyor ve insansı robotların bilim kurgu dünyasından gerçeğe geçişini kolaylaştıracaktır.