# DePINとEmbodied Intelligenceの融合:課題と展望人工知能技術の急速な発展に伴い、分散型物理インフラストラクチャネットワーク（DePIN）のロボット分野での応用が広く注目されています。最近、「分散型物理人工知能の構築」に関するディスカッションが、ロボット技術分野におけるDePINの課題と機会を深く探求しました。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、従来の大量のインターネットデータに依存する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。本稿では、DePINロボット技術が直面している主要な障害を詳細に分析し、なぜDePINが中央集権的な方法よりも優れているのかを探り、DePINロボット技術の将来の発展の傾向を展望します。! [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なボトルネック### 1. データ収集と品質従来のAI大モデルが大量のインターネットデータに依存しているのとは異なり、具身化AIは現実世界と直接的に相互作用する必要があり、これによって知能を発展させます。しかし、現在この種のデータを収集するための大規模なインフラが不足しており、業界内でこれらのデータを効果的に収集する方法についての合意がありません。具身化AIのデータ収集は主に三つのカテゴリに分かれます：- 人間の操作データ：質が高く、ビデオストリームやアクションラベルをキャッチできるが、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）：特定の分野のトレーニングに適しており、複雑な地形の移動などに使用されますが、変化の多いタスクシーンをシミュレートするのは難しいです。- ビデオ学習：現実世界のビデオを観察して学習しますが、直接的な物理的インタラクションのフィードバックが不足しています。### 2. 自主性レベルロボット技術が商業化アプリケーションを実現するためには、成功率が99.99％、さらにはそれ以上に近づく必要があります。しかし、0.001％の精度を向上させるためには、指数関数的な時間と労力が必要です。ロボット技術の進歩は線形ではなく、指数的な性質を持っており、一歩前進するごとに難易度が大幅に増加します。### 3. ハードウェアの制限たとえAIモデルがどれほど進んでいても、既存のロボットハードウェアは真の自律性を完全にサポートできていません。主な問題は以下の通りです：- 触覚センサーの不足：現在の技術は人間の指先の感度には程遠い。- 障害物の識別が困難：ロボットは一部が遮られた物体を処理するのが難しい。- アクチュエータの設計欠陥：ほとんどのヒューマノイドロボットのアクチュエータは関節に直接配置されており、動作が硬く、潜在的に危険です。### 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、現実世界に物理的なデバイスを展開する必要があり、これには大きな資本的課題が伴います。現在、大規模な実験を負担できるのは財力のある大企業だけです。最も効率的なヒューマノイドロボットでさえ、コストは数万ドルに達し、大規模な普及は困難です。### 5. 有効性の評価物理AIの評価には、現実の世界での長期的かつ大規模な展開が必要であり、このプロセスは時間がかかり複雑です。迅速に評価できるオンラインAI大モデルとは異なり、ロボットAIの性能評価には大量の時間とリソースが必要です。### 6. 人的資源のニーズロボットAIの開発において、人間の労働力は依然として不可欠です。人間の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モデルの最適化を継続する必要があります。このような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一つです。## 未来のビジョン:ロボティクスのブレークスルーの瞬間汎用ロボットAIの大規模採用までにはまだ時間がかかるが、DePINロボット技術の進展は希望をもたらしている。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る。1. データ収集と評価の加速：分散型ネットワークは並行して動作し、データを収集し、効率を大幅に向上させることができます。2. AI駆動のハードウェア設計の改善：AIを利用してチップと材料工学を最適化することで、開発サイクルを大幅に短縮する可能性があります。3. 新しい収益モデル：分散型ロボット技術ネットワークは、新たな収益の可能性を示しています。例えば、自律的に運営されるAIエージェントがトークンによるインセンティブを通じて自身の財務を維持します。4. オープンコラボレーション：DePINロボットネットワークの確立は、ロボットデータの収集、計算リソース、資本投入が世界規模で協力して行えることを意味し、開発のハードルを下げ、より多くの参加者が参加できるようになります。要するに、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、資金のサポート、そして人の参加も必要です。DePINロボットネットワークの構築は、従来のロボット産業の限界を打破し、よりオープンで持続可能な技術エコシステムを創造することが期待されています。世界中のコミュニティの共同推進により、私たちはロボット技術が真の画期的な瞬間を迎えるのを楽しみにしています。
DePINボット技術の挑戦と機会：分散化されたインテリジェントな新時代へ向けて
DePINとEmbodied Intelligenceの融合:課題と展望
人工知能技術の急速な発展に伴い、分散型物理インフラストラクチャネットワーク（DePIN）のロボット分野での応用が広く注目されています。最近、「分散型物理人工知能の構築」に関するディスカッションが、ロボット技術分野におけるDePINの課題と機会を深く探求しました。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、従来の大量のインターネットデータに依存する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。本稿では、DePINロボット技術が直面している主要な障害を詳細に分析し、なぜDePINが中央集権的な方法よりも優れているのかを探り、DePINロボット技術の将来の発展の傾向を展望します。
! 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なボトルネック
1. データ収集と品質
従来のAI大モデルが大量のインターネットデータに依存しているのとは異なり、具身化AIは現実世界と直接的に相互作用する必要があり、これによって知能を発展させます。しかし、現在この種のデータを収集するための大規模なインフラが不足しており、業界内でこれらのデータを効果的に収集する方法についての合意がありません。具身化AIのデータ収集は主に三つのカテゴリに分かれます：
2. 自主性レベル
ロボット技術が商業化アプリケーションを実現するためには、成功率が99.99％、さらにはそれ以上に近づく必要があります。しかし、0.001％の精度を向上させるためには、指数関数的な時間と労力が必要です。ロボット技術の進歩は線形ではなく、指数的な性質を持っており、一歩前進するごとに難易度が大幅に増加します。
3. ハードウェアの制限
たとえAIモデルがどれほど進んでいても、既存のロボットハードウェアは真の自律性を完全にサポートできていません。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、現実世界に物理的なデバイスを展開する必要があり、これには大きな資本的課題が伴います。現在、大規模な実験を負担できるのは財力のある大企業だけです。最も効率的なヒューマノイドロボットでさえ、コストは数万ドルに達し、大規模な普及は困難です。
5. 有効性の評価
物理AIの評価には、現実の世界での長期的かつ大規模な展開が必要であり、このプロセスは時間がかかり複雑です。迅速に評価できるオンラインAI大モデルとは異なり、ロボットAIの性能評価には大量の時間とリソースが必要です。
6. 人的資源のニーズ
ロボットAIの開発において、人間の労働力は依然として不可欠です。人間の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モデルの最適化を継続する必要があります。このような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一つです。
未来のビジョン:ロボティクスのブレークスルーの瞬間
汎用ロボットAIの大規模採用までにはまだ時間がかかるが、DePINロボット技術の進展は希望をもたらしている。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る。
データ収集と評価の加速：分散型ネットワークは並行して動作し、データを収集し、効率を大幅に向上させることができます。
AI駆動のハードウェア設計の改善：AIを利用してチップと材料工学を最適化することで、開発サイクルを大幅に短縮する可能性があります。
新しい収益モデル：分散型ロボット技術ネットワークは、新たな収益の可能性を示しています。例えば、自律的に運営されるAIエージェントがトークンによるインセンティブを通じて自身の財務を維持します。
オープンコラボレーション：DePINロボットネットワークの確立は、ロボットデータの収集、計算リソース、資本投入が世界規模で協力して行えることを意味し、開発のハードルを下げ、より多くの参加者が参加できるようになります。
要するに、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、資金のサポート、そして人の参加も必要です。DePINロボットネットワークの構築は、従来のロボット産業の限界を打破し、よりオープンで持続可能な技術エコシステムを創造することが期待されています。世界中のコミュニティの共同推進により、私たちはロボット技術が真の画期的な瞬間を迎えるのを楽しみにしています。