La IA física descentralizada (, abreviada como DePAI), proporciona una alternativa descentralizada para la pila de infraestructura de robots y IA física, eliminando el modelo de control centralizado tradicional.
Desde la recopilación de datos del mundo real hasta el despliegue de agentes físicos de IA para operar robots a través de DePIN, DePAI se está moviendo constantemente hacia el futuro.
(La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por TechFlow de DeepC TechFlow)
El momento de ChatGPT en el campo de los robots generales está a punto de llegar.
——NVIDIA CEO Jensen Huang
En la era digital, comenzó con hardware y luego se desarrolló en el campo intangible del software. La era de la IA, por otro lado, comienza con software y ahora avanza hacia el mundo físico, que es el último territorio que aún no ha conquistado.
(La imagen original es de Dylan Bane, compilada por Deep Tide TechFlow)
En un futuro dominado por robots, drones, coches autónomos y robots humanoides, estas máquinas están dirigidas por agentes físicos autónomos de IA y sustituyen gradualmente a la mano de obra tradicional, y la cuestión de "quién es el propietario de estas máquinas" se ha convertido en un importante problema social.
DePAI ofrece una oportunidad para que el ecosistema físico de IA de Web3 se establezca antes de que los gigantes centralizados dominen.
(La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por Deep Tide TechFlow)
Actualmente, la pila de infraestructura DePAI está experimentando un rápido desarrollo.
En esta etapa, la capa de recopilación de datos es la parte más activa. Esta capa no solo puede proporcionar datos del mundo real necesarios para el entrenamiento de agentes físicos de IA desplegados en robots, sino que también puede ayudar a los robots a navegar por entornos complejos y completar tareas a través de datos de flujo en tiempo real.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real sigue siendo la principal restricción para entrenar la inteligencia artificial física.
A pesar de que plataformas como Omniverse y Cosmos de NVIDIA ofrecen una solución prometedora a través de la simulación de entornos, los datos sintéticos solo pueden abordar parte de los problemas. Para mejorar aún más el entrenamiento, la operación remota y los datos de video del mundo real también se convertirán en recursos indispensables.
(La imagen original es de Dylan Bane, traducida por TechFlow de DeepTech)
En el campo de la operación remota, @frodobots está utilizando DePIN para implementar robots de reparto de bajo costo en todo el mundo. Estos robots capturan la complejidad de las decisiones humanas en entornos reales durante su funcionamiento, generando conjuntos de datos de alto valor y resolviendo eficazmente el problema de la falta de capital inicial.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
DePIN ( la red de infraestructura física descentralizada ) proporciona un fuerte apoyo para la implementación rápida de sensores de recolección de datos y robots a través de su efecto de volante impulsado por fichas.
Para las empresas de robótica que buscan acelerar las ventas y reducir los gastos de capital (CapEx) y los gastos operativos (OpEx), DePIN ofrece una solución más eficiente y rentable que los métodos tradicionales.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
DePAI ( puede utilizar datos de video del mundo real para entrenar sistemas de IA física y construir una comprensión del espacio compartido del mundo real.
Por ejemplo, @Hivemapper y @NATIXNetwork tienen conjuntos de datos de video únicos que pueden ser recursos importantes para entrenar la IA física.
(La imagen original es de Dylan Bane, traducida por TechFlow de Deep Tide)
Como dijo @masonnystrom: "Los datos de un solo usuario son difíciles de monetizar, pero en conjunto pueden crear un gran valor."
A través de la red DePIN, se pueden recopilar datos del mundo real de diferentes dispositivos y nodos para generar conjuntos de datos de alto valor.
El sistema Quicksilver de @iotex_io no solo agrega estos datos, sino que también maneja la validación de datos y la protección de la privacidad, lo que brinda seguridad para la utilización descentralizada de datos.
La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por TechFlow de Deep Tide.
Además, la inteligencia espacial y los protocolos informáticos están aprovechando las tecnologías DePIN y DePAI para impulsar la coordinación espacial y la descentralización de los gemelos virtuales 3D del mundo real.
Por ejemplo, la tecnología Posemesh de @AukiNetwork protege la privacidad y mantiene la descentralización al tiempo que proporciona la capacidad de percepción espacial en tiempo real, lo que brinda un sólido respaldo a la inteligencia artificial física.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
Actualmente, la aplicación inicial de agentes de inteligencia artificial física ya es una realidad.
Por ejemplo, @SamIsMoving está utilizando la flota de entrega global de Frodobots para predecir ubicaciones geográficas mediante el análisis de datos.
En el futuro, a través de marcos como Quicksilver, los agentes de IA podrán acceder a los datos proporcionados por DePIN en tiempo real para completar tareas complejas de manera más eficiente e impulsar un mayor desarrollo de la IA física.
(La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por TechFlow de DeepTech)
Si deseas participar en el desarrollo de la IA física )Physical AI(, invertir en DAO )organización autónoma descentralizada( puede ser una de las formas más directas.
A través de su plataforma, @xmaquinaDAO proporciona a los miembros acceso a activos físicos de IA, incluidos activos físicos de máquinas )Real World Assets, RWAs(, protocolo DePIN ) infraestructura física descentralizada, ( cibernética, empresas de robótica y )IP( de propiedad intelectual. Además, estas inversiones están respaldadas por su equipo interno de investigación y desarrollo para garantizar el liderazgo tecnológico y de mercado.
(Consulte el informe completo aquí)
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Messari: ¿Será DePAI la próxima tendencia narrativa?
Autor: Dylan Bane
Compilado por TechFlow de DeepVault
La IA física descentralizada (, abreviada como DePAI), proporciona una alternativa descentralizada para la pila de infraestructura de robots y IA física, eliminando el modelo de control centralizado tradicional.
Desde la recopilación de datos del mundo real hasta el despliegue de agentes físicos de IA para operar robots a través de DePIN, DePAI se está moviendo constantemente hacia el futuro.
(La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por TechFlow de DeepC TechFlow)
El momento de ChatGPT en el campo de los robots generales está a punto de llegar.
——NVIDIA CEO Jensen Huang
En la era digital, comenzó con hardware y luego se desarrolló en el campo intangible del software. La era de la IA, por otro lado, comienza con software y ahora avanza hacia el mundo físico, que es el último territorio que aún no ha conquistado.
(La imagen original es de Dylan Bane, compilada por Deep Tide TechFlow)
En un futuro dominado por robots, drones, coches autónomos y robots humanoides, estas máquinas están dirigidas por agentes físicos autónomos de IA y sustituyen gradualmente a la mano de obra tradicional, y la cuestión de "quién es el propietario de estas máquinas" se ha convertido en un importante problema social.
DePAI ofrece una oportunidad para que el ecosistema físico de IA de Web3 se establezca antes de que los gigantes centralizados dominen.
(La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por Deep Tide TechFlow)
Actualmente, la pila de infraestructura DePAI está experimentando un rápido desarrollo.
En esta etapa, la capa de recopilación de datos es la parte más activa. Esta capa no solo puede proporcionar datos del mundo real necesarios para el entrenamiento de agentes físicos de IA desplegados en robots, sino que también puede ayudar a los robots a navegar por entornos complejos y completar tareas a través de datos de flujo en tiempo real.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real sigue siendo la principal restricción para entrenar la inteligencia artificial física.
A pesar de que plataformas como Omniverse y Cosmos de NVIDIA ofrecen una solución prometedora a través de la simulación de entornos, los datos sintéticos solo pueden abordar parte de los problemas. Para mejorar aún más el entrenamiento, la operación remota y los datos de video del mundo real también se convertirán en recursos indispensables.
(La imagen original es de Dylan Bane, traducida por TechFlow de DeepTech)
En el campo de la operación remota, @frodobots está utilizando DePIN para implementar robots de reparto de bajo costo en todo el mundo. Estos robots capturan la complejidad de las decisiones humanas en entornos reales durante su funcionamiento, generando conjuntos de datos de alto valor y resolviendo eficazmente el problema de la falta de capital inicial.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
DePIN ( la red de infraestructura física descentralizada ) proporciona un fuerte apoyo para la implementación rápida de sensores de recolección de datos y robots a través de su efecto de volante impulsado por fichas.
Para las empresas de robótica que buscan acelerar las ventas y reducir los gastos de capital (CapEx) y los gastos operativos (OpEx), DePIN ofrece una solución más eficiente y rentable que los métodos tradicionales.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
DePAI ( puede utilizar datos de video del mundo real para entrenar sistemas de IA física y construir una comprensión del espacio compartido del mundo real.
Por ejemplo, @Hivemapper y @NATIXNetwork tienen conjuntos de datos de video únicos que pueden ser recursos importantes para entrenar la IA física.
(La imagen original es de Dylan Bane, traducida por TechFlow de Deep Tide)
Como dijo @masonnystrom: "Los datos de un solo usuario son difíciles de monetizar, pero en conjunto pueden crear un gran valor."
A través de la red DePIN, se pueden recopilar datos del mundo real de diferentes dispositivos y nodos para generar conjuntos de datos de alto valor.
El sistema Quicksilver de @iotex_io no solo agrega estos datos, sino que también maneja la validación de datos y la protección de la privacidad, lo que brinda seguridad para la utilización descentralizada de datos.
La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por TechFlow de Deep Tide.
Además, la inteligencia espacial y los protocolos informáticos están aprovechando las tecnologías DePIN y DePAI para impulsar la coordinación espacial y la descentralización de los gemelos virtuales 3D del mundo real.
Por ejemplo, la tecnología Posemesh de @AukiNetwork protege la privacidad y mantiene la descentralización al tiempo que proporciona la capacidad de percepción espacial en tiempo real, lo que brinda un sólido respaldo a la inteligencia artificial física.
(Imagen original de Dylan Bane, compilada por TechFlow)
Actualmente, la aplicación inicial de agentes de inteligencia artificial física ya es una realidad.
Por ejemplo, @SamIsMoving está utilizando la flota de entrega global de Frodobots para predecir ubicaciones geográficas mediante el análisis de datos.
En el futuro, a través de marcos como Quicksilver, los agentes de IA podrán acceder a los datos proporcionados por DePIN en tiempo real para completar tareas complejas de manera más eficiente e impulsar un mayor desarrollo de la IA física.
(La imagen original es de Dylan Bane y fue traducida por TechFlow de DeepTech)
Si deseas participar en el desarrollo de la IA física )Physical AI(, invertir en DAO )organización autónoma descentralizada( puede ser una de las formas más directas.
A través de su plataforma, @xmaquinaDAO proporciona a los miembros acceso a activos físicos de IA, incluidos activos físicos de máquinas )Real World Assets, RWAs(, protocolo DePIN ) infraestructura física descentralizada, ( cibernética, empresas de robótica y )IP( de propiedad intelectual. Además, estas inversiones están respaldadas por su equipo interno de investigación y desarrollo para garantizar el liderazgo tecnológico y de mercado.
(Consulte el informe completo aquí)