L’IA physique décentralisée (Decentralized l’IA physique, ou DePAI) en abrégé, offre une alternative décentralisée à la robotique ainsi qu’à la pile d’infrastructure d’IA physique, s’éloignant du modèle traditionnel de contrôle centralisé.
De la collecte de données du monde réel au déploiement de robots physiques par DePIN, DePAI avance résolument vers l'avenir.
(Image source: Dylan Bane, translated by TechFlow from Deep Tide)
Le moment est venu pour ChatGPT dans le domaine général de la robotique.
——NVIDIA CEO Jensen Huang
L’ère numérique a commencé avec le matériel, puis a évolué vers le domaine intangible du logiciel. L’ère de l’IA, quant à elle, est allée dans l’autre sens, en commençant par le logiciel et en se dirigeant maintenant vers le monde physique, la dernière frontière qu’il lui reste à conquérir.
(L'image d'origine provient de Dylan Bane, compilée par TechFlow de Deep Tide)
Dans un avenir dominé par des robots, des drones, des véhicules autonomes et des humanoïdes, ces machines sont exploitées par des agents d'intelligence artificielle physique autonomes et remplacent progressivement la main-d'œuvre traditionnelle, soulevant ainsi la question cruciale de la propriété de ces machines.
DePAI offre l’opportunité à l’écosystème d’IA physique du Web3 de se développer avant que les géants centralisés ne deviennent dominants.
(Image originale de Dylan Bane, compilée par TechFlow)
À l’heure actuelle, la pile d’infrastructure de DePAI évolue à un rythme rapide.
À l'heure actuelle, la couche de collecte de données est la plus active. Cette couche peut non seulement fournir les données du monde réel nécessaires à l'entraînement des agents d'intelligence artificielle physique déployés sur les robots, mais aussi aider les robots à naviguer dans des environnements complexes et à accomplir des tâches grâce aux données de flux temps réel.
（L'image d'origine provient de Dylan Bane et a été compilée par Deep Tide TechFlow）
Cependant, l'acquisition de données du monde réel reste un obstacle majeur à la formation de l'IA physique.
Bien que des plateformes telles que Omniverse et Cosmos de NVIDIA offrent des solutions prometteuses en simulant des environnements, les données synthétiques ne peuvent résoudre qu'une partie du problème. Pour améliorer davantage l'entraînement, les données vidéo du monde réel et les opérations à distance deviendront également des ressources indispensables.
L'image originale provient de Dylan Bane et a été compilée par TechFlow de Deep Tide.
Dans le domaine des opérations à distance, @frodobots s’appuie sur DePIN pour déployer des robots de livraison de trottoir à faible coût dans le monde entier. Ces robots fonctionnent en capturant la complexité de la prise de décision humaine dans un environnement réel, en générant des ensembles de données de grande valeur tout en remédiant efficacement au manque initial de capital.
(L'image originale provient de Dylan Bane et a été traduite par Deep Tide TechFlow)
DePIN ( réseau d’infrastructure physique décentralisé ) Grâce à son effet de volant d’inertie alimenté par des jetons, il fournit un support solide pour le déploiement rapide de capteurs et de robots d’acquisition de données.
Pour les entreprises de robotique qui cherchent à accélérer leurs ventes et à réduire leurs dépenses d’investissement (CapEx) et d’exploitation (OpEx), DePIN offre une solution plus efficace et plus rentable que les méthodes traditionnelles.
(L'image originale est de Dylan Bane, traduite par DeepTech TechFlow)
DePAI ( physique décentralisée AI) exploite également des données vidéo du monde réel pour former des systèmes d’IA physiques et construire une compréhension spatiale partagée du monde réel.
Par exemple, @Hivemapper et @NATIXNetwork disposent d’ensembles de données vidéo uniques qui peuvent constituer une excellente ressource pour l’entraînement de l’IA physique.
(L'image d'origine provient de Dylan Bane, traduite par Deep Tide TechFlow)
Comme l'a dit @masonnystrom : "Les données d'un seul utilisateur sont difficiles à monétiser, mais une fois agrégées, elles peuvent créer une énorme valeur."
Grâce au réseau DePIN, il est possible de regrouper des données du monde réel provenant de différents appareils et nœuds pour créer des ensembles de données de grande valeur.
Le système Quicksilver de @iotex_io peut non seulement agréger ces données, mais aussi traiter la vérification des données et les problèmes de protection de la vie privée, offrant ainsi une sécurité pour l'utilisation décentralisée des données.
(L'image d'origine est de Dylan Bane, compilée par TechFlow Deep Tide)
Par ailleurs, l'intelligence spatiale et le protocole de calcul utilisent également la technologie DePIN et DePAI pour promouvoir la coordination spatiale et le développement décentralisé du monde réel en jumeau virtuel 3D.
Par exemple, la technologie Posemesh de @AukiNetwork permet une connaissance spatiale en temps réel tout en protégeant la vie privée et en maintenant la décentralisation, alimentant l’IA physique.
（L'image originale provient de Dylan Bane et a été traduite par Deep Tide TechFlow）
À l’heure actuelle, l’application initiale d’agents physiques d’IA est entrée dans la réalité.
Par exemple, @SamIsMoving utilise actuellement la flotte de livraison mondiale de Frodobots pour prédire les emplacements géographiques en analysant les données.
À l'avenir, grâce à des cadres tels que Quicksilver, les agents d'IA pourront accéder en temps réel aux données fournies par DePIN, ce qui leur permettra d'accomplir des tâches complexes de manière plus efficace et de promouvoir davantage le développement de l'IA physique.
(Image originale de Dylan Bane, compilée par TechFlow)
Si vous cherchez à vous impliquer dans le développement de (Physical AI) d’IA physique, investir dans les DAO ( les organisations autonomes décentralisées ) est peut-être l’une des voies les plus simples à suivre.
@xmaquinaDAO, through its platform, provides members with the opportunity to access physical AI assets, including physical assets in the real world, RWAs, the DePIN protocol, decentralized physical infrastructure networks, robotics companies, and intellectual property, IP. In addition, these investments are supported by its internal R&D team to ensure technological and market leadership.
(Rapport complet ici)
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Messari : DePAI sera-t-il le prochain exutoire narratif ?
Auteur : Dylan Bane
Compilation : Deep Tide TechFlow
L’IA physique décentralisée (Decentralized l’IA physique, ou DePAI) en abrégé, offre une alternative décentralisée à la robotique ainsi qu’à la pile d’infrastructure d’IA physique, s’éloignant du modèle traditionnel de contrôle centralisé.
De la collecte de données du monde réel au déploiement de robots physiques par DePIN, DePAI avance résolument vers l'avenir.
(Image source: Dylan Bane, translated by TechFlow from Deep Tide)
Le moment est venu pour ChatGPT dans le domaine général de la robotique.
——NVIDIA CEO Jensen Huang
L’ère numérique a commencé avec le matériel, puis a évolué vers le domaine intangible du logiciel. L’ère de l’IA, quant à elle, est allée dans l’autre sens, en commençant par le logiciel et en se dirigeant maintenant vers le monde physique, la dernière frontière qu’il lui reste à conquérir.
(L'image d'origine provient de Dylan Bane, compilée par TechFlow de Deep Tide)
Dans un avenir dominé par des robots, des drones, des véhicules autonomes et des humanoïdes, ces machines sont exploitées par des agents d'intelligence artificielle physique autonomes et remplacent progressivement la main-d'œuvre traditionnelle, soulevant ainsi la question cruciale de la propriété de ces machines.
DePAI offre l’opportunité à l’écosystème d’IA physique du Web3 de se développer avant que les géants centralisés ne deviennent dominants.
(Image originale de Dylan Bane, compilée par TechFlow)
À l’heure actuelle, la pile d’infrastructure de DePAI évolue à un rythme rapide.
À l'heure actuelle, la couche de collecte de données est la plus active. Cette couche peut non seulement fournir les données du monde réel nécessaires à l'entraînement des agents d'intelligence artificielle physique déployés sur les robots, mais aussi aider les robots à naviguer dans des environnements complexes et à accomplir des tâches grâce aux données de flux temps réel.
（L'image d'origine provient de Dylan Bane et a été compilée par Deep Tide TechFlow）
Cependant, l'acquisition de données du monde réel reste un obstacle majeur à la formation de l'IA physique.
Bien que des plateformes telles que Omniverse et Cosmos de NVIDIA offrent des solutions prometteuses en simulant des environnements, les données synthétiques ne peuvent résoudre qu'une partie du problème. Pour améliorer davantage l'entraînement, les données vidéo du monde réel et les opérations à distance deviendront également des ressources indispensables.
L'image originale provient de Dylan Bane et a été compilée par TechFlow de Deep Tide.
Dans le domaine des opérations à distance, @frodobots s’appuie sur DePIN pour déployer des robots de livraison de trottoir à faible coût dans le monde entier. Ces robots fonctionnent en capturant la complexité de la prise de décision humaine dans un environnement réel, en générant des ensembles de données de grande valeur tout en remédiant efficacement au manque initial de capital.
(L'image originale provient de Dylan Bane et a été traduite par Deep Tide TechFlow)
DePIN ( réseau d’infrastructure physique décentralisé ) Grâce à son effet de volant d’inertie alimenté par des jetons, il fournit un support solide pour le déploiement rapide de capteurs et de robots d’acquisition de données.
Pour les entreprises de robotique qui cherchent à accélérer leurs ventes et à réduire leurs dépenses d’investissement (CapEx) et d’exploitation (OpEx), DePIN offre une solution plus efficace et plus rentable que les méthodes traditionnelles.
(L'image originale est de Dylan Bane, traduite par DeepTech TechFlow)
DePAI ( physique décentralisée AI) exploite également des données vidéo du monde réel pour former des systèmes d’IA physiques et construire une compréhension spatiale partagée du monde réel.
Par exemple, @Hivemapper et @NATIXNetwork disposent d’ensembles de données vidéo uniques qui peuvent constituer une excellente ressource pour l’entraînement de l’IA physique.
(L'image d'origine provient de Dylan Bane, traduite par Deep Tide TechFlow)
Comme l'a dit @masonnystrom : "Les données d'un seul utilisateur sont difficiles à monétiser, mais une fois agrégées, elles peuvent créer une énorme valeur."
Grâce au réseau DePIN, il est possible de regrouper des données du monde réel provenant de différents appareils et nœuds pour créer des ensembles de données de grande valeur.
Le système Quicksilver de @iotex_io peut non seulement agréger ces données, mais aussi traiter la vérification des données et les problèmes de protection de la vie privée, offrant ainsi une sécurité pour l'utilisation décentralisée des données.
(L'image d'origine est de Dylan Bane, compilée par TechFlow Deep Tide)
Par ailleurs, l'intelligence spatiale et le protocole de calcul utilisent également la technologie DePIN et DePAI pour promouvoir la coordination spatiale et le développement décentralisé du monde réel en jumeau virtuel 3D.
Par exemple, la technologie Posemesh de @AukiNetwork permet une connaissance spatiale en temps réel tout en protégeant la vie privée et en maintenant la décentralisation, alimentant l’IA physique.
（L'image originale provient de Dylan Bane et a été traduite par Deep Tide TechFlow）
À l’heure actuelle, l’application initiale d’agents physiques d’IA est entrée dans la réalité.
Par exemple, @SamIsMoving utilise actuellement la flotte de livraison mondiale de Frodobots pour prédire les emplacements géographiques en analysant les données.
À l'avenir, grâce à des cadres tels que Quicksilver, les agents d'IA pourront accéder en temps réel aux données fournies par DePIN, ce qui leur permettra d'accomplir des tâches complexes de manière plus efficace et de promouvoir davantage le développement de l'IA physique.
(Image originale de Dylan Bane, compilée par TechFlow)
Si vous cherchez à vous impliquer dans le développement de (Physical AI) d’IA physique, investir dans les DAO ( les organisations autonomes décentralisées ) est peut-être l’une des voies les plus simples à suivre.
@xmaquinaDAO, through its platform, provides members with the opportunity to access physical AI assets, including physical assets in the real world, RWAs, the DePIN protocol, decentralized physical infrastructure networks, robotics companies, and intellectual property, IP. In addition, these investments are supported by its internal R&D team to ensure technological and market leadership.
(Rapport complet ici)