著者: Dylan Bane
コンピレーション:Deep Tide TechFlow
Decentralized Physical AI、通称DePAIは、ロボットおよび物理AIインフラストラクチャのスタックに、従来の中央集権的な制御モデルからの分散型代替手段を提供します。
現実世界のデータ収集からDePINの展開を経て物理的なAIエージェントがロボットを操作するまで、DePAIは着実に未来に向かって進んでいます。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
汎用ロボット領域のChatGPTの時代が間もなくやってきます。
——NVIDIA CEO ジェンセン・フアン
デジタル時代はハードウェアから始まり、ソフトウェアという無形の領域へと進化しました。 一方、AIの時代は逆で、ソフトウェアから始まり、まだ征服されていない最後のフロンティアである物理的な世界に向かっています。
ロボット、ドローン、自動運転車、ヒューマノイドロボットが支配する未来において、これらの機械は自律的な物理AIエージェントによって動作し、従来の労働に取って代わられつつあり、「これらの機械は誰のものなのか」が重要な社会問題となっています。
DePAIは、中央集権的な巨人が支配的になる前に、Web3の物理的なAIエコシステムを構築する機会を提供します。
（元の画像は Dylan Bane によるもので、深潮 TechFlow が翻訳しました）
現在、DePAIのインフラストラクチャスタックは急速に発展しています。
この段階では、データ収集層が最もアクティブな部分です。 このレイヤーは、ロボットに展開された物理的な AI エージェントにトレーニングに必要な実世界のデータを提供するだけでなく、ロボットが複雑な環境をナビゲートし、リアルタイムのストリーミング データを使用してタスクを完了するのにも役立ちます。
（元の画像はDylan Baneによるもので、深潮TechFlowが翻訳しました）
しかし、実世界のデータへのアクセスは、物理的なAIのトレーニングにおける大きなボトルネックとなっています。
NVIDIAのOmniverseやCosmosなどのプラットフォームは、シミュレーション環境を提供することで有望な解決策を提供していますが、合成データは問題の一部しか解決できません。トレーニングをさらに向上させるためには、リモートオペレーションや実世界のビデオデータも不可欠なリソースとなります。
遠隔操作の分野では、@frodobotsはDePINを活用して、低コストの歩道配送ロボットを世界中に展開しています。 これらのロボットは、現実世界の環境における人間の意思決定の複雑さを捉え、価値の高いデータセットを生成すると同時に、初期の資本不足に効果的に対処することで動作します。
DePIN (分散型物理インフラストラクチャネットワーク) トークン駆動のフライホイール効果により、データ収集センサーとロボットの迅速な展開を強力にサポートします。
販売を加速し、設備投資(CapEx)と運用コスト(OpEx)を削減したいと考えているロボット企業にとって、DePINは従来の方法よりも効率的で費用対効果の高いソリューションを提供します。
（元の画像はDylan Baneからで、深潮TechFlowによって翻訳されました）
DePAI (デーセントラル化された物理AI)は、実世界のビデオデータを活用して物理AIシステムをトレーニングし、現実世界の共有空間を構築することができます。
例えば、@Hivemapper と @NATIXNetwork は独自のビデオデータセットを所有しており、これらのデータは物理AIのトレーニングに重要なリソースとなる可能性があります。
@masonnystrom が言うように、「単一ユーザーのデータは貨幣化しにくいが、集約すると巨大な価値を生み出すことができる」
DePINのネットワークを使用すると、さまざまなデバイスやノードからの実世界のデータを集約して、価値の高いデータセットを生成できます。
@iotex_ioのQuicksilverシステムは、これらのデータを集約するだけでなく、データの検証とプライバシー保護の問題を処理し、分散型データ利用に安全保障を提供しています。
また、スペースインテリジェンスとコンピューティングプロトコルも、DePINとDePAIの技術を活用して、スペース調整と現実世界の3Dバーチャルツインの分散化開発を推進しています。
たとえば、@AukiNetwork の Posemesh テクノロジーは、プライバシーを保護し、分散性を維持しながら、リアルタイムの空間認識を可能にし、物理的な AI を強化します。
現在、物理AIエージェントの初期アプリケーションが現実のものとなっています。
たとえば、@SamIsMoving は Frodobots のグローバルな配送フリートを活用して、データを分析して地理的な場所を予測しています。
将来、Quicksilver のようなフレームワークを通じて、DePIN が提供するデータにリアルタイムでアクセスできるようになることで、AI エージェントは複雑なタスクをより効率的に遂行し、物理的な AI のさらなる発展を推進することができるようになります。
物理AI (の開発に参加したい場合、DAO )（分散型自治組織）への投資は、最も直接的な方法の一つかもしれません。
@xmaquinaDAOは、そのプラットフォームを通じて、メンバーに物理的AI資産に触れる機会を提供し、これらの資産には物理実物資産(Real World Assets、RWAs)、DePINプロトコル(分散型物理インフラネットワーク)、ロボット企業、知的財産(IP)が含まれています。さらに、これらの投資は、内部の研究開発チームからのサポートを受けており、技術と市場の先導性を確保しています。
（完整報告はこちらを参照してください）
308k 投稿
272k 投稿
179k 投稿
83k 投稿
71k 投稿
69k 投稿
64k 投稿
62k 投稿
53k 投稿
51k 投稿
Messari：DePAIは次のナラティブのホットスポットになるでしょうか？
著者: Dylan Bane
コンピレーション:Deep Tide TechFlow
Decentralized Physical AI、通称DePAIは、ロボットおよび物理AIインフラストラクチャのスタックに、従来の中央集権的な制御モデルからの分散型代替手段を提供します。
現実世界のデータ収集からDePINの展開を経て物理的なAIエージェントがロボットを操作するまで、DePAIは着実に未来に向かって進んでいます。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
汎用ロボット領域のChatGPTの時代が間もなくやってきます。
——NVIDIA CEO ジェンセン・フアン
デジタル時代はハードウェアから始まり、ソフトウェアという無形の領域へと進化しました。 一方、AIの時代は逆で、ソフトウェアから始まり、まだ征服されていない最後のフロンティアである物理的な世界に向かっています。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
ロボット、ドローン、自動運転車、ヒューマノイドロボットが支配する未来において、これらの機械は自律的な物理AIエージェントによって動作し、従来の労働に取って代わられつつあり、「これらの機械は誰のものなのか」が重要な社会問題となっています。
DePAIは、中央集権的な巨人が支配的になる前に、Web3の物理的なAIエコシステムを構築する機会を提供します。
（元の画像は Dylan Bane によるもので、深潮 TechFlow が翻訳しました）
現在、DePAIのインフラストラクチャスタックは急速に発展しています。
この段階では、データ収集層が最もアクティブな部分です。 このレイヤーは、ロボットに展開された物理的な AI エージェントにトレーニングに必要な実世界のデータを提供するだけでなく、ロボットが複雑な環境をナビゲートし、リアルタイムのストリーミング データを使用してタスクを完了するのにも役立ちます。
（元の画像はDylan Baneによるもので、深潮TechFlowが翻訳しました）
しかし、実世界のデータへのアクセスは、物理的なAIのトレーニングにおける大きなボトルネックとなっています。
NVIDIAのOmniverseやCosmosなどのプラットフォームは、シミュレーション環境を提供することで有望な解決策を提供していますが、合成データは問題の一部しか解決できません。トレーニングをさらに向上させるためには、リモートオペレーションや実世界のビデオデータも不可欠なリソースとなります。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
遠隔操作の分野では、@frodobotsはDePINを活用して、低コストの歩道配送ロボットを世界中に展開しています。 これらのロボットは、現実世界の環境における人間の意思決定の複雑さを捉え、価値の高いデータセットを生成すると同時に、初期の資本不足に効果的に対処することで動作します。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
DePIN (分散型物理インフラストラクチャネットワーク) トークン駆動のフライホイール効果により、データ収集センサーとロボットの迅速な展開を強力にサポートします。
販売を加速し、設備投資(CapEx)と運用コスト(OpEx)を削減したいと考えているロボット企業にとって、DePINは従来の方法よりも効率的で費用対効果の高いソリューションを提供します。
（元の画像はDylan Baneからで、深潮TechFlowによって翻訳されました）
DePAI (デーセントラル化された物理AI)は、実世界のビデオデータを活用して物理AIシステムをトレーニングし、現実世界の共有空間を構築することができます。
例えば、@Hivemapper と @NATIXNetwork は独自のビデオデータセットを所有しており、これらのデータは物理AIのトレーニングに重要なリソースとなる可能性があります。
（元の画像はDylan Baneによるもので、深潮TechFlowが翻訳しました）
@masonnystrom が言うように、「単一ユーザーのデータは貨幣化しにくいが、集約すると巨大な価値を生み出すことができる」
DePINのネットワークを使用すると、さまざまなデバイスやノードからの実世界のデータを集約して、価値の高いデータセットを生成できます。
@iotex_ioのQuicksilverシステムは、これらのデータを集約するだけでなく、データの検証とプライバシー保護の問題を処理し、分散型データ利用に安全保障を提供しています。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
また、スペースインテリジェンスとコンピューティングプロトコルも、DePINとDePAIの技術を活用して、スペース調整と現実世界の3Dバーチャルツインの分散化開発を推進しています。
たとえば、@AukiNetwork の Posemesh テクノロジーは、プライバシーを保護し、分散性を維持しながら、リアルタイムの空間認識を可能にし、物理的な AI を強化します。
（元の画像はDylan Baneによるもので、深潮TechFlowが翻訳しました）
現在、物理AIエージェントの初期アプリケーションが現実のものとなっています。
たとえば、@SamIsMoving は Frodobots のグローバルな配送フリートを活用して、データを分析して地理的な場所を予測しています。
将来、Quicksilver のようなフレームワークを通じて、DePIN が提供するデータにリアルタイムでアクセスできるようになることで、AI エージェントは複雑なタスクをより効率的に遂行し、物理的な AI のさらなる発展を推進することができるようになります。
(元画像はDylan Bane、TechFlow編集)
物理AI (の開発に参加したい場合、DAO )（分散型自治組織）への投資は、最も直接的な方法の一つかもしれません。
@xmaquinaDAOは、そのプラットフォームを通じて、メンバーに物理的AI資産に触れる機会を提供し、これらの資産には物理実物資産(Real World Assets、RWAs)、DePINプロトコル(分散型物理インフラネットワーク)、ロボット企業、知的財産(IP)が含まれています。さらに、これらの投資は、内部の研究開発チームからのサポートを受けており、技術と市場の先導性を確保しています。
（完整報告はこちらを参照してください）