Merkezi Olmayan Fiziksel Yapay Zeka ((DePAI), robotlar ve fiziksel yapay zeka altyapısı için merkezi olmayan bir alternatif sunar ve geleneksel merkezi kontrol modelinden kaçınır.
Gerçek dünya verilerinin toplanmasından DePIN aracılığıyla robotları çalıştırmak için fiziksel AI ajanlarının konuşlandırılmasına kadar, DePAI istikrarlı bir şekilde geleceğe doğru ilerliyor.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır ve Deep Tide TechFlow tarafından derlenmiştir)
"Genel robot alanında ChatGPT'nin anı yakında gelecek."
——NVIDIA CEO Jensen Huang
Dijital çağ öncelikle donanım ile başladı, ardından görünmez yazılım alanına gelişti. Yapay zeka çağı ise tam tersini yapıyor, yazılımdan başlayarak şimdi fiziksel dünyaya ilerliyor, bu da henüz fethedilmemiş son sınırıdır.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır ve TechFlow tarafından derlenmiştir)
Gelecekte robotların, insansız hava araçlarının, otonom araçların ve insansı robotların hakim olduğu bir dünyada, bu makineler otonom fiziksel AI aktrisleri tarafından işletilir ve geleneksel emeği yavaş yavaş yerlerini alırken, "bu makineler kimin sahibi" sorusu önemli bir toplumsal konu haline gelmiştir.
DePAI, Web3'ün fiziksel yapay zeka ekosisteminin merkezi devler baskın hale gelmeden önce inşa edilmesi için bir fırsat sunuyor.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, TechFlow tarafından derlenmiştir)
Şu anda, DePAI'nin altyapı yığını hızlı bir şekilde gelişiyor.
Şu anda, veri toplama katmanı en aktif bölümdür. Bu katman, sadece robotlara yerleştirilen fiziksel AI akıllı ajanlar için gerekli eğitimi sağlayan gerçek dünya verilerini toplamakla kalmaz, aynı zamanda robotların karmaşık ortamlarda gezinmelerine ve görevleri tamamlamalarına yardımcı olmak için gerçek zamanlı akış verilerini de kullanabilir.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, derin akım TechFlow tarafından çevrilmiştir)
Ancak gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hala fiziksel yapay zeka eğitiminin ana engelidir.
NVIDIA'nın Omniverse ve Cosmos gibi platformları, simüle edilmiş ortamlar aracılığıyla umut verici bir çözüm sunarken, sentetik veriler sorunun yalnızca bir kısmını çözüyor. Eğitimi daha da iyileştirmek için uzaktan operasyonlar ve gerçek dünya video verileri de vazgeçilmez kaynaklar haline gelecektir.
(Dylan Bane'den orijinal görüntü, TechFlow tarafından derlenmiştir)
Uzaktan operasyonlar alanında @frodobots, dünya çapında düşük maliyetli kaldırım teslimat robotlarını devreye almak için DePIN'den yararlanıyor. Bu robotlar, gerçek dünya ortamında insan karar vermenin karmaşıklığını yakalayarak, başlangıçtaki sermaye eksikliğini etkin bir şekilde ele alırken yüksek değerli veri kümeleri üreterek çalışır.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, Derinlik Akışı TechFlow tarafından derlenmiştir)
DePIN ) merkezi olmayan fiziksel altyapı ağı (, jeton itiş etkisiyle veri toplama sensörleri ve robotlar için hızlı dağıtım sağlar.
Satışları hızlandırmak ve sermaye harcamalarını (CapEx) ve işletme giderlerini (OpEx) azaltmak isteyen robotik şirketleri için DePIN, geleneksel yöntemlerden daha verimli ve uygun maliyetli bir çözüm sunar.
（原图来自 Dylan Bane，由深潮 TechFlow 编译）
DePAI ) merkezi olmayan fizik AI( aynı zamanda gerçek dünya video verilerini kullanarak fizik AI sistemlerini eğitebilir ve gerçek dünya için ortak bir alan anlayışı oluşturabilir.
Örneğin, @Hivemapper ve @NATIXNetwork benzersiz video veri setlerine sahiptir, bu veriler fiziksel AI eğitimi için önemli bir kaynak olabilir.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, derin akım TechFlow tarafından derlenmiştir)
@masonnystrom'in belirttiği gibi, "Bireysel kullanıcıların verilerinden para kazanmak zordur, ancak bir araya getirildiğinde muazzam bir değer yaratır." ”
DePIN'in ağıyla, farklı cihazlardan ve düğümlerden gelen gerçek dünya verileri, yüksek değerli veri kümeleri oluşturmak için toplanabilir.
@iotex_io'nun Quicksilver sistemi, bu verileri bir araya getirmekle kalmaz, aynı zamanda veri doğrulama ve gizlilik koruma sorunlarını da ele alarak merkezi olmayan veri kullanımı için güvenlik sağlar.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, derin akım TechFlow tarafından çevrilmiştir)
Ayrıca, uzay zekası ve hesaplama protokolleri, DePIN ve DePAI teknolojilerini kullanarak uzay koordinasyonunu ve gerçek dünya 3D sanal ikizlerin merkezsiz gelişimini teşvik ediyor.
Örneğin, @AukiNetwork'in Posemesh teknolojisi, gizliliği korurken ve merkezi olmayan şekilde, fiziksel yapay zeka için güçlü destek sağlayan gerçek zamanlı mekansal farkındalık yeteneğini gerçekleştirebilir.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmış ve Deep Tide TechFlow tarafından derlenmiştir)
Şu anda, fiziksel AI akıllı ajanın ilk uygulamaları gerçeğe girdi.
Örneğin, @SamIsMoving, Frodobots'un küresel teslimat filosundan yararlanarak verileri analiz ederek konumları tahmin ediyor.
Gelecekte, Quicksilver gibi çerçeveler aracılığıyla yapay zeka aracıları, karmaşık görevleri daha verimli bir şekilde tamamlamak ve fiziksel yapay zekanın daha da geliştirilmesini sağlamak için DePIN tarafından sağlanan verilere gerçek zamanlı olarak erişebilecek.
(Orijinal resim Dylan Bane'den alınmıştır, Deep Tide TechFlow tarafından derlenmiştir)
Fiziksel yapay zeka )Physical AI( geliştirilmesine dahil olmak istiyorsanız, DAO'lara ) Merkezi Olmayan Otonom Organizasyonlara ( yatırım yapmak belki de en basit yollardan biridir.
@xmaquinaDAO, platformu aracılığıyla üyelere fiziksel AI varlıklarına erişim imkanı sunar, bu varlıklar fiziksel varlık )Gerçek Dünya Varlıkları, RWAs(, DePIN protokolü )Merkezi olmayan fiziksel altyapı ağı(, robot şirketleri ve fikri mülkiyet )IP('yi içerir. Ayrıca, bu yatırımlar iç teknik ve pazar liderliğini sağlamak için iç geliştirme ekibi tarafından desteklenmektedir.
(Raporun tamamı burada)
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Messari: DePAI bir sonraki hikaye odak noktası olabilir mi?
Yazar: Dylan Bane
Derleme: Deep Tidal TechFlow
Merkezi Olmayan Fiziksel Yapay Zeka ((DePAI), robotlar ve fiziksel yapay zeka altyapısı için merkezi olmayan bir alternatif sunar ve geleneksel merkezi kontrol modelinden kaçınır.
Gerçek dünya verilerinin toplanmasından DePIN aracılığıyla robotları çalıştırmak için fiziksel AI ajanlarının konuşlandırılmasına kadar, DePAI istikrarlı bir şekilde geleceğe doğru ilerliyor.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır ve Deep Tide TechFlow tarafından derlenmiştir)
"Genel robot alanında ChatGPT'nin anı yakında gelecek."
——NVIDIA CEO Jensen Huang
Dijital çağ öncelikle donanım ile başladı, ardından görünmez yazılım alanına gelişti. Yapay zeka çağı ise tam tersini yapıyor, yazılımdan başlayarak şimdi fiziksel dünyaya ilerliyor, bu da henüz fethedilmemiş son sınırıdır.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır ve TechFlow tarafından derlenmiştir)
Gelecekte robotların, insansız hava araçlarının, otonom araçların ve insansı robotların hakim olduğu bir dünyada, bu makineler otonom fiziksel AI aktrisleri tarafından işletilir ve geleneksel emeği yavaş yavaş yerlerini alırken, "bu makineler kimin sahibi" sorusu önemli bir toplumsal konu haline gelmiştir.
DePAI, Web3'ün fiziksel yapay zeka ekosisteminin merkezi devler baskın hale gelmeden önce inşa edilmesi için bir fırsat sunuyor.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, TechFlow tarafından derlenmiştir)
Şu anda, DePAI'nin altyapı yığını hızlı bir şekilde gelişiyor.
Şu anda, veri toplama katmanı en aktif bölümdür. Bu katman, sadece robotlara yerleştirilen fiziksel AI akıllı ajanlar için gerekli eğitimi sağlayan gerçek dünya verilerini toplamakla kalmaz, aynı zamanda robotların karmaşık ortamlarda gezinmelerine ve görevleri tamamlamalarına yardımcı olmak için gerçek zamanlı akış verilerini de kullanabilir.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, derin akım TechFlow tarafından çevrilmiştir)
Ancak gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hala fiziksel yapay zeka eğitiminin ana engelidir.
NVIDIA'nın Omniverse ve Cosmos gibi platformları, simüle edilmiş ortamlar aracılığıyla umut verici bir çözüm sunarken, sentetik veriler sorunun yalnızca bir kısmını çözüyor. Eğitimi daha da iyileştirmek için uzaktan operasyonlar ve gerçek dünya video verileri de vazgeçilmez kaynaklar haline gelecektir.
(Dylan Bane'den orijinal görüntü, TechFlow tarafından derlenmiştir)
Uzaktan operasyonlar alanında @frodobots, dünya çapında düşük maliyetli kaldırım teslimat robotlarını devreye almak için DePIN'den yararlanıyor. Bu robotlar, gerçek dünya ortamında insan karar vermenin karmaşıklığını yakalayarak, başlangıçtaki sermaye eksikliğini etkin bir şekilde ele alırken yüksek değerli veri kümeleri üreterek çalışır.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, Derinlik Akışı TechFlow tarafından derlenmiştir)
DePIN ) merkezi olmayan fiziksel altyapı ağı (, jeton itiş etkisiyle veri toplama sensörleri ve robotlar için hızlı dağıtım sağlar.
Satışları hızlandırmak ve sermaye harcamalarını (CapEx) ve işletme giderlerini (OpEx) azaltmak isteyen robotik şirketleri için DePIN, geleneksel yöntemlerden daha verimli ve uygun maliyetli bir çözüm sunar.
（原图来自 Dylan Bane，由深潮 TechFlow 编译）
DePAI ) merkezi olmayan fizik AI( aynı zamanda gerçek dünya video verilerini kullanarak fizik AI sistemlerini eğitebilir ve gerçek dünya için ortak bir alan anlayışı oluşturabilir.
Örneğin, @Hivemapper ve @NATIXNetwork benzersiz video veri setlerine sahiptir, bu veriler fiziksel AI eğitimi için önemli bir kaynak olabilir.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, derin akım TechFlow tarafından derlenmiştir)
@masonnystrom'in belirttiği gibi, "Bireysel kullanıcıların verilerinden para kazanmak zordur, ancak bir araya getirildiğinde muazzam bir değer yaratır." ”
DePIN'in ağıyla, farklı cihazlardan ve düğümlerden gelen gerçek dünya verileri, yüksek değerli veri kümeleri oluşturmak için toplanabilir.
@iotex_io'nun Quicksilver sistemi, bu verileri bir araya getirmekle kalmaz, aynı zamanda veri doğrulama ve gizlilik koruma sorunlarını da ele alarak merkezi olmayan veri kullanımı için güvenlik sağlar.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmıştır, derin akım TechFlow tarafından çevrilmiştir)
Ayrıca, uzay zekası ve hesaplama protokolleri, DePIN ve DePAI teknolojilerini kullanarak uzay koordinasyonunu ve gerçek dünya 3D sanal ikizlerin merkezsiz gelişimini teşvik ediyor.
Örneğin, @AukiNetwork'in Posemesh teknolojisi, gizliliği korurken ve merkezi olmayan şekilde, fiziksel yapay zeka için güçlü destek sağlayan gerçek zamanlı mekansal farkındalık yeteneğini gerçekleştirebilir.
(Orijinal resim Dylan Bane tarafından sağlanmış ve Deep Tide TechFlow tarafından derlenmiştir)
Şu anda, fiziksel AI akıllı ajanın ilk uygulamaları gerçeğe girdi.
Örneğin, @SamIsMoving, Frodobots'un küresel teslimat filosundan yararlanarak verileri analiz ederek konumları tahmin ediyor.
Gelecekte, Quicksilver gibi çerçeveler aracılığıyla yapay zeka aracıları, karmaşık görevleri daha verimli bir şekilde tamamlamak ve fiziksel yapay zekanın daha da geliştirilmesini sağlamak için DePIN tarafından sağlanan verilere gerçek zamanlı olarak erişebilecek.
(Orijinal resim Dylan Bane'den alınmıştır, Deep Tide TechFlow tarafından derlenmiştir)
Fiziksel yapay zeka )Physical AI( geliştirilmesine dahil olmak istiyorsanız, DAO'lara ) Merkezi Olmayan Otonom Organizasyonlara ( yatırım yapmak belki de en basit yollardan biridir.
@xmaquinaDAO, platformu aracılığıyla üyelere fiziksel AI varlıklarına erişim imkanı sunar, bu varlıklar fiziksel varlık )Gerçek Dünya Varlıkları, RWAs(, DePIN protokolü )Merkezi olmayan fiziksel altyapı ağı(, robot şirketleri ve fikri mülkiyet )IP('yi içerir. Ayrıca, bu yatırımlar iç teknik ve pazar liderliğini sağlamak için iç geliştirme ekibi tarafından desteklenmektedir.
(Raporun tamamı burada)