Децентралізований фізичний штучний інтелект (, скорочено DePAI), надає децентралізовану альтернативу для стеку інфраструктури роботів та фізичного штучного інтелекту, уникнувши традиційного централізованого контролю.
Від збору даних реального світу до операції роботів фізичними AI-агентами, розгорнутих через DePIN, DePAI впевнено крокує в майбутнє.
(Зображення від Ділана Бейна, перекладено Deep Tide TechFlow)
"Час загального застосування ChatGPT в галузі робототехніки наближається."
——Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг
Цифрова епоха почалася з апаратного забезпечення, а потім перетворилася на нематеріальну сферу програмного забезпечення. З іншого боку, ера штучного інтелекту пішла іншим шляхом, почавши з програмного забезпечення і тепер рухаючись до фізичного світу, останнього рубежу, який йому ще належить подолати.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
У майбутньому, де домінуватимуть роботи, дрони, безпілотні автомобілі та людиноподібні роботи, цими машинами керують автономні фізичні агенти штучного інтелекту та поступово витісняють традиційну робочу силу, і питання «хто володіє цими машинами» стало важливим суспільним питанням.
DePAI надає можливість фізичній екосистемі штучного інтелекту Web3 побудувати до того, як централізовані гіганти стануть домінуючими.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
В даний час інфраструктурний стек DePAI розвивається швидкими темпами.
На даний етап збір даних є найактивнішим шаром. Цей шар не тільки надає реальні дані, необхідні для навчання фізичних інтелектуальних агентів штучного інтелекту, розташованих на роботах, але також може допомогти роботам навігувати в складних середовищах та виконувати завдання за допомогою потокових даних в реальному часі.
(Оригінал з Dylan Bane, перекладено DeepTech TechFlow)
Проте отримання даних з реального світу залишається основною перешкодою для навчання фізичного штучного інтелекту.
У той час як такі платформи, як Omniverse і Cosmos від NVIDIA, пропонують багатообіцяюче рішення за допомогою змодельованих середовищ, синтетичні дані вирішують лише частину проблеми. Для подальшого вдосконалення навчання незамінними ресурсами стануть віддалені операції та реальні відеодані.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
У сфері віддаленого керування @frodobots використовує DePIN для розгортання низькобюджетних пішохідних роботів по всьому світу. Ці роботи захоплюють складність прийняття рішень людьми в реальному середовищі під час роботи, генерують цінний набір даних та ефективно вирішують проблему недостатнього початкового капіталу.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
DePIN ( децентралізовану мережу фізичної інфраструктури ) Завдяки ефекту маховика на основі токенів він забезпечує потужну підтримку для швидкого розгортання датчиків збору даних і роботів.
Для робототехнічних компаній, які прагнуть прискорити продажі та скоротити капітальні витрати (CapEx) та операційні витрати (OpEx), DePIN пропонує більш ефективне та економічно вигідне рішення, ніж традиційні методи.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
DePAI ( децентралізована фізична AI) також використовує реальні відеодані для навчання фізичних систем штучного інтелекту та побудови спільного просторового розуміння реального світу.
Наприклад, @Hivemapper та @NATIXNetwork мають унікальні набори відеоданих, які можуть стати чудовим ресурсом для тренування фізичного ШІ.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
Як каже @masonnystrom, «дані окремих користувачів важко монетизувати, але коли вони агрегуються, вони створюють величезну цінність». ”
За допомогою мережі DePIN можна агрегувати реальні дані з різних пристроїв та вузлів, щоб створити високоцінний набір даних.
Система Quicksilver @iotex_io не тільки агрегує ці дані, але й обробляє перевірку даних і захист конфіденційності, забезпечуючи безпеку децентралізованого використання даних.
（Оригінал з Dylan Bane, перекладено Deep Tide TechFlow）
Крім того, просторовий інтелект та обчислювальний протокол також використовують технології DePIN та DePAI для сприяння розвитку децентралізованого просторового координації та реального світу 3D віртуальних близнюків.
Наприклад, технологія Posemesh від @AukiNetwork забезпечує захист приватності та децентралізацію, у той же час надаючи можливість реального часу для просторового сприйняття, що забезпечує потужну підтримку для фізичного штучного інтелекту.
（Початкове зображення з Dylan Bane, скомпільоване TechFlow Deep Tide）
Наразі перші застосування фізичного штучного інтелекту вже стають реальністю.
Наприклад, @SamIsMoving використовує глобальний флот доставки від Frodobots для прогнозування місцезнаходження за допомогою аналізу даних.
У майбутньому за допомогою таких фреймворків, як Quicksilver, агенти штучного інтелекту зможуть отримувати доступ до даних, наданих DePIN, у режимі реального часу, щоб ефективніше виконувати складні завдання та стимулювати подальший розвиток фізичного штучного інтелекту.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
Якщо ви хочете брати участь у розвитку фізичного штучного інтелекту (Physical AI), інвестування в DAO (децентралізована автономна організація) може бути одним з найпряміших шляхів.
Через свою платформу @xmaquinaDAO надає учасникам доступ до фізичних активів штучного інтелекту, включаючи фізичні активи машин (Real World Assets, RWAs), протокол DePIN ( децентралізована фізична інфраструктура, кібер ), робототехнічні компанії та (IP) інтелектуальної власності. Крім того, ці інвестиції підтримуються власною командою досліджень і розробок для забезпечення технологічного та ринкового лідерства.
(Повний звіт тут)
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Messari: DePAI буде наступним обертанням привітання?
Автор: Ділан Бейн
Компіляція: Deep Tide TechFlow
Децентралізований фізичний штучний інтелект (, скорочено DePAI), надає децентралізовану альтернативу для стеку інфраструктури роботів та фізичного штучного інтелекту, уникнувши традиційного централізованого контролю.
Від збору даних реального світу до операції роботів фізичними AI-агентами, розгорнутих через DePIN, DePAI впевнено крокує в майбутнє.
(Зображення від Ділана Бейна, перекладено Deep Tide TechFlow)
"Час загального застосування ChatGPT в галузі робототехніки наближається."
——Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг
Цифрова епоха почалася з апаратного забезпечення, а потім перетворилася на нематеріальну сферу програмного забезпечення. З іншого боку, ера штучного інтелекту пішла іншим шляхом, почавши з програмного забезпечення і тепер рухаючись до фізичного світу, останнього рубежу, який йому ще належить подолати.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
У майбутньому, де домінуватимуть роботи, дрони, безпілотні автомобілі та людиноподібні роботи, цими машинами керують автономні фізичні агенти штучного інтелекту та поступово витісняють традиційну робочу силу, і питання «хто володіє цими машинами» стало важливим суспільним питанням.
DePAI надає можливість фізичній екосистемі штучного інтелекту Web3 побудувати до того, як централізовані гіганти стануть домінуючими.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
В даний час інфраструктурний стек DePAI розвивається швидкими темпами.
На даний етап збір даних є найактивнішим шаром. Цей шар не тільки надає реальні дані, необхідні для навчання фізичних інтелектуальних агентів штучного інтелекту, розташованих на роботах, але також може допомогти роботам навігувати в складних середовищах та виконувати завдання за допомогою потокових даних в реальному часі.
(Оригінал з Dylan Bane, перекладено DeepTech TechFlow)
Проте отримання даних з реального світу залишається основною перешкодою для навчання фізичного штучного інтелекту.
У той час як такі платформи, як Omniverse і Cosmos від NVIDIA, пропонують багатообіцяюче рішення за допомогою змодельованих середовищ, синтетичні дані вирішують лише частину проблеми. Для подальшого вдосконалення навчання незамінними ресурсами стануть віддалені операції та реальні відеодані.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
У сфері віддаленого керування @frodobots використовує DePIN для розгортання низькобюджетних пішохідних роботів по всьому світу. Ці роботи захоплюють складність прийняття рішень людьми в реальному середовищі під час роботи, генерують цінний набір даних та ефективно вирішують проблему недостатнього початкового капіталу.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
DePIN ( децентралізовану мережу фізичної інфраструктури ) Завдяки ефекту маховика на основі токенів він забезпечує потужну підтримку для швидкого розгортання датчиків збору даних і роботів.
Для робототехнічних компаній, які прагнуть прискорити продажі та скоротити капітальні витрати (CapEx) та операційні витрати (OpEx), DePIN пропонує більш ефективне та економічно вигідне рішення, ніж традиційні методи.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
DePAI ( децентралізована фізична AI) також використовує реальні відеодані для навчання фізичних систем штучного інтелекту та побудови спільного просторового розуміння реального світу.
Наприклад, @Hivemapper та @NATIXNetwork мають унікальні набори відеоданих, які можуть стати чудовим ресурсом для тренування фізичного ШІ.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
Як каже @masonnystrom, «дані окремих користувачів важко монетизувати, але коли вони агрегуються, вони створюють величезну цінність». ”
За допомогою мережі DePIN можна агрегувати реальні дані з різних пристроїв та вузлів, щоб створити високоцінний набір даних.
Система Quicksilver @iotex_io не тільки агрегує ці дані, але й обробляє перевірку даних і захист конфіденційності, забезпечуючи безпеку децентралізованого використання даних.
（Оригінал з Dylan Bane, перекладено Deep Tide TechFlow）
Крім того, просторовий інтелект та обчислювальний протокол також використовують технології DePIN та DePAI для сприяння розвитку децентралізованого просторового координації та реального світу 3D віртуальних близнюків.
Наприклад, технологія Posemesh від @AukiNetwork забезпечує захист приватності та децентралізацію, у той же час надаючи можливість реального часу для просторового сприйняття, що забезпечує потужну підтримку для фізичного штучного інтелекту.
（Початкове зображення з Dylan Bane, скомпільоване TechFlow Deep Tide）
Наразі перші застосування фізичного штучного інтелекту вже стають реальністю.
Наприклад, @SamIsMoving використовує глобальний флот доставки від Frodobots для прогнозування місцезнаходження за допомогою аналізу даних.
У майбутньому за допомогою таких фреймворків, як Quicksilver, агенти штучного інтелекту зможуть отримувати доступ до даних, наданих DePIN, у режимі реального часу, щоб ефективніше виконувати складні завдання та стимулювати подальший розвиток фізичного штучного інтелекту.
(Оригінальне зображення від Ділана Бейна, складене TechFlow)
Якщо ви хочете брати участь у розвитку фізичного штучного інтелекту (Physical AI), інвестування в DAO (децентралізована автономна організація) може бути одним з найпряміших шляхів.
Через свою платформу @xmaquinaDAO надає учасникам доступ до фізичних активів штучного інтелекту, включаючи фізичні активи машин (Real World Assets, RWAs), протокол DePIN ( децентралізована фізична інфраструктура, кібер ), робототехнічні компанії та (IP) інтелектуальної власності. Крім того, ці інвестиції підтримуються власною командою досліджень і розробок для забезпечення технологічного та ринкового лідерства.
(Повний звіт тут)