دمج DePIN والذكاء المجسد: التحديات والآفاق

تواجه الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية (DePIN) فرصًا وتحديات هائلة في مجال تكنولوجيا الروبوتات. من المتوقع أن يغير هذا المجال الناشئ بشكل جذري طريقة عمل الروبوتات الذكية في العالم الحقيقي، لكنه في الوقت نفسه يواجه مشكلات أكثر تعقيدًا من الذكاء الاصطناعي التقليدي.

القيود الرئيسية لروبوتات DePIN الذكية

جمع البيانات

يحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد إلى التفاعل مع العالم الحقيقي لتطوير الذكاء، ولكن حاليًا يفتقر إلى قاعدة بيانات واسعة النطاق لجمع البيانات. تشمل الطرق الرئيسية لجمع البيانات ما يلي:

1. البيانات التي يتم تشغيلها بواسطة الإنسان: جودة عالية ولكن كلفتها مرتفعة
2. البيانات المركبة: مناسبة لمجالات معينة، ولكن يصعب محاكاة البيئات المعقدة
3. التعلم من خلال الفيديو: نقص في ردود الفعل الفيزيائية المباشرة

مستوى الاستقلالية

لتحقيق commercialization في تكنولوجيا الروبوتات، يجب أن تكون نسبة النجاح قريبة من 99.99%. ومع ذلك، فإن كل زيادة بنسبة 0.001% في الدقة تتطلب جهودًا تتزايد بشكل أسي. قد يستغرق تحقيق هذه النسبة الأخيرة من الدقة 1% سنوات أو حتى عقود.

قيود الأجهزة

لم يتم إعداد الأجهزة الروبوتية الحالية لتحقيق الاستقلالية الحقيقية. تشمل المشكلات الرئيسية ما يلي:

• نقص مستشعرات اللمس
• صعوبة التعرف على حظر الكائنات
• تصميم المشغل ليس مرنًا وطبيعيًا بما فيه الكفاية

صعوبة توسيع الأجهزة

تتطلب تكنولوجيا الروبوتات الذكية نشر الأجهزة المادية في العالم الحقيقي، مما يخلق تحديات كبيرة في رأس المال. حاليًا، لا تزال تكلفة الروبوتات الشبيهة بالبشر مرتفعة، مما يجعل من الصعب تحقيق الانتشار على نطاق واسع.

تقييم الفعالية

تقييم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يتطلب نشرًا طويل الأمد في العالم الحقيقي، وهذه العملية تستغرق وقتًا وجهدًا، ومن الصعب الوصول إلى استنتاجات سريعة كما هو الحال مع نماذج الذكاء الاصطناعي على الإنترنت.

الطلب على العمالة

تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات لا يزال يتطلب الكثير من المشاركة البشرية، بما في ذلك المشغلين وفرق الصيانة وموظفي البحث والتطوير. وهذا يتناقض بشكل حاد مع نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن تدريبها في السحابة.

آفاق مستقبل تكنولوجيا الروبوتات

على الرغم من أن الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي في الروبوتات العامة لا يزال يحتاج إلى المزيد من الوقت، إلا أن تطوير تكنولوجيا الروبوتات DePIN يعطي الأمل.

1. DePIN يسرع جمع البيانات وتقييمها، مما يسمح بتشغيل وجمع البيانات على نطاق أكبر وبشكل متوازي.

2. قد يؤدي تحسين تصميم الأجهزة المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى تقصير الجدول الزمني للتطوير بشكل كبير.

3. البنية التحتية للحوسبة اللامركزية تمكن الباحثين العالميين من تدريب وتقييم النماذج دون قيود رأس المال.

4. تظهر نماذج ربحية جديدة، مثل الوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون بشكل مستقل، الإمكانات الاقتصادية للروبوتات الذكية المدفوعة بـ DePIN.

الخاتمة

تطوير الذكاء الاصطناعي للروبوتات يتطلب التعاون في الخوارزميات والأجهزة والبيانات والتمويل والموارد البشرية. إنشاء شبكة الروبوتات DePIN يعني أنه يمكن تنسيق هذه الموارد على مستوى عالمي، مما يسرع من تدريب الذكاء الاصطناعي وتحسين الأجهزة، ويقلل من عوائق التطوير. نحن نتطلع إلى أن يتمكن قطاع الروبوتات من التحرر من الاعتماد على عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، وأن يتم دفعه من قبل المجتمع العالمي نحو نظام بيئي تكنولوجي مفتوح ومستدام.