デピンが道をリードする、AIが役立つ：分散化された物理学と人工知能のDepaiマップを一目見た

分散型物理的人工知能（DEPAI）は、人工知能の開発において新しい方向性をリードし、ロボットと関連するインフラストラクチャの制御のための革新的なソリューションを提供しています。この記事では、データ収集、リモート操作、空間インテリジェンスの分野でのDEPAIとそのアプリケーションに関する詳細な議論を行い、その開発の見通しを分析します。

Nvidia CEOのHuang Renxunが言ったように、一般的なロボットの分野での「ChatGptの瞬間」が間もなく登場します。ハードウェアからソフトウェアまで、人工知能の開発プロセスは、現在、物理的な世界に向かっています。将来のロボットの人気の時代において、DEPAIは、特に集中型の部隊がまだ市場を完全に支配していない場合、Web3に基づいて物理的な人工知能エコシステムを構築するための重要な機会を提供します。

自律的な物理的人工知能エージェントの広範なアプリケーションは、ロボット、スマートカー、ドローン、その他の機器の所有権をもたらします。 Depaiは、この問題を解決するための新しいアイデアを提供します。

コア領域：

• データ収集： Depaiインフラストラクチャの構築では、データ収集が最もアクティブです。高品質の現実世界データは、物理的な人工知能の開発の鍵であり、Depinはデータ収集機器とロボットの展開を効果的に促進できます。 NvidiaのOmniverseやCosmosなどのシミュレートされた環境は合成データを提供しますが、リモート操作と実際のビデオデータは依然として不可欠です。

• リモート操作：frodobotsは、depinを使用して経済的な流通ロボットを展開します。これは、人間の意思決定データを収集するだけでなく、資金不足の問題を解決し、好意的なサイクルを形成します。これは、ロボット企業のコストを削減する上で大きな利点があります。

• ビデオデータアプリケーション：HiveMapperやNatixネットワークなどのプラットフォームが提供するビデオデータベースは、物理的な人工知能システムをトレーニングして空間認知を構築するための重要なデータソースを提供します。 IoTexのQuicksilverプラットフォームは、Depin全体にデータを集約し、データ検証とプライバシー保護を確保できます。

• スペースインテリジェンスとコンピューティング： aukiネットワークのPoseMeshテクノロジーは、プライバシー保護の下でリアルタイムの空間認識を実現します。 SamはFrodobotsのロボットネットワークを使用して地理的な場所を推進し、Quicksilverなどのフレームワークを使用して、将来Depinデータをより良くアクセスします。

投資機会：

要するに、DEPAIの出現は、物理的な人工知能の開発のための新しい可能性を提供し、データ、コンピューティング、アプリケーションの革新は注目に値します。

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