depinが道をリードします、AIは助けてください：分散化された物理的人工知能depaiグラフを一目見ます

分散化された物理的人工知能の台頭（DEPAI）：ロボットとWeb3の統合

人工知能技術は日々とともに変化しており、分散化された物理的人工知能（DEPAI）は、革新的なソリューションをロボットと物理的人工知能インフラストラクチャの制御にもたらしました。 DEPAIは、現実世界のデータ収集から、分散化された物理インフラストラクチャ（DEPIN）の展開に基づくインテリジェントロボット操作に拡大しています。 NvidiaのCEOであるJensen Huangが言ったように、「一般的なロボットの分野でのChatGptの瞬間はまもなく登場します。」

技術開発履歴は、デジタル時代はハードウェアから始まり、ソフトウェアから始まり、現在は物理世界の最終分野に向かっていることを示しています。

将来、独立した物理的人工知能エージェントは、ロボット、スマートカー、ドローンなどを制御し、従来の労働力を徐々に置き換えます。これらのスマートデバイスの所有権の問題は、重要な社会問題になりました。中央集中勢力がまだ完全に市場を支配していないとき、DePAIは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絶好の機会を提供します。

データ収集：コアドライビングフォースDepaiインフラストラクチャの構築は加速しており、データ収集の分野は特に活発です。このフィールドは、ロボット上の物理AIエージェントに必要な実際のデータを提供するだけでなく、環境ナビゲーションとタスクの実行に必要なデータストリームをリアルタイムで送信します。

しかし、高品質の現実世界データの獲得は、物理的な人工知能の開発における主要なボトルネックのままです。 NvidiaのOmniverseとCosmosはシミュレートされた環境を通じて革新的なソリューションを提供しますが、合成データは生態系の一部のみであり、リモート操作と実際のビデオデータも同様に不可欠です。

リモート操作とdepinの相乗効果

リモート操作の分野では、フロドボットはデピンを介して世界中の経済的配送ロボットを展開しています。操作中、これらのロボットは、実際の環境で人間の意思決定行動をキャプチャし、高価値のデータセットを生成するだけでなく、資金不足の問題を効果的に解決できます。

トークンによって駆動される高潔なサイクルメカニズムにより、データ収集機器とロボットの展開が加速されました。資本支出と運用コストを削減しながら販売パフォーマンスを改善したいロボット企業の場合、Depinは従来のモデルよりも多くの利点があります。

ビデオデータ：空間認知の構築

ビデオデータアプリケーションの観点から、DEPAIは現実世界のビデオデータを最大限に活用して、物理的な人工知能システムをトレーニングし、実世界の空間的理解を構築できます。 HivemapperとNatixネットワークは、独自のビデオデータベースを使用して重要なデータソースになると予想されます。

Pantera CapitalのジュニアパートナーであるMason Nystromは、「単一のデータを商業的価値を達成することは困難ですが、IoTexによって開発されたQuicksilverプラットフォームは、データの検証とプライバシー保護を確保しながら、データを集約することができます。

スペースインテリジェンスとコンピューティング：分散型管理

空間インテリジェンスとコンピューティングプロトコルの分野では、業界は、DepinとDepaiを介して、空間調整と現実世界の3D仮想双子の分散管理を達成することに取り組んでいます。たとえば、Auki NetworkのPoseMeshテクノロジーは、リアルタイムの空間認識を実装しながら、プライバシーと地方分権化を保証します。

物理的な人工知能エージェントの適用が結果を示し始めており、SAMは地理的推論のためにFrodobotsのグローバルロボットネットワークを使用しています。将来的には、Quicksilverなどのフレームワークの助けを借りて、人工知能エージェントはDepinが提供するリアルタイムデータへのアクセスを改善できるようになります。

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