DePAI:分散型物理人工知能の台頭と展望

AI技術が急速に発展する今日、分散化物理人工知能(DePAI)は、ロボットと物理AIインフラのコントロールに新しい解決策を提供しています。現実世界からのデータ収集から、分散化物理インフラ(DePIN)に基づくスマートロボットの操作まで、DePAIの発展は着実に進んでいます。

技術の発展の歴史を振り返ると、デジタル時代は最初にハードウェアから始まり、その後無形のソフトウェア分野へと拡大しました。そしてAI時代はソフトウェアから始まり、現在は物理的な世界という最終的な領域に進軍しています。

自律的物理AIエージェントによって運営されるロボット、スマートカー、ドローン、ロボットが従来の労働力を徐々に代替していく世界では、これらのスマートデバイスの所有権の問題が無視できない社会的な議題となっています。中央集権的な参加者がまだ市場を完全に支配していない中で、DePAIはWeb3に基づく物理AIシステムの構築に貴重な機会を提供します。

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データ取得:DePAIの基盤

現在、DePAIのインフラは急速に整備されており、その中でもデータ収集の面が最も活発に動いています。この面は、ロボット上の物理AIエージェントに必要な現実世界のデータを提供するだけでなく、環境ナビゲーションやタスク実行に必要なデータストリームをリアルタイムで伝送することもできます。

しかし、高品質な現実世界のデータを取得することは、物理AIの発展を制約する主なボトルネックであり続けています。シミュレーション環境を通じて革新的なソリューションが提供されているとはいえ、合成データは全体のエコシステムの一部に過ぎず、遠隔操作や現実世界のビデオデータも同様に不可欠です。

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リモート操作

遠隔操作の分野では、一部の企業がDePINを通じて世界中に経済的な配送ロボットを展開しています。これらのロボットは、運用中に人間の現実環境における意思決定行動を捉え、高価値なデータセットを創出するだけでなく、資本投入不足の問題も効果的に解決します。

トークン駆動の良性循環メカニズムを通じて、DePINはデータ収集装置とロボットの展開プロセスを加速しています。販売業績を向上させつつ、資本支出と運営コストを削減したいロボット企業にとって、DePINは従来のモデルに比べて顕著な利点を持っています。

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ビデオデータアプリケーション

ビデオデータアプリケーションにおいて、DePAIは現実世界のビデオデータを最大限に活用して物理AIシステムをトレーニングし、現実世界の空間認識を構築できます。一部の革新的なプロジェクトは、その独自のビデオデータベースを活用して重要なデータソースとなることが期待されています。

業界の専門家は指摘しています：「単一のデータでは商業価値を実現するのは難しいが、データを集約することで大きな可能性が生まれる。」いくつかのプラットフォームはDePINを越えてデータを集約でき、同時にデータの検証とプライバシー保護を確保しています。

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スペースインテリジェンスと計算

空間知能と計算プロトコルの分野では、業界はDePINとDePAIを通じて空間の調整と現実世界の3Dバーチャルツインの分散型管理を実現することに取り組んでいます。例えば、特定の技術はプライバシーと分散化を保証しつつ、リアルタイムの空間認識機能を実現しています。

! DePINが道を切り開き、AIが支援します:分散型物理学とAIのDePAIアトラスの概要

物理AIエージェントの応用が初めて効果を見せており、一部のプロジェクトはグローバルロボットネットワークを利用して地理的位置推定を行っています。今後、新興のフレームワークを活用することで、AIエージェントはDePINが提供するリアルタイムデータにより良く接続できるようになるでしょう。

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物理AI分野に進出を考えている投資家にとって、DAOへの投資は理想的な切り口となるかもしれません。一部のDAOは、メンバーに対して機械の実物資産、DePINプロトコル、ロボット企業、知的財産などを含む多様な物理AI資産の投資ポートフォリオを提供し、専門の内部研究開発チームがサポートを行っています。

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DePAI技術の継続的な成熟と応用シーンの拡大に伴い、私たちはこの新興分野が今後のAIエコシステムにおいてますます重要な役割を果たすと信じる理由があります。人工知能の発展に新たな道を切り開くことでしょう。

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