Ainda não assistimos ao momento “chatGPT” da robótica
Os humanóides em particular estão a começar a parecer fantásticos, mas ainda não compreendem o nosso mundo
Os LLMs têm décadas de texto para aprender; a IA física começa com poucos dados e depois colide com toda a complexidade do mundo real
Existe uma enorme lacuna por preencher
Neste momento, estas máquinas estão a aprender as regras e a ser expostas a tarefas específicas; eventualmente vão para o mundo e 'aprendem no trabalho'
Uma demonstração destes nichos em cripto x robótica
Alguns destes projetos sobrepõem-se em categorias e esta não é uma lista completa, mas sim uma seleção de exemplos estabelecidos para demonstração
Treino
Teleoperação, aprendizagem por reforço e pipelines de IA incorporada que ensinam competências aos robôs
Porque é importante: Os robôs precisam de competências ensináveis antes de poderem aprender autonomamente, e estes pipelines dão-lhes as primeiras fundações
Recolha de dados do mundo real
Redes descentralizadas de sensores e geoespaciais que captam dados do mundo real
Projetos: @NATIXNetwork, @GEODNET
Porque é importante: A inteligência do mundo real depende de dados do mundo real, e estas redes fornecem o combustível sensorial de que as máquinas necessitam
Implantações de robôs
Computação espacial e orquestração multi-robô em ambientes do mundo real
Projetos: @Auki
Porque é importante: As implantações no mundo real são um dos próximos passos para acelerar a inteligência das máquinas, mas são economicamente e praticamente difíceis, o que torna o planeamento da Auki de inúmeros lançamentos em retalho no próximo ano um grande movimento
Economia das Máquinas
Infraestruturas para identidades de máquinas, atividades económicas, coordenação
Projetos: @peaq
Porque é importante: Identidade e coordenação on-chain dão às máquinas a autonomia para transacionar, colaborar e operar sem supervisão humana constante
Sistemas Operativos
Camada de software que coordena e controla máquinas autónomas
Projetos: @openmind_agi, @codecopenflow
Porque é importante: Ao fornecer uma camada de inteligência partilhada, dão às máquinas a estrutura para aprender, colaborar e operar em escala
Pelo menos do lado da cripto, muitas pessoas veem a atenção à robótica como um setor de muito curto prazo e de vida curta
A atenção terá ondas, mas no geral, ainda há um longo caminho a percorrer até atingir o máximo potencial
E a curto prazo, pode ver-se onde estão atualmente os pontos críticos e o que observar no percurso para o alcançar
Para uma cobertura mais abrangente e atualizações regulares, fique atento ao State of the Machines, a minha newsletter sobre IA física, robótica e todos os setores sobrepostos
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
Ainda não assistimos ao momento “chatGPT” da robótica
Os humanóides em particular estão a começar a parecer fantásticos, mas ainda não compreendem o nosso mundo
Os LLMs têm décadas de texto para aprender; a IA física começa com poucos dados e depois colide com toda a complexidade do mundo real
Existe uma enorme lacuna por preencher
Neste momento, estas máquinas estão a aprender as regras e a ser expostas a tarefas específicas; eventualmente vão para o mundo e 'aprendem no trabalho'
Uma demonstração destes nichos em cripto x robótica
Alguns destes projetos sobrepõem-se em categorias e esta não é uma lista completa, mas sim uma seleção de exemplos estabelecidos para demonstração
Treino
Teleoperação, aprendizagem por reforço e pipelines de IA incorporada que ensinam competências aos robôs
Projetos: @BitRobotNetwork, @PrismaXai, @NRNAgents
Porque é importante: Os robôs precisam de competências ensináveis antes de poderem aprender autonomamente, e estes pipelines dão-lhes as primeiras fundações
Recolha de dados do mundo real
Redes descentralizadas de sensores e geoespaciais que captam dados do mundo real
Projetos: @NATIXNetwork, @GEODNET
Porque é importante: A inteligência do mundo real depende de dados do mundo real, e estas redes fornecem o combustível sensorial de que as máquinas necessitam
Implantações de robôs
Computação espacial e orquestração multi-robô em ambientes do mundo real
Projetos: @Auki
Porque é importante: As implantações no mundo real são um dos próximos passos para acelerar a inteligência das máquinas, mas são economicamente e praticamente difíceis, o que torna o planeamento da Auki de inúmeros lançamentos em retalho no próximo ano um grande movimento
Economia das Máquinas
Infraestruturas para identidades de máquinas, atividades económicas, coordenação
Projetos: @peaq
Porque é importante: Identidade e coordenação on-chain dão às máquinas a autonomia para transacionar, colaborar e operar sem supervisão humana constante
Sistemas Operativos
Camada de software que coordena e controla máquinas autónomas
Projetos: @openmind_agi, @codecopenflow
Porque é importante: Ao fornecer uma camada de inteligência partilhada, dão às máquinas a estrutura para aprender, colaborar e operar em escala
Pelo menos do lado da cripto, muitas pessoas veem a atenção à robótica como um setor de muito curto prazo e de vida curta
A atenção terá ondas, mas no geral, ainda há um longo caminho a percorrer até atingir o máximo potencial
E a curto prazo, pode ver-se onde estão atualmente os pontos críticos e o que observar no percurso para o alcançar
Para uma cobertura mais abrangente e atualizações regulares, fique atento ao State of the Machines, a minha newsletter sobre IA física, robótica e todos os setores sobrepostos