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
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