L'un des plus grands goulets d'étranglement en robotique est les données, et DePIN pourrait être la meilleure solution que nous ayons.
Former des agents d'IA physique nécessite d'énormes quantités de données réelles - mais ces données sont incroyablement rares, coûteuses et lentes à collecter à grande échelle.
Le fallback ? Environnements de simulation.
Ils sont bon marché, rapides et sûrs. Mais ils mènent directement à l'infâme "écart sim-réalité."
Les robots formés en simulation échouent souvent dans le monde réel parce que la simulation manque du chaos de la physique réelle et de la perception réelle :
- Friction - Variation de surface - Bruit du capteur - Éblouissement, éclairage, déformation
C'est pourquoi je crois que DePIN pourrait devenir une couche d'infrastructure critique pour l'IA physique.
Les principaux acteurs de la robotique tels que Tesla, Figure et Apptronik sont tous en compétition pour construire les agents humanoïdes les plus intelligents.
Mais ils font face au même obstacle : l'accès à des données d'entraînement réelles, évolutives et de haute qualité. Dans une course de mille milliards de dollars, celui qui résoudra d'abord le goulot d'étranglement des données pourrait tout gagner.
Traditionnellement, la collecte de ces données via une infrastructure centralisée est coûteuse en capital et lente. Mais avec des incitations natives à la cryptographie, DePIN renverse le modèle :
- Déployer du matériel peu coûteux à grande échelle - Inciter les contributeurs par le biais de jetons - Construire une couche de capteurs mondiale et sans autorisation pour les machines
Et ce n'est pas théorique, cela se produit déjà :
- @silencioNetwork – collecte de données sonores ambiantes via des smartphones ; potentiellement les "oreilles de la robotique"
- @OVRtheReality – capture de données gamifiée via les caméras de smartphone, cartographiant des environnements visuels pour la perception robotique
- @NATIXNetwork – réseau mondial de conducteurs collectant des données de conduite réelles précieuses pour les systèmes autonomes
- @reborn_agi – les premiers à se spécialiser dans la robotique humanoïde, collectant des données de mouvement grâce à leur propre matériel et entraînant des modèles internes.
- @BitRobotNetwork – construction d'un réseau de robotique modulaire et incitatif ( pensez à Bittensor pour la robotique ), avec des sous-réseaux résolvant des défis robotiques du monde réel comme les Frodobots
DePIN transforme le goulot d'étranglement des données robotiques en une opportunité.
Et l'opportunité est maintenant.
Dans un monde où l'accès aux offres robotiques d'élite est verrouillé et institutionnalisé, DePIN pourrait être votre meilleure chance d'obtenir une exposition significative à un changement générationnel - le prochain moment iPhone qui va complètement changer le monde tel que nous le connaissons aujourd'hui.
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L'un des plus grands goulets d'étranglement en robotique est les données, et DePIN pourrait être la meilleure solution que nous ayons.
Former des agents d'IA physique nécessite d'énormes quantités de données réelles - mais ces données sont incroyablement rares, coûteuses et lentes à collecter à grande échelle.
Le fallback ? Environnements de simulation.
Ils sont bon marché, rapides et sûrs. Mais ils mènent directement à l'infâme "écart sim-réalité."
Les robots formés en simulation échouent souvent dans le monde réel parce que la simulation manque du chaos de la physique réelle et de la perception réelle :
- Friction
- Variation de surface
- Bruit du capteur
- Éblouissement, éclairage, déformation
C'est pourquoi je crois que DePIN pourrait devenir une couche d'infrastructure critique pour l'IA physique.
Les principaux acteurs de la robotique tels que Tesla, Figure et Apptronik sont tous en compétition pour construire les agents humanoïdes les plus intelligents.
Mais ils font face au même obstacle : l'accès à des données d'entraînement réelles, évolutives et de haute qualité. Dans une course de mille milliards de dollars, celui qui résoudra d'abord le goulot d'étranglement des données pourrait tout gagner.
Traditionnellement, la collecte de ces données via une infrastructure centralisée est coûteuse en capital et lente. Mais avec des incitations natives à la cryptographie, DePIN renverse le modèle :
- Déployer du matériel peu coûteux à grande échelle
- Inciter les contributeurs par le biais de jetons
- Construire une couche de capteurs mondiale et sans autorisation pour les machines
Et ce n'est pas théorique, cela se produit déjà :
- @silencioNetwork – collecte de données sonores ambiantes via des smartphones ; potentiellement les "oreilles de la robotique"
- @OVRtheReality – capture de données gamifiée via les caméras de smartphone, cartographiant des environnements visuels pour la perception robotique
- @NATIXNetwork – réseau mondial de conducteurs collectant des données de conduite réelles précieuses pour les systèmes autonomes
- @reborn_agi – les premiers à se spécialiser dans la robotique humanoïde, collectant des données de mouvement grâce à leur propre matériel et entraînant des modèles internes.
- @BitRobotNetwork – construction d'un réseau de robotique modulaire et incitatif ( pensez à Bittensor pour la robotique ), avec des sous-réseaux résolvant des défis robotiques du monde réel comme les Frodobots
DePIN transforme le goulot d'étranglement des données robotiques en une opportunité.
Et l'opportunité est maintenant.
Dans un monde où l'accès aux offres robotiques d'élite est verrouillé et institutionnalisé, DePIN pourrait être votre meilleure chance d'obtenir une exposition significative à un changement générationnel - le prochain moment iPhone qui va complètement changer le monde tel que nous le connaissons aujourd'hui.