AI ve şifreleme teknolojisiyle yönlendirilen Botlar devrimi

Yapay zekadaki atılımlar, insanların Botlar hakkındaki algısını ve beklentilerini köklü bir şekilde değiştiriyor. Büyük dil modelleri dış yazılım dünyasıyla etkileşime girmeye başladıkça, birçok kişi AI akıllı varlıklarının nihai şekil olduğunu düşündü. Ancak klasik bilim kurgu eserlerine bakarsak, insanlığın gerçekten hayal ettiği şey, fiziksel dünyada etkileşim kurabilen yapay zeka Botlarıdır.

Sektör uzmanları, Botlar alanında büyük bir sıçramanın yakında gerçekleşeceğini düşünüyor. Son yıllarda yapay zeka alanındaki ilerlemeler, sektördeki dengeleri yeniden şekillendiriyor ve batarya teknolojisi, gecikme optimizasyonu ve veri toplama konusundaki gelişmeler gelecekteki manzarayı daha da şekillendirecek. Şifreleme teknolojisi de bu süreçte önemli bir rol oynayacak. Botlar güvenliği, finansman, değerlendirme ve eğitim gibi alanlar dikkatle izlenmeli.

Değişim Unsurları

Yapay Zeka突破

Çok modlu büyük dil modellerinin ilerlemesi, Botların karmaşık görevleri yerine getirmesi için gerekli olan "beyin"i sağlamaktadır. Botlar, çevreyi genellikle görsel ve işitsel algı yoluyla algılar. Geleneksel bilgisayarla görme modelleri, nesne tespiti ve sınıflandırmasında başarılıdır, ancak görsel bilgiyi amaçlı eylem talimatlarına dönüştürmekte zorluk çeker. Büyük dil modelleri metin anlama ve üretiminde mükemmel bir performans gösterirken, fiziksel dünyanın algılama yeteneği ile sınırlıdır.

Görsel-Dil-Eylem Modeli ( VLA ), Botların birleşik bir hesaplama çerçevesinde görsel algı, dil anlama ve fiziksel eylemi entegre etmesini sağlar. En son VLA modeli, sıfır örnek genelleme yeteneği ve çift sistem mimarisi ile sektörde yeni bir standart belirliyor. Sıfır örnek genelleme özelliği, Botların her bir görev için tekrar tekrar eğitim almasına gerek kalmadan, yeni sahnelere, yeni nesnelere ve yeni talimatlara anında uyum sağlamasını mümkün kılar. Çift sistem mimarisi, yüksek düzeyde akıl yürütmeyi ve hafif akıl yürütmeyi ayırarak, hem insan benzeri düşünceye hem de gerçek zamanlı hassasiyete sahip ticari insansı robotlar gerçekleştirmiştir.

Ekonomik Botlar gerçeğe dönüşüyor

Dünyayı değiştiren teknolojilerin hepsinin yaygınlaşabilirlik gibi ortak bir özelliği vardır. Akıllı telefonlar, kişisel bilgisayarlar, 3D baskı teknolojisi, orta sınıfın karşılayabileceği fiyatlarla yaygınlaşmıştır. Robotların fiyatı sıradan bir otomobilden veya en düşük yıllık gelirden düşük olduğunda, fiziksel işlerin ve günlük işlerin esasen robotlar tarafından yapıldığı bir dünyayı hayal etmek şaşırtıcı değildir.

Depolamadan tüketici pazarına geçiş

Botlar teknolojisi, depo çözümlerinden tüketim alanına genişliyor. Bu dünya insanlık için tasarlandı - insanlar tüm uzman botların yapacağı işleri yapabilirken, uzman botlar tüm insan işlerini yapamaz. Bot şirketleri artık yalnızca fabrika için özel botlar üretmekle sınırlı kalmıyor, daha evrensel insan biçimli botlar geliştirmeye yöneliyor. Bu nedenle bot teknolojisinin öncüsü yalnızca depolarda değil, günlük yaşama da sızacak.

Maliyet, ölçeklenebilirliğin ana engellerinden biridir. En kritik gösterge, saatteki toplam maliyettir ve hesaplama şekli şöyle: Eğitim ve şarj için fırsat maliyeti, görev icra maliyeti ve robotların edinim maliyetinin toplamı, robotların toplam çalışma süresine bölünerek elde edilir. Bu maliyet, ilgili sektörün ortalama maaş seviyesinin altında olmalıdır ki rekabetçi olabilsin.

Depolama alanına tam anlamıyla nüfuz etmek için, Botların saatteki toplam maliyeti 31.39 doların altında olmalıdır. En büyük tüketici pazarında - özel eğitim ve sağlık hizmetleri alanında, bu maliyetin 35.18 doların altında tutulması gerekmektedir. Mevcut durumda Botlar, daha ucuz, daha verimli ve daha evrensel bir yöne doğru gelişmektedir.

Botlar teknolojisinin bir sonraki atılımı

Pil Optimizasyonu

Pil teknolojisi her zaman kullanıcı dostu Botlar için bir engel olmuştur. Erken dönem elektrikli araçlar, pil teknolojisinin sınırlamaları nedeniyle kısa menzil, yüksek maliyet ve düşük kullanım kolaylığı nedeniyle yaygınlaşmamıştır; Botlar da aynı zorluklarla karşı karşıyadır. Şu anda, ana akım insansı Botların tek seferdeki menzili sadece 90-120 dakikadır. Kullanıcılar açıkça her iki saatte bir manuel şarj yapmayı istemiyor, bu nedenle otonom şarj ve entegrasyon altyapısı önemli gelişim alanları haline gelmiştir.

Şu anda Botlar için şarj etmenin iki ana modu bulunmaktadır: pil değişimi veya doğrudan şarj. Pil değişimi modu, tükenen batarya gruplarının hızlı bir şekilde değiştirilmesiyle kesintisiz çalışmayı sağlar ve duraklama süresini en aza indirir, bu da alanlarda veya fabrikalarda kullanılmak üzere uygundur. Indüksiyon şarjı, kablosuz enerji sağlama yöntemi kullanır; tam şarj süresi daha uzun sürse de, tamamen otomatik bir süreci kolayca gerçekleştirir.

gecikme optimizasyonu

Düşük gecikme işlemleri, çevre algısı ve uzaktan kontrol olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. Algı, botların çevreye yönelik mekansal bilişsel yeteneğidir, uzaktan kontrol ise insan operatörlerin gerçek zamanlı kontrolünü ifade eder.

Botlar algılama sistemi ucuz sensörlerle başlar, ancak teknolojik koruma, yazılım entegrasyonu, düşük güç tüketimli hesaplama ve milisaniye düzeyinde hassas kontrol döngüsünde yatmaktadır. Botlar uzamsal konumlandırmayı tamamladığında, hafif sinir ağları engelleri, paletleri veya insanları gibi unsurları işaretleyecektir. Sahne etiketleri planlama sistemine girdikten sonra, hemen ayak, tekerlek grubu veya kol mekanizmasına motor talimatları göndermek üzere oluşturulur.

50 milisaniye altındaki algı gecikmesi, insan refleks hızına eşdeğerdir - bu eşik değerinin üzerindeki herhangi bir gecikme, Botların hareketlerini hantal hale getirecektir. Bu nedenle, %90'lık kararın tek bir görsel-dil-eylem ağı üzerinden yerel olarak alınması gerekmektedir. Tam otonom Botlar, yüksek performanslı VLA modelinin gecikmesinin 50 milisaniyenin altında olmasını sağlamalıdır; uzaktan kontrol edilen Botlar ise, kontrol noktası ile Bot arasındaki sinyal gecikmesinin 50 milisaniyeyi geçmemesini gerektirir.

Veri toplama optimizasyonu

Veri toplamanın başlıca üç yolu vardır: gerçek dünya video verileri, sentetik veriler ve uzaktan kontrol verileri. Gerçek veriler ile sentetik veriler arasındaki temel engel, robotların fiziksel davranışları ile video/simülasyon modelleri arasındaki farkı kapatmaktır. Gerçek video verileri, kuvvet geri bildirimi, eklem hareket hataları ve malzeme deformasyonu gibi fiziksel ayrıntılardan yoksundur; simülasyon verileri ise sensör arızaları, sürtünme katsayısı gibi öngörülemeyen değişkenlerden yoksundur.

En potansiyel veri toplama yöntemi uzaktan kontrol - insan operatörlerin uzaktan Botlar'ı kontrol ederek görevleri yerine getirmesidir. Ancak, insan gücü maliyeti uzaktan kontrol veri toplamanın ana kısıtlama faktörüdür.

Özel donanım geliştirme, yüksek kaliteli veri toplama için yeni çözümler sunmaktadır. Bazı şirketler, ana akım yöntemleri özel donanımlarla birleştirerek çok boyutlu insan hareket verilerini toplamakta, işlendikten sonra bu verileri Botlar sinir ağı eğitimi için uygun veri setlerine dönüştürmektedir. Hızlı iterasyon döngüleri ile AI Botları eğitimi için büyük miktarda yüksek kaliteli veri sağlamaktadır. Bu teknik boru hatları, ham verilerin dağıtılabilir botlara dönüşüm yolunu kısaltmaktadır.

Önemli Keşif Alanları

şifreleme teknolojisi ile Botlar entegrasyonu

Şifreleme teknolojisi, güvenilmeyen tarafları botlar ağının verimliliğini artırmaya teşvik edebilir. Daha önce bahsedilen anahtar alanlara dayanarak, şifreleme teknolojisi altyapı entegrasyonu, gecikme optimizasyonu ve veri toplama alanlarında verimliliği artırabilir.

Merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı ( DePIN ), şarj altyapısını devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor. İnsan biçimli Botlar dünya genelinde otomobiller gibi çalışırken, şarj istasyonlarının benzin istasyonları kadar erişilebilir olması gerekiyor. Merkezi ağlar büyük ön yatırımlar gerektirirken, DePIN maliyetleri düğüm işletmecilerine dağıtarak şarj tesislerinin daha fazla alana hızlı bir şekilde genişlemesini sağlıyor.

DePIN ayrıca dağıtık altyapıyı kullanarak uzaktan kontrol gecikmesini optimize edebilir. Coğrafi olarak dağılmış kenar düğümlerinin hesaplama kaynaklarını bir araya getirerek, uzaktan kontrol komutları yerel veya en yakın kullanılabilir düğüm tarafından işlenebilir, veri iletim mesafesini en aza indirir ve iletişim gecikmesini önemli ölçüde azaltır.

Uzaktan kontrol, en umut verici veri toplama yöntemidir, ancak merkezi varlıklar profesyonel personel istihdam ederek veri toplamanın maliyeti son derece yüksektir. DePIN, üçüncü tarafları uzaktan kontrol verilerini sağlamaları için şifreleme tokenleri ile teşvik ederek bu sorunu çözmektedir. Bazı projeler, katkılarını tokenleştirilmiş dijital varlıklara dönüştüren küresel uzaktan operatörler ağı inşa etmektedir; bu, izin gerektirmeyen merkeziyetsiz bir sistem oluşturmakta - katılımcılar hem gelir elde edebilmekte hem de yönetişime katılmakta ve AGI botlarının eğitimine yardımcı olmaktadır.

Güvenlik her zaman temel bir endişedir.

Botların teknolojisinin nihai hedefi tamamen otonom hale gelmektir, ancak insanların en az görmek istediği şey, otonominin botları saldırgan silahlara dönüştürmesidir. Büyük dil modellerinin güvenlik sorunları dikkat çekti ve bu modeller fiziksel eylem yeteneğine sahip olduğunda, bot güvenliği toplumsal kabulün anahtarı haline gelmektedir.

Ekonomik güvenlik, botlar ekosisteminin refahının temel direklerinden biridir. Bazı şirketler, cihaz kimlik doğrulaması, fiziksel varlık doğrulaması ve kaynak edinimini şifreleme ile kanıtlayarak merkeziyetsiz bir makine koordinasyon katmanı inşa etmektedir. Basit görev pazarı yönetiminden farklı olarak, bu sistemler botların merkezi aracıya bağımlı olmadan, kimlik bilgilerini, coğrafi konumlarını ve davranış kayıtlarını bağımsız bir şekilde kanıtlamalarını sağlar.

Davranış kısıtlamaları ve kimlik doğrulama, zincir üzerindeki mekanizmalar aracılığıyla yürütülür ve herkesin uyumluluğu denetlemesini sağlar. Güvenlik standartlarına, kalite gereksinimlerine ve bölgesel normlara uygun Botlar ödüllendirilecek, kurallara uymayanlar ise ceza veya diskalifiye ile karşı karşıya kalacak, böylece otonom makine ağında hesap verebilirlik ve güven mekanizması kurulacaktır.

Üçüncü taraf yeniden teminat ağı da eşit güvenlik garantileri sunabilir. Cezalandırma parametreleri sistemi hala geliştirilmesi gerekiyor, ancak ilgili teknoloji pratik aşamaya girmiştir. Sektör güvenlik standartlarının yakında oluşması bekleniyor, o zaman cezalandırma parametreleri bu standartlara göre model alınacaktır.

Boşluğu Dolduran Botlar Teknoloji Yığını

AI'den farklı olarak, Botlar alanına sınırlı bütçeyle girmek zordur. Botların yaygınlaşması için, geliştirme eşiği AI uygulama geliştirme kadar kolay bir seviyeye indirilmelidir. Üç alanında geliştirme potansiyeli vardır: finansman mekanizması, değerlendirme sistemi ve eğitim ekosistemi.

Finansman, Botlar alanındaki bir acı noktadır. Bilgisayar programı geliştirmek için sadece bir bilgisayar ve bulut bilişim kaynakları yeterken, tam işlevsel bir Bot oluşturmak için motor, sensör, pil gibi donanımların satın alınması gerekmekte ve maliyet kolayca 100.000 doları aşabilmektedir. Bu donanım özellikleri, Botlar geliştirmeyi AI'ya kıyasla esneklikten yoksun ve maliyet açısından yüksek hale getiriyor.

Gerçek sahne robot değerlendirme altyapısı henüz gelişim aşamasındadır. AI alanında net bir kayıp fonksiyonu sistemi kurulmuştur, testler tamamen sanallaştırılabilir. Ancak mükemmel sanal stratejiler, gerçek dünyada etkili çözümlere doğrudan dönüştürülemez. Robotlar, çeşitli gerçek ortamlarda kendi stratejilerini değerlendirebilecek bir altyapıya ihtiyaç duyarlar, böylece iteratif optimizasyonu gerçekleştirebilirler.

Bu altyapılar olgunlaştıkça, yetenekler yoğun bir şekilde akın edecek ve insan biçimli Botlar Web2'nin patlama eğrisini tekrar yaşayacak. Bazı şirketler "Robot versiyonu Android sistemi" geliştiriyor ve orijinal donanımı ekonomik bilinçli, yükseltilebilir akıllı varlıklara dönüştürüyor. Görsel, dil ve hareket planlama modülleri, mobil uygulamalar gibi tak-çıkar şeklinde kullanılabilirken, tüm akıl yürütme adımları sade İngilizce ile sunulmakta, böylece operatörlerin firmware ile etkileşime girmeden davranışları denetlemesi veya ayarlaması sağlanmaktadır. Bu doğal dil akıl yürütme yeteneği, yeni nesil yeteneklerin Botlar alanına sorunsuz bir şekilde girmesine olanak tanırken, robot devrimini ateşleyecek açık platform için kritik bir adım atılmıştır.

Yetenek yoğunluğu sektörün seyrini belirler. Yapılandırılmış kapsayıcı eğitim sistemi, Botlar alanında yetenek akışını sağlamak için çok önemlidir. Bazı şirketler, ABD'deki K-12 devlet okullarında insansı robotlara dayalı genel eğitim müfredatını tanıtmaktadır. Bu müfredat, platform bağımsızlığına sahip olacak şekilde tasarlanmış olup, öğrencilere çeşitli robot biçimlerine uyum sağlama ve pratik deneyim fırsatları sunmaktadır. Bu olumlu sinyal, sektördeki uzmanların değerlendirmelerini güçlendirmiştir: önümüzdeki yıllarda robot eğitim kaynaklarının zenginliği, AI alanıyla eşdeğer olacaktır.

Gelecek Görünümü

Görsel-şifreleme-eylem modeli ( VLA )'in yenilikçi ve ölçek ekonomisi etkileri, ekonomik, verimli ve evrensel insansı botların ortaya çıkmasına yol açtı. Depo botlarının tüketici pazarına genişlemesi ile güvenlik, finansman modeli ve değerlendirme sistemi kritik keşif yönleri haline geldi. Şifreleme teknolojisi, botların gelişimini üçlü yollarla destekleyecek: güvenliğe ekonomik garanti sağlama, şarj altyapısını optimize etme, gecikme performansını artırma ve veri toplama borularını geliştirme.