DePAI:AIと物理世界のギャップを埋める

人工知能が急速に発展する今日、分散型物理人工知能（DePAI）はロボットと物理人工知能インフラの制御権に革新的な解決策を提供しています。現実世界のデータ収集から分散型物理インフラ（DePIN）に基づくスマートロボットの操作に至るまで、DePAIの発展は着実に進んでいます。ある人が予言したように："汎用ロボット分野の重大なブレークスルーが間もなく訪れる。"

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技術の発展の歴史を振り返ると、デジタル時代は最初はハードウェアから始まり、その後、無形のソフトウェアの領域に広がりました。そして、人工知能の時代はソフトウェアから始まり、現在、物理的な世界という最終的な領域に進軍しています。

自律的物理人工知能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置き換える世界において、これらのスマートデバイスの所有権問題は無視できない社会的課題となっています。中心的な参加者が市場を完全に支配する前に、DePAIはWeb3に基づく物理人工知能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のインフラは加速的に整備されており、その中でもデータ収集の面が最も活発です。この面は、ロボット上の物理AIエージェントにトレーニング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、高品質の現実世界データを取得することは、物理的な人工知能の発展を制約する主要なボトルネックであり続けています。一部の企業はシミュレーション環境を通じて革新的な解決策を提供していますが、合成データはエコシステム全体の一部に過ぎず、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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リモート操作の革新

リモートオペレーションの分野では、一部の革新的な企業がDePINを通じて世界的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、運用中に現実環境における人間の意思決定行動を捉え、高価値のデータセットを生成するだけでなく、資本投資不足の問題を効果的に解決することもできます。

トークン駆動の好循環メカニズムを通じて、DePINはデータ収集機器とロボットの展開プロセスを加速しています。売上を向上させながら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があります。

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ビデオデータのアプリケーション

動画データの応用において、DePAIは現実世界の動画データを十分に活用して物理的な人工知能システムを訓練し、現実世界に対する空間認識を構築することができます。いくつかの革新的なプロジェクトは、その独自の動画データベースを活かして重要なデータソースになることが期待されています。

業界の専門家が指摘するように："個々のデータは商業的価値を実現するのが難しいが、データを集約すると大いに可能性がある。"いくつかのプラットフォームはDePINを超えてデータを集約し、同時にデータの検証とプライバシー保護を確保できる。

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空間インテリジェンスと計算の突破

空間インテリジェンスと計算プロトコルの分野において、業界はDePINとDePAIを通じて空間調整と現実世界の3Dバーチャルツインの分散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ました。

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物理人工知能エージェントの応用はすでに成果を上げており、一部のプロジェクトはグローバルな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。今後は、高度なフレームワークを活用することで、人工知能エージェントは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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物理人工知能分野に参入しようとする投資者にとって、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、メンバーに多様な物理人工知能資産の投資ポートフォリオを提供しており、機械的な実物資産、DePINプロトコル、ロボット企業、知的財産権などをカバーし、専門の内部研究開発チームによるサポートが付いています。

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