Bots humanoides: de un sueño de ciencia ficción a aplicaciones reales
Los robots humanoides están pasando rápidamente de la ficción científica a la realidad. La disminución de los costos de hardware, el aumento de la inversión de capital y los avances tecnológicos en la flexibilidad de movimiento y las capacidades operativas son los tres factores que impulsan una nueva ola de cambios significativos en el campo de la computación.
A pesar de que la creciente disponibilidad de capacidad de cálculo y equipos de hardware ha traído ventajas de costos para la ingeniería robótica, la industria aún enfrenta el desafío del cuello de botella en los datos de entrenamiento. En este contexto, algunos proyectos han comenzado a utilizar inteligencia artificial física descentralizada (DePAI) para externalizar datos de movimiento y síntesis de alta precisión, y construir modelos básicos de robots. Esto les otorga una posición única en la promoción del despliegue de robots humanoides.
De una función única a una forma multifuncional
La comercialización de la tecnología de Bots no es algo nuevo. Los dispositivos domésticos que conocemos, como los Bots de limpieza y las cámaras para mascotas, son Bots de función única. Con los avances en inteligencia artificial, los Bots están evolucionando hacia formas multifuncionales para adaptarse a operaciones en entornos abiertos más complejos.
Se espera que en los próximos 5 a 15 años, los Bots humanoides evolucionen de tareas básicas a trabajos complejos, como servicio de recepción, rescate de incendios e incluso cirugía.
Dinámicas del mercado y avances tecnológicos
Actualmente, más de 100 empresas están incursionando en el campo de los Bots. La nueva generación de Bots muestra movimientos fluidos y naturales, lo que les permite lograr interacciones humanoides en entornos reales. La velocidad de caminata de algunos Bots puede alcanzar incluso 3.3 metros por segundo, superando con creces la velocidad promedio de 1.4 metros por segundo de los humanos.
Además, el costo de los Bots humanoides sigue disminuyendo. Se espera que para 2032, su costo sea inferior al nivel salarial de la mano de obra en EE. UU.
Cuello de botella en el desarrollo: datos de entrenamiento del mundo real
A pesar de los numerosos factores favorables en el campo de los robots humanoides, la falta de calidad y escasez de datos sigue obstaculizando su implementación a gran escala. En comparación con la tecnología de conducción autónoma, los robots humanoides enfrentan mayores desafíos en la recopilación de datos.
Los consumidores son poco propensos a aceptar la existencia de "Bots niñeras", lo que significa que los Bots deben tener un alto rendimiento listo para usar. Por lo tanto, la recopilación de datos antes del despliegue se vuelve crucial. Todo el entrenamiento debe completarse antes de la producción comercial, y la escala y calidad de los datos siguen siendo un problema persistente.
Actualmente, el mayor conjunto de datos de Bots solo contiene aproximadamente 2.4 millones de registros de interacción, lo que representa una gran disparidad en comparación con los 15 billones de etiquetas de texto de GPT-4 o los miles de millones de pares de texto y video etiquetados utilizados por Midjourney y Sora. Esta incompletitud de la base de datos explica por qué la tecnología de Bots aún no ha logrado un modelo fundamental real como lo han hecho los grandes modelos de lenguaje.
Un nuevo método para superar el cuello de botella de datos
Los métodos tradicionales de recopilación de datos son difíciles de satisfacer la demanda de escalabilidad de los datos de entrenamiento para los Bots humanoides. La simulación tiene un costo bajo pero carece de escenarios de límites reales, los videos de Internet no pueden proporcionar la necesaria percepción del cuerpo y un entorno de retroalimentación de fuerza, mientras que los datos del mundo real, aunque precisos, son costosos y carecen de escalabilidad.
Para abordar este problema, algunos proyectos han propuesto nuevas soluciones. Al construir plataformas de software y datos de integración vertical dirigidas a aplicaciones de robots inteligentes encarnados, estos proyectos buscan resolver el problema del cuello de botella de datos en el campo de los robots humanoides.
Solución de pila completa
Esta solución de pila completa suele incluir dispositivos de captura de movimiento de consumo exclusivos, un ecosistema de juegos de realidad aumentada y virtual, una plataforma de datos multimodal y modelos básicos de Bots. Los usuarios intercambian datos de movimiento de alta fidelidad por recompensas de incentivos en la red, impulsando el desarrollo continuo de la plataforma.
Este método no solo puede recopilar datos del mundo real a gran escala, sino que también puede construir entornos de simulación para impulsar el entrenamiento de modelos, mostrando así la verdadera potencia de las redes de inteligencia física distribuida. Esta plataforma está creando un ecosistema de desarrolladores de inteligencia artificial física que va más allá de la simple obtención de datos, y sus funciones se han extendido al despliegue de modelos reales y al ámbito de licencias comerciales.
El papel de la tecnología de criptomonedas
La tecnología blockchain está construyendo una pila vertical completa de inteligencia artificial en el mundo físico. A través de incentivos de tokens a lo largo de toda la pila tecnológica, estos proyectos han creado mecanismos de escalabilidad abiertos, combinables y sin permisos, lo que hace posible el desarrollo descentralizado de la inteligencia artificial física.
Una vez que el mecanismo de incentivos del token se inicie oficialmente, se espera que la participación en la red aumente aún más. Los usuarios que compren dispositivos podrán obtener incentivos por parte del proyecto, mientras que las empresas de desarrollo de Bots pagarán recompensas de contribución a los poseedores de dispositivos. Este doble incentivo fomentará que más personas participen en la recolección de datos. Al mismo tiempo, el proyecto incentivará dinámicamente la recolección de datos de comportamiento personalizados de alto valor, cerrando así de manera más efectiva la brecha tecnológica entre la simulación y la aplicación real.
Perspectivas Futuras
El "momento ChatGPT" en el campo de los Bots puede no ser desencadenado por las empresas de Bots mismas, ya que el despliegue de hardware es mucho más complejo que el de software. El crecimiento explosivo de la tecnología de Bots está naturalmente limitado por los costos, la disponibilidad de hardware y la complejidad del despliegue.
El punto de inflexión de los robots humanoides no radica en cuán impresionantes son los prototipos, sino en que los costos se reduzcan a un rango asequible para el público, al igual que la proliferación de los teléfonos inteligentes o las computadoras en su momento. Cuando los costos bajen, el hardware se convertirá en un boleto de entrada, y la verdadera ventaja competitiva residirá en los datos y los modelos: específicamente, en la escala, calidad y diversidad de la inteligencia motora utilizada para entrenar a los Bots.
Con el avance de la revolución de la plataforma de Bots, el soporte de datos se convertirá en clave. Las soluciones de Inteligencia Artificial Física Descentralizada (DePAI) tienen el potencial de llenar el vacío más crítico en la pila tecnológica de Bots, allanando el camino para que los Bots humanoides pasen de la ciencia ficción a la realidad.
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· 07-12 02:27
Todo depende de los datos para crear personas.
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MoonMathMagic
· 07-10 07:10
Hacer que los Bots se muevan
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MoneyBurner
· 07-09 14:20
Los datos son vida
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MoneyBurnerSociety
· 07-09 14:19
Las máquinas también se están volviendo competitivas.
El desarrollo de los robots humanoides alcanza un gran avance, DePAI podría resolver el cuello de botella de los datos.
Bots humanoides: de un sueño de ciencia ficción a aplicaciones reales
Los robots humanoides están pasando rápidamente de la ficción científica a la realidad. La disminución de los costos de hardware, el aumento de la inversión de capital y los avances tecnológicos en la flexibilidad de movimiento y las capacidades operativas son los tres factores que impulsan una nueva ola de cambios significativos en el campo de la computación.
A pesar de que la creciente disponibilidad de capacidad de cálculo y equipos de hardware ha traído ventajas de costos para la ingeniería robótica, la industria aún enfrenta el desafío del cuello de botella en los datos de entrenamiento. En este contexto, algunos proyectos han comenzado a utilizar inteligencia artificial física descentralizada (DePAI) para externalizar datos de movimiento y síntesis de alta precisión, y construir modelos básicos de robots. Esto les otorga una posición única en la promoción del despliegue de robots humanoides.
De una función única a una forma multifuncional
La comercialización de la tecnología de Bots no es algo nuevo. Los dispositivos domésticos que conocemos, como los Bots de limpieza y las cámaras para mascotas, son Bots de función única. Con los avances en inteligencia artificial, los Bots están evolucionando hacia formas multifuncionales para adaptarse a operaciones en entornos abiertos más complejos.
Se espera que en los próximos 5 a 15 años, los Bots humanoides evolucionen de tareas básicas a trabajos complejos, como servicio de recepción, rescate de incendios e incluso cirugía.
Dinámicas del mercado y avances tecnológicos
Actualmente, más de 100 empresas están incursionando en el campo de los Bots. La nueva generación de Bots muestra movimientos fluidos y naturales, lo que les permite lograr interacciones humanoides en entornos reales. La velocidad de caminata de algunos Bots puede alcanzar incluso 3.3 metros por segundo, superando con creces la velocidad promedio de 1.4 metros por segundo de los humanos.
Además, el costo de los Bots humanoides sigue disminuyendo. Se espera que para 2032, su costo sea inferior al nivel salarial de la mano de obra en EE. UU.
Cuello de botella en el desarrollo: datos de entrenamiento del mundo real
A pesar de los numerosos factores favorables en el campo de los robots humanoides, la falta de calidad y escasez de datos sigue obstaculizando su implementación a gran escala. En comparación con la tecnología de conducción autónoma, los robots humanoides enfrentan mayores desafíos en la recopilación de datos.
Los consumidores son poco propensos a aceptar la existencia de "Bots niñeras", lo que significa que los Bots deben tener un alto rendimiento listo para usar. Por lo tanto, la recopilación de datos antes del despliegue se vuelve crucial. Todo el entrenamiento debe completarse antes de la producción comercial, y la escala y calidad de los datos siguen siendo un problema persistente.
Actualmente, el mayor conjunto de datos de Bots solo contiene aproximadamente 2.4 millones de registros de interacción, lo que representa una gran disparidad en comparación con los 15 billones de etiquetas de texto de GPT-4 o los miles de millones de pares de texto y video etiquetados utilizados por Midjourney y Sora. Esta incompletitud de la base de datos explica por qué la tecnología de Bots aún no ha logrado un modelo fundamental real como lo han hecho los grandes modelos de lenguaje.
Un nuevo método para superar el cuello de botella de datos
Los métodos tradicionales de recopilación de datos son difíciles de satisfacer la demanda de escalabilidad de los datos de entrenamiento para los Bots humanoides. La simulación tiene un costo bajo pero carece de escenarios de límites reales, los videos de Internet no pueden proporcionar la necesaria percepción del cuerpo y un entorno de retroalimentación de fuerza, mientras que los datos del mundo real, aunque precisos, son costosos y carecen de escalabilidad.
Para abordar este problema, algunos proyectos han propuesto nuevas soluciones. Al construir plataformas de software y datos de integración vertical dirigidas a aplicaciones de robots inteligentes encarnados, estos proyectos buscan resolver el problema del cuello de botella de datos en el campo de los robots humanoides.
Solución de pila completa
Esta solución de pila completa suele incluir dispositivos de captura de movimiento de consumo exclusivos, un ecosistema de juegos de realidad aumentada y virtual, una plataforma de datos multimodal y modelos básicos de Bots. Los usuarios intercambian datos de movimiento de alta fidelidad por recompensas de incentivos en la red, impulsando el desarrollo continuo de la plataforma.
Este método no solo puede recopilar datos del mundo real a gran escala, sino que también puede construir entornos de simulación para impulsar el entrenamiento de modelos, mostrando así la verdadera potencia de las redes de inteligencia física distribuida. Esta plataforma está creando un ecosistema de desarrolladores de inteligencia artificial física que va más allá de la simple obtención de datos, y sus funciones se han extendido al despliegue de modelos reales y al ámbito de licencias comerciales.
El papel de la tecnología de criptomonedas
La tecnología blockchain está construyendo una pila vertical completa de inteligencia artificial en el mundo físico. A través de incentivos de tokens a lo largo de toda la pila tecnológica, estos proyectos han creado mecanismos de escalabilidad abiertos, combinables y sin permisos, lo que hace posible el desarrollo descentralizado de la inteligencia artificial física.
Una vez que el mecanismo de incentivos del token se inicie oficialmente, se espera que la participación en la red aumente aún más. Los usuarios que compren dispositivos podrán obtener incentivos por parte del proyecto, mientras que las empresas de desarrollo de Bots pagarán recompensas de contribución a los poseedores de dispositivos. Este doble incentivo fomentará que más personas participen en la recolección de datos. Al mismo tiempo, el proyecto incentivará dinámicamente la recolección de datos de comportamiento personalizados de alto valor, cerrando así de manera más efectiva la brecha tecnológica entre la simulación y la aplicación real.
Perspectivas Futuras
El "momento ChatGPT" en el campo de los Bots puede no ser desencadenado por las empresas de Bots mismas, ya que el despliegue de hardware es mucho más complejo que el de software. El crecimiento explosivo de la tecnología de Bots está naturalmente limitado por los costos, la disponibilidad de hardware y la complejidad del despliegue.
El punto de inflexión de los robots humanoides no radica en cuán impresionantes son los prototipos, sino en que los costos se reduzcan a un rango asequible para el público, al igual que la proliferación de los teléfonos inteligentes o las computadoras en su momento. Cuando los costos bajen, el hardware se convertirá en un boleto de entrada, y la verdadera ventaja competitiva residirá en los datos y los modelos: específicamente, en la escala, calidad y diversidad de la inteligencia motora utilizada para entrenar a los Bots.
Con el avance de la revolución de la plataforma de Bots, el soporte de datos se convertirá en clave. Las soluciones de Inteligencia Artificial Física Descentralizada (DePAI) tienen el potencial de llenar el vacío más crítico en la pila tecnológica de Bots, allanando el camino para que los Bots humanoides pasen de la ciencia ficción a la realidad.