Kita belum melihat momen chatGPT pada robotika

Khususnya untuk humanoid, mereka mulai terlihat luar biasa, tetapi mereka masih belum memahami dunia kita

LLM memiliki puluhan tahun data teks untuk dipelajari; AI fisik dimulai dengan sedikit data, lalu langsung berhadapan dengan kompleksitas penuh dunia nyata

Ada kesenjangan besar yang perlu dijembatani

Saat ini mesin-mesin ini diajarkan aturan dan diperlihatkan tugas-tugas tertentu, pada akhirnya mereka akan keluar ke dunia nyata dan 'belajar sambil jalan'

Demonstrasi dari beberapa ceruk ini di crypto x robotika

Beberapa proyek ini tumpang tindih antar kategori dan ini bukan daftar lengkap, melainkan pilihan contoh mapan untuk demonstrasi

Pelatihan

Teleoperation, reinforcement learning, dan pipeline embodied AI yang mengajarkan keterampilan kepada robot

Proyek: @BitRobotNetwork, @PrismaXai, @NRNAgents

Mengapa ini penting: Robot membutuhkan keterampilan yang dapat diajarkan sebelum dapat belajar secara mandiri, dan pipeline ini memberikan fondasi awal mereka

Pengumpulan Data Dunia Nyata

Jaringan sensor dan geospasial terdesentralisasi yang menangkap data dunia nyata

Proyek: @NATIXNetwork, @GEODNET

Mengapa ini penting: Kecerdasan dunia nyata bergantung pada data dunia nyata, dan jaringan ini menyediakan bahan bakar sensorik yang dibutuhkan mesin

Deploy Robot

Komputasi spasial dan orkestrasi multi-robot di lingkungan dunia nyata

Proyek: @Auki

Mengapa ini penting: Deploy di dunia nyata adalah salah satu langkah berikutnya untuk mempercepat kecerdasan mesin, tapi ini sulit secara ekonomi dan praktik, sehingga rencana Auki untuk peluncuran ritel tahun depan adalah langkah besar

Ekonomi Mesin

Infrastruktur untuk identitas mesin, aktivitas ekonomi, koordinasi

Proyek: @peaq

Mengapa ini penting: Identitas dan koordinasi on-chain memberi mesin otonomi untuk bertransaksi, berkolaborasi, dan beroperasi tanpa pengawasan manusia terus-menerus

Sistem Operasi

Lapisan perangkat lunak yang mengoordinasikan dan mengontrol mesin otonom

Proyek: @openmind_agi, @codecopenflow

Mengapa ini penting: Dengan menyediakan lapisan kecerdasan bersama, mereka memberi mesin struktur untuk belajar, berkolaborasi, dan beroperasi dalam skala besar

Setidaknya di sisi crypto, banyak orang melihat perhatian pada robotika sebagai sektor yang sangat jangka pendek dan hidupnya singkat

Perhatian akan datang dalam gelombang, tetapi secara keseluruhan, masih jauh untuk mencapai potensi maksimal

Dan dalam waktu dekat, kamu bisa melihat apa saja titik sakit saat ini dan apa yang harus diwaspadai dalam perjalanan mencapainya

Untuk liputan lebih luas dan pembaruan rutin, pantau State of the Machines, newsletter saya yang membahas AI fisik, robotika, dan semua sektor terkait