DePINが道を示し、AIが支援する：分散型物理人工知能DePAIの全体像

原文：Dylan Bane，Messari分析师

来源：Dylan Bane X 账号

编译：Yuliya，PANews

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対する全く新しい解決策を提供しています。現実世界からのデータ収集から、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まで、DePAIの発展は着実に進んでいます。NVIDIAのCEO、黄仁勲が予言したように：「汎用ロボット分野のChatGPTの時代が間もなく到来します。」

技術の発展の歴史を振り返ると、デジタル時代は最初にハードウェアから始まり、その後無形のソフトウェア分野に拡大しました。そして人工知能の時代はソフトウェアから始まり、現在は物理世界という最終的な領域に進出しています。

自律的な物理人工知能エージェントが運営するロボット、スマートカー、ドローンが伝統的な労働力を徐々に置き換える世界では、これらのスマートデバイスの所有権問題が無視できない社会的な課題となっています。中央集権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ています。

データ収集

現在、DePAIのインフラは加速的に整備されており、その中でデータ収集の面が最も活発に表れています。この面は、ロボット上の物理AIエージェントに訓練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、高品質な現実世界のデータを取得することは、物理人工知能の発展を制約する主要なボトルネックです。NVIDIAのOmniverseとCosmos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、遠隔操作と現実世界のビデオデータも同様に不可欠です。

遠隔操作

遠隔操作の分野では、FrodobotsがDePINを通じて世界中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、人間の現実環境における意思決定行動をキャッチし、高価値なデータセットを生成するだけでなく、資本投入不足の問題を効果的に解決することができます。

トークン駆動の良性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。販売業績を向上させつつ、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を持っています。

ビデオデータの応用

ビデオデータの応用において、DePAIは現実世界のビデオデータを活用して物理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。その中で、HivemapperとNATIX Networkは独自のビデオデータベースを活用し、重要なデータソースとなることが期待されています。

Pantera Capitalのジュニアパートナー、Mason Nystromが指摘したように：「単一のデータは商業的価値を実現するのが難しいが、データが集約されると大きな可能性を秘めています。」 IoTeXが開発したQuicksilverプラットフォームは、DePINを通じてデータを集約し、データの検証とプライバシー保護を確保します。

空間知能と計算

空間知能と計算プロトコルの分野では、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型管理を実現することに取り組んでいます。例えば、Auki NetworkのPosemesh技術は、プライバシーと分散型を確保しながら、リアルタイムの空間認識機能を実現しています。

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、SAMはFrodobotsのグローバル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。将来的には、Quicksilverなどの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ります。

物理人工知能分野に参入したい投資家にとって、DAOへの投資は理想的な切り口かもしれません。XMAQUINAを例に挙げると、メンバーには機械実物資産、DePINプロトコル、ロボット企業、知的財産などを含む多様な物理人工知能資産投資ポートフォリオが提供され、専門の内部研究開発チームがサポートを提供しています。