DePAI：分散化と人工知能を融合させた物理世界の新しいパラダイム

人工知能の急速な発展において、分散化物理人工知能（DePAI）は、ロボットとスマートインフラの管理に革新的な解決策を提供しています。実環境データの収集から分散化物理インフラ（DePIN）に基づくスマートロボットの操作まで、DePAIの進行は着実に進んでいます。業界の専門家は、汎用ロボット分野がChatGPTに類似した重大なブレークスルーを迎えると予測しています。

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テクノロジーの発展の歴史を振り返ると、デジタル時代はハードウェアから始まり、その後ソフトウェア分野に広がりました。そして人工知能の時代はソフトウェアから始まり、現在は物理的な世界に徐々に拡大しています。

自律的知能体によって管理される世界では、ロボット、スマートビークル、ドローンなどのデバイスが従来の労働力を置き換える可能性があり、これらの知能デバイスの所有権の問題は社会のホットトピックとなっています。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に基づく物理的な人工知能エコシステムを構築するための貴重な機会を提供しています。

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データ取得:DePAIの基盤

現在、DePAIのインフラは急速に整備されており、その中でもデータ収集分野が最も顕著な成果を上げています。この面は、ロボット上の物理AIエージェントに必要な実際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情報の流れをリアルタイムで伝送することができます。

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のままです。いくつかの企業が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重要です。

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遠隔操作のイノベーション

リモート操作の分野では、いくつかの革新的な企業がDePINを通じて、世界中でコスト効率の良い配送ロボットを展開しています。これらのロボットは、運用中に現実の環境での人間の意思決定行動を捉えて高価値の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サイクルメカニズムを通じて、DePINはデータ収集デバイス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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ビデオデータの応用

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人工知能システムを訓練し、現実世界に対する空間認知を構築できます。一部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のおかげで、重要なデータソースになることが期待されています。

業界の専門家は指摘しています："個々のデータでは商業的価値を実現するのは難しいが、データを集約することで大きな可能性がある。" 一部のプラットフォームはDePINを越えてデータを集約でき、同時にデータの検証とプライバシー保護を確保しています。

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空間知能とコンピューティングのブレークスルー

空間知能および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化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ながら、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世界的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。将来的には、新たに出現するフレームワークを活用して、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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物理的な人工知能分野に進出しようとする投資家にとって、DAOへの投資は理想的な切り口となる可能性があります。特定のDAOはメンバーに対して、機械の物理資産、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的人工知能資産の投資ポートフォリオを提供し、専門の内部研究開発チームによるサポートが備わっています。

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