ロボット工学における最大のボトルネックの 1 つはデータであり、DePIN はそれに対する最良のソリューションかもしれません。 物理的な AI エージェントのトレーニングには、大量の現実世界のデータが必要ですが、そのデータは非常に希少で、費用がかかり、大規模な収集には時間がかかります。 フォールバックは?シミュレーション環境。 安く、速く、安全です。しかし、それらは悪名高い「シムとリアルのギャップ」に直接つながります。 シミュレーションで訓練されたロボットは、シムには実際の物理学と実際の知覚のカオスが欠けているため、現実世界では失敗することがよくあります。 -摩擦 - 表面の変動 - センサーノイズ - グレア、照明、変形 だからこそ、DePIN は物理 AI の重要なインフラストラクチャ層になる可能性があると私は信じています。 テスラ、フィギュア、アプトロニックなどの大手ロボット企業は、最もインテリジェントなヒューマノイドエージェントの構築を競っています。 しかし、彼らは同じ障害に直面しています:スケーラブルで高品質の実世界のトレーニングデータへのアクセス。1兆ドルの競争では、データのボトルネックを最初に解決した人がすべてを勝ち取ることができます。 従来、集中型インフラを通じてそのデータを収集することは資本集約的で時間がかかります。しかし、暗号ネイティブのインセンティブにより、DePIN はモデルをひっくり返します。 - 低コストのハードウェアを大規模に導入 - トークンを通じて貢献者にインセンティブを与える - マシン用のパーミッションレスのグローバルセンサーレイヤーを構築 そして、これは理論的なものではなく、すでに起こっています。 - @silencioNetwork – スマートフォンを介して周囲の音データをクラウドソーシングします。潜在的に「ロボット工学の耳」 - @OVRtheReality – スマートフォンのカメラによるゲーム化されたデータキャプチャ、ロボット工学の知覚のための視覚環境のマッピング - @NATIXNetwork – 自動運転システム用の貴重な現実世界の運転データを収集するドライバーのグローバルネットワーク - @reborn_agi – ヒューマノイドロボット工学に特化し、独自のハードウェアを通じてモーションデータを収集し、内部モデルをトレーニングした最初の企業 - @BitRobotNetwork – Frodobots のような現実世界のロボットの課題を解決するサブネットを使用して、モジュール式のインセンティブ付きロボット ネットワーク (ロボット工学用の Bittensor を思い浮かべてください) を構築します。 DePIN は、ロボット工学データのボトルネックを機会に変えます。 そしてチャンスは今です。 エリートロボット取引へのアクセスが制限され、制度化されている世界において、DePIN は、一世代に一度の変化、つまり今日私たちが知っている世界を完全に変える次の iPhone の瞬間に有意義に触れるための最良の機会かもしれません。