Nous n'avons pas encore vu le moment « chatGPT » de la robotique

Les humanoïdes en particulier commencent à être impressionnants, mais ils ne comprennent toujours pas notre monde

Les LLM disposent de décennies de textes à assimiler ; l’IA physique commence avec peu de données, puis se confronte à toute la complexité du monde réel

Il y a un énorme fossé à combler

Actuellement, ces machines apprennent les règles et se voient confier des tâches spécifiques ; à terme, elles sortiront dans le monde réel et « apprendront sur le tas »

Voici une démonstration de ces niches à l’intersection de la crypto et de la robotique

Certains de ces projets chevauchent plusieurs catégories et il ne s’agit pas d’une liste exhaustive mais d’une sélection d’exemples établis à titre de démonstration

Entraînement

Téléopération, apprentissage par renforcement et pipelines d’IA incarnée qui enseignent des compétences aux robots

Projets : @BitRobotNetwork, @PrismaXai, @NRNAgents

Pourquoi c’est important : Les robots doivent acquérir des compétences enseignables avant de pouvoir apprendre de manière autonome, et ces pipelines leur offrent leurs premiers fondements

Collecte de données du monde réel

Réseaux décentralisés de capteurs et de données géospatiales capturant des données du monde réel

Projets : @NATIXNetwork, @GEODNET

Pourquoi c’est important : L’intelligence du monde réel dépend des données du monde réel, et ces réseaux fournissent le carburant sensoriel nécessaire aux machines

Déploiement de robots

Informatique spatiale et orchestration multi-robots dans des environnements réels

Projets : @Auki

Pourquoi c’est important : Les déploiements réels représentent l’une des prochaines étapes pour accélérer l’intelligence des machines, mais ils sont économiquement et pratiquement difficiles, ce qui fait du projet d’Auki de planifier de nombreux déploiements en magasin l’an prochain un mouvement majeur

Économie des machines

Infrastructures pour les identités des machines, les activités économiques, la coordination

Projets : @peaq

Pourquoi c’est important : L’identité et la coordination on-chain offrent aux machines l’autonomie pour effectuer des transactions, collaborer et fonctionner sans supervision humaine constante

Systèmes d’exploitation

Couche logicielle qui coordonne et contrôle les machines autonomes

Projets : @openmind_agi, @codecopenflow

Pourquoi c’est important : En fournissant une couche d’intelligence partagée, ils offrent aux machines la structure nécessaire pour apprendre, collaborer et fonctionner à grande échelle

Du côté crypto du moins, beaucoup considèrent l’attention portée à la robotique comme un secteur très court terme, éphémère

L’attention connaîtra des vagues, mais dans l’ensemble, il reste encore beaucoup de chemin à parcourir pour atteindre le plein potentiel

Et à court terme, vous pouvez déjà voir quels sont les points de douleur actuels et ce qu’il faut surveiller sur le chemin pour y parvenir

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