DePAI — новый тренд в экономике машин
В январе 2025 года CEO Nvidia Дженсен Хуанг обозначил следующий этап в эволюции искусственного разума. По мнению главы компании, им должен стать физический ИИ (Physical AI, PAI) — глобальный «мозг» для роботов и автономных устройств, позволяющий машинам ориентироваться в реальном мире. Идею подхватили представители блокчейн-индустрии, предложив ее децентрализованную версию. Уже в феврале аналитическая платформа Messari предоставила отчет о новой форме взаимодействия людей, машин и Web3 — DePAI. Идея инфраструктуры на основе DePIN и стека для разработки будущей «экономики роботов» вдохновила криптоинфлюенсера Майлза Дойчера. В апреле он назвал DePAI «крупнейшим трендом в криптовалюте на следующие два года». В новом материале ForkLog рассказывает о возможностях DePAI в построении сбалансированного будущего для людей и машин. Физический ИИ от Nvidia Глава Nvidia Дженсен Хуанг в рамках CES 2025 заявил о создании Cosmos — платформы для разработки мировых базовых моделей (World Foundation Models, WFM), которая нацелена на революцию в построении систем физического ИИ (PAI): роботов и автономных транспортных средств. Cosmos использует WFM для моделирования условий реального мира, позволяя тестировать ИИ-системы. Контролируемое пространство для испытаний снижает издержки и ускоряет процесс разработки. Хуанг отметил открытый характер площадки Cosmos, исходный код которой доступен на GitHub. «Мы искренне надеемся, что открытость Cosmos даст миру робототехники и промышленного ИИ то же, что Llama 3 сделала для промышленного ИИ», — добавил он. Согласно Nvidia, PAI позволяет автономным системам — таким как роботы, беспилотные автомобили и умные пространства — воспринимать, понимать и выполнять сложные действия в реальном мире. Большие языковые модели (LLM) вроде GPT и Llama способны генерировать человеческий язык и абстрактные концепции, но ограничены в понимании законов физического мира. PAI способен дополнить их возможности, обучая ориентации в пространстве. 3D-данные для ИИ генерируются с помощью высокоточных симуляций, выступающих источником данных и одновременно средой обучения. Процесс начинается с создания цифрового двойника пространства, например, завода, с добавлением сенсоров и роботов. Пока датчики фиксируют динамику твердых тел (движение и столкновения) или взаимодействие света с окружающей средой, в виртуальной копии моделируются реальные сценарии. PAI открывает новые возможности для преобразования многих отраслей. В робототехнике такая концепция может улучшить ряд характеристик единиц для использования в различных продуктах: автономные мобильные роботы. С помощью данных от встроенных сенсоров, машины могут ориентироваться в сложных условиях и избегать столкновений на складах; манипуляторы на конвейере. Регулировка силы захвата и положения в зависимости от координат объекта, что демонстрирует адаптивную моторику; хирургические роботы. Обучаются выполнять сложные для машин задачи, такие как продевание нити в иглу и наложение швов; гуманоидные роботы общего назначения. Нуждаются как в крупной, так и в мелкой моторике. Должны воспринимать, понимать и взаимодействовать с реальным миром независимо от поставленной задачи. Модель PAI получает вознаграждение за успешное выполнение требуемых действий, благодаря чему постепенно совершенствуется. С течением времени машины развивают сложные навыки, включая точные моторные действия, необходимые для реального применения: аккуратной упаковки коробок, помощи в сборке транспортных средств или навигации в пространстве. DePAI — Web3-стек для разумных роботов Идею PAI подхватило криптосообщество, предложив блокчейн как средство от централизации ИИ. Аналитик Messari Дилан Бэйн в февральском отчете добавил к аббревиатуре приставку decentralized. Own your robots.Decentralized Physical AI (DePAI) offers an alternative to centralized control of robots and the Physical AI infra stack.From real world data collection to Physical AI Agents operating robots deployed by DePIN, DePAI is well on its way.@MessariCrypto
В январе 2025 года CEO Nvidia Дженсен Хуанг обозначил следующий этап в эволюции искусственного разума. По мнению главы компании, им должен стать физический ИИ (Physical AI, PAI) — глобальный «мозг» для роботов и автономных устройств, позволяющий машинам ориентироваться в реальном мире.
Идею подхватили представители блокчейн-индустрии, предложив ее децентрализованную версию. Уже в феврале аналитическая платформа Messari предоставила отчет о новой форме взаимодействия людей, машин и Web3 — DePAI. Идея инфраструктуры на основе DePIN и стека для разработки будущей «экономики роботов» вдохновила криптоинфлюенсера Майлза Дойчера. В апреле он назвал DePAI «крупнейшим трендом в криптовалюте на следующие два года».
В новом материале ForkLog рассказывает о возможностях DePAI в построении сбалансированного будущего для людей и машин.
Физический ИИ от Nvidia
Глава Nvidia Дженсен Хуанг в рамках CES 2025 заявил о создании Cosmos — платформы для разработки мировых базовых моделей (World Foundation Models, WFM), которая нацелена на революцию в построении систем физического ИИ (PAI): роботов и автономных транспортных средств.
Cosmos использует WFM для моделирования условий реального мира, позволяя тестировать ИИ-системы. Контролируемое пространство для испытаний снижает издержки и ускоряет процесс разработки.
Хуанг отметил открытый характер площадки Cosmos, исходный код которой доступен на GitHub.
«Мы искренне надеемся, что открытость Cosmos даст миру робототехники и промышленного ИИ то же, что Llama 3 сделала для промышленного ИИ», — добавил он.
Согласно Nvidia, PAI позволяет автономным системам — таким как роботы, беспилотные автомобили и умные пространства — воспринимать, понимать и выполнять сложные действия в реальном мире.
Большие языковые модели (LLM) вроде GPT и Llama способны генерировать человеческий язык и абстрактные концепции, но ограничены в понимании законов физического мира. PAI способен дополнить их возможности, обучая ориентации в пространстве.
3D-данные для ИИ генерируются с помощью высокоточных симуляций, выступающих источником данных и одновременно средой обучения. Процесс начинается с создания цифрового двойника пространства, например, завода, с добавлением сенсоров и роботов. Пока датчики фиксируют динамику твердых тел (движение и столкновения) или взаимодействие света с окружающей средой, в виртуальной копии моделируются реальные сценарии.
PAI открывает новые возможности для преобразования многих отраслей. В робототехнике такая концепция может улучшить ряд характеристик единиц для использования в различных продуктах:
- автономные мобильные роботы. С помощью данных от встроенных сенсоров, машины могут ориентироваться в сложных условиях и избегать столкновений на складах;
- манипуляторы на конвейере. Регулировка силы захвата и положения в зависимости от координат объекта, что демонстрирует адаптивную моторику;
- хирургические роботы. Обучаются выполнять сложные для машин задачи, такие как продевание нити в иглу и наложение швов;
- гуманоидные роботы общего назначения. Нуждаются как в крупной, так и в мелкой моторике. Должны воспринимать, понимать и взаимодействовать с реальным миром независимо от поставленной задачи.
Модель PAI получает вознаграждение за успешное выполнение требуемых действий, благодаря чему постепенно совершенствуется. С течением времени машины развивают сложные навыки, включая точные моторные действия, необходимые для реального применения: аккуратной упаковки коробок, помощи в сборке транспортных средств или навигации в пространстве.
DePAI — Web3-стек для разумных роботов
Идею PAI подхватило криптосообщество, предложив блокчейн как средство от централизации ИИ. Аналитик Messari Дилан Бэйн в февральском отчете добавил к аббревиатуре приставку decentralized.
Own your robots.
Decentralized Physical AI (DePAI) offers an alternative to centralized control of robots and the Physical AI infra stack.
From real world data collection to Physical AI Agents operating robots deployed by DePIN, DePAI is well on its way.@MessariCrypto
