Pundi AI telah bermitra dengan ZenO untuk merevolusi pelatihan dalam sistem AI Fisik. Dengan lebih banyak informasi dari dunia nyata dan pengalaman manusia orang pertama untuk mendukung robotika dan mesin otonom saat kita memasuki era Kecerdasan Buatan yang mampu belajar dari sesuatu selain hanya teks & kode, kolaborasi ini akan menggabungkan dataset ZenO dengan catatan on-chain tentang dari mana data tersebut berasal, untuk menciptakan pasar untuk memperoleh data realistis dan dapat diverifikasi yang menghubungkan kecerdasan digital (AI) dan lingkungan fisik dunia nyata.
Tautan yang Hilang – Mengapa AI Fisik Membutuhkan Realitas
Untuk memungkinkan robot berfungsi di mana saja selain di laboratorium, mereka perlu mampu memahami gerakan manusia, ruang di sekitar gerakan tersebut, dan bagaimana membuat keputusan dengan mempertimbangkan konteks. Dataset yang paling banyak digunakan kehilangan komponen penting – sudut pandang “orang pertama” dari dunia. Ini adalah informasi penting jika kita ingin membangun robot yang dapat berfungsi seperti manusia di kota dengan kerumunan atau memanipulasi barang yang sangat rapuh seperti manusia.
Kerja sama ini menggunakan pengalaman manusia dunia nyata untuk membangun dataset beban kerja yang dapat dibaca mesin. “AI Fisik perlu secara langsung mengalami dunia,” kata rilis tersebut. Teknologi yang dapat dipakai seperti kacamata pintar akan digunakan untuk mengumpulkan data berbasis sensor dari mata dan pendengaran pengguna sebagai entitas hidup. Data ego-sentris adalah yang terbaik untuk melatih sistem otonom karena mencerminkan bagaimana makhluk biologis dan sistem otonom mengalami lingkungan mereka.
Menjamin Integritas Data Melalui Asal-usul On-chain
Aspek penting dari kemitraan ini adalah fokus pada asal-usul on-chain. Seiring halusinasi AI dan deepfake menjadi hal yang umum, integritas data pelatihan sangat penting. Dengan asal-usul data yang direkam di blockchain, Pundi AI menciptakan sistem di mana data di pasar mereka dapat dikonfirmasi, dilacak, dan tidak dapat diubah.
Dengan mendesentralisasi cara kita mengelola data, pengembang dapat menelusuri kembali sumber dan riwayat dataset yang mereka beli dan karenanya akan lebih kecil kemungkinannya untuk melatih model robotika dengan data yang telah diubah atau bias. Hasilnya adalah AI otonom yang lebih aman dan dapat diandalkan. Ini juga sesuai dengan tren yang lebih luas dalam menggunakan blockchain untuk mengamankan rantai pasokan di berbagai bidang dalam dunia Web3, termasuk integrasi data olahraga dan aset kreatif.
Memberdayakan Pasar Data Pundi AI
Sebagai pasar AI-to-earn yang akan datang, Pasar Data Pundi AI akan berfungsi sebagai sumber utama data dunia nyata, memungkinkan penyedia pelatihan AI untuk memberi penghargaan kepada pengguna atas kontribusi mereka. Ini akan memungkinkan Pundi AI membangun model pengembangan AI yang lebih demokratis dan penggunaannya yang lebih luas.
ZenO akan meningkatkan kegunaan pasar ini dengan menyediakan jalur tambahan untuk perolehan data melalui dataset “AI Fisik”, dibandingkan hanya mengandalkan cara digital. McKinsey memperkirakan akan terjadi peningkatan pesat dalam permintaan dataset berkualitas tinggi dan khusus yang dibuat oleh otomatisasi fisik seiring AI generatif bergerak menuju otomatisasi fisik. Infrastruktur Pundi AI menyediakan cara yang efisien untuk berbagi dan mendistribusikan data khusus ini, memungkinkan startup dan perusahaan teknologi besar mengakses sumber daya yang sama yang dibutuhkan untuk meningkatkan algoritma robotika mereka.
Kesimpulan
Di persimpangan Web3 dan Kecerdasan Buatan, Kemitraan ini menandai perkembangan penting. Keduanya akan menciptakan pengalaman orang pertama bagi manusia, seperti yang dilihat melalui mata mereka, menggunakan blockchain untuk mengamankan kelangkaan aset digital, serta untuk menjaga keaslian historis robot yang sedang dikembangkan. Robotika dan AI Fisik akan semakin menyentuh dunia fisik setiap hari. Peluang seperti platform Pundi AI akan memungkinkan perangkat berbasis AI di dunia fisik dilatih dengan cara terbaik dan paling akurat untuk mencerminkan realitas mereka.