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La robotique et les startup de données de crowdsourced Frodobots ont levé 6 millions de dollars en financement de semences pour créer Bitrobot, qui sera un réseau de recherche sur l’IA incarné basé à Solana.
Bitrobot visera à connecter différents sous-groupes dans la recherche en robotique à l’aide d’un jeton et d’un réseau partagés pour résoudre l’allocation des ressources et la rareté des données. Protocol VC a dirigé le tour de financement, qui a également attiré la participation des Big Brain Holdings, Solana Ventures, Virtuals Protocol et les co-fondateurs de Solana Anatoly Yakovenko et Raj Gokal, entre autres. Frodobots auparavant a également levé 2 millions de dollars en financement pré-série.
Les Frodobots ont commencé à construire des robots de trottoir qui ont lentement charité les rues de la ville mondiale pour construire des ensembles de données de crowdsourcés géants, y compris des choses comme les données audio, vidéo et GPS. Le projet vise à ajouter une incitation en jeton à faire partie du mouvement des infrastructures physiques décentralisées (DEPIN).
Au cours des derniers mois, cependant, les ambitions de Frodobots se sont élargies: le co-fondateur du laboratoire Michael Chung Yeung Cho a déclaré que l’objectif était maintenant de lancer Bitrobot et de «résoudre l’IA incarnée». Frodobots sera un sous-réseau dans le réseau Bitrobot.
“Si nous devions réussir, nous serions à égalité avec les Teslas et les DeepMinds du monde”, a déclaré Cho, ajoutant que le nouveau projet aiderait à générer une «série de modèles de robotique fondamentale vraiment performants qui peuvent être déployés dans tous types de robots.
Le problème, a expliqué Cho et son co-fondateur Jonathan Victor, est que les données de robotique riches sont rares et que les développeurs de robots travaillent sur des sous-ensembles d’un problème partagé plus important. Les modèles de grandes langues ont toute Internet sur lequel s’entraîner, a déclaré Victor, mais la plupart des entreprises de robotique en dehors de l’unité autonome de Tesla «commencent efficacement à partir de zéro».
C’est en partie parce que si un nouveau modèle d’IA, par exemple, pourrait être comparé numériquement en une heure, la robotique fait face au goulot d’étranglement d’avoir à tester des produits dans le monde réel. Vous ne pouvez pas savoir si une voiture autonome fonctionne vraiment jusqu’à ce que vous la conduisez pendant un billion de miles, a déclaré Cho.
Bitrobot créera un réseau partagé de «sous-réseaux» afin que les ressources et les données regroupées puissent créer plus efficacement des données robotiques. Les humains, les flottes de robots humanoïdes et les bots de trottoirs de Frodobots sont des exemples de sous-réseaux, selon un document partagé avec BlockWorks.
Avec Bitrobot, des quantités massives de ressources pourraient être déplacées entre les chercheurs en fonction des besoins, et un système de récompense de jetons Depin pourrait aligner les incitations économiques. Il existe également un apprentissage croisé, qui suggère que les modèles d’IA formés sur un type de robot – comme un bras robotique – peuvent transférer efficacement les compétences apprises à des systèmes robotiques entièrement différents, comme les drones ou les robots à roues. Cela fonctionne car de nombreuses tâches robotiques partagent les besoins de conception de base.
Un livre blanc contenant plus de détails sur Bitrobot, ainsi que le tokenomics du projet, sortira dans quelques semaines.
