Penjelasan Mendalam
1. Tujuan & Nilai yang Ditawarkan
RICE AI mengatasi kekurangan data pelatihan robotik berkualitas tinggi dengan memberikan insentif kepada jaringan global untuk mengumpulkannya secara bersama. Kontributor menggunakan pengendali VR, joystick, atau webcam untuk mengoperasikan robot di laboratorium atau lingkungan komersial (misalnya gudang, toko), dan mendapatkan token RICE berdasarkan tingkat kesulitan tugas dan keunikan data.
Data yang dikumpulkan — termasuk gerakan sendi, umpan balik gaya, dan penglihatan 3D — dijual kepada pengembang AI. Sebagian dari hasil penjualan digunakan untuk melatih model secara berkelanjutan, menciptakan siklus mandiri di mana model yang lebih baik menarik lebih banyak pengguna dan data berkualitas lebih tinggi (RICE AI Docs).
2. Teknologi & Arsitektur
Platform ini menggabungkan:
- Validasi data terdesentralisasi: AI menilai data yang dikirim oleh kontributor untuk menghindari duplikasi dan memastikan kualitas, dengan dukungan pemeriksa manusia.
- Basis data embedding: Mengelompokkan data serupa untuk menyaring duplikat, sehingga memastikan keberagaman dataset.
- Desain hardware-agnostik: Mendukung berbagai jenis robot, dari mainan hingga humanoid industri, memanfaatkan armada robot dari perusahaan induk Rice Robotics untuk skala awal (CoinMarketCap).
3. Keunggulan Utama
- Adopsi instan: Lebih dari 500 robot yang sudah digunakan di rumah sakit, mal, dan kantor melalui Rice Robotics, memberikan pengujian langsung di dunia nyata.
- Fokus AGI: Berbeda dengan AI yang hanya untuk tugas tunggal, RICE AI menargetkan kecerdasan robot yang dapat digunakan di berbagai lingkungan.
- Utilitas token: Token dibakar menggunakan 20% dari pendapatan penjualan data, menciptakan tekanan deflasi sekaligus memberi hak kepada pemegang token untuk mengatur prioritas pengembangan model.
Kesimpulan
RICE AI memposisikan dirinya sebagai jembatan antara jaringan terdesentralisasi dan AI dunia nyata, menggunakan insentif token untuk mengumpulkan data kompleks yang dibutuhkan demi terobosan AGI. Dengan infrastruktur robotik yang sudah berjalan, RICE AI menghindari masalah “cold start” yang sering dialami banyak proyek Web3.
Apakah pengumpulan data terdesentralisasi dapat melampaui pesaing terpusat dalam melatih robot menghadapi situasi dunia nyata yang tak terduga?