صباح الخير CT @vangrid_io يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم تقريبًا كل شيء عبر الإنترنت. الروبوتات لا تتمتع بهذه الميزة. فالروبوت يحتاج إلى فهم كيف تبدو الشارع أو المستودع أو منطقة التحميل أو أي بنية تحتية في اللحظة الحالية. هذا هو الفجوة التي تبنيها @vangrid_io حولها. بدلًا من نشر أسطول آخر من المستشعرات المكلفة، تحول Vangrid الهواتف الموجودة بالفعل في جيوب الناس إلى شبكة إدراك موزعة: → أكثر من 3 مليارات عقدة حافة محتملة → بيانات محددة حسب الموقع عند الطلب → معالجة الخصوصية على الحافة → أصل قابل للتحقق على السلسلة لكن الجزء الذي أجدته مثيرًا بشكل خاص هو طبقة الوصول. الذكاء المادي لا يحتاج فقط إلى بيانات حديثة. فالمؤسسات تحتاج أيضًا إلى التحكم في المكان الذي يمكن أن تذهب إليه هذه البيانات. تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Vangrid للشركات نطاقات إقليمية مثل: us-east-1 → eu-west-1 → apac-1 لا يمكن لشهادة مخولة لمنطقة واحدة سحب الملاحظات من منطقة أخرى. يمكن رفض طلبات العبور بين المناطق بدلاً من إرجاع البيانات بهدوء خارج الحدود المسموح بها. وهذا مهم للتطبيقات الواقعية: → روبوتات تعمل في منطقة محددة → رسم الخرائط ضمن ولايات قضائية محددة → مراقبة البنية التحتية → نشرات ذات سيادة → مؤسسات لديها متطلبات توطين البيانات في الوقت نفسه، يمكن لواجهة برمجة التطبيقات العمل مع الملاحظات المؤكدة والملاحظات الخاصة وتدفقات المكان الحية وتحقق الأصل — مع الحفاظ على الوصول مرتبطًا بالمنطقة المخولة. إذًا، تصبح البنية التحتية مثيرة جدًا: الالتقاط يحدث عالميًا. الوصول يبقى محدودًا. هذا فرق مهم للذكاء المادي. لأن المستقبل لا يتعلق فقط بجمع المزيد من بيانات العالم المادي. بل بجمع بيانات حديثة، ومعالجتها بمسؤولية، وإثبات أصلها، ومنح الأنظمة الصحيحة الوصول بالضبط إلى ما يُصرح لها باستخدامه. ربط الذكاء المادي دون تحويل العالم إلى قاعدة بيانات ضخمة غير مقيدة. هذه هي الاتجاه الذي أتابعه مع Vangrid. 🦾