ربما يكون أصعب مجموعة بيانات لجمعها هي تلك التي تقع مباشرة خارج المختبر. تحتاج الذكاء الاصطناعي المادي إلى فهم البيئات الفعلية، وليس فقط البيئات المحاكاة. لكن التخطيط التقليدي له حدود واضحة. لا يمكن للأقمار الصناعية رؤية ما بداخل المباني. ولا تمشي أسطول خرائط الطرق عبر المستودعات. ومجموعات البيانات النصية لا تخبرك تقريبًا بأي شيء عن هندسة منصة التحميل. هذا هو الفجوة التي تحاول @vangrid_io سدها. بدلًا من الانتظار حتى تأتي أسطول التخطيط، يمكن للمُطلب تعيين موقع محدد وتمويل عملية التقاطه. يستخدم المساهم هاتفًا ذكيًا لتسجيل البيئة. يتم التعامل مع الخصوصية على الحافة، بينما يتم تسجيل أصل عملية التقاط البيانات من خلال إثباتات تشفيرية وشهادات مبنية على Base. أعتقد أن هذا هو الجزء الأكثر إثارة في النموذج. الشبكة لا تجمع فقط مقاطع فيديو. بل تخلق طريقة لطلب وتأكيد وتسوية بيانات مكانية حقيقية لمكان محدد. بالنسبة للذكاء الاصطناعي المادي، يمكن أن تصبح هذه طريقة مختلفة تمامًا لنقل البيانات.