ZenO: كيف يمكن لمساهمة واحدة أن تخلق قيمة عبر شبكتين فيزيائيتين للذكاء الاصطناعي يتطلب بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي أكثر من مجرد جمع البيانات. فهو يتطلب أيضًا بنية تحتية تربط المساهمين ومشاريع الروبوتات ومجموعات البيانات التدريبية المفيدة. هذا أحد الأسباب التي تجعل تكامل ZenO مع BitRobot مثيرًا للاهتمام. بدلًا من العمل كمنصة جمع بيانات مستقلة فقط، فإن ZenO تربط أنشطتها التساهمية ببيئة روبوتية أوسع. لنلق نظرة على كيفية عمل هذا التكامل. 1. فهم العلاقة بين ZenO وBitRobot تركز ZenO على جمع بيانات الأنشطة البشرية في العالم الحقيقي التي يمكن أن تساعد في تدريب أنظمة الروبوتات والذكاء الاصطناعي المتجسد. من ناحية أخرى، فإن BitRobot تبني شبكة روبوتات مفتوحة منظمة حول شبكات فرعية مختلفة. تُنسق هذه الشبكات الفرعية أنشطة روبوتية محددة، بما في ذلك جمع البيانات والمحاكاة وتدريب الروبوتات. من خلال تكاملهما، يمكن للمهام المؤهلة في ZenO المساهمة في بيئة BitRobot. وهذا يخلق فرصة للمساهمين للمشاركة في كلا الشبكتين من خلال أنشطة مدعومة. 2. كيف يعمل نظام المكافآت المزدوج إحدى الميزات المثيرة للاهتمام هي أن بعض مهام ZenO يمكنها مكافأة المساهمين من خلال نظامين مختلفين. ZenO XP: يقيس هذا النشاط التساهمي داخل نظام ZenO ويساعد في تحديد تقدم المساهمين وموقعهم على لوحات الصدارة. نقاط الشبكة الفرعية لـ BitRobot: يمكن للمهام المؤهلة أيضًا توليد نقاط الشبكة الفرعية داخل شبكة BitRobot. وهذا يعني أن المساهم الذي يكمل مهمة تحمل علامة BitRobot يمكنه كسب ZenO XP إلى جانب نقاط الشبكة الفرعية لـ BitRobot. ومع ذلك، لا تؤهل كل مهمة في ZenO تلقائيًا. يجب على المساهمين التحقق من علامة BitRobot على المهمة. 3. ما هي نقاط الشبكة الفرعية لـ BitRobot؟ افكر في نقاط الشبكة الفرعية كسجل لمساهمتك في شبكة روبوتات معينة. على سبيل المثال، تخيل أنك أكملت مهمة جمع بيانات في ZenO مؤهلة. يساهم نشاطك في الشبكة الفرعية ذات الصلة، وقد تحصل على نقاط الشبكة الفرعية بناءً على قواعد مكافآتها. تساعد هذه النقاط في قياس مساهمتك مقارنةً بمشاركين آخرين. تمتلك BitRobot أيضًا نظام مكافآت أوسع يُسمى Bolts. يمكن تحويل نقاط الشبكة الفرعية إلى Bolts وفقًا لجدول توزيع الشبكة الفرعية. حصتك من نقاط الشبكة الفرعية تحدد حصتك من Bolts المخصصة لها. من المهم أن نلاحظ أن Bolts هي حاليًا نظام مكافآت مبني على المساهمة، وليس عملة مشفرة أو تخصيص مالي مضمون. 4. لماذا يهم هذا التكامل؟ تخيل شخصًا يسجل أنشطة منزلية يومية من أجل ZenO. يمكن أن يصبح هذا التسجيل جزءًا من مجموعة بيانات مصممة لمساعدة مطوري الروبوتات على فهم التفاعلات البشرية مع الأشياء المادية. من خلال المهام المؤهلة في BitRobot، يمكن أن تُحسب نفس المساهمة أيضًا كمشاركة في شبكة روبوتات أوسع. وهذا يخلق فائدتين: تتوسع شبكة ZenO لجمع البيانات من العالم الحقيقي. تحصل BitRobot على مساهمين إضافيين وبيانات لبيئتها الروبوتية. كما يمنح المساهمين طريقة أخرى للمشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. 5. الصورة الأكبر أعتقد أن هذا التكامل يسلط الضوء على اتجاه مهم للروبوتات اللامركزية. لا يجب أن يعتمد بناء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي على شركة واحدة أو مختبر بحثي واحد يجمع جميع البيانات اللازمة. يمكن للشبكات المختلفة تنسيق المساهمين والبنية التحتية والمهمات المتخصصة. تجلب ZenO تركيزها على بيانات العالم المادي المولدة من قبل البشر، بينما توفر BitRobot بيئة أوسع قائمة على الشبكات الفرعية لتنسيق المساهمات الروبوتية. الجزء المثير هو أن جمع البيانات يمكن أن يصبح أكثر من مجرد نشاط معزول. يمكنه ربط المساهمين بشبكة روبوتات أوسع بكثير. هذا ما يجعل تكامل ZenO وBitRobot يستحق المتابعة. @ZenO4AI