বর্তমান বছরের শুরুতে ডাভোসে তার বক্তব্যে মাস্ক আবারও সেই অত্যন্ত উত্তেজনাপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণীটি পুনরায় জোর দিয়েছিলেন—ভবিষ্যতে, পৃথিবীতে রোবটের সংখ্যা মানুষের চেয়ে বেশি হবে।

স্পষ্টতই, AI এবং রোবট এখন বিশ্বব্যাপী একমাত্র দুটি প্রযুক্তির বিষয়: একটি হল সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AGI) এর সীমানা, যা ধাপে ধাপে সেই সীমানার দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, আরেকটি হল রোবট, যা ল্যাব থেকে বেরিয়ে মানুষের শারীরিক কাজের সম্পূর্ণ দায়িত্ব নিতে চাইছে। একইভাবে, AI-এর ধারণা ছাড়াও, ক্রিপ্টোকারেন্সি শিল্পের এই বছরের গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলির মধ্যে অন্যতম হল এমবডিড ইন্টেলিজেন্স। নিচে Robotic ক্ষেত্রের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রকল্পগুলি দেওয়া হল।

OpenMind

2025 সালের 8 ই আগস্ট, অফিসিয়াল ঘোষণা অনুযায়ী, সিলিকন ভ্যালি ভিত্তিক স্মার্ট মেশিন ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোম্পানি OpenMind এ 2000 মিলিয়ন ডলারের ফান্ডিং সম্পন্ন করেছে, যার নেতৃত্ব দিয়েছে Pantera Capital, এবং Ribbit, রেড সিকোয়েন্স চাইনা, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures এবং Amber Group সহ অনেকগুলি প্রতিষ্ঠান এবং বিখ্যাত এঞ্জেল ইনভেস্টররা অংশগ্রহণ করেছেন।

OpenMind একটি ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার বিকাশ করে রোবটগুলিকে চিন্তা করতে, শেখতে এবং কাজ করতে সাহায্য করে। ন্যাটিভ ওপেন-সোর্স AI রোবট অপারেটিং সিস্টেম OM1 ডিজিটাল এবং ভৌত বিশ্বে AI Agent কনফিগার এবং ডিপ্লয় করতে সক্ষম করে। ব্যবহারকারীরা একটি AI চরিত্র তৈরি করতে পারেন, এটিকে ক্লাউডে চালাতে পারেন, অথবা বাস্তব বিশ্বের ভৌত রোবটগুলিতেও চালাতে পারেন।

সহজ ভাষায়, OpenMind যা OM1 তৈরি করে, তা হলো রোবটের জন্য একটি “AI মস্তিষ্ক” তৈরি করা। এই “AI মস্তিষ্ক” একাধিক AI Agent এর সহযোগিতায় কাজ করতে পারে, একাধিক LLM-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে এবং বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা পেয়ে কাজ করতে পারে (যেমন: ব্যবহারকারীর জন্য সোশ্যাল মিডিয়ায় কিছু পোস্ট করা)। OM1 ওপেন-সোর্স হওয়ায়, এটি একটি অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ রোবট অপারেটিং সিস্টেম, যা Android-এর মতোই হার্ডওয়্যারের সাথে অনিয়মিত।

এছাড়াও, ওপেনমাইন্ডের একটি চেইন-ভিত্তিক রোবট আইডেন্টিটি নেটওয়ার্ক রয়েছে যার নাম FABRIC, যা মানুষ এবং রোবটদের জন্য একটি যাচাইযোগ্য বিশ্বাসের স্তর তৈরির উদ্দেশ্যে করা হয়েছে। মানুষ এর উপর ম্যাপের মাধ্যমে অবস্থানের ডেটা শেয়ার করতে, রোবটের আচরণ মূল্যায়ন করতে এবং ডেভেলপমেন্ট করতে মেডেল অর্জন করতে পারে, আর রোবটদের জন্য, প্রতিটি OM1 সিস্টেম সংযুক্ত রোবট FABRIC নেটওয়ার্কে যোগদান করবে, যার ফলে একটি অনন্য এবং যাচাইযোগ্য পরিচয় পাবে, এবং রোবটের আদেশ, অপারেশন লগ, মালিকানা এবং সংশ্লিষ্ট কার্যকলাপগুলি চেইনের উপরে ট্র্যাক করা যাবে।

2025 সালের ডিসেম্বরে, ওপেনমাইন্ড স্টেবলকয়েন প্রকাশক সার্কেলের সাথে যৌথভাবে x402 প্রোটোকলের উপর ভিত্তি করে রোবট-স্বায়ত্তশাসিত পেমেন্ট সিস্টেম চালু করে। রোবটের ক্ষমতা বৃদ্ধির সাথে সাথে, তারা শুধুমাত্র কাজ সম্পাদনের টুল হয়ে উঠবে না, বরং স্বায়ত্তশাসিত অর্থনীতির ভূমিকা পালন শুরু করবে। তাদের কম্পিউটিং পাওয়ার, ডেটা, দক্ষতা কিনতে হবে, এমনকি জটিল কাজগুলি সম্পন্নের জন্য অন্যান্য রোবট বা মানুষকেও নিয়োগ দিতে হবে।

CodecFlow

CodecFlow একটি একীকৃত প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে যা ক্লাউড, এজ, ডেস্কটপ এবং রোবট হার্ডওয়্যারে অক্ষমতা ছাড়াই চলে, বর্তমানে জনপ্রিয় API এবং প্রাচীন সিস্টেম উভয়কেই সমর্থন করে। এই প্ল্যাটফর্মটি বিভিন্ন রোবট সেন্সরের ইনপুটকে একটি সাধারণ ফরম্যাটে নরমালাইজ করে এবং জটিল রোবট অ্যাকশনগুলিকে মডিউলার করে, যাতে ডেভেলপমেন্ট টিম বা ব্যবহারকারীদের রোবট ডিজাইনের জন্য শূন্য থেকে শুরু করার দরকার না হয়। এছাড়াও, রোবটগুলির মধ্যে পরিপ্রেক্ষিত, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং নিয়ন্ত্রণকে নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পরস্পরের সাথে যুক্ত করা হয়, যা বিচ্ছিন্ন বা হার্ডওয়্যার-নির্ভরশীল একক প্ল্যাটফর্মের বদলে।

এআই-চালিত অপারেটরগুলি সফটওয়্যারের ইউআই পরিবর্তন বা রোবট পরিবেশের পরিবর্তনগুলি সংবেদন করে এবং বাস্তবসময়ে যুক্তি প্রয়োগ করে, যাতে প্রায়শই পূর্বনির্ধারিত স্ক্রিপ্টের উপর অত্যধিক নির্ভরশীল প্রচলিত রোবট অটোমেশনের দুর্বলতা দূর হয়। সংক্ষেপে, এটি স্ক্রিনশট, ক্যামেরা ফুটেজ বা সেন্সর ডেটা ধরে নেয়, তারপর এআই ব্যবহার করে এই বাহ্যিক ইনপুট ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে, পর্যবেক্ষণ বা নির্দেশনা প্রক্রিয়াকরণের জন্য, এবং শেষে ইউজার ইন্টারফেসের মাধ্যমে সিদ্ধান্তগুলি বাস্তবায়ন করে।

Peaq

২০২৫ সালের ২৭ মার্চ, DePIN Layer1 প্রোটোকল Peaq এ 15 মিলিয়ন ডলারের বিনিয়োগ সম্পন্ন করে, যার নেতৃত্ব দেয় Generative Ventures এবং Borderless Capital, এবং Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund, Altana Wealth ইত্যাদি অংশগ্রহণ করে।

যদিও শুরুতে DePIN কে কেন্দ্র করে কথা বলা হয়েছিল, তবে peaq গত সেপ্টেম্বরে Robotics SDK প্রকাশ করেছিল, যার মাধ্যমে রোবটগুলি স্বায়ত্তশাসিত পরিচয় অর্জন, পেমেন্ট এবং প্রাপ্তি, ডেটা যাচাইকরণ এবং ব্লকচেনের নেটওয়ার্ক অর্থনীতিতে যোগাযোগ করতে পারে। এখন, যেকোনো ROS2-সম্পাদ্য সিস্টেমযুক্ত রোবট peaq নেটওয়ার্ক অর্থনীতিতে যোগদান করতে পারে, এবং মানুষ বা অন্যান্য রোবটদের সাথে এর সাধারণ মানদণ্ড ব্যবহার করে ব্যবসা করতে পারে।

এছাড়াও, গত বছর peaq দ্বারা DualMint-এ একটি রোবট RWA প্রকল্প চালু হয়েছিল যার নাম «RoboFarm», যেখানে তারা হংকং-এ একটি রোবট ফার্ম স্থাপন করেছিল এবং রোবটের মাধ্যমে 80% কৃষি উৎপাদনকে স্বয়ংক্রিয় করেছিল। উৎপাদিত শাকসবজি—যেমন শালগম, পালংশাক এবং কেলি—হংকং-এ বিক্রি করা হচ্ছে। NFT ধারকদের প্রত্যাশিত বার্ষিক আয় প্রায় 18%।

Axis Robotics

Axis Robotics শরীরবাদী বুদ্ধিমত্তা (Physical AI) এর বিতরিত স্কেল করার জন্য অবকাঠামো তৈরি করার প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে। তারা বিশ্বাস করে যে, সিমুলেশন প্রথম (Simulation First) হল রোবটিক্সের ডেটা স্বল্পতা এবং মডেল জেনারালাইজেশনের বাধা ভাঙার সেরা পথ, যা কম খরচে, বড় পরিসরে ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে, এবং তাদের অনন্য ডেটা অ্যাডভান্সমেন্ট ইঞ্জিনের সমন্বয়ে, ডেটার গুণগতমান, সমৃদ্ধি এবং পরিমাণে তিনগুণ বিপ্লব ঘটিয়েছে। এছাড়াও, প্রতিটি ডেটা সম্পদই বিশ্বস্ত চেইন-উপরের উৎস (On-chain Provenance) সহকারে, সাধারণ রোবটিক্স বুদ্ধিমত্তা (RGI) এর উন্নয়নের জন্য একটি কোর ফুয়েল লাইব্রেরি গড়ে তুলছে।

Axis রোবট ট্রেনিং ডেটা প্রদানের পদ্ধতিকে পুনর্বিন্যাস করেছে। বাজারের অন্যান্য সমস্ত "ইনপুট/রোবট ট্রেনিং ডেটা প্রদান" প্রকল্পগুলি সাধারণত ব্যবহারকারীদের মোবাইল, স্মার্ট চশমা ইত্যাদি ডিভাইসের মাধ্যমে বাস্তবে নির্দিষ্ট অ্যাকশন সম্পন্ন করার ভিডিও তুলে আপলোড করে সহজেই বিশ্বব্যাপী ব্যবহারকারীদের অংশগ্রহণ ঘটায়। যদিও এইভাবে ডেটা সংগ্রহের খরচ কম, তবে ভিডিও সংগ্রহের মাধ্যমে প্রাপ্ত ডেটার ভৌত বাস্তবতা অপর্যাপ্ত, গভীরতা সংক্রান্ত তথ্যের অভাব রয়েছে, এবং 3D ডেটার ধারাবাহিকতা এবং সঠিকতা নিশ্চিত করা যায় না।

Axis এই চ্যালেঞ্জটি সমাধান করেছে সিমুলেশনের মাধ্যমে, যেখানে মডেলটি বিভিন্ন সিমুলেশন স্কেনারিও (আলো, কোণ, ঘর্ষণ, গতিবিদ্যা ইত্যাদি) এর মাধ্যমে আরও কঠোর ভার্চুয়াল পরিস্থিতিতেও কাজ সম্পন্ন করতে পারে, ফলে এটি শক্তিশালী জেনারালাইজেশন ক্ষমতা অর্জন করে। Axis Hybrid Strategy (মিশ্র কৌশল) ব্যবহার করে, যা বিরল বাস্তব ডেটা এবং প্রচুর সিনথেটিক ডেটাকে একত্রিত করে। GPU-ত্বরিত মেটাডেটা অ্যাগমেন্টেশন প্রযুক্তির মাধ্যমে, একক স্কেনারিওর আলোকসজ্জা, টেকসুর, ভৌত বৈশিষ্ট্যগুলির বিপুল পরিবর্তন সম্ভবপর। ভার্চুয়াল স্কেনারিওগুলি অপরিবর্তনীয় বা কোড দ্বারা স্থিরভাবে লেখা হয়নি, বরং এগুলি নমনীয়ভাবে সমায়োজনযোগ্য। কোডের মাধ্যমে অসংখ্য স্কেনারিও তৈরি করা যায়, যাতে রোবটগুলি বিভিন্ন স্কেনারিওর প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী আরও কঠোর এবং সমগ্রভাবে চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়। স্কেনারিওগুলির উৎপাদনের খরচ কম, এবং উৎপাদনের পরিমাণও অত্যধিক। Google, NVIDIA-এর মতো অনেকগুলি বড় প্রতিষ্ঠানগুলিরও পরিমাণগতভাবে, এই পদ্ধতি—অর্থাৎ, অসংখ্য ডেটা ব্যবহার করে অপটিমাল সমাধানের দিকে অগ্রসর হওয়া—এর有效性 (প্রভাবশালিতা) ।

অক্সিস কর্তৃক সম্প্রদায়ের জন্য প্রথমবারের মতো খোলা প্রতিকৃতি পরিস্থিতিতে রোবট শেখার প্রকল্প «লিটল প্রিন্সের গোলাপ» সম্পন্ন হয়েছে। «লিটল প্রিন্সের গোলাপ» প্রকল্পে, ব্যবহারকারীরা ওয়েবসাইটের মাধ্যমে প্রতিকৃতি পরিস্থিতিতে একটি রোবটকে ফুলের জল দেওয়ার কাজটি সফলভাবে সম্পন্ন করতে সহায়তা করেন, এবং ব্যবহারকারীদের কার্যকলাপের তথ্য সংগ্রহ ও বিশ্লেষণের মাধ্যমে এই রোবটকে ফুলের জল দেওয়ার দক্ষতা শেখানো হয়। ব্যবহারকারীরা ওয়েবসাইটের মাধ্যমেই রোবটটিকে দূরথেকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, যা ভিডিও আপলোড ও সংগ্রহের নিম্নখরচ, সহজলভ্যতা বজায় রাখে, একইসঙ্গে রোবটটিকে একটি মূল 3D-অবগত VLA (Vision-Language-Action) মডেল তৈরি করে, যা ভিডিও ডেটা ইনপুটের অভাবজনিত 3D-স্থানিক চিন্তার ক্ষমতা রোবটকে সরবরাহ করে।

«লিটল প্রিন্সের গোলাপ» প্রকল্পটি মাত্র ৫ দিনের মধ্যে বিশ্বব্যাপী রোবটিক্স শিল্পের পটভূমি ছাড়া সাধারণ ব্যবহারকারীদের দ্বারা আকর্ষণীয় অভিজ্ঞতার মাধ্যমে হাজার হাজার উচ্চমানের, কৌশল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহারযোগ্য কার্যকরী ট্রেজেক্টরি প্রদান করেছে। এই ডেটা ভিত্তিক, অক্সিস সফলভাবে কৌশল মডেল প্রশিক্ষিত করেছে এবং ফ্রাঙ্কা রোবটিক আর্মের বাস্তবিক পুনরুৎপাদন সম্পন্ন করেছে। এটি অক্সিসকে «কাজ তৈরি -> সম্প্রদায়ের দ্বারা সংগ্রহ -> ডেটা বৃদ্ধি -> মডেল প্রশিক্ষণ -> বাস্তবিক ডিপ্লয়মেন্ট» পুরোপুরি বন্ধ চক্রটি চালানোর প্রমাণ করেছে।

১ ঘন্টার বাস্তব ডেটা থেকে ১০০০ ঘন্টার ট্রেনিং ডেটা তৈরি করা যায়, এই দক্ষতা লিভারেজ রোবট মডেলের জন্য জেনারালাইজেশনের খরচ ব্যাপকভাবে কমিয়ে দেয়।

বর্ষান্তের বিটা টেস্টে, শুধুমাত্র 5 দিনে, 18,000 জন রোবটিক্স শিল্পের বাইরের অংশগ্রহণকারী অ্যাক্সিসে 27টি সম্পূর্ণ নতুন টাস্ক সম্পন্ন করেছেন এবং 100,000টিরও বেশি ডেটা ট্রেক জমা দিয়েছেন। টেস্টটি উচ্চ মধ্যবর্তী র‍্যান্ডমাইজেশনকে সমর্থন করেছে এবং চাকাযুক্ত রোবট, ডুয়াল-আর্ম রোবটসহ বিভিন্ন ধরনের সম্পদের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা যাচাই করেছে।

অক্সিসের কোর প্রোডাক্ট ৩ এর শেষ দিকে অফিসিয়ালি লঞ্চ হবে, এবং ৪ এর শেষ বা ৫ এর শুরুতে, ফ্রাঙ্কা রোবটিক আর্মের উপর ভিত্তি করে বিশ্বের সবচেয়ে বড় পুরোপুরি সিমুলেশন-ভিত্তিক ডেটাসেটটি ওপেন-সোর্স করার পরিকল্পনা রয়েছে, যা সম্পূর্ণরূপে স্ট্র্যাটেজি এবং মডেল ট্রেনিংয়ের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করবে। একইসাথে, ক্রিপ্টো-এআই থেকে শুরু হওয়া একটি রোবটিক্স প্রজেক্ট হিসাবে, অক্সিস বাইরের শিল্পের বাস্তবায়নকে অনুসন্ধান ও এগিয়ে নিচ্ছে, বিভিন্ন সাব-সেক্টরের শীর্ষস্থানীয় গ্রাহকদের চারপাশে, বাণিজ্যিক বাস্তবায়নের প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করছে: একটি অটোমোবাইল কোম্পানির সাথে সমন্বয় করে উৎপাদন প্রক্রিয়ায় অটোমেশন সমাধানগুলির বাস্তবায়নকে এগিয়ে নিচ্ছে; একটি প্রস্তাবিত IPO-এর কম্পিউটিং পাওয়ার কোম্পানির সাথেভারচুয়াল অ্যাসেট এবংওয়ার্ল্ড মডেলের দিকে সহযোগিতার জন্য একমততা অর্জন করছে;এবংঅনেকগুলি ফিজিক্যাল-বডি-বিশিষ্টকোম্পানিরসাথেভারচুয়ালসিমুলেশনডেটাকালেকশনএবংমডেলট্রেনিংএরমতোগুরুত্বপূর্ণপদক্ষেপগুলিতেগভীরসহযোগিতা-সম্পন্নসম্পর্কতৈরিকরছে।এগুলিসবক্রিপ্টোপ্রজেক্টগুলিরজন্যঅসাধারণবহিরঙ্গনতা-এরপ্রমাণ।

GEODNET

একটি ডিসেন্ট্রালাইজড নেটওয়ার্ক যা ড্রোন, রোবোট ইত্যাদির জন্য সেন্টিমিটার স্তরের লোকেশন প্রেসিশন প্রদান করে, যার 150টিরও বেশি দেশে 21,000টিরও বেশি সক্রিয় বেস স্টেশন রয়েছে। গত বছর, এই প্রকল্পটি 700 ডলারেরও বেশি আয় করেছে এবং প্রতি ত্রৈমাসিক বৃদ্ধির প্রবণতা দেখাচ্ছে।

যদিও এই প্রকল্পটিকে বেশি প্রায়ই DePIN হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, রোবোটিক্সের বাস্তব জীবনের প্রয়োগ বৃদ্ধির সাথে সাথে উচ্চ নির্ভুলতা সম্পন্ন বাস্তব-সময়ের লোকেশন ডেটার চাহিদা আরও ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে। ২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে, Multicoin $GEDO টোকেনের ৮০০ ডলারের মূল্য কিনতে GEODNET ফাউন্ডেশন থেকে ৮০০ ডলারের একটি চুক্তির নেতৃত্ব দেয়।

BitRobot

BitRobot Network এর বিকাশ করেছে FrodoBots Lab এবং Protocol Labs-এর সহযোগিতায়, যা বিতরণকৃত রোবট কাজ এবং সহযোগিতা অর্জনের উদ্দেশ্যে তৈরি। এর প্রধান উপাদানগুলি হল: রোবট কাজ সংজ্ঞায়িত এবং যাচাইয়ের জন্য ভেরিফায়েবল রোবট ওয়ার্ক (VRW, নেটওয়ার্ক পুরস্কারের পরিমাপযোগ্য সূচক), ডিভাইস মালিকানা এবং নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেসের জন্য ডিভাইস নোড টোকেন (ENT, রোবটের সিস্টেমের মধ্যে একক পরিচয়কারী, NFT হিসাবে), এবং সাবনেট (যা টাস্ক এক্সিকিউশন অপারেশন লেয়ার হিসাবে কাজ করে, BitRobot নেটওয়ার্কের জন্য মূল্য সৃষ্টি করে এমন সম্পদের সমষ্টি)।

২০২৫ সালের ১৪ ফেব্রুয়ারি, ফ্রোডোবটস ল্যাব ৬ মিলিয়ন ডলারের বীজ বিনিয়োগ সম্পন্ন করে এবং মোট বিনিয়োগ পরিমাণ ৮ মিলিয়ন ডলারে পৌঁছায়।

FrodoBots Lab রোবটও বিক্রি করে, Earth Rovers বাস্তবের মারিও কার্সের মতো, যার দাম 249 ডলার, এবং খেলোয়াড়রা ব্রাউজারের মাধ্যমে দূরবর্তীভাবে তাদের রোবট নিয়ন্ত্রণ করে ET Fugi নামক একটি গ্লোবাল স্ক্যাভেঞ্জার গেমে, যেখানে ডেটা গবেষকদের জন্য তাদের সর্বশেষ AI নেভিগেশন মডেলগুলি বাস্তবায়ন এবং পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করা হয়। ET Fugi হল BitRobot-এর প্রথম সাবনেট।

অন্য একটি গেম রোবট অ্যাক্টো আর্মস ভবিষ্যতে চালু হবে, যেখানে খেলোয়াড়রা দূরবর্তীভাবে মেকানিক্যাল আর্ম নিয়ন্ত্রণ করে বিভিন্ন 3D পাজল এবং প্রতিযোগিতা সম্পন্ন করবে।

এই রোবট নেটওয়ার্কের সো-কলড “সাবনেট” ধারণাটি প্রায়শই বিশুদ্ধভাবে বিবেচনা করা হয়; সহজ কথায়, যেকোনো ক্লাস্টার (বা ক্লাস্টারের করা হওয়া নির্দিষ্ট প্রকল্প/ঘটনা) যা সামগ্রিক নেটওয়ার্ক ইকোসিস্টেমের জন্য অবদান রাখে, তা একটি সাবনেট, যেমন উপরে উল্লিখিত ET Fugi গেম এবং Virtuals-এর প্রকাশিত SeeSaw ইত্যাদি।

SeeSaw

বিটরোবটের ৫ম সাবনেট, যা ভার্চুয়ালস গত অক্টোবরে রোবট ট্রেনিং ডেটা শেয়ারিং অ্যাপ হিসেবে চালু করেছে। সিসওয়াতে, ব্যবহারকারীরা তাদের দৈনন্দিন কার্যকলাপের ভিডিও তুলে, কাজ সম্পন্ন করে পুরস্কার পায়। বিশ্বজুড়ে থাকা ব্যবহারকারীদের থেকে আসা, যেমন জুতো বেঁধে ফেলা, পোশাক গুছিয়ে রাখা—এই দৈনন্দিন কার্যকলাপের ভিডিও ডেটা রোবট ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হবে।

Auki

Auki-এর ডিসেন্ট্রালাইজড মেশিন পারসেপশন নেটওয়ার্ক Posemesh মানুষ, ডিভাইস এবং AI-কে সংযুক্ত করে, যার কেন্দ্রে একটি DePIN (ডিসেন্ট্রালাইজড ফিজিক্যাল নেটওয়ার্ক) আর্কিটেকচার রয়েছে যা রোবোট, AR চশমা ইত্যাদি ডিভাইসগুলিকে বাস্তব বিশ্বের জন্য সহযোগিতামূলক স্পেসিয়াল বুঝতে সময়সীমায় অবস্থান এবং সেন্সর ডেটা শেয়ার করতে সক্ষম করে, যা রোবোট, AR এবং AI-এর জন্য একটি শেয়ারড স্পেসিয়াল ভিউ প্রদান করতে পারে।

পোসমেশ প্রোটোকলের ভিত্তিতে বিভিন্ন নোড ভূমিকা ডিজাইন করা হয়েছে। ক্যালকুলেশন নোডগুলি কম্পিউটেশনাল পাওয়ার প্রদান করে, মোশন নোডগুলি (রোবট টার্মিনাল) অবস্থানের তথ্য এবং সেন্সর ডেটা আপলোড করে, রিকনস্ট্রাকশন নোডগুলি এই ডেটা ব্যবহার করে 3D ম্যাপ মডেল তৈরি করে, এবং ডোমেইন নোডগুলি 3D স্পেস পরিচালনা করে। প্রতিটি নোড তাদের অবদানের ভিত্তিতে $AUKI টোকেন পায়, যা একটি স্ব-উন্নত মেশিন ভিশন নেটওয়ার্ককে চালিত করে।

এই নেটওয়ার্কটি গোপনীয়তা সুরক্ষা বোঝায়, যাতে কোনো একক সংস্থা ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগত স্থান নিয়ন্ত্রণ না করতে পারে, এবং এটি বিভিন্ন প্রয়োগের জন্য ব্যবহার করা যায়, যেমন খুচরা বিক্রয় (পণ্য সাজানোর অপ্টিমাইজেশন), প্রপার্টি ম্যানেজমেন্ট (সম্পদ ট্র্যাকিং), এক্সপোজিশন নেভিগেশন, বিল্ডিং রিনোভেশন ইত্যাদি।

তাদের Cactus AI স্পেস কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মটি টয়োটা ম্যাটেরিয়াল হ্যান্ডলিং কোম্পানি এবং সুইডেনের সুপারমার্কেট Stora Coop-এর সাথে সক্রিয়ভাবে পাইলট প্রকল্পে যুক্ত হয়েছে।

XMAQUINA

একটি ডিএও যা ছোট বিনিয়োগকারীদের রোবট কোম্পানিগুলিতে বিনিয়োগে অংশগ্রহণের সুযোগ দেয়। এই ডিএও $DEUS টোকেনের ব্যাচ-ভিত্তিক বিক্রির মাধ্যমে 10 মিলিয়ন ডলার সংগ্রহ করেছে। বর্তমানে, এই ডিএও প্রাপ্ত নিলাম আয় ব্যবহার করে Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics এবং Robotico—এই 6টি রোবটিক্স কোম্পানির শেয়ার কিনেছে, যার কিছু বিনিয়োগ ইতিমধ্যেই লাভজনক হয়েছে, এমনকি একক বিনিয়োগের রিটার্ন 100% এরও বেশি।

প্রিসমএক্স

২০২৫ সালের ১৭ জুন, প্রিসমাএক্স ঘোষণা করে যে এটি ১১ মিলিয়ন ডলারের বিনিয়োগ সম্পন্ন করেছে, যার মধ্যে রয়েছে a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator এবং Virtuals।

প্রিজমএক্স একটি খোলা সমন্বয় স্তর তৈরি করে যা দূরবর্তী অপারেটর, রোবট ব্যবহারকারী এবং রোবট কোম্পানিকে সংযুক্ত করে। অপারেটররা ব্যবহারকারীদের সাথে সংযুক্ত হতে পারে, দূরথেকে রোবট চালাতে পারে, বাস্তব কাজ সম্পন্ন করতে পারে এবং একসাথে মূল্যবান ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। লজিস্টিকস এবং বিজ্ঞাপনের মতো বাস্তব সেবা চাওয়াও যায়।

প্রিজমএক্স একটি রিমোট অপারেশন রোবোট প্রোটোকলও ধারণ করে, যেখানে ব্যবসাগুলি জটিল কাজের জন্য অভিজ্ঞ রোবোট অপারেটরদের খুঁজে পেতে পারে। অপারেটররা নেটওয়ার্ক টোকেন স্টেক করে বিশ্বাসযোগ্যতা বাড়াতে পারে এবং উচ্চ আয়ের কাজ পাওয়ার সুযোগ বাড়াতে পারে। স্টেকারদের আয় শুধুমাত্র তাদের স্টেকড পরিমাণের সাথে সম্পর্কিত নয়, বরং তাদের কাজের গুণমানেরও সাথে সম্পর্কিত, এবং কার্যক্ষমতা বৃদ্ধির সাথে সাথে অতিরিক্ত পুরস্কারও পাওয়া যায়।

দূরবর্তী অপারেশন দ্বারা সংগৃহীত ডেটা রোবটকে প্রশিক্ষিত করতে ব্যবহার করা হবে, যা রোবটের স্বায়ত্তশাসন বাড়াবে, ফলে দূরবর্তী অপারেটরদের কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি পাবে এবং শেষপর্যন্ত রোবটের উচ্চ বা সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসন অর্জন করা যাবে।

NRN এজেন্টস

NRN এর উৎপত্তি AI Agent প্রতিযোগিতায় রিয়েল-টাইম ট্রেনিং চলাচলকারী গেম AI Arena থেকে। ২০২১ সালের ২৮ অক্টোবর, ডেভেলপার ArenaX Labs ঘোষণা করে যে তারা ৫ মিলিয়ন ডলারের সিড ফান্ডিং সফলভাবে সম্পন্ন করেছে, যা Paradigm Capital এর নেতৃত্বে এবং Framework Venture Partners এর অংশগ্রহণে সম্পন্ন হয়। ২০২৪ সালের ৯ জানুয়ারি, ArenaX Labs ঘোষণা করে যে তারা ৬ মিলিয়ন ডলারের একটি নতুন ফান্ডিং সফলভাবে সম্পন্ন করেছে, যা Framework Ventures এর নেতৃত্বে এবং SevenX Ventures, FunPlus/Xterio এবং Moore Strategic Ventures সহ অন্যান্যদের অংশগ্রহণে।

যদিও এটি মূলত ডেটা সংগ্রহ → রোবট শেখার প্রক্রিয়া, তবে গেমিং ক্ষেত্রে তাদের সমৃদ্ধ অভিজ্ঞতার কারণে, NRN একটি ব্রাউজার-ভিত্তিক অভিজ্ঞতা প্রদান করে যা রোবট ডেটা সংগ্রহকে গেমে পরিণত করে, যাতে ব্যবহারকারীরা ব্রাউজারের মাধ্যমে প্রতিকৃতি রোবটকে সরাসরি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। গেমটির সময়, ব্যবহারকারীর কর্মকাণ্ড দ্বারা উৎপন্ন আচরণগত ডেটা বাস্তব বিশ্বের রোবট সিস্টেমগুলির প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

এই পর্যায়ে, প্রকল্পটি ডেটা সংগ্রহ, বাস্তব-সময়ের শিক্ষা এবং অভিযোজন যাচাইয়ের জন্য মেকানিক্যাল আর্ম (RME-1) এর উপর ফোকাস করবে।

লুড়েন্ট ব্লকবিটসে চাকরির জন্য ক্লিক করুন

লিউডোং ব্লকবিটসের অফিসিয়াল সম্প্রদায়ে স্বাগতম:

টেলিগ্রাম সাবস্ক্রিপশন গ্রুপ：https://t.me/theblockbeats

টেলিগ্রাম কমিউনিটি: https://t.me/BlockBeats_App

টুইটার অফিসিয়াল অ্যাকাউন্ট：https://twitter.com/BlockBeatsAsia