শুভ সকাল, CT! একটি ডিসেন্ট্রালাইজড স্পেশিয়াল নেটওয়ার্ক হাজার হাজার অবদানকারীকে নিয়েও সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ স্থানগুলি ধরে রাখতে ব্যর্থ হতে পারে। এটি @vangrid_io-এর সম্পর্কে আমি যে একটি চ্যালেঞ্জ আকর্ষণীয় মনে করি। একটি ব্যস্ত শহর থেকে হাজার হাজার ক্যাপচার আসছে, যখন গ্রামীণ রাস্তা, ছোট শহরগুলি এবং শিল্প অঞ্চলগুলি প্রায়শই অদলবদল হয়নি। নেটওয়ার্কটি বাড়ছে, কিন্তু এর ভৌত বিশ্বের বোঝাপড়া অসম্পূর্ণই থেকে যায়। ফিজিক্যাল AI-এর জন্য, কভারেজ স্কেলের মতোই গুরুত্বপূর্ণ। রোবট এবং অটোনোমাস সিস্টেমগুলির জন্য প্রয়োজন বিভিন্ন পরিবেশের স্পেশিয়াল ডেটা, শুধুমাত্র একইভাবে ভালভাবে ম্যাপড রাস্তা নয়। Vangrid একটি ভিন্ন পদ্ধতির অনুসন্ধান করছে: → দৈনন্দিন স্মার্টফোনগুলি বিতরিত ক্যাপচার ডিভাইসে পরিণত হয় →অবদানকারীরা বাস্তব-বিশ্বের স্থানগুলির ডেটা সংগ্রহ করে →চাহিদা-ভিত্তিক বোনটিরা যেখানে নতুন ডেটার প্রয়োজন,সেখানেই ক্যাপচারকেউৎসাহিতকরতেপারে →যাচাইকরণটিরফলস্বরূপস্পেশিয়ালডেটাকেআরওবিশ্বস্তকরেতোলে অবশ্যই,কভারেজপ্রসারণমাত্রসমীকরণেরঅংশ।ডেটা‌যথাযথ,সমসাময়িকএবংএটি‌উপর‌নির্ভরশীল‌সিস্টেমগুলি‌জন্য‌উপযোগীওহওয়া‌প্রয়োজন। এইমডেলটিকে‌আশাবদ্ধকরা‌বিষয়‌হল‌এটি‌যে‌ফাঁকগুলি‌উপর‌ধন‌সঞ্চয়‌করতে‌পারবে‌যা‌কেন্দ্রীয়‌ম্যাপিং‌ফেলে‌দিতে‌পারে। লক্ষ্য‌হল‌শুধুমাত্র‌আরও‌ডেটা‌সংগ্রহ‌করা‌নয়।এটি‌হল‌AI-কে‌বিশ্বের‌আরও‌বেশি‌অংশ‌বুঝতে‌সহায়তা‌করা। Vangrid-এরজন্য,আমি‌মনে‌করি,প্রগতি‌এর‌প্রকৃত‌মাপ‌হবে‌এটি‌কতটা‌দক্ষভাবে‌বিতরিত‌মানব‌অবদানগুলিকেভিন্ন‌পরিবেশগুলিতেনতুন,যাচাইকৃতস্পেশিয়াল‌ইনটিলিজেন্স-এ‌পরিণত‌করছে। বিশ্বটি‌আমরা‌যা‌পর্যন্ত‌ম্যাপ‌করেছি,তারচেয়ে‌বড়।