সবাইকে গুড নাইট 🩵 আগামীকাল আমার পরীক্ষার দিন, তাই আজ X-এ সক্রিয় থাকছি না 🥹 অধিকাংশ স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম ব্যর্থ হয় কারণ AI দুর্বল নয়, বরং এটি যে সিমুলেশনে প্রশিক্ষিত হয়েছে, সেটি কখনও বাস্তব বিশ্বের মতো দেখায়নি। এই ফাঁকটিই @vangrid_io পূরণ করছে। তারা একটি বিতরিত নেটওয়ার্ক তৈরি করেছে, যা নাগরিকদের স্মার্টফোনের সেন্সরগুলির মাধ্যমে বাস্তব পরিবেশের প্রকৃত ভৌত গঠনকে ধরে রাখে, যাতে প্রকৃতপ্রস্তাবে 3D জিওমেট্রির সিমুলেশন পাওয়া যায়—যা প্রকৃতপ্রস্তাবে প্রয়োজন, শুধুমাত্র সিনথেটিক আনুমানিকগুলির পরিবর্তে। যা আমি প্রশংসা করি, তা হলো গোপনীয়তা পদ্ধতি: মেশিন লার্নিংটি সরাসরি ডিভাইসেই চলে, বাস্তবসময়েই চেহারা ধুয়ে ফেলে, যাতে ব্যক্তিগত পরিচয়টি মুছে যায়, কিন্তু স্থির অবকাঠামোর বিস্তারিত ডিটেইলগুলি পুনর্গঠনের জন্য অক্ষতই থাকে। এরপর, স্থানিক জিওমেট্রিরটি blockchain-এর উপরে verify ও route করা হয়, যা robotics-ডেভেলপারদেরকেও, simulation-সিস্টেমগুলিকেও, data-এর origin-এর অনুমানের পরিবর্তে, confidence-এর সাথে build-এরজন্যএকটি real traceable foundation-এর সৃষ্টি করে। সমগ্রটিরইউদ্দেশ্যইছিল,মানুষদেরকীভাবেজানা—বরংবিশ্বটিরভৌতভাবেকীভাবেগঠিতহয়েছেতাextractকরা,এবংএটিকেপরবর্তীপদক্ষেপেরজন্যphysical AI-এরজন্যব্যবহারযোগ্যকরেতৈরিকরা।