আমি ভ্যাঙ্গ্রিড খুললাম এবং আশা করলাম যে আমি আরেকটি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা প্রকল্প দেখতে পাব। তারপর আমি একটি বড় সমস্যা নিয়ে চিন্তা করতে শুরু করলাম: যখন একটি এআই সিস্টেম কোনো ভৌত স্থানের সাম্প্রতিক, মাটির মাপের তথ্যের প্রয়োজন হয়, তখন সে কী ব্যবহার করে? স্যাটেলাইটগুলি আপনাকে উপরের দিক থেকে দৃশ্য দিতে পারে, কিন্তু তারা বলতে পারে না যে কয়েক মিনিট আগে রাস্তায় কী পরিবর্তন হয়েছে। এখানেই @vangrid_io-এর আকর্ষণীয়তা। ভ্যাঙ্গ্রিড স্মার্টফোনগুলিকে একটি বিতরিত ক্যাপচার লেয়ারে পরিণত করে। নির্দিষ্ট স্থানগুলির জন্য বাউন্টির মাধ্যমে অনুরোধ করা যায়, অবদানকারীরা এগুলি ক্যাপচার করে, এবং ডেটা Base-এর উপর fingerprinted, batched and anchored হয়। কিন্তু ডেটা সংগ্রহই শুধুমাত্র শুরু। নেটওয়ার্কটিকেও reliable verification, high-volume coordination,এবং contributors-এর jন্য fast settlement-এরপ্রয়োজন। ভ্যাঙ্গ্রিড Amsterdam-এর থেকে এই ইনফ্রাস্ট্রাকচারটি তৈরি করছে, Robert Brighton-এর নেতৃত্বে,যিনি deep techএবং Web3-এর GTM-এরঅভিজ্ঞতা রাখেন,যা Microsoft-এর Quantum Computingএবং HoloLensগ্রুপগুলিরসঙ্গেওজড়িত। Khalid Benrafik systems-এরদিকেনেতৃত্বদেন,যিনি https://t.co/b5swylPqc4, INGএবং Mollie-এ 14বছরেরঅভিজ্ঞতা রাখেন,যা millions of usersএবং $1B-এরওবেশি annual flow-এরজন্য high-throughput infrastructure-এরসঙ্গেজড়িত। ভ্যাঙ্গ্রিড NVIDIA Inception-এরওঅংশ। এবংএটিএখনওশুধুমাত্রএকটিকল্পনানয়।WebএবংAndroidcaptureলাইভ,capturesএবংUSDCsettlementsonchain-এrecordedহচ্ছে। বড়প্রশ্নহল,ভ্যাঙ্গ্রিডকিground-leveldataকেPhysical AI-এরজন্যcontinuous, verifiableএবংscalableকিছুতেপরিণতকরতেপারবে?