বাস্তব জগতের ডেটা সংগ্রহ করা একটি চ্যালেঞ্জ, আর নিশ্চিত করা যে কেউ এই ডেটার প্রকৃত প্রয়োজন রাখে, তা আরেকটি চ্যালেঞ্জ। এই কারণেই @vangrid_io-এর পদ্ধতি আকর্ষণীয়। প্রথমে একটি বিশাল ডেটাসেট তৈরি করে পরে ক্রেতা খোঁজার পরিবর্তে, vangrid-এ অনুরোধকারীরা একটি নির্দিষ্ট অবস্থান নির্ধারণ করে, USDC-এ একটি বাউন্টি ফান্ড করে এবং এটি গ্রহণ করা হলে ক্যাপচারের জন্য পেমেন্ট করে। এই ওয়ার্কফ্লোতে তিনটি অংশ যুক্ত হয়: ক্রেতারা তাদের প্রয়োজনীয় তথ্যটি নির্দিষ্ট করে। অবদানকারীরা বাস্তব পরিবেশটি ক্যাপচার করতে বাইরে যায়। নেটওয়ার্কটি এই অবদানকে 3D মডেল হিসাবে পুনর্গঠনযোগ্য একটি ডেলিভারেবল-এ পরিণত করে। এই “ডিমান্ড-ফার্স্ট” পদ্ধতিটি ফিজিক্যাল AI-এর জন্য পার্থক্য তৈরি করতে পারে, যেখানে একটি সাধারণ মানচিত্রই সবসময়ইযথেষ্ট হয়না,এবংএকটিনির্দিষ্টস্থানেরসঠিকবিস্তারিতগুলিইগুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু,বাস্তবপরীক্ষাটিশুধুবাউন্টিগুলিকেফান্ডকরাপর্যন্তসীমাবদ্ধনয়। নেটওয়ার্কটি কি সময়সময়েসঠিকঅবস্থানক্যাপচারকরতেপারবে?পর্যাপ্তগুণগতমানেরপণ্যপ্রদানকরতেপারবে?এবংপayment-এরমূল্যপ্রদানযোগ্যফলাফলতৈরিকরতেপারবে? একটিসফলবাউন্টিদেখিয়েছেযেওয়ার্কফ্লোটিকাজকরতেপারে। পুনরাবৃত্তিমূলকক্রেতাগুলিহবেযা,যা-সত্যিকারভাবেসমস্যাটিকসমাধানকরছে@quipnetwork