ফিজিক্যাল এআই উন্নয়নের সময় যে বিষয়টি প্রায়শই উপেক্ষিত হয়, তা হলো ডেটা আসলে কোথা থেকে আসে। এআই মডেলগুলি আরও ক্ষমতাশালী হতে পারে, কিন্তু ভৌত বিশ্বকে বুঝতে ডিজিটাল তথ্যের চেয়েও বেশি প্রয়োজন। এর জন্য প্রকৃত বিশ্বের পর্যবেক্ষণ, বিভিন্ন পরিবেশ এবং কম্পিউটারের বাইরে জিনিসগুলির কীভাবে কাজ করে তার প্রতিফলনকারী নির্ভরযোগ্য ডেটা প্রয়োজন। এইজন্যই আমি @vangrid_io-কে আকর্ষণীয় মনে করি। প্রতিদিনের ডিভাইসগুলিকে একটি ডিসেন্ট্রালাইজড পর্যবেক্ষণ নেটওয়ার্কের অংশে পরিণত করার ধারণাটি প্রকৃত বিশ্বের ডেটা সংগ্রহের জন্য একটি ভিন্ন পদ্ধতির দিকে নিয়ে যায়। কয়েকটি কেন্দ্রীয় উৎসের উপর সম্পূর্ণভাবে নির্ভরশীল হওয়ার পরিবর্তে, একটি বিতরণকৃত নেটওয়ার্ক আমাদের চারপাশের পরিবেশগুলির থেকে আরও বিভিন্ন তথ্য সংগ্রহে সহায়তা করতে পারে। এখানে গুরুত্বপূর্ণ শুধুমাত্র আরও বেশি ডেটা সংগ্রহই নয়, বরং এই ডেটাকে ব্যবহারযোগ্য,যাচাইযোগ্য,এবংএটিরউপরনির্ভরশীলসিস্টেমগুলিরজন্যমূল্যবানকরা। ব্যক্তিগতভাবে,আমিমনেকরি,এটিফিজিক্যালএআই-এরবর্ণনারএকটিমূলভূমিকা।রোবটএবংস্বয়ংসক্রিয়সিস্টেমগুলিবড়পরিসরেনিরাপদভাবেকাজকরতেপারবেনযদিসত্যিকারভাবেবিশ্বকেভালোভাবেবুঝতেপারে। এইভিত্তিরউন্নয়নকেবড়মডেলগুলিরচেয়েওবেশি।এটিডেটাসংগ্রহ,যাচাই,অবদানকারীএবংপ্রকৃতবিশ্বেরঅ্যাপ্লিকেশনগুলিকেসংযুক্তকরারজন্যঅবস্থানপ্রয়োজন। যদিডিসেন্ট্রালাইজডনেটওয়ার্কগুলিউপযোগীডেটাউৎপাদনকেনিয়মিতকরতেপারে,তবেএগুলিফিজিক্যালএআই-এরউন্নয়নকালেএকটিগুরুত্বপূর্ণঅংশহয়েউঠতেপারে। প্রকৃতসুযোগহলোপ্রতিদিনেরপর্যবেক্ষণগুলিকেএমনঅবস্থানপরিণতকরা,যাবুদ্ধিমত্তা-সমৃদ্ধসিস্টেমগুলিকেবিশ্বকেআরওভালভাবেবুঝতেসহায়তাkare।