ফিজিক্যাল এআই-এর জন্য ডেটা প্রয়োজন, কিন্তু এটি সংগ্রহ করা কেবল চ্যালেঞ্জের অর্ধেক। হাজার হাজার ব্যক্তিগত ক্যাপচারকে বিশ্বস্ত এবং ব্যবহারযোগ্য 3D ডেটায় পরিণত করা হলো যেখানে বিষয়গুলো আকর্ষণীয় হয়ে উঠে। এটি @vangrid_io-এর যা তৈরি করছে, সেই সিস্টেমটি স্মার্টফোনের ক্যাপচার, ডিভাইস-ভিত্তিক প্রাইভেসি ফিল্টার, অন-চেইন ফিঙ্গারপ্রিন্ট এবং অনুরোধকৃত লোকেশনের জন্য USDC বোনটি একত্রিত করে। এর পিছনের ইঞ্জিনিয়ারিংও গুরুত্বপূর্ণ। ভ্যানগ্রিডের CTO-এর 14 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে ডিস্ট্রিবিউটেড, হাইথ্রুপুট সিস্টেমে, যার মধ্যে ING এবং Mollie-এর কাজও অন্তর্ভুক্ত। এমন একটি নেটওয়ার্ককে স্কেল করতে শুধুমাত্র অবদানকারীদের আকর্ষণই যথেষ্ট নয়। ক্যাপচারগুলোকে প্রক্রিয়াকরণ, যাচাইকরণ এবং সমন্বিতভাবে ডেলিভারি করতে হবে, যাতে সংস্থাগুলি ফলাফলের ডেটারউপর নির্ভরশীল হতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, পরীক্ষা হবে—অংশগ্রহণ এবংচাহিদা বৃদ্ধির সাথে এই ইনফ্রাস্ট্রাকচারটি কতটা ভালোভাবে কাজ করবে। ভ্যানগ্রিড Physical AI-এরএকটিগুরুত্বপূর্ণঅংশকেসমাধানকরছে:স্পেশিয়ালডেটাকেপর্যাপ্তভাবেবিশ্বস্তকরেতৈরিকরা,যাতেএটিকেস্কেল-ভিত্তিকভাবেব্যবহারকরাযায়।