সবচেয়ে স্কেলযোগ্য সেন্সর নেটওয়ার্কটি হয়তো মানুষের পকেটেই বিদ্যমান। স্মার্টফোনে ক্যামেরা, লোকেশন সক্ষমতা এবং পরিবেশের সম্পর্কে উপযোগী তথ্য ধারণের জন্য যথেষ্ট কম্পিউটিং পাওয়ার থাকে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, এগুলি ইতিমধ্যেই শহর, রাস্তা এবং বিশেষভাবে ম্যাপিং ফ্লিটগুলির কমই প্রবেশ করা স্থানগুলিতে বিতরণ করা হয়েছে। চ্যালেঞ্জটি হলো ব্যক্তিগত ধারণগুলিকে নির্ভরযোগ্য, সংগঠিত স্থানিক ডেটায় রূপান্তরিত করা। @vangrid_io-এর পিছনের ধারণা হলো, একটি বিতরণকৃত ধারণ নেটওয়ার্কের মাধ্যমে মানুষকে সমন্বয় করা, অনুরোধের ভিত্তিতে বাস্তব পরিবেশগুলি সংগ্রহ করা, এবং সেই ডেটা পদার্থবিদ্যা-ভিত্তিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপলব্ধ করা। এইপদ্ধতি বিশেষায়িত সেন্সরগুলির প্রয়োজনীয়তা বা গুণগত নিয়ন্ত্রণকে অপসারণ করে না। এটি একটি সম্পূর্ণ ফ্লিটকে শূন্য থেকেই গড়ে তোলার পরিবর্তে, কভারেজকে বাড়ানোরএকটিঅন্যমার্গপ্রদানকরে। স্কেলযোগ্যতারপ্রকৃতপরিমাপহবে,নেটওয়ার্কটিকতটাসুস্থভাবেসঠিকডেটাপ্রদানকরছেযেখানেএটিপ্রকৃতপক্ষেপ্রয়োজন। কখনওকখনও,নতুনঅবকাঠামোশুধুমাত্রআমরাযথাসময়ব্যবহারকরিএমনডিভাইসগুলিরসঙ্গেশুরুহয়।