इस साल की शुरुआत में डेवोस में अपने भाषण में मस्क ने फिर से उस अत्यधिक प्रेरक भविष्यवाणी की पुष्टि की — भविष्य में, पृथ्वी पर रोबोट्स की संख्या मनुष्यों से अधिक होगी।

स्पष्ट रूप से, AI और रोबोट अब वैश्विक स्तर पर एकमात्र दो प्रमुख तकनीकी विषय हैं: एक सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निरंतर AGI सीमा बिंदु की ओर बढ़ना, और दूसरा लैब से बाहर निकलकर मानव शारीरिक श्रम को पूरी तरह से संभालने की कोशिश कर रहे रोबोट। इसी तरह, AI की अवधारणा के अलावा, क्रिप्टोकरेंसी उद्योग के इस वर्ष के प्रमुख क्षेत्रों में शरीरिक बुद्धिमत्ता भी शामिल है। यहाँ Robotic क्षेत्र में ध्यान देने योग्य प्रोजेक्ट्स हैं।

OpenMind

2025 अगस्त 4 को, आधिकारिक घोषणा के अनुसार, सिलिकॉन वैली स्थित स्मार्ट मशीन इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी OpenMind ने 2000 डॉलर की फंडिंग पूरी करने की घोषणा की, जिसमें Pantera Capital ने नेतृत्व किया और Ribbit, Red杉中国, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures और Amber Group सहित कई संस्थाओं और कई प्रमुख एंजेल निवेशकों ने भाग लिया।

OpenMind ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर विकसित करके रोबोट्स को सोचने, सीखने और काम करने में मदद करता है। नेटिव ओपन सोर्स AI रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम OM1 डिजिटल और भौतिक दुनिया में AI एजेंट को कॉन्फ़िगर और डिप्लॉय करने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता एक AI भूमिका बना सकते हैं, जिसे वे क्लाउड पर चला सकते हैं या वास्तविक दुनिया में भौतिक रोबोट पर चला सकते हैं।

सरल शब्दों में, OpenMind द्वारा OM1 बनाना एक रोबोट के लिए "AI दिमाग" बनाने के समान है। यह "AI दिमाग" कई AI Agent के सहयोग से काम कर सकता है, कई LLM के साथ बातचीत कर सकता है, और कई स्रोतों से डेटा प्राप्त करके काम कर सकता है (जैसे कि उपयोगकर्ता के लिए सोशल मीडिया पर कुछ पोस्ट करना)। चूंकि OM1 ओपन सोर्स है, इसलिए यह एक अत्यधिक अनुकूलनीय रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम है, जो मोबाइल के Android सिस्टम की तरह हार्डवेयर से स्वतंत्र है।

इसके अलावा, OpenMind के पास FABRIC नामक एक ऑन-चेन रोबोट आईडेंटिटी नेटवर्क है, जिसका उद्देश्य मानव और रोबोट के लिए एक वेरिफाय करने योग्य विश्वास स्तर प्रदान करना है। मानव इस पर मैपिंग के माध्यम से स्थान डेटा साझा करने, रोबोट व्यवहार का मूल्यांकन करने और विकास करने के माध्यम से पदक प्राप्त कर सकते हैं, जबकि प्रत्येक OM1 सिस्टम से लैस रोबोट FABRIC नेटवर्क में शामिल होता है, जिससे उसे एक अद्वितीय वेरिफाय करने योग्य पहचान मिलती है, और रोबोट के आदेश, ऑपरेशन लॉग, स्वामित्व आदि संबंधित क्रियाएँ ऑन-चेन पर ट्रैक की जा सकती हैं।

दिसंबर 2025 में, OpenMind ने स्थिर मुद्रा जारीकर्ता Circle के साथ मिलकर x402 प्रोटोकॉल पर आधारित रोबोट स्वयंचालित भुगतान प्रणाली लॉन्च करने की घोषणा की। जैसे-जैसे रोबोट क्षमताएँ बढ़ती हैं, वे केवल कार्यों को निष्पादित करने वाले उपकरण नहीं रह जाते, बल्कि स्वायत्त अर्थव्यवस्थाओं की भूमिका निभाने लगते हैं। उन्हें कैलकुलेशन पावर, डेटा, कौशल खरीदने की आवश्यकता होती है, और जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए अन्य रोबोट या मनुष्यों को नियुक्त करना पड़ सकता है।

CodecFlow

CodecFlow एक एकीकृत मंच प्रदान करता है जो क्लाउड, एज, डेस्कटॉप और रोबोटिक हार्डवेयर पर बिना किसी बाधा के संचालित हो सकता है, जबकि वर्तमान में लोकप्रिय API और पारंपरिक प्रणालियों का समर्थन करता है। यह मंच विभिन्न रोबोटिक सेंसर इनपुट को सामान्य प्रारूप में मानकीकृत करता है और अधिक जटिल रोबोटिक कार्रवाइयों को मॉड्यूलर बनाता है, जिससे डेवलपमेंट टीम या उपयोगकर्ता को रोबोट को शून्य से डिज़ाइन करने की आवश्यकता नहीं होती, और रोबोट के बीच संवेदनशीलता, निर्णय और नियंत्रण नेटवर्क के माध्यम से परस्पर प्रभावित होते हैं, न कि टुकड़े-टुकड़े या हार्डवेयर-विशिष्ट एकल मंच के रूप में।

AI-संचालित ऑपरेटर, सॉफ्टवेयर में UI परिवर्तनों या रोबोटिक वातावरण में परिवर्तनों को संवेदन और वास्तविक समय निष्कर्षण के माध्यम से समझते हैं, ताकि पारंपरिक रोबोटिक स्वयंसिद्धि प्रक्रियाओं में पूर्व-लिखित स्क्रिप्टों पर अत्यधिक निर्भरता और यहां तक कि सूक्ष्म परिवर्तनों के प्रति इसकी कमजोरी को दूर किया जा सके। संक्षेप में, यह स्क्रीनशॉट, कैमरा फीड या सेंसर डेटा को पकड़ता है, फिर AI का उपयोग करके इन बाहरी इनपुट डेटा को प्रसंस्कृत करता है ताकि निरीक्षण या निर्देशों को संभाला जा सके, और अंततः उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस इंटरैक्शन के माध्यम से निर्णय लिए जा सकें।

Peaq

27 मार्च, 2025 को, DePIN Layer1 प्रोटोकॉल Peaq ने 15 मिलियन डॉलर की फंडिंग पूरी की, जिसमें Generative Ventures और Borderless Capital नेतृत्व किया, और Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund, Altana Wealth जैसे निवेशकों ने भाग लिया।

हालांकि शुरुआती कहानी DePIN पर केंद्रित थी, लेकिन peaq ने पिछले साल सितंबर में Robotics SDK जारी किया, जिससे रोबोट स्वयं की पहचान प्राप्त कर सकते हैं, भुगतान और राशि प्राप्त कर सकते हैं, डेटा की पुष्टि कर सकते हैं और ब्लॉकचेन पर नेटवर्क अर्थव्यवस्था में शामिल हो सकते हैं। अब, कोई भी ROS2 सिस्टम के साथ संगत रोबोट peaq नेटवर्क अर्थव्यवस्था में शामिल हो सकता है और अपने सामान्य मानकों का उपयोग करके मनुष्यों या अन्य रोबोटों के साथ व्यापार कर सकता है।

इसके अलावा, peaq ने पिछले वर्ष DualMint पर एक रोबोट RWA प्रोजेक्ट «RoboFarm» लॉन्च किया, जिसमें उन्होंने हांगकांग में एक रोबोट खेत स्थापित किया और रोबोट्स के माध्यम से कृषि उत्पादन के 80% को स्वचालित किया। उगाए गए पत्ता गोभी, पालक और केली को हांगकांग में बेचा जा रहा है। NFT धारकों का अनुमानित वार्षिक रिटर्न लगभग 18% है।

एक्सिस रोबोटिक्स

Axis Robotics का उद्देश्य शारीरिक AI के लिए वितरित स्केलिंग बुनियादी ढांचा बनाना है। वे मानते हैं कि सिमुलेशन पहले (Simulation First) रोबोटिक्स के डेटा की कमी और मॉडल जनरलाइजेशन की सीमाओं को दूर करने का सर्वोत्तम तरीका है, जहां कम लागत और स्केलेबल डेटा कलेक्शन के साथ अपने अद्वितीय डेटा एंहांसमेंट इंजन का उपयोग करके, डेटा की गुणवत्ता, समृद्धता और पैमाने में तिगुनी क्रांति आई है। साथ ही, प्रत्येक डेटा संपत्ति में विश्वसनीय चेन-पर स्रोत (On-chain Provenance) होती है, जो सामान्य रोबोटिक बुद्धिमत्ता (RGI) के विकास के लिए मुख्य ईंधन भंडार का निर्माण करती है।

Axis ने रोबोट ट्रेनिंग डेटा प्रदान करने का तरीका बदल दिया है। बाजार में अन्य 'इनपुट/रोबोट ट्रेनिंग डेटा प्रदान करने' वाले प्रोजेक्ट्स अक्सर उपयोगकर्ताओं को मोबाइल, स्मार्ट ग्लासेस आदि उपकरणों के माध्यम से वास्तविक दुनिया में निर्दिष्ट कार्रवाई करते हुए वीडियो लेने और अपलोड करने के लिए प्रेरित करके, कम बाधा और वैश्विक स्तर पर उपयोगकर्ता सहभागिता प्राप्त करते हैं। हालाँकि, इस तरह से डेटा प्राप्त करने की लागत कम है, लेकिन वीडियो संग्रहण से प्राप्त डेटा की भौतिक वास्तविकता पर्याप्त नहीं है, गहराई की जानकारी की कमी है, और 3D डेटा की सततता और सटीकता की गारंटी नहीं दी जा सकती।

Axis ने "सिमुलेशन" के माध्यम से इस समस्या का समाधान किया है, जिसमें सिमुलेशन वातावरण में विविध सिमुलेशन स्थितियों (प्रकाश, कोण, घर्षण, गतिकी आदि) के बड़े पैमाने पर उपयोग से मॉडल को अधिक कठोर वर्चुअल परिस्थितियों में भी कार्य पूरा करने की क्षमता प्राप्त होती है, जिससे उसे शक्तिशाली सामान्यीकरण क्षमता प्राप्त होती है। Axis Hybrid Strategy (मिश्रित रणनीति) का उपयोग करता है, जिसमें दुर्लभ वास्तविक डेटा को विशाल मात्रा में सिंथेटिक डेटा के साथ मिलाया जाता है। GPU-त्वरित मेटाडेटा एनहैंसमेंट तकनीक का उपयोग करके, एकल स्थिति के प्रकाश, बनावट और भौतिक गुणों में बड़ी संख्या में परिवर्तन किए गए हैं। वर्चुअल स्थिति स्थिर, कोड द्वारा कठोरता से परिभाषित नहीं है, बल्कि लचीले ढंग से समायोजित की जा सकती है। कोड के माध्यम से असंख्य स्थितियाँ उत्पन्न की जा सकती हैं, जिससे रोबोट हर स्थिति की मांगों के सामने अधिक कठोर और समग्र चुनौतियों का सामना करता है। स्थिति उत्पन्न करने की लागत कम है, जबकि उत्पादन मात्रा बहुत अधिक है, और इस प्रकार के बड़े पैमाने पर डेटा के साथ उत्तम समाधान की ओर पहुँचने की प्रभावशीलता Google, NVIDIA जैसी कई प्रमुख कंपनियों द्वारा आंशिक रूप से सत्यापित की जा चुकी है।

एक्सिस द्वारा समुदाय के लिए पहली बार खुला गया सिमुलेशन-आधारित रोबोट लर्निंग प्रोजेक्ट 'लिटिल प्रिंस की गुलाब' पूरा हो चुका है। 'लिटिल प्रिंस की गुलाब' प्रोजेक्ट में, उपयोगकर्ता वेब पेज के माध्यम से सिमुलेशन वातावरण में रोबोट को एक बार फूलों को पानी देने का कार्य सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए निर्देश देते हैं, और उपयोगकर्ता की क्रियाओं के एकत्रीकरण और विश्लेषण के माध्यम से इस रोबोट को पानी देना सीखाया जाता है। उपयोगकर्ता वेब पेज के माध्यम से ही रोबोट को रिमोटली ऑपरेट कर सकते हैं, जिससे वीडियो अपलोड के माध्यम से डेटा संग्रह करने की कम लागत और कम बाधाओं को बनाए रखा जाता है, साथ ही रोबोट के लिए मूल 3D-जागरूक VLA (Vision-Language-Action) बेस मॉडल विकसित किया जाता है, जिससे रोबोट को वीडियो डेटा प्रवेश मार्ग में कमी के कारण अभावित 3D स्थानिक सोच क्षमता प्रदान की जाती है।

«लिटल प्रिंस की गुलाब» प्रोजेक्ट के लॉन्च के केवल 5 दिन बाद, रोबोटिक्स उद्योग के बिना, वैश्विक स्तर पर सामान्य उपयोगकर्ताओं ने मजेदार अनुभव के माध्यम से हजारों उच्च-गुणवत्ता वाली, रणनीति प्रशिक्षण के लिए उपयोगी ट्रैजेक्टरी प्रदान कीं। इन डेटा के आधार पर, Axis ने सफलतापूर्वक रणनीति मॉडल का प्रशिक्षण पूरा किया और Franka मैकेनिकल आर्म के साथ वास्तविक मशीन पर पुनर्निर्माण किया। इससे Axis ने «कार्य उत्पन्न -> समुदाय द्वारा संग्रह -> डेटा वृद्धि -> मॉडल प्रशिक्षण -> वास्तविक मशीन पर डिप्लॉय» का पूरा स्टैक बंद चक्र पूरा कर लिया है।

1 घंटे के वास्तविक डेटा को 1000 घंटे के प्रशिक्षण डेटा में बदला जा सकता है, इस कुशलता के लीवरेज से रोबोट मॉडल के सामान्यीकरण की लागत में भारी कमी आती है।

春节期间的 Beta 测试中，同样仅用 5 天，1.8 万名无机器人行业背景的参与者在 Axis 上完成了 27 个全新任务，贡献了超 10 万条数据轨迹。测试成功支持了极高的任务内随机化，并验证了对轮式机器人、双臂机器人等多形态资产的兼容性。

एक्सिस का मुख्य उत्पाद मार्च के अंत में आधिकारिक रूप से लॉन्च होगा, और अप्रैल के अंत या मई की शुरुआत में, फ्रांका रोबोटिक आर्म पर आधारित दुनिया का सबसे बड़ा पूर्णतः सिमुलेशन-आधारित डेटासेट ओपन सोर्स किया जाएगा, जो स्ट्रैटेजी और मॉडल ट्रेनिंग की पूरी आवश्यकताओं को पूरा करता है। इसके साथ ही, क्रिप्टो-एआई से शुरू हुए एक्सिस एक रोबोटिक्स प्रोजेक्ट के रूप में, बाहरी उद्योगों में लागू होने की दिशा में काम शुरू कर चुका है, कई सब-सेक्टर के बेंचमार्क कस्टमर्स के साथ, व्यावसायिक लागू होने की प्रक्रिया को तेज कर रहा है: किसी ऑटोमोबाइल कंपनी के साथ उत्पादन प्रक्रिया में स्वचालन समाधान को लागू करने में सहयोग कर रहा है; किसी क्वासी-आईपीओ कैपेसिटी कंपनी के साथ वर्चुअल एसेट्स और वर्ल्ड मॉडलिंग की दिशा में सहयोग पर सहमति प्राप्त की है; और कई फिजिकल बॉडी कंपनियों के साथ वर्चुअल सिमुलेशन डेटा कलेक्शन और मॉडल ट्रेनिंग जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं में गहरी साझेदारी स्थापित की है। ये सभी क्रिप्टो प्रोजेक्ट्स के लिए दुर्लभ बाहरी प्रभाव को दर्शाते हैं।

GEODNET

एक डिसेंट्रलाइज्ड नेटवर्क जो ड्रोन, रोबोट आदि के लिए सेंटीमीटर स्तर की सटीकता के साथ रियल-टाइम कार्यक्षमता डेटा प्रदान करता है, जिसमें 150 से अधिक देशों में 21,000 से अधिक सक्रिय बेस स्टेशन हैं। पिछले वर्ष, इस प्रोजेक्ट ने 700 डॉलर से अधिक की आय कमाई है और यह प्रति तिमाही वृद्धि का ट्रेंड दिखा रहा है।

हालांकि इस प्रोजेक्ट को अधिकांशतः DePIN के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, लेकिन रोबोटिक्स के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के व्यापक होने के साथ, उच्च-सटीक रीयल-टाइम पोजिशनिंग डेटा की मांग अधिक व्यापक होने की उम्मीद है। फरवरी 2025 में, Multicoin ने GEODNET फाउंडेशन से 800 डॉलर के $GEDO टोकन्स की खरीद के लिए 800 डॉलर के साथ नेतृत्व करने की घोषणा की।

BitRobot

BitRobot Network को FrodoBots Lab और Protocol Labs द्वारा मिलकर विकसित किया गया है, जिसका उद्देश्य वितरित रोबोट कार्य और सहयोग को सक्षम करना है। इसके प्रमुख घटक हैं: वेरिफायबल रोबोट वर्क (VRW, नेटवर्क पुरस्कार का मापनीय सूचक), जो रोबोट कार्य को परिभाषित और सत्यापित करता है; डिवाइस नोड टोकन (ENT, रोबोट की सिस्टम में अद्वितीय पहचान, NFT के रूप में), जो डिवाइस मालिकाना और नेटवर्क एक्सेस के लिए है; और सबनेट, जो कार्य निष्पादन ऑपरेशनल लेयर के रूप में कार्य करता है (BitRobot नेटवर्क के लिए मूल्य सृजित करने वाले संसाधन समूह)।

14 फरवरी, 2025 को, FrodoBots Lab ने 600 डॉलर की बीज फंडिंग पूरी करने की घोषणा की, जिससे कुल फंडिंग 800 डॉलर हो गई।

FrodoBots Lab रोबोट भी बेचता है, Earth Rovers वास्तविक दुनिया के मैरियो कार्ट की तरह हैं, जिनकी कीमत 249 डॉलर है, और खिलाड़ी एक वैश्विक खजाना खोज गेम ET Fugi में अपने रोबोट को ब्राउज़र के माध्यम से रिमोट से नियंत्रित करते हैं, जिससे शोधकर्ता अपने नवीनतम AI नेविगेशन मॉडल को तैनात और परीक्षण कर सकें। ET Fugi BitRobot का पहला सबनेट भी है।

एक अन्य गेम बॉट, ऑक्टो आर्म्स, भविष्य में लॉन्च किया जाएगा, जिसमें खिलाड़ी दूर से मैकेनिकल आर्म्स को नियंत्रित करके विभिन्न 3D पजल और प्रतियोगिताओं को पूरा करेंगे।

इस रोबोट नेटवर्क की अवधारणा “सबनेट” थोड़ी अमूर्त है; सरल शब्दों में, कोई भी क्लस्टर (या क्लस्टर द्वारा किया जाने वाला विशिष्ट प्रोजेक्ट/इवेंट) जो समग्र नेटवर्क इकोसिस्टम के लिए योगदान देता है, एक सबनेट है, जैसे ऊपर उल्लिखित ETFugi गेम और Virtuals द्वारा लॉन्च किया गया SeeSaw।

SeeSaw

BitRobot का 5वां सबनेट, जिसे Virtuals ने पिछले अक्टूबर में रोबोट ट्रेनिंग डेटा शेयरिंग ऐप के रूप में लॉन्च किया था। SeeSaw में, उपयोगकर्ता अपने दैनिक व्यवहार के वीडियो लेते हैं, कार्य पूरा करने के लिए अपलोड करते हैं और पुरस्कार प्राप्त करते हैं। वैश्विक उपयोगकर्ताओं से आने वाले, जैसे जूते बांधना, कपड़े बुनना आदि दैनिक कार्यों के वीडियो डेटा, रोबोट की ट्रेनिंग के लिए उपयोग किए जाएंगे।

Auki

Auki का डिसेंट्रलाइज्ड मशीन परसेप्शन नेटवर्क Posemesh, जो मानव, उपकरण और AI को जोड़ता है, इसका केंद्र एक DePIN (डिसेंट्रलाइज्ड प्राकृतिक नेटवर्क) आर्किटेक्चर है, जो रोबोट, AR ग्लासेज आदि उपकरणों को स्थिति और सेंसिंग डेटा को रियल-टाइम में साझा करने की अनुमति देता है, ताकि भौतिक दुनिया के लिए सहयोगात्मक स्थानीय समझ का निर्माण किया जा सके, जो रोबोट, AR और AI के लिए साझा स्थानीय दृश्य प्रदान कर सकता है।

Posemesh प्रोटोकॉल के आधार पर विभिन्न नोड भूमिकाएँ डिज़ाइन की गई हैं। कैलकुलेशन नोड्स गणना शक्ति प्रदान करते हैं, मोशन नोड्स (रोबोटिक टर्मिनल) स्थिति जानकारी और सेंसर डेटा अपलोड करते हैं, रिकन्स्ट्रक्शन नोड्स इसके आधार पर 3D मैप मॉडल बनाते हैं, और डोमेन नोड्स 3D स्पेस का प्रबंधन करते हैं। प्रत्येक नोड अपने योगदान के आधार पर $AUKI टोकन के पुरस्कार प्राप्त करता है, जो एक स्वयं-विकसित मशीन विज़न नेटवर्क को संचालित करता है।

यह नेटवर्क गोपनीयता की सुरक्षा पर जोर देता है, जिससे किसी एक एजेंट द्वारा उपयोगकर्ता के निजी स्थान की निगरानी नहीं होती है, और इसे कई अनुप्रयोगों में लागू किया जा सकता है, जैसे खुदरा (उत्पाद व्यवस्था में सुधार), प्रॉपर्टी मैनेजमेंट (संपत्ति ट्रैकिंग), एक्सपो नेविगेशन, और बिल्डिंग रिमोडलिंग आदि।

उनका Cactus AI स्पेस कॉम्प्यूटिंग प्लेटफॉर्म टोयोटा मटीरियल हैंडलिंग कंपनी और स्वीडिश सुपरमार्केट Stora Coop के साथ सक्रिय पायलट के साथ जुड़ चुका है।

XMAQUINA

एक डीएओ जो छोटे निवेशकों को रोबोटिक्स कंपनियों में निवेश करने की अनुमति देता है। इस डीएओ ने अपने टोकन $DEUS की बैच-आधारित बिक्री के माध्यम से 1000 डॉलर की राशि एकत्र की है। वर्तमान में, इस डीएओ ने नीलामी से प्राप्त धनराशि का उपयोग Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics और Robotico सहित 6 रोबोटिक्स कंपनियों में हिस्सेदारी खरीदने के लिए किया है, जिनमें से कुछ निवेश पहले ही लाभदायक हो चुके हैं, और कुछ में एकल रिटर्न 100% से अधिक है।

PrismaX

17 जून, 2025 को, प्रिस्माX ने 11 मिलियन डॉलर के फंडिंग को पूरा करने की घोषणा की, जिसमें a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator और Virtuals शामिल हैं।

PrismaX एक खुला समन्वय स्तर बनाता है जो दूरस्थ संचालकों, रोबोट उपयोगकर्ताओं और रोबोट कंपनियों को जोड़ता है। संचालक उपयोगकर्ताओं से जुड़ सकते हैं, रोबोट को दूर से नियंत्रित कर सकते हैं, वास्तविक कार्य पूरा कर सकते हैं और साथ ही मूल्यवान डेटा एकत्र कर सकते हैं। वे लॉजिस्टिक्स और विज्ञापन जैसी वास्तविक सेवाओं का अनुरोध भी कर सकते हैं।

PrismaX के पास एक रिमोट ऑपरेशन रोबोट प्रोटोकॉल भी है, जिस पर उद्यम जटिल कार्यों के लिए अनुभवी रोबोट ऑपरेटर ढूंढ सकते हैं, जो नेटवर्क टोकन को स्टेक करके विश्वसनीयता बढ़ा सकते हैं और उच्च आय वाले कार्य प्राप्त करने के अवसर बढ़ा सकते हैं। स्टेकर्स को प्राप्त आय केवल उनके स्टेकिंग मात्रा से ही संबंधित नहीं है, बल्कि उनकी कार्य की गुणवत्ता से भी संबंधित है, और कार्यक्षमता में वृद्धि के साथ अतिरिक्त पुरस्कार भी प्राप्त होते हैं।

इसी तरह, रिमोट ऑपरेशन द्वारा इकट्ठा किए गए डेटा का उपयोग रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा ताकि रोबोट की स्वायत्तता में सुधार हो सके, जिससे रिमोट ऑपरेटर्स की कार्यक्षमता में वृद्धि होगी और अंततः रोबोट की उच्च स्तरीय या पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त होगी।

NRN एजेंट्स

NRN एआई एजेंट बैटल रियल-टाइम ट्रेनिंग गेम AI Arena से विकसित किया गया है। 28 अक्टूबर, 2021 को, डेवलपर ArenaX Labs ने 500 डॉलर की बीज फंडिंग पूरी करने की घोषणा की, जिसमें Paradigm Capital ने नेतृत्व किया और Framework Venture Partners ने भाग लिया। 9 जनवरी, 2024 को, ArenaX Labs ने 600 डॉलर की नई फंडिंग पूरी करने की घोषणा की, जिसमें Framework Ventures ने नेतृत्व किया और SevenX Ventures, FunPlus/Xterio और Moore Strategic Ventures जैसे संस्थानों ने भाग लिया।

हालाँकि यह प्रक्रिया भी मूल रूप से डेटा संग्रहण -> रोबोट शिक्षा की प्रक्रिया है, लेकिन गेमिंग क्षेत्र में अपने समृद्ध अनुभव के साथ, NRN एक ब्राउज़र-आधारित अनुभव प्रदान करता है जो रोबोट डेटा संग्रह को एक गेम में बदल देता है, जिसमें उपयोगकर्ता ब्राउज़र के माध्यम से प्रतिकृति रोबोट को सीधे नियंत्रित कर सकते हैं। गेम के दौरान, उपयोगकर्ता की क्रियाओं से उत्पन्न व्यवहार डेटा का उपयोग वास्तविक दुनिया के रोबोट सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

इस चरण में, प्रोजेक्ट में डेटा संग्रह, रियल-टाइम लर्निंग और अनुकूलन की पुष्टि के लिए मैकेनिकल आर्म (RME-1) पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा।

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