गुड मॉर्निंग क्रिएटर्स वैंग्रिड: गायब वास्तविक दुनिया के डेटा को एक पुरस्कृत नेटवर्क में बदलना मानचित्र हमें उन स्थानों को दिखाते हैं जो पहले से ही रिकॉर्ड किए गए हैं। लेकिन उन स्थानों के बारे में क्या जो गायब हैं या अपडेटेड नहीं हैं? यही समस्या @vangrid_io हल करने की कोशिश कर रहा है। एआई मॉडल वेबसाइट्स, पुस्तकों और वीडियोज़ से सीख सकते हैं। लेकिन रोबोट्स को भौतिक दुनिया के बारे में जानकारी की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक रोबोट को निम्नलिखित जानकारी की आवश्यकता हो सकती है: एक वेयरहाउस की पैसेवे कैसी दिखती है एक लोडिंग डॉक कहाँ है एक पैदल यात्री क्रॉसिंग कैसी दिखती है एक सड़क कितनी चौड़ी है एक इमारत के आसपास क्या है क्या कोई स्थान बदल गया है पारंपरिक मैपिंग प्रणालियाँ सब कुछ कैप्चर नहीं कर सकतीं। @vangrid_io एक सरल विचार का उपयोग करता है: एक कार्य बनाएँ → कोई वहाँ जाता है → वह स्थान को कैप्चर करता है → डेटा की पुष्टि की जाती है → उन्हें पुरस्कार मिलता है। सभी जगहों पर महंगे मैपिंग वाहनों को भेजने के बजाय, वैंग्रिड स्मार्टफोन वाले लोगों का उपयोग कर सकता है ताकि जहाँ आवश्यकता हो, वहाँ सटीक डेटा इकट्ठा किया जा सके। उदाहरण के लिए, कोई मांग कर सकता है: “हमें इस वेयरहाउस प्रवेश द्वार की ताज़ा फुटेज की आवश्यकता है।” एक सहयोगी वहाँ जाता है, इसे रिकॉर्ड करता है, और डेटा सबमिट करता है। अगर सबमिशन स्वीकार कर लिया जाता है, तो उन्हें पुरस्कार मिलता है। महत्वपूर्ण बात पुष्टि और मूल स्रोत है। प्रणाली ऐसी जानकारी को रिकॉर्ड कर सकती है जैसे कि डेटा कब और कहाँ कैप्चर किया गया, जिससे खरीददारों को पता चलता है कि डेटा मूल है और उपयोगी है। इसलिए, बड़ा विचार सरल है: एआई मॉडल पहले से ही प्रभावशाली हो सकते हैं, लेकिन उन्हें अभी भी वास्तविक दुनिया के बारे में ताज़ा जानकारी की आवश्यकता है। वैंग्रिड एक प्रणाली बना رहा है, जहाँ लोग मिसिंग जानकारी कोइकट्ठा करने में मदद कर सकते हैं,औरउसके 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 for it. मॉडल तैयार हो सकता है। परंतुवास्तविकदुनियाकोअभीभीकैप्चरकियाजानाहै।