फिजिकल AI को केवल क्षमताशाली मॉडल्स की आवश्यकता नहीं है। इसे उन मॉडल्स के लिए डेटा की आवश्यकता है जिनका उपयोग उनके ऑपरेशन के लिए अपेक्षित पर्यावरणों से किया जाएगा। यही कारण है कि @vangrid_io मुझे दिलचस्प लगता है। मौजूदा डेटासेट्स पर केवल निर्भर रहने के बजाय, Vangrid स्मार्टफोन्स को वास्तविक दुनिया के स्थानों से 3D स्पेशियल डेटा इकट्ठा करने के लिए वितरित कैप्चर डिवाइस में बदल देता है। उपयोगी हिस्सा पूरी पाइपलाइन है: वास्तविक स्थान → स्मार्टफोन कैप्चर → सत्यापित स्पेशियल डेटा → फिजिकल AI कैप्चर्स के साथ ऑनचेन प्रोवेनेंस भी जुड़ सकता है, जिससे डेटा की ट्रेसेबल उत्पत्ति मिलती है, और हर डेटासेट को एक अज्ञात इनपुट के रूप में नहीं माना जाता। जैसे-जैसे रोबोट्स अधिक वास्तविक-दुनिया के पर्यावरणों में प्रवेश करते हैं, मॉडल्स को सुधारने के समान ही ताज़ा और स्थान-विशिष्ट स्पेशियल डेटा प्राप्त करना महत्वपूर्ण हो सकता है। यही Vangrid के द्वारा बनाए जा रहे इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर का केंद्र है।
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