वास्तविक दुनिया का डेटा तभी मूल्यवान बनता है जब इसे सत्यापित किया जा सके, प्रोसेस किया जा सके और काम में लाया जा सके। यही @vangrid_io का वह हिस्सा है जिसे मैं अन्वेषण के लायक पाता हूँ। हर अपलोड को स्वचालित रूप से पुरस्कृत करने के बजाय, वैनग्रिड अनुरोधकर्ताओं को USDC के साथ विशिष्ट स्थानों को फंड करने और भुगतान की राशि को एस्क्रो से जारी करने से पहले सबमिट की गई फुटेज की समीक्षा करने की अनुमति देता है। योगदानकर्ताओं को उन फुटेज के लिए पुरस्कार दिया जाता है जो अनुरोधकर्ता की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। उसके बाद, स्वीकृत फुटेज को 3D प्रतिनिधित्व में परिवर्तित किया जा सकता है, जिससे स्थानिक डेटा बनता है जिसे AI प्रणालियाँ भौतिक वातावरण को समझने के लिए उपयोग कर सकती हैं। दिलचस्प बात यह है कि एक साधारण स्मार्टफोन रिकॉर्डिंग कई चरणों से होकर गुजरती है: कैप्चर, समीक्षा, पुनर्निर्माण और समायोजन। प्रत्येक चरण अलग-अलग स्तर की उपयोगिता जोड़ता है। मेरे लिए, दीर्घकालिक प्रश्न यह है कि क्या यह प्रक्रिया स्केल पर विश्वसनीय स्थानिक डेटा प्रदान कर सकती है, जबकि रिकॉर्ड किए जा रहे लोगों और स्थानों की गोपनीयता की सुरक्षा कर सकती है। क्योंकि भौतिक AI को केवल अधिक डेटा की ही आवश्यकता नहीं होगी। इसे ऐसा डेटा चाहिए जिस पर भरोसा किया जा सके।