वास्तविक दुनिया के डेटा को इकट्ठा करना एक चुनौती है, और यह सुनिश्चित करना कि कोई वास्तव में उस डेटा की आवश्यकता रखता है, एक अलग चुनौती है। इसीलिए @vangrid_io का दृष्टिकोण दिलचस्प है। वे पहले एक विशाल डेटासेट बनाने और बाद में खरीददारों की तलाश करने के बजाय, अनुरोधकर्ताओं को एक विशिष्ट स्थान निर्दिष्ट करने, USDC में बोन्टी का फंडिंग करने और उसे स्वीकार किए जाने पर कैप्चर के लिए भुगतान करने की सुविधा देते हैं। यह प्रवाह तीन घटकों को जोड़ता है: खरीददार वह जानकारी निर्दिष्ट करते हैं जिसकी उन्हें आवश्यकता है। योगदानकर्ता बाहर जाकर वास्तविक परिवेश को कैप्चर करते हैं। नेटवर्क इस योगदान को एक डिलीवरेबल में परिवर्तित करता है, जिसे 3D मॉडल के रूप में पुनः निर्मित किया जा सकता है। यह 'डिमांड-फर्स्ट' दृष्टिकोण भौतिक AI के लिए महत्वपूर्ण अंतर पैदा कर सकता है, जहाँ सामान्य मानचित्र हमेशा पर्याप्त नहीं होता, और किसी विशेष स्थान के सटीक विवरण महत्वपूर्ण होते हैं। लेकिन वास्तविक परीक्षण केवल बोन्टी के फंडिंग तक सीमित नहीं है। क्या नेटवर्क समय-समय पर सही स्थान को कैप्चर कर सकता है, पर्याप्त गुणवत्ता प्रदान कर सकता है, और ऐसे परिणाम प्रदान कर सकता है जिनके लिए भुगतान करना सार्थक हो? एक सफल बोन्टी से पता चलता है कि यह प्रवाह काम कर सकता है। लेकिन पुनः क्रय करने वाले ग्राहकों की मौजूदगी ही साबित करेगी कि यह वास्तव में लोगों की समस्या हल करता है @quipnetwork