भौतिक AI के विकास में अक्सर यह बात नज़रअंदाज़ कर दी जाती है कि डेटा वास्तव में कहाँ से आता है। AI मॉडल अधिक क्षमतावान बन सकते हैं, लेकिन भौतिक दुनिया को समझने के लिए डिजिटल जानकारी से अधिक की आवश्यकता होती है। इसे वास्तविक दुनिया के प्रेक्षण, विविध परिवेश, और ऐसा विश्वसनीय डेटा चाहिए जो कंप्यूटर के बाहर चीज़ों के कैसे काम करने को दर्शाता हो। इसीलिए मुझे @vangrid_io दिलचस्प लगता है। हरदिन के उपकरणों को एक विकेंद्रीकृत अनुभव संज्ञान नेटवर्क का हिस्सा बनाने का विचार, वास्तविक दुनिया के डेटा के संग्रहण के लिए एक अलग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। सभी केंद्रीय स्रोतों पर पूरी तरह से निर्भर रहने के बजाय, एक वितरित नेटवर्क हमारे आसपास के परिवेशों से अधिक विविध जानकारी को पकड़ने में मदद कर सकता है। यहाँ महत्वपूर्ण बात सिर्फ़ अधिक डेटा संग्रहित करना नहीं है, बल्कि उस डेटा को उपयोगी, सत्यापित, और उन प्रणालियों के लिए मूल्यवान बनाना है जो इस पर निर्भर हैं। व्यक्तिगत रूप से, मुझे लगता है कि यह भौतिक AI की कथा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। रोबोट और स्वयंचालित प्रणालियों को पैमाने पर विश्वसनीयता से काम करने से पहले, वास्तविक दुनिया की बेहतर समझ की आवश्यकता होती है। इस मूलभूत संरचना को बनाने के लिए केवल प्रभावशाली मॉडल ही पर्याप्त नहीं हैं। इसके साथ-साथ, डेटा संग्रहण, सत्यापन, सहयोगी, और वास्तविक-दुनिया के अनुप्रयोगों को jड़ने वाली बुनियादी संरचना की भी आवश्यकता होती है। अगर विकेंद्रीकृत नेटवर्क, उपयोगी डेटा प्रदान करने के चारोंओं को समन्वयित कर सकते हैं, तो समय के साथ-साथ, Physical AI के विकास में महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकते हैं। असली सुयोग्यता है—हरदिन के प्रेक्षणों को, समझदार प्रणालियों को दुनिया को बेहतर समझने में मदद करने वाली संरचना में परिवर्तित करना।