शुभ प्रभात। आज आप जिस दिशा में जा रहे हैं, आपके रास्ते में आने वाली हर इमारत का डेटा अभी तक किसी रोबोट के पास नहीं है।
फिजिकल एआई की एक सरल समस्या है। हमने उपग्रहों के साथ बाहरी दुनिया का मैपिंग कर लिया है, लेकिन अंदरूनी दुनिया के लिए हमारे पास लगभग कुछ भी नहीं है। एक इमारत, एक गली, एक कमरा। रोबोट्स को इस विस्तृत जानकारी की आवश्यकता होती है ताकि वे आसानी से घूम सकें, और हमारे पास यह जानकारी नहीं है।
Vangrid @vangrid_io ने व्यावहारिक रास्ता अपनाया।
अधिकांश टीमें महंगे उपकरणों के साथ मैपिंग को सुधारने की कोशिश कर रही हैं। LiDAR बैकपैक, कैमरा कार, ऐसे हार्डवेयर जो स्केल नहीं हो सकते। Vangrid ने उल्टा किया। कोई नया उपकरण नहीं। केवल हमारी जेब में मौजूद मोबाइल। सच्चा फायदा बेहतर हार्डवेयर में नहीं, बल्कि व्यापक पहुंच में है।
मुझे बोन्टी सेटअप भी पसंद है। AI एजेंट Base या Arc पर USDC लगाते हैं, जिस सटीक स्थान की उन्हें आवश्यकता है, पास के लोग उसे कैप्चर करते हैं, फिर यह 3D मॉडल में बदल जाता है, Merkle fingerprint के साथ onchain पर सत्यापित किया जाता है, और API के माध्यम से भुगतान किया जाता है। भुगतान केवल सत्यापन के बाद ही होता है, इसलिए डेटा की गुणवत्ता पहले से ही समाहित है।
HashKey और Animoca से $9M की पूंजी, साथ ही हज़ारों प्रमाणित वीडियो पहले से मौजूद हैं। प्रारंभिक पूंजी + प्रारंभिक प्रगति।
मेरे लिए, यह DePIN है, जिसका वास्तविक प्रयोग है। रोबोट्स को हमारी दुनिया के अंदर को समझने की आवश्यकता है, और इससे पहले कोई सस्ता तरीका मौजूद नहीं है।
अगर आपका मोबाइल, अपने شहर को कैप्चर करके कमाए, तो पहले किस स्थान को फिल्माएंगे?
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