Gm Creators Bagaimana Vangrid Memetakan Dunia Fisik Internet memiliki banyak data, tetapi dunia fisik masih kekurangan sebagian besar data tersebut. AI dapat belajar dari situs web, buku, dan video. Tetapi apa yang terjadi ketika AI atau robot perlu memahami gudang, dermaga pemuatan, atau halaman pribadi? Peta tradisional tidak dapat menangkap setiap detail. Tempat-tempat berubah, dan banyak area dalam ruangan atau terbatas tidak didokumentasikan dengan baik. Di sinilah @vangrid_io masuk. Vangrid sedang membangun pasar untuk pemetaan 3D dunia nyata. Berikut cara kerjanya: Pembeli meminta penangkapan 3D dari lokasi tertentu. Pembeli mendanai bounty dalam USDC di Base. Kontributor terdekat menggunakan ponselnya untuk menangkap lokasi tersebut. Rekaman tersebut diubah menjadi mesh 3D, yaitu model digital dari ruang tersebut. Setelah pembeli menerima pekerjaan tersebut, kontributor dibayar. Privasi juga menjadi bagian dari proses ini. Wajah dan plat nomor dimaksudkan untuk diblur di perangkat sebelum data keluar dari kamera. Vangrid juga menggunakan sidik jari penangkapan, seperti hash, lokasi perkiraan, dan timestamp. Catatan-catatan ini dapat di-anchor onchain untuk membantu memverifikasi asal data tersebut. Tujuannya bukan hanya mengumpulkan video. Tujuannya adalah menciptakan data 3D yang berguna dan dapat diverifikasi, yang dapat digunakan oleh bisnis, robot, dan sistem AI fisik. Tentu saja, proyek ini masih memiliki pertanyaan yang perlu dijawab: Apakah kontributor dapat memberikan penangkapan yang akurat? Apakah proyek ini dapat berkembang di luar kota-kota besar? Apakah bisnis akan membayar berulang kali untuk data ini? Pertanyaan-pertanyaan tersebut akan menentukan seberapa berguna jaringan ini menjadi. Gagasan yang lebih besar sederhana: Jika AI akan bekerja di dunia nyata, ia membutuhkan data yang lebih baik tentang dunia nyata. Vangrid berusaha membangun lapisan yang hilang itu, satu lokasi demi satu lokasi.