おはよう、クリエイターたち！ Vangrid：欠落した現実世界のデータを報酬付きネットワークに変える マップは、すでに記録された場所を示してくれます。 では、欠落しているまたは古くなった場所はどうでしょうか？ @vangrid_io はその問題を解決しようとしています。 AIモデルはウェブサイト、本、動画から学習できますが、ロボットには物理世界に関する情報が必要です。 たとえば、ロボットは以下を知る必要があるかもしれません： 倉庫の通路の様子 荷物積み場の位置 歩行者用横断歩道の外観 道路の幅 建物の周囲の状況 その場所に変化があったかどうか 従来のマッピングシステムでは、すべてを捕捉することはできません。 @vangrid_io はよりシンプルなアイデアを使います： タスクを作成 → 誰かがその場所へ向かう → 場所を撮影する → データを検証する → 報酬を支払う 高価なマッピング車両をあらゆる場所に送るのではなく、Vangridはスマートフォンを持つ人々を使って、必要な場所で必要なデータを収集できます。 たとえば、誰かが次のようにリクエストするかもしれません： 「この倉庫の入口の最新映像が必要です。」 貢献者がその場所へ行き、映像を撮影してデータを提出します。 提出されたデータが承認されれば、報酬が支払われます。 重要なのは、検証と出自の確認です。 このシステムは、データがいつどこで収集されたかといった情報を記録し、購入者がそのデータが本物で有用であることを確認できるようにします。 つまり、大きなアイデアはシンプルです： AIモデルはすでに強力ですが、現実世界の最新情報が必要です。 Vangridは、人々がその欠落した情報を収集し、その報酬を得られる仕組みを構築しています。 モデルは準備ができています。でも、現実世界の捕捉はまだ続いています。