私はVangridを開き、もう一つの現実世界のデータプロジェクトが見られるものと思っていた。 その後、より大きな問題について考え始めた：AIシステムが物理的な場所に関する最新の現場レベルの情報を必要とするとき、何を使用するのだろうか？ 人工衛星は上空からのビューを提供できるが、数分前に街で何が変わったかを知ることはできない。 そこに@vangrid_ioが興味深くなる。 Vangridはスマートフォンを分散型のキャプチャレイヤーに変える。特定の場所はバウンティを通じてリクエストされ、貢献者がそれを撮影し、データはファイingerprintされ、バッチ処理されてBase上にアンカーされる。 しかし、データ収集は始まりに過ぎない。 ネットワークには、信頼できる検証、大量の調整、および貢献者への迅速な決済も必要だ。 Vangridはアムステルダムからこのインフラを構築しており、Robert BrightonがGTMを率い、マイクロソフトの量子コンピューティングおよびHoloLensグループを含むディープテックとWeb3の経験を持つ。 Khalid Benrafikはシステムを担当し、https://t.co/b5swylPqc4、ING、Mollieでの14年の経験を持ち、数百万ユーザーを支え、年間10億ドル以上の取引量を処理する高スループットインフラを構築してきた。 VangridはまたNVIDIA Inceptionの一部でもある。 これはまだ概念ではなく、すでに稼働している。WebおよびAndroid向けのキャプチャは稼働中であり、キャプチャとUSDC決済はオンチェーンで記録されている。 より大きな問いは、Vangridが現場レベルのデータを、物理的AIに十分な継続的・検証可能・スケーラブルなものに変えることができるかどうかである。