おはよう、クリエイターたち Vangridが物理世界をマッピングする方法 インターネットには膨大なデータが存在するが、物理世界にはまだ多くのデータが欠けている。 AIはウェブサイト、本、動画から学習できる。しかし、AIやロボットが倉庫、荷役場、または私有の庭を理解する必要がある場合、どうなるだろうか？ 従来のマップではあらゆる詳細を捉えることはできない。場所は変化し、多くの屋内や制限区域は適切に文書化されていない。 そのような状況で登場するのが@vangrid_ioだ。 Vangridは、現実世界の3Dマッピングのためのマーケットプレイスを構築している。 その仕組みは以下の通り： 購入者が特定の場所の3Dキャプチャをリクエストする。 購入者はBase上でUSDCでバウンティを提供する。 近隣の貢献者が自分のスマートフォンでその場所をキャプチャする。 撮影された映像は3Dメッシュ（その空間のデジタルモデル）に変換される。 購入者が作業を承認すると、貢献者に報酬が支払われる。 プライバシーもプロセスの一部である。顔や車両番号は、データがカメラから送信される前にデバイス上でぼかされるように設計されている。 Vangridはまた、ハッシュ値、概算位置、タイムスタンプなどのキャプチャフィンガープリントも利用している。これらの記録はオンチェーンに固定され、データの出所を検証するのに役立つ。 目的は単に動画を収集することではない。 目的は、企業やロボット、物理AIシステムが利用できる有用で検証可能な3Dデータを作成することだ。 もちろん、このプロジェクトにはまだ答えが必要な問いがある： 貢献者は正確なキャプチャを提供できるか？ 主要都市を超えて拡張できるか？ 企業はこのデータを繰り返し購入するか？ これらの問いが、このネットワークの有用性を決定する。 より大きなアイデアはシンプルだ： AIが現実世界で機能するためには、現実世界に関するより良いデータが必要だ。 Vangridは、一つの場所ずつ、その欠けている層を構築しようとしている。