Доброе утро, CT! Децентрализованная пространственная сеть может иметь тысячи участников и всё равно не охватить самые важные места. Это одна из задач, которая меня интересует в @vangrid_io. Представьте, что тысячи снимков поступают из оживлённого города, в то время как сельские дороги, небольшие населённые пункты и промышленные зоны остаются почти не задокументированными. Сеть продолжает расти, но её понимание физического мира остаётся неполным. Для физического ИИ охват имеет такое же значение, как и масштаб. Роботы и автономные системы нуждаются в пространственных данных из разнообразных сред, а не только из хорошо картированных улиц. Vangrid исследует другой подход: → Повседневные смартфоны становятся распределёнными устройствами сбора данных → Участники собирают данные с реальных локаций → Вознаграждения, основанные на спросе, могут стимулировать сбор данных там, где они наиболее необходимы → Верификация помогает сделать полученные пространственные данные более надёжными Конечно, расширение охвата — лишь часть уравнения. Данные также должны быть точными, актуальными и полезными для систем, от которых они зависят. То, что делает эту модель многообещающей, — это потенциал направить вклады туда, где централизованные карты оставляют пробелы. Цель — не просто собрать больше данных. Цель — помочь ИИ лучше понять мир. Для Vangrid я думаю, настоящим показателем прогресса станет то, насколько эффективно её сеть превращает распределённые человеческие вклады в свежую, верифицированную пространственную информацию в разных средах. Мир больше, чем места, которые мы уже картировали.