Спутники снимают крыши. Автомобили с панорамной съемкой картируют автострады. А узкие улицы? Ни то, ни другое не может заглянуть внутрь прохода склада, лестничной клетки квартиры, погрузочной зоны или оживленной рыночной улицы. Роботы и физический ИИ нуждаются в реальных данных, где на самом деле происходит жизнь. Это и есть слепое пятно, которое решает @vangrid_io. Именно поэтому я постоянно интересуюсь этим проектом. Вместо дорогостоящих автопарков Vangrid превращает видео с обычных телефонов в проверенные, фильтрованные с точки зрения конфиденциальности 3D-пространственные модели. Обычные участники картируют свои окрестности, а сеть напрямую вознаграждает их. Как работает этот механизм: ➔ Обычные люди записывают видео ➔ Фильтры конфиденциальности удаляют персональные данные ➔ Воссоздаются 3D-пространственные модели ➔ Проверка в блокчейне подтверждает доказательство местоположения ➔ Участники получают оплату в USDC ➔ Команды ИИ и робототехники обучают модели на данных реального мира ➔ Цикл повторяется Масштабное влияние: - Более 1,25 млн видео с телефонов превращены в 3D-модели - Более 450 тыс. активных участников - Более 4,7 тыс. проверок в блокчейне - Более $600 тыс. USDC уже распределено ИИ реального мира не может существовать на плоских 2D-картах. Ему необходима глубина, геометрия и реальные данные. Здесь Vangrid — настоящий прорыв. @vangrid_io