Gm Oluşturucular Vangrid, Fiziksel Dünyayı Nasıl Haritalıyor? İnternetin bol miktarda verisi var, ancak fiziksel dünya hâlâ bunun bir çok kısmını kaybetmiş durumda. Yapay zeka, web sitelerinden, kitaplardan ve videolardan öğrenebilir. Ancak bir yapay zeka veya robot bir depo, yükleme iskelesi veya özel bir avlu anlamak istediğinde ne olur? Geleneksel haritalar her detayı yakalayamaz. Yerler değişir ve birçok kapalı ya da erişimi kısıtlanmış alan doğru şekilde belgelenmemiştir. İşte burada @vangrid_io devreye giriyor. Vangrid, fiziksel dünyaya ait 3B haritalama için bir pazar yeri oluşturuyor. İşleyişi şu şekilde: Bir alıcı, belirli bir konumun 3B kaptürünü talep eder. Alıcı, Base üzerinde USDC ile bir ödül koyar. Yakın bir katkıda bulunan, telefonunu kullanarak konumu kaptürler. Kaptür edilen footage, mekânın dijital modeli olan bir 3B ağ (mesh) haline getirilir. Alıcı işi kabul ettikten sonra, katkıda bulunan kişi ödeme alır. Gizlilik de süreçte bir parçadır. Yüzler ve plakalar, veri kameradan ayrılmadan önce cihazda bulanıklaştırılmayı amaçlar. Vangrid ayrıca, hash’ler, yaklaşık konumlar ve zaman damgaları gibi kaptür izleri kullanır. Bu kayıtlar, verinin nereden geldiğini doğrulamaya yardımcı olmak üzere zincir üzerinde sabitlenebilir. Amacın sadece videolar toplamak değil. Amacın, işletmeler, robotlar ve fiziksel yapay zeka sistemlerinin kullanabileceği faydalı ve doğrulanabilir 3B veriler oluşturmak. Elbette projenin hâlâ cevaplanması gereken bazı soruları var: Katkıda bulunanlar, doğru kaptürler sağlayabilir mi? Proje büyük şehirlerin ötesine genişleyebilir mi? İşletmeler bu veriler için tekrar tekrar ödeme yapacak mı? Bu sorular, ağı ne kadar faydalı hale getireceğini belirleyecektir. Daha büyük fikir basit: Eğer yapay zeka fiziksel dünyada çalışacaksa, fiziksel dünyanın daha iyi verilere ihtiyacı var. Vangrid, bu eksik katmanı tek bir konumdan başlayarak inşa etmeye çalışıyor.