Fiziksel AI geliştirilirken sıklıkla gözden kaçırılan bir nokta, verilerin aslında nereden geldiğidir. AI modelleri daha yetenekli hale gelebilir, ancak fiziksel dünyayı anlamak dijital bilgiden daha fazlasını gerektirir. Gerçek dünya gözlemlerine, çeşitli ortamlara ve bilgisayar dışındaki şeylerin nasıl çalıştığını yansıtan güvenilir verilere ihtiyaç duyar. Bu yüzden @vangrid_io ile ilgileniyorum. Günlük cihazları dağıtılmış bir algılama ağına dönüştürme fikri, gerçek dünya verilerini toplamak için farklı bir yaklaşım sunar. Tamamen birkaç merkezi kaynaga bağlı kalmak yerine, dağıtılmış bir ağı, çevremizdeki ortamlardan daha çeşitli bilgileri yakalamaya yardımcı olabilir. Burada önemli olan sadece daha fazla veri toplamak değil, aynı zamanda bu verileri, bunlara bağımlı sistemler için kullanışlı, doğrulanabilir ve değerli hale getirmektir. Kişisel olarak, bunun Fiziksel AI hikayesinin önemli bir parçası olduğuna inanıyorum. Robotlar ve otonom sistemler, ölçeklenebilir şekilde güvenilir şekilde çalışmadan önce gerçek dünyayı daha iyi anlamaya ihtiyaç duyar. Bu temeli inşa etmek, güçlü modellerden daha fazlasını gerektirir. Aynı zamanda veri toplama, doğrulama, katkıda bulunanlar ve gerçek dünya uygulamalarını birbirine bağlayan altyapıya da ihtiyaç duyar. Eğer dağıtılmış ağlar, kullanışlı veri üretme etrafında teşvikleri uyumlu hale getirebilirse, Fiziksel AI'nın zamanla gelişiminde önemli bir parçası haline gelebilirler. Gerçek fırsat, günlük gözlemleri, akıllı sistemlerin dünyayı daha iyi anlamasına yardımcı olacak bir altyapıya dönüştürmektir.