گڈ مارننگ فیم جب انسان نما روبوٹس اپنی بہتری کے سفر کو جاری رکھتے ہیں، تو انہیں دنیا کے بارے میں سکھانا مکمل طور پر ایک نیا چیلنج ہے۔ ایک ماڈل سڑکوں اور انٹرنیٹ پر موجود ڈیٹا سے بہت کچھ سیکھ سکتا ہے، لیکن اسے گوداموں، ڈوکوں، لوڈنگ علاقوں، دکانوں اور سڑکوں سے تازہ معلومات کی ضرورت ہوتی ہے۔ اسی لیے میں @vangrid_io کے خیال سے متاثر ہوں۔ ایک عام فون ان مقامات کو کیپچر کر سکتا ہے، جہاں ڈیٹا کو وقت اور مقام کے ساتھ گروپ کیا جاتا ہے اور Base پر EAS کے ذریعے اپنی مواد کی فنگر پرنٹ کے ساتھ تصدیق کی جاتی ہے۔ اس سے ویڈیو کی قیمت بہت زیادہ بڑھ جاتی ہے، جسے صرف ایک پرائیویٹ ڈاش بورڈ پر چھپا دیا جاتا ہے۔ کوئی بھی تصدیق کر سکتا ہے کہ یہ کیپچر شدہ فوٹیج منظر نامہ میں شائع شدہ ریکارڈ سے متعلق ہے، نہ کہ صرف وہ شخص جس نے اسے اپ لوڈ کیا۔ اور ایک مارکیٹ پلیس اسے حقیقی مانگ سے جوڑ دیتا ہے۔ باؤنٹیز خاص مقامات کے لیے درخواست کر سکتی ہیں، اسپونسرز انہیں جمع کر سکتے ہیں، اور جب درخواست دہندہ نتائج کو قبول کر لے تو USDC جاری کر دیا جاتا ہے۔ ان کاموں سے واضح ہوتا ہے کہ یہ کتنا مخصوص ہو سکتا ہے—پینٹ بوث، ڈوک کے حصّے، بازار کے کونے، سگنل پولز، ٹیکٹائل پینلز تک۔ مجھے لگتا ہے کہ صرف ویڈیو جمع کرنے کا مسئلہ نہیں ہے۔ روبوٹکس ٹیموں کے لیے اعتماد اور قابلِ اعتماد زمینی سطح کا ڈیٹا تخلیق کرنا ایک بڑا فائدہ ہے۔ فزیکل AI کو حقیقی دنیا پر مزید آنکھوں کی ضرورت ہے۔ Vangrid روزمرہ کے فونز کو ان آنکھوں میں تبدیل کرنے کी کوشش کر رہا ہے۔ #Vangrid #PhysicalAI #ایئر ڈراپ