اس سال کے شروع میں ماسک نے داووس میں اپنے تقریر میں اس بہت ہی جذبہ انگیز پیش گوئی کو دوبارہ دہرایا کہ مستقبل میں زمین پر روبوٹس کی تعداد انسانوں سے زیادہ ہو جائے گی۔

واضح طور پر، AI اور روبوٹس اب عالمی سطح پر صرف دو ٹیکنالوجی کے موضوعات ہیں: ایک عام ذہانت کی حد تک پہنچنے والی جنرل آرٹیفیشل انٹیلی جنس، اور دوسرا روبوٹس جو لیب سے باہر نکل کر انسانی جسمانی محنت کو مکمل طور پر سنبھالنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ اسی طرح، AI کے علاوہ، کرپٹو کرنسی صنعت کے اس سال کا اہم شعبہ جسمانی ذہانت بھی شامل ہے۔ درج ذیل Robotic شعبے کے قابلِ توجہ منصوبے ہیں۔

OpenMind

4 اگست 2025 کو، سرکاری اعلان کے مطابق، سلیکون ویلی کے دفتر والی اسمارٹ ماشین انفراسٹرکچر کمپنی OpenMind نے 20 ملین امریکی ڈالر کی فنڈنگ مکمل کرنے کا اعلان کیا، جس کی قیادت Pantera Capital نے کی، جبکہ Ribbit، ریڈ شن چائنہ، Coinbase Ventures، DCG، Lightspeed Faction، Anagram، Pi Network Ventures، Topology، Primitive Ventures اور Amber Group سمیت کئی اداروں اور متعدد مشہور فرد سرمایہ کاروں نے شرکت کی۔

OpenMind، روبوٹس کو سوچنے، سیکھنے اور کام کرنے میں مدد کرنے کے لیے اوپن سورس سافٹ ویئر تیار کرتا ہے۔ اصلی اوپن سورس AI روبوٹ آپریٹنگ سسٹم OM1، ڈیجیٹل اور فزیکل دنیا دونوں میں AI Agent کو کانفیگر اور ڈپلوی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ صارفین ایک AI کردار بناسکتے ہیں، اسے کلاؤڈ پر چلا سکتے ہیں، یا فزیکل روبوٹس پر عملی دنیا میں چلا سکتے ہیں۔

سادہ الفاظ میں، OpenMind جو OM1 بناتا ہے، وہ روبوٹ کے لیے ایک “AI دماغ” بنارہا ہے۔ یہ “AI دماغ” کئی AI ایجینٹس کے مل کر کام کرنے، کئی LLMs کے ساتھ تعامل کرنے، اور کئی ذرائع سے ڈیٹا حاصل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے (مثلاً صارفین کے لیے سوشل میڈیا پر چیزیں شیئر کرنا)۔ چونکہ OM1 اوپن سورس ہے، اس لیے یہ ایک انتہائی لچکدار روبوٹ آپریٹنگ سسٹم ہے، جیسے موبائل فون کا Android سسٹم جو ہارڈویئر سے آزاد ہے۔

اس کے علاوہ، OpenMind کے پاس FABRIC نامی ایک آن لائن روبوٹ شناخت نیٹ ورک بھی ہے جس کا مقصد انسانوں اور روبوٹس کے لیے ایک قابل تصدیق اعتماد کی تہہ فراہم کرنا ہے۔ انسان اس پر نقشہ کے ذریعہ مقامی ڈیٹا شیئر کر سکتے ہیں، روبوٹ کے رویے کا جائزہ لے سکتے ہیں، اور ترقی کر سکتے ہیں تاکہ انھیں انعامات مل سکیں، جبکہ ہر OM1 سسٹم لگا ہوا روبوٹ FABRIC نیٹ ورک میں شامل ہو جاتا ہے، جس سے اس کا ایک منفرد اور قابل تصدیق شناخت حاصل ہوتا ہے، اور روبوٹ کے حکم، آپریشن لاگ، ملکیت اور دیگر متعلقہ سرگرمیاں بلاکچین پر ٹریس کی جا سکتی ہیں۔

دسمبر 2025 میں، OpenMind نے اسٹیبل کرینس جاری کنندہ Circle کے ساتھ مل کر x402 پروٹوکول پر مبنی روبوٹ آٹومیٹڈ ادائیگی سسٹم کا اعلان کیا۔ جیسے جیسے روبوٹس کی صلاحیتیں بڑھتی ہیں، وہ صرف کام کرنے والے اوزار نہیں رہیں گی بلکہ خود مختار معاشیات کا کردار ادا کرنے لگیں گی۔ انہیں کمپوٹنگ پاور، ڈیٹا، مہارت خریدنے کی ضرورت ہوگی، اور پیچیدہ کاموں کو مکمل کرنے کے لیے دوسرے روبوٹس یا انسانوں کو ملازمت بھی دینا پڑ سکتا ہے۔

CodecFlow

CodecFlow ایک یکسانہ پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے جو کلاؤڈ، ایج، ڈیسک ٹاپ اور روبوٹک ہارڈویئر پر بے باک طریقے سے چل سکتا ہے، جبکہ موجودہ مقبول API اور روایتی سسٹمز کو سپورٹ کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم مختلف روبوٹک سینسر ان پٹس کو عام فارمیٹ میں نرمالائز کرتا ہے اور پیچیدہ روبوٹک ایکشنز کو ماڈیولر بناتا ہے، جس سے ڈویلپمنٹ ٹیم یا صارفین کو روبوٹ کو صفر سے ڈیزائن کرنے کی ضرورت نہیں پڑتی، اور روبوٹس کے درمیان حسّیات، فیصلہ سازی اور کنٹرول نیٹ ورک کے ذریعے باہمی اثر و ربط رکھتے ہیں، نہ کہ ٹکڑے ٹکڑے یا ہارڈویئر کے لحاظ سے مخصوص اکیلے پلیٹ فارمز کے طور پر۔

ای آئی ڈرائیور کردہ آپریٹرز، سافٹ ویئر میں UI تبدیلیوں یا روبوٹک ماحول میں تبدیلیوں کو محسوس کرکے اور حقیقی وقت میں استدلال کرکے، روایتی روبوٹک آٹومیشن کے دوران پہلے سے لکھے گئے اسکرپٹس پر زیادہ انحصار کے مسئلے کو حل کرتے ہیں، جو چھوٹی سی تبدیلیوں کے سامنے کمزور ہوتے ہیں۔ مختصر طور پر، یہ اسکرین شاٹس، کیمرہ فوٹو یا سینسر ڈیٹا کو حاصل کرتے ہیں، پھر ای آئی کا استعمال کرتے ہوئے ان باہری ان پٹ ڈیٹا کو پروسس کرتے ہیں تاکہ مشاہدات یا ہدایات کو سمجھ سکیں، اور آخرکار صارف انٹرفیس کے ذریعے فیصلوں کو عمل میں لائیں۔

Peaq

27 مارچ 2025 کو، DePIN Layer1 پروٹوکول Peaq نے 15 ملین امریکی ڈالر کی فنڈنگ مکمل کی، جس میں Generative Ventures اور Borderless Capital نے لیڈ کیا، جبکہ Spartan Group، HV Capital، CMCC Global، Animoca Brands، Moonrock Capital، Fundamental Labs، TRGC، DWF Labs، Crit Ventures، Cogitent Ventures، NGC Ventures، Agnostic Fund، اور Altana Wealth نے شرکت کی۔

ہاں، شروع میں DePIN پر زور دیا گیا تھا، لیکن peaq نے گزشتہ سال ستمبر میں Robotics SDK جاری کیا، جس سے روبوٹس کو خودمختار شناخت حاصل ہوئی، اور وہ ادائیگیاں اور وصولیاں کر سکتے ہیں، ڈیٹا کی تصدیق کر سکتے ہیں، اور بلاکچین پر نیٹ ورک اقتصاد میں شامل ہو سکتے ہیں۔ اب، کوئی بھی ROS2 سسٹم کے ساتھ مطابقت رکھنے والے روبوٹ peaq نیٹ ورک اقتصاد میں شامل ہو سکتے ہیں اور اپنے عام معیارات کے ذریعے انسانوں یا دوسرے روبوٹس کے ساتھ ٹریڈ کر سکتے ہیں۔

اس کے علاوہ، peaq نے گزشتہ سال DualMint پر ایک روبوٹ RWA منصوبہ "RoboFarm" لانچ کیا، جس میں انہوں نے ہانگ کانگ میں ایک روبوٹ فارم قائم کیا اور روبوٹس کے ذریعے 80% کی زراعت کو خودکار بنایا۔ حاصل کی گئی سلاد لیف، پالک اور کیل کو ہانگ کانگ میں فروخت کیا جاتا ہے۔ NFT ہولڈرز کا تخمینہ سالانہ منافع تقریباً 18% ہے۔

Axis Robotics

ایکسس روبوٹکس جسمانی AI کے لیے توزیع شدہ اسکیل ابتدائی بنیاد ڈالنے پر مبنی ہے۔ وہ یہ مانतے ہیں کہ شروع میں شبیہہ سازی (Simulation First) روبوٹکس کے ڈیٹا کی کمی اور ماڈل کے جامعیت کے بندوبست کا بہترین راستہ ہے، جس میں کم لاگت اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا کلکٹ کرنے کے ساتھ اپنے منفرد ڈیٹا ایونسمنٹ انجن کا استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹا کی معیار، غنائیت اور سائز میں تینگنا ترقی حاصل کی گئی ہے۔ اس کے علاوہ، ہر ڈیٹا اثاثہ کا قابلِ اعتماد آن چین ماخذ (On-chain Provenance) موجود ہے، جو جامع روبوٹکس انٹیلی جنس (RGI) کی ترقی کے لیے مرکزی ایندھن لائبریری تشکیل دیتا ہے۔

Axis نے روبوٹ تربیت کے ڈیٹا کی فراہمی کا طریقہ تبدیل کر دیا ہے۔ موجودہ دنیا میں دیگر "ان پٹ / روبوٹ تربیت کے ڈیٹا فراہم کرنے" والے منصوبے زیادہ تر صارفین کو متحرک کرتے ہیں تاکہ وہ اپنے موبائل فون، اسمارٹ گلاسز وغیرہ کے ذریعے حقیقی دنیا میں مخصوص حرکات کو کرتے ہوئے ویڈیو ریکارڈ کریں اور اپ لوڈ کریں، جس سے کم رکاوٹوں اور عالمی سطح پر صارفین کی شرکت حاصل ہوتی ہے۔ حالانکہ اس طرح ڈیٹا حاصل کرنے کا اخراج کم ہوتا ہے، لیکن ویڈیو کلیکشن سے حاصل ہونے والا ڈیٹا فزیکل ریلیٹی کے لحاظ سے کمزور ہوتا ہے، گہرائی کی معلومات کم ہوتی ہیں، اور 3D ڈیٹا کی مستقل اور درستگی کو یقینی نہیں بنایا جا سکتا۔

ایکسس نے "سیمیولیشن" کے ذریعے اس پریشانی کو حل کیا ہے، جس میں سیمیولیشن کے ماحول میں، ماڈل کو متعدد اور متنوع سیمیولیشن سینریو (روشنی، زاویہ، تھرک، ڈائنامکس وغیرہ) کے ذریعے زیادہ سخت ورچوئل حالات میں بھی کام مکمل کرنے کے قابل بنایا جاتا ہے، جس سے اسے طاقتور جنرلائزیشن کی صلاحیت حاصل ہوتی ہے۔ ایکسس ہائبرڈ سٹریٹجی (مخلوط حکمت عملی) استعمال کرتا ہے، جس میں نایاب حقیقی ڈیٹا اور بے شمار سنتھٹک ڈیٹا کو جوڑا جاتا ہے۔ GPU تیز کردہ میٹا ڈیٹا اینہانسمنٹ ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے، ایک واحد سینریو کی روشنی، ٹیکسچر، اور فزکل خصوصیات میں بے شمار تبدیلیاں کی گئیں۔ ورچوئل سینریو مستقل یا کوڈ کے ذریعہ منسلک نہیں ہوتے، بلکہ لچکدار طور پر تبدیل کئے جا سکتے ہیں۔ کوڈ کے ذریعے لاکھوں سینریو تخلیق کئے جا سکتے ہیں، جس سے روبوٹ مختلف سینریوز کے مطابق زیادہ سخت اور جامع چیلنجز کا مقابلہ کر سکتا ہے۔ سینریو تخلیق کا خرچہ کم ہے اور پیداوار کا حجم بہت زیادہ ہے، اور اس طرح بڑھتے ہوئے ڈیٹا کے ذریعے بہترین حل تک پہنچنے کا طریقہ Google، NVIDIA جیسے بڑے کمپنیوں نے بھی جزوی طور پر تصدیق کر دیا ہے۔

Axis نے اپنے کمیونٹی کے لیے پہلا سیمیولیشن بیسڈ روبوٹ سیکھنے کا منصوبہ "Little Prince's Rose" مکمل کر لیا ہے۔ "Little Prince's Rose" منصوبے میں، صارفین ویب سائٹ کے ذریعے سیمیولیشن ماحول میں روبوٹ کو ایک بار پانی دینے کا عمل کرنے کے لیے ہدایات دیتے ہیں، اور صارفین کے عمل کو جمع کرکے اور تجزیہ کرکے روبوٹ کو پانی دینا سیکھایا جاتا ہے۔ صارفین ویب سائٹ کے ذریعے روبوٹ کو ریموٹ کنٹرول کر سکتے ہیں، جس سے ویڈیو اپ لوڈ کرنے کے طریقے کی کم لاگت اور آسانی برقرار رہتی ہے، جبکہ روبوٹ کو ایک نئی، نیچل 3D-aware VLA (Vision-Language-Action) بنیادی ماڈل فراہم کیا جاتا ہے، جس سے روبوٹ کو ویڈیو ڈیٹا کے ذریعے کمی کی جانے والی تین ڈی مکاناتی سوچنے کی صلاحیت حاصل ہوتی ہے۔

"Little Prince's Rose" پروجیکٹ کے صرف 5 دن بعد، دنیا بھر کے عام صارفین، جنہیں روبوٹکس کا کوئی پیشہ ورانہ تجربہ نہیں تھا، نے دلچسپ تجربے کے ذریعے ہزاروں اعلیٰ معیار کی، اسٹریٹجی ٹریننگ کے لیے استعمال ہونے والی مفید ٹریجکٹریاں فراہم کیں۔ اس ڈیٹا کے بنیاد پر، Axis نے اسٹریٹجی ماڈل کو کامیابی سے ٹرین کیا اور Franka میکانکی بازو کی اصل ڈیوائس پر دوبارہ تشکیل دی۔ اس سے ثابت ہوتا ہے کہ Axis نے "ٹاسک جنریشن -> کمیونٹی کلیکشن -> ڈیٹا اینہانسمنٹ -> ماڈل ٹریننگ -> اصل ڈیوائس ڈپلوائمنٹ" کا مکمل سٹیک سیلزڈ سائکل مکمل کر لیا ہے۔

1 گھنٹے کے اصل ڈیٹا کو 1000 گھنٹے کے ٹریننگ ڈیٹا میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جس سے روبوٹ ماڈل کی جنرلائزیشن کی لاگت میں بہت بڑی کمی آتی ہے۔

春节期间的 Beta 测试中，同样仅用 5 天，1.8 万名无机器人行业背景的参与者在 Axis 上完成了 27 个全新任务，贡献了超 10 万条数据轨迹。测试成功支持了极高的任务内随机化，并验证了对轮式机器人、双臂机器人等多形态资产的兼容性。

ایکسس کا مرکزی مصنوعات مارچ کے آخری ہفتے میں آفیشل طور پر جاری کیا جائے گا، اور اپریل کے آخر یا مئی کے شروع میں، فرانکا روبوٹک آرم پر مبنی دنیا کا سب سے بڑا صرف سیمیولیشن ڈیٹا سیٹ اوپن سورس کیا جائے گا، جو اسٹریٹجی اور ماڈل ٹریننگ کی تمام ضروریات پوری کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، ایکسس، جو کرپٹو-ای آئی سے شروع ہونے والا روبوٹکس کا ایک پراجیکٹ ہے، باہری صنعتی لاگو کرنے کی طرف بھی توجہ دے رہا ہے اور متعدد نکاتی صنعت کے بہترین صارفین کے گرد تجارتی لاگو کرنے کے عمل کو تیز کر رہا ہے: ایک موٹر گاڑی کے ساتھ مل کر پیداواری عمل میں خودکاری کے حل کو لاگو کرنا؛ ایک قریبی آئی پی او کمپنی کے ساتھ ورچوئل اثاثوں اور ورلڈ ماڈلز کے شعبے میں تعاون پر متفق ہونا؛ اور متعدد فزیکل روبوٹس کمپنیوں کے ساتھ ورچوئل سیمیولیشن ڈیٹا کلیکشن اور ماڈل ٹریننگ جیسے اہم مراحل میں گہرے تعاون کا تعلق قائم کرنا۔ یہ تمام باتیں کرپٹو پراجیکٹس کے لئے نایاب باہری اثرات کو ظاہر کرتی ہیں۔

GEODNET

ایک ڈی سینٹرلائزڈ نیٹ ورک جو ڈرونز، روبوٹس وغیرہ کے لیے سینٹی میٹر کی درستگی والے ریل ٹائم کنیکشن ڈیٹا فراہم کرتا ہے، جس میں 150 سے زائد ممالک میں 21,000 سے زائد فعال بیس اسٹیشنز ہیں۔ گزشتہ سال، اس منصوبے نے 7 ملین امریکی ڈالر سے زائد کمان کی اور ہر تین ماہ میں اضافہ جاری رہا۔

ہاں کہ یہ منصوبہ زیادہ تر DePIN کی شریط میں درج ہے، لیکن روبوٹکس کے حقیقی دنیا میں استعمال کے وسیع ہونے کے ساتھ، اعلی درجہ کی ریل ٹائم لوکیشن ڈیٹا کی ضرورت مزید وسیع ہونے کا تصور ہے۔ فروری 2025 میں، Multicoin نے GEODNET فاؤنڈیشن سے 800 ڈالر کے $GEDO ٹوکنز کی خریداری کے لیے 800 ڈالر کے سربراہی کا اعلان کیا۔

بٹ روبوٹ

BitRobot Network کو FrodoBots Lab اور Protocol Labs نے مل کر ترقی دی ہے، جس کا مقصد ڈسٹریبیوٹڈ روبوٹ کام اور تعاون کو حاصل کرنا ہے۔ اس کے اہم اجزاء میں شامل ہیں: ویریفائیبل روبوٹ ورک (VRW)، جو روبوٹ کے کام کو تعریف اور تصدیق کرتا ہے اور نیٹ ورک انعامات کا مقداری اشارہ ہے، ڈیوائس نوڈ ٹوکن (ENT)، جو ڈیوائس کی ملکیت اور نیٹ ورک تک رسائی کے لیے استعمال ہوتا ہے اور روبوٹ کا سسٹم میں منفرد شناختی نمبر NFT کے شکل میں ہوتا ہے، اور سب نیٹ، جو کام کے انجام کے لیے عملی لیئر کے طور پر کام کرتا ہے (BitRobot نیٹ ورک کے لیے قیمت پیدا کرنے والے وسائل کا گروہ)۔

14 فروری، 2025 کو، FrodoBots Lab نے 6 ملین امریکی ڈالر کے بیج فنڈنگ راؤنڈ کو مکمل کرنے کا اعلان کیا، جس سے کل فنڈنگ 8 ملین امریکی ڈالر ہو گئی۔

فرڈو بوٹس لیب روبوٹ بھی فروخت کرتا ہے، ایتھ راورز حقیقی میریو کارسیس کی طرح ہیں، جن کی قیمت 249 ڈالر ہے، جہاں کھلاڑی ایک عالمی خزانہ تلاش کے کھیل ET Fugi میں اپنے روبوٹس کو براؤزر کے ذریعے ریموٹ کنٹرول کرتے ہیں، جس کا ڈیٹا تحقیق کاروں کو اپنے نئے AI نیویگیشن ماڈلز کو ڈپلوی اور ٹیسٹ کرنے کے لیے فراہم کرتا ہے۔ ET Fugi BitRobot کا پہلا سب نیٹ بھی ہے۔

ایک اور گیم روبوٹ، اکٹو آرمز، مستقبل میں جاری کیا جائے گا، جس میں کھلاڑی دور بھیجے گئے میکنیکل آرمز کو کنٹرول کرکے مختلف 3D پازل اور مقابلے مکمل کرتے ہیں۔

اس روبوٹ نیٹ ورک کی مفہوم "سب نیٹ" تھوڑا انتزاعی ہے؛ آسان الفاظ میں، کوئی بھی کلونی (یا کلونی کا کوئی خاص منصوبہ/واقعہ) جو مجموعی نیٹ ورک کے ایککوسسٹم میں کوئی اہم کردار ادا کرتی ہے، ایک سب نیٹ ہے، جیسے اوپر ذکر کیے گئے ETFugi گیم اور Virtuals کا SeeSaw۔

سی سو

بٹ روبوٹ کا 5واں سب نیٹ، جو ورچوئلز نے گزشتہ اکتوبر میں روبوٹ ٹریننگ ڈیٹا شیئرنگ ایپ لانچ کیا تھا۔ سی سو میں، صارفین اپنے روزمرہ کے افعال جیسے جوتے باندھنا، کپڑے طوڑنا وغیرہ کے ویڈیوز کو فلمائیں اور انہیں اپ لوڈ کرکے انعامات حاصل کرتے ہیں۔ عالمی صارفین سے حاصل ہونے والے یہ ویڈیو ڈیٹا، جس میں جوتے باندھنا، کپڑے طوڑنا جیسے روزمرہ کے افعال شامل ہیں، روبوٹس کو ٹرین کرنے کے لیے استعمال ہوں گے۔

Auki

Auki کا ڈی سینٹرلائزڈ میشین پریسپشن نیٹ ورک Posemesh، انسانوں، ڈیوائسز اور AI کو جوڑنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، جس کا مرکزی حصہ ایک DePIN (ڈی سینٹرلائزڈ فزیکل نیٹ ورک) آرکیٹیکچر ہے جو روبوٹس، AR گلاسز اور دیگر ڈیوائسز کو ریل ٹائم میں مقام اور سینسنگ ڈیٹا شیئر کرنے کی اجازت دیتا ہے، تاکہ فزیکل دنیا کے لیے ایک ملکہانہ فضا کا تصور تعمیر کیا جا سکے، جو روبوٹس، AR اور AI کے لیے مشترکہ فضا کا نظارہ فراہم کر سکتا ہے۔

پوزیمیش پروٹوکول کے مطابق کئی نوڈ کردار ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ کمپیوٹنگ نوڈز طاقت فراہم کرتے ہیں، موشن نوڈز (روبوٹ ٹرمینلز) پوزیشن اور سینسر ڈیٹا اپ لوڈ کرتے ہیں، ریکنسٹرکشن نوڈز اس کی بنیاد پر 3D میپ ماڈل تخلیق کرتے ہیں، اور ڈومین نوڈز 3D سپیس کا انتظام کرتے ہیں۔ تمام نوڈز اپنے حصے کے لیے $AUKI ٹوکن انعامات حاصل کرتے ہیں، جو ایک خود بہتر بننے والے مشین ویژن نیٹ ورک کو چلاتے ہیں۔

یہ نیٹ ورک خصوصیات کی حفاظت پر زور دیتا ہے، ایک واحد ادارے کو صارفین کے ذاتی فضا پر نظر رکھنے سے روکتا ہے، اور متعدد استعمال کے مناظر میں застосовується جیسے ریٹیل (مصنوعات کی ترتیب کا بہترین طریقہ)، ملکیت کا انتظام (سامان کا تعاقب)، اور میلے کی ہدایت، عمارت کی تعمیر و مرمت وغیرہ۔

ان کا Cactus AI اسپیس کمپیوٹنگ پلیٹ فارم ٹویوٹا میٹریل ہینڈلنگ اور سویڈن کے سپر مارکیٹ Stora Coop کے ساتھ فعال پائلٹ کے ساتھ جڑ چکا ہے۔

XMAQUINA

ایک ڈی او اے جو چھوٹے سرمایہ کاروں کو روبوٹکس کمپنیوں میں سرمایہ کاری کی اجازت دیتا ہے۔ اس ڈی او اے نے اپنے ٹوکن $DEUS کی نمائشی فروخت کے ذریعے 10 ملین امریکی ڈالر جمع کیے ہیں۔ اب تک، اس ڈی او اے نے من入کہ گئی رقم کو اپنٹرونک، فگر AI، ایجلیٹی روبوٹکس، 1X ٹیک، نیورا روبوٹکس اور روبوٹیکو سمیت 6 روبوٹکس کمپنیوں میں حصہ خریدنے کے لیے استعمال کیا ہے، جن میں سے کچھ سرمایہ کاریاں پہلے ہی منافع حاصل کر رہی ہیں اور کچھ کا واحد منافع 100% سے زائد ہے۔

PrismaX

17 جون 2025 کو، پرزماس ایکس نے 11 ملین امریکی ڈالر کی فنڈنگ مکمل کرنے کا اعلان کیا، جس میں a16z CSX، Volt Capital، Blockchain Builders Fund، Stanford Blockchain Accelerator اور Virtuals شامل ہیں۔

PrismaX ایک کھلا ہوا تنظیمی لیور لیتی ہے جو دور دراز آپریٹرز، روبوٹ صارفین اور روبوٹ کمپنیوں کو جوڑتی ہے۔ آپریٹرز صارفین کے ساتھ جڑ سکتے ہیں، روبوٹس کو دور سے چلا سکتے ہیں، اور اصل کام مکمل کر سکتے ہیں، جبکہ قیمتی ڈیٹا جمع کر سکتے ہیں۔ وہ لوجسٹکس اور اشتہار جیسی اصل خدمات بھی طلب کر سکتے ہیں۔

PrismaX میں ایک ریموٹ آپریٹنگ روبوٹ کا پروٹوکول بھی شامل ہے جس پر کاروبار ایسے تجربہ کار روبوٹ آپریٹرز تلاش کر سکتے ہیں جو پیچیدہ کاموں کو سرانجام دے سکیں، آپریٹرز نیٹ ورک ٹوکن کو قبضہ کرنے کے ذریعے اعتماد بڑھا سکتے ہیں اور زیادہ منافع بخش کاموں تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ قبضہ کرنے والوں کو حاصل ہونے والی آمدنی صرف ان کے قبضہ کی مقدار پر منحصر نہیں ہے، بلکہ ان کے کام کی معیار پر بھی منحصر ہے، اور ان کی کارکردگی میں اضافے کے ساتھ اضافی انعامات بھی ملتے ہیں۔

اور دورِ بردگی کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹا کو روبوٹس کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جائے گا تاکہ روبوٹس کی خودمختاری میں اضافہ ہو، جس سے دورِ بردگی کرنے والے عملے کی کارکردگی میں بہتری آئے گی اور آخرکار روبوٹس کی اعلیٰ یا مکمل خودمختاری حاصل ہو جائے گی۔

NRN ایجینٹس

NRN کو AI ایجینٹ مقابلہ کے حقیقی وقت کی تربیت والے گیم AI Arena سے ترقی دی گئی ہے۔ 28 اکتوبر 2021 کو، ڈویلپر ArenaX Labs نے 5 ملین امریکی ڈالر کے بیج فنڈنگ راؤنڈ کو مکمل کرنے کا اعلان کیا، جس کی قیادت Paradigm Capital نے کی اور Framework Venture Partners نے شرکت کی۔ 9 جنوری 2024 کو، ArenaX Labs نے 6 ملین امریکی ڈالر کے نئے فنڈنگ راؤنڈ کو مکمل کرنے کا اعلان کیا، جس کی قیادت Framework Ventures نے کی اور SevenX Ventures، FunPlus/Xterio اور Moore Strategic Ventures جیسے اداروں نے شرکت کی۔

اگرچہ یہ بنیادی طور پر ڈیٹا جمع کرنا → روبوٹ کی سیکھنے کو مضبوط بنانا کا عمل ہے، لیکن گیمنگ کے شعبے میں اپنے وسیع تجربے کے ساتھ، NRN ایک براؤزر مبنی تجربہ فراہم کرتا ہے جو روبوٹ ڈیٹا کلیکشن کو گیم میں تبدیل کر دیتا ہے، جس میں صارفین براؤزر کے ذریعے سیمیولیٹڈ روبوٹس کو براہ راست کنٹرول کر سکتے ہیں۔ گیم کے دوران، صارفین کے عمل سے پیدا ہونے والے رویے کے ڈیٹا کا استعمال حقیقی دنیا کے روبوٹ سسٹمز کو ٹرین کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔

اس مرحلے میں، منصوبہ مکینیکل آرم (RME-1) پر توجہ مرکوز کرے گا تاکہ ڈیٹا جمع کرنے، ریل ٹائم سیکھنے اور انطباق کی تصدیق کی جا سکے۔

لیو دونگ BlockBeats میں ملازمتوں کے بارے میں جاننے کے لیے کلک کریں

لیکٹ کے BlockBeats کے آفیشل سوشل گروپ میں شمولیت کریں:

ٹیلیگرام سبسکرائیب گروپ：https://t.me/theblockbeats

ٹیلیگرام گروپ：https://t.me/BlockBeats_App

ٹویٹر کا افسانوی اکاؤنٹ：https://twitter.com/BlockBeatsAsia