PRISMAX: فزیکل AI کو سکیلنگ روبوٹ ٹیکنالوجی کی مانگ زیادہ ہے، لیکن زیادہ تر سسٹمز کے پاس اچھی کوالٹی کا ٹریننگ ڈیٹا نہیں ہے۔ اس کی وجہ سے پرفارمنس کمزور اور حقیقی دنیا میں استعمال محدود ہے۔ @PrismaXai اچھی کوالٹی کے روبوٹ ٹریننگ ڈیٹا کی کمی کو دور کرنے کا مقصد رکھتا ہے۔ اب تک زیادہ تر ڈیٹا مہنگا، جانبدار یا سلوز میں بند ہوتا ہے۔ پرزمکس اس کمی کو دور کرنے کے لیے روبوٹکس اور ڈیسینٹرلائزڈ ٹیکنالوجی کو ملا رہا ہے۔ اس طریقہ کار سے انسان نما روبوٹس لیب سے گھروں اور ہسپتالوں میں تیزی سے پہنچ جائیں گے۔ پرزمکس ایک ڈیسینٹرلائزڈ سٹرکچر کا استعمال کرتا ہے جو وژول ڈیٹا کلیکشن کو انسرٹ اور تصدیق کرتا ہے۔ ان کا اسٹیک تین بنیادی اصولوں پر مبنی ہے: 1. ڈیٹا پروٹوکولز، 2. یکساں تلی اوپریشن معیارات، اور 3. جدید بنیادی ماڈلز۔ اس ایکو سسٹم سے انسانی آپریٹرز روبوٹس کو ریموٹ طور پر ٹرین کرتے ہوئے اپنے کام کے لیے انعامات حاصل کرتے ہیں۔ PRISMAX فنانشل سسٹینبilities a16z CSX کے رہنمائی میں، اس اسٹارٹ اپ نے سٹینفورڈ بلاک چین اور وولٹ کپٹل جیسے بڑے سرمایہ کاروں سے 11 ملین ڈالر جمع کیے۔ ملکہ مصنفین بےلے وانگ اور چینا کوئ نے AI اور بلاک چین میں گہرا تجربہ رکھتا ہے۔ اس سپورٹ سے انہیں اپنے روبوٹ فلیٹ کو وسعت دینے کے لیے پرایس ملتا ہے۔ اس فنڈنگ کو حقیقی ترقی میں تبدیل کرنے کے لیے، پرزمکس نے ایک پلیٹ فارم بنایا جو AI شوقینوں کو ڈیٹا کے چیلنجز حل کرنے اور انعامات حاصل کرنے کے لیے متوجہ کرتا ہے۔ ان حصیدارین متنوع ڈیٹا سیٹس بنانے، جانبداری کو کم کرنے اور روبوٹ آٹونومی میں بہتری لانے میں مدد کرتے ہیں۔ عالمی برادری کو شامل کرکے، پرزمکس فزیکل AI کو سکیلنگ میں انسانی ان پٹ کو مرکز بنائے رکھتا ہے۔