گڈ مارننگ، کریٹرز وانگرڈ: غائب حقیقی دنیا کے ڈیٹا کو انعامی نیٹ ورک میں تبدیل کرنا نقشے ہمیں وہ جگہیں دکھاتے ہیں جو پہلے سے ریکارڈ کی جا چکی ہیں۔ لیکن وہ جگہیں جو غائب یا قدیم ہیں، ان کے بارے میں کیا؟ یہی مسئلہ @vangrid_io حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ ای آئی ماڈلز ویب سائٹس، کتابوں اور ویڈیوز سے سیکھ سکتے ہیں۔ لیکن روبوٹس کو فزیکل دنیا کے بارے میں معلومات کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثلاً، ایک روبوٹ کو درکار ہو سکتا ہے: ایک ویئر ہاؤس کے راستے کا دھندلا تصویر کیا ہے؟ لوڈنگ ڈاک کہاں ہے؟ ایک پیدل پار کرنے والے راستے کا دھندلا تصویر کیا ہے؟ سڑک کتنی چوڑی ہے؟ ایک عمارت کے اردگرد کیا کچھ ہے؟ کیا کوئی جگہ تبدیل ہو چکی ہے؟ روایتی نقشہ سازی سسٹمز سب کچھ ریکارڈ نہیں کر سکتے۔ @vangrid_io ایک سادہ خیال استعمال کرتا ہے: ایک ٹاسک بنائیں → کوئی اس جگہ جائے → وہ جگہ کا ریکارڈ کرے → ڈیٹا کی تصدیق ہو جائے → اور انھیں انعام مل جائے۔ مہنگے نقشہ سازی والے وہنکلز کو ہر جگہ بھیجنے کے بجائے، وانگرڈ صرف اپنے اسمارٹ فون والوں کو استعمال کر سکتا ہے تاکہ جہاں ضرورت ہو، وہاں مخصوص ڈیٹا جمع کیا جائے۔ مثلاً، کوئی درخواست دے سکتا ہے: “ہمیں اس ویئر ہاؤس کے دروازے کا تازہ فوٹیج درکار ہے۔” ایک شرکت کنندہ وہاں جاتا ہے، اسے ریکارڈ کرتا ہے، اور ڈیٹا جمع کرواتا ہے۔ اگر اس提交 کو قبول کر لیا جائے، تو وہ انعام حاصل کرتا ہے۔ اہم بات تصدیق اور ماخذ (provenance) ہے۔ سسٹم اس بات کو ریکارڈ کر سکتا ہے کہ ڈیٹا کب اور کہاں جمع کیا گیا، جس سے خریداروں کو پتہ چلتا ہے کہ ڈیٹا اصل اور مفید ہے۔ تو بڑا خیال بس اتنا ہے: ای آئی ماڈلز شاید پہلے سے طاقتور ہوں، لیکن انھیں حقیقی دنیا کے تازہ معلومات کی اب بھی ضرورت ہے۔ وانگرڈ ایک اس طرح کا سسٹم تعمیر کر رہا ہے جس میں لوگ اس غائب معلومات کو جمع کرنے میں مدد کر سکتے ہیں اور اس کے بدلے انعام حاصل کر سکتے ہیں۔ ماڈل تیار ہو سکتا ہے۔ لیکن حقیقی دنیا ابھی تک ریکارڈ نہیں ہوئی۔