رات کا خیر، سب کو LLMs نے انٹرنیٹ کا ایک وسیع حصہ استعمال کر لیا ہے۔ لیکن متن کو سمجھنا فزیکل دنیا کو سمجھنے سے بہت مختلف ہے۔ روبوٹس کو صرف نقشے اور ڈیشکیم فوٹیج کی ضرورت نہیں ہے۔ انہیں سائیڈ ویکس، سیڑھیاں، گلیاں، عمارتیں اور وہ ماحول جہاں خودمختار نظام عمل کرتے ہیں، کے بارے میں تفصیلی، زمینی سطح کا فضائی ڈیٹا درکار ہوتا ہے۔ یہی مسئلہ @vangrid_io حل کرنے پر کام کر رہا ہے۔ وینگرڈ ایک ڈی سینٹرلائزڈ فضائی ڈیٹا نیٹ ورک تعمیر کر رہا ہے جو حقیقی دنیا کے کیپچرز کو ساختی 3D ماحول میں تبدیل کر سکتا ہے۔ اس کا خیال ڈیٹا فراہم کرنے والوں کو اس طرح کے فزیکل جگہوں کے درست نمائندگی کی ضرورت رکھنے والے AI ڈویلپرز اور روبوٹکس ٹیموں سے جوڑنا ہے۔ اس کو دلچسپ بنانے والی بات یہ ہے کہ اس میں ایک ممکنہ انعام کا طبقہ شامل ہے: فراہم کنندگان مفید فضائی ڈیٹا فراہم کر سکتے ہیں، جبکہ ڈیٹا خریدار اپنی خاص ضروریات کے مطابق جمع کرنے کا خرچ برداشت کر سکتے ہیں۔ تصدیق اور ماخذ بھی اہم ہیں کیونکہ AI سسٹمز کو صرف بڑا ڈیٹاسیٹ نہیں، بلکہ ان کے لئے قابلِ اعتماد ڈیٹا درکار ہوتا ہے۔ جب فزیکل AI آگے بڑھتا ہے، تو اچھی معیار کا فضائی ڈیٹا LLMs کے لئے تربیتی ڈیٹا جتنا اہم ہو سکتا ہے۔ اس لئے @vangrid_io پر نظر رکھنا ضروری ہے۔ موقع صرف زیادہ ڈیٹا جمع کرنے تک محدود نہیں۔ یہ اس بنیادی ڈھانچے کو تعمیر کرنا ہے جو مشینوں کو اسکرین سے باہر دنیا کو سمجھنے میں مدد دے۔ بڑا سوال یہ ہے کہ کya وینگرڈ حقیقی دنیا کے AI اطلاقات کی ضرورت کو پورا کرنے کے لئے تعداد، درستگی اور سکیل فراہم کر سکتا ہے۔