میں نے وینگرڈ کھولا تاکہ میں کسی اور ریل ورلڈ ڈیٹا پروجیکٹ کو دیکھوں۔ پھر میں نے ایک بڑے مسئلے کے بارے میں سوچنا شروع کر دیا: جب ایک AI سسٹم کو کسی فزیکل مقام کے بارے میں تازہ، زمینی سطح کی معلومات کی ضرورت ہو تو وہ کیا استعمال کرتا ہے؟ سیٹلائٹس آپ کو اوپر سے منظر دے سکتے ہیں، لیکن وہ آپ کو نہیں بتا سکتے کہ چند منٹ پہلے سڑک پر کیا تبدیلی ہوئی۔ یہی جگہ ہے جہاں @vangrid_io دلچسپ ہو جاتی ہے۔ وینگرڈ اسمارٹ فونز کو ایک تقسیم شدہ کیپچر لیئر میں تبدیل کرتی ہے۔ خاص مقامات کو باؤنٹیز کے ذریعے درخواست دی جا سکتی ہیں، شرکاء انہیں کیپچر کرتے ہیں، اور ڈیٹا کو فنگر پرنٹ، بیچ اور Base پر اینکر کیا جاتا ہے۔ لیکن ڈیٹا جمع کرنا صرف شروعات ہے۔ نیٹ ورک کو قابل اعتماد تصدیق، بڑے پیمانے پر تنظیم اور شرکاء کے لیے تیز سیٹلمنٹ کی بھی ضرورت ہوتی ہے۔ وینگرڈ امستردام سے یہ انفراسٹرکچر تعمیر کر رہا ہے، جہاں رابرٹ برائٹن GTM کی قیادت کر رہے ہیں اور ان کے پاس ڈیپ ٹیک اور ويب3، بشمول مائیکروسافٹ کے کوانٹم کمپوٹنگ اور ہولو لینس گروپس یورپ میں تجربہ ہے۔ خالد بن رفیق سسٹمز کی قیادت کر رہے ہیں، جن کے پاس https://t.co/b5swylPqc4، ING اور Mollie میں 14 سال کا تجربہ ہے، جس میں ملینوں صارفین اور سالانہ $1 بلین سے زائد فلو کو سروس دینے والے بلند تعداد والے انفراسٹرکچر شامل ہیں۔ وینگرڈ NVIDIA Inception کا بھی حصہ ہے۔ اور یہ صرف ایک تصور نہیں، بلکہ ابھی عمل میں ہے۔ ويب اور اینڈرائڈ کیپچر لائِو ہیں، جن میں کیپچرز اور USDC سیٹلمنٹس بلاکچین پر رکھے جا رہے ہیں۔ بڑا سوال یہ ہے کہ کya وینگرڈ زمینی سطح کے ڈیٹا کو اس طرح مستقل، تصدیق شدہ اور قابلِ توسّع بناسکتی ہے جس سے فزیکل AI کے لئے استعمال کیا جا سکے؟