روبوٹس حرکت کرنے کا طریقہ سیکھ رہے ہیں، لیکن کون سیکھا رہا ہے کہ اصل دنیا کیسی دکھتی ہے؟ یہی وہ فرق ہے جسے میں @vangrid_io کو حل کرتے ہوئے دیکھ رہا ہوں۔ گلیاں، لوڈنگ بےز، کارڈورز اور تمام وہ عجیب و غریب جگہیں جن کی روایتی میپنگ فلیٹس کافی تیزی سے اپڈیٹ نہیں کرتیں۔ صرف کنٹرولڈ ماحول پر انحصار کرنے کے بجائے، Vangrid اسمارٹ فونز کو ایسے نوڈز میں تبدیل کرتا ہے جہاں لوگ Base پر USDC کے ساتھ فنڈڈ خاص مقامات کے باؤنٹیز مکمل کرتے ہیں۔ اور دلچسپ بات یہ ہے کہ کیپچر صرف کسی جگہ پر رکھا گیا ویڈیو فائل نہیں ہے۔ متعدد زاویوں سے لی گئی فوٹیج کو 3D جیومیٹری، پوائنٹ کلاؤڈس، گاسین اسپلٹس یا ٹیکسچرڈ GLB ماڈلز میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، جبکہ اصلیت کو ہیشز اور EAS اٹسٹیشنز کے ذریعے جڑا جاتا ہے۔ خرابی بھی ورک فلو کا حصہ ہے۔ فیسز اور لائسنس پلیٹس راﺅ فوٹیج فون سے باہر نکلنے سے پہلے ڈوائس پر بلر ہو جاتے ہیں۔ موجودہ نیٹ ورک سناپ شاٹ میں اب تک 1,024,912 کیپچرز، 423,143 فعال نوڈز، 3,823 EAS اٹسٹڈ Merkle درخت اور تقریباً $311K USDC مکمل ہو چکے ہیں۔ تو میرا دل ہمیشہ ایک سوال پر واپس آ جاتا ہے۔ اگر سمنولیشن ڈیٹا روبوٹس کو حرکت کرنے کا طریقہ سکھاتی ہے، تو کya Vangrid کا فضائی حقیقی معلومات انہیں اصل دنیا میں کہاں حرکت کرنی ہے، اس بات کو سکھا سکتی ہے؟ @quipnetwork