فیزیکل AI کے ترقی کے دوران اکثر نظر انداز کیا جانے والا ایک اہم پہلو یہ ہے کہ ڈیٹا اصل میں کہاں سے آتا ہے۔ AI ماڈلز زیادہ صلاحیت مند بن سکتے ہیں، لیکن فزیکل دنیا کو سمجھنے کے لیے صرف ڈیجیٹل معلومات کافی نہیں۔ اس کے لیے حقیقی دنیا کے مشاہدے، مختلف ماحول، اور اس بات کو ظاہر کرنے والے قابل اعتماد ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے کہ کمپیوٹر کے باہر چیزیں اصل میں کیسے کام کرتی ہیں۔ اسی لیے میں @vangrid_io کو دلچسپ پاتا ہوں۔ روزانہ کے ڈیوائسز کو ایک ڈیسینٹرلائزڈ پرسرپشن نیٹ ورک کا حصہ بنانے کا خیال، حقیقی دنیا کے ڈیٹا کو جمع کرنے کا ایک الگ انداز پیش کرتا ہے۔ اس کے замانے میں صرف کچھ مرکزی ذرائع پر انحصار کرنے کے بجائے، ایک تقسیم شدہ نیٹ ورک ہمارے اردگرد کے ماحول سے زیادہ تنوع والی معلومات حاصل کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ اس جگہ اہم بات صرف زیادہ ڈیٹا جمع کرنا نہیں، بلکہ یہ ڈیٹا ان نظاموں کے لیے مفید، تصدیق شدہ، اور قابلِ قدر بنانا ہے جو اس پر منحصر ہوتے ہیں۔ ذاتی طور پر، میرا خیال ہے کہ یہ فزیکل AI کے ناٹ نوٹس کا ایک اہم حصہ ہے۔ روبوٹس اور خودمختار نظام اس سے قبل قابلِ اعتماد طور پر بڑے پمانے پر کام نہیں کر سکتے جب تک وہ حقیقی دنیا کو بہتر طور پر نہ سمجھ لیں۔ اس بنیاد کو تعمیر کرنے کے لیے صرف طاقتور ماڈلز کافی نہیں۔ اس کے علاوہ اس طرح کا انفراسٹرکچر بھی درکار ہوتا ہے جو ڈیٹا جمع کرنے، تصدیق کرنے، شرکاء، اور حقیقی دنیا کے استعمالات کو جوڑ دے۔ اگر ڈیسینٹرلائزڈ نیٹ ورکس مفید ڈیٹا بنانے پر انحصار کو موزوں بنائیں تو وہ فزیکل AI کے ترقیاتی عمل میں اہم حصہ بن سکتے ہیں۔ حقیقی موقع یہ ہے کہ روزمرہ کے مشاہدات کو اس انفراسٹرکچر میں تبدیل کرنا جو ذكاء مند نظاموں کو دنیا کو بہتر سمجھنے مें مدد دے۔