فزیکل AI کو ڈیٹا کی ضرورت ہے، لیکن اسے جمع کرنا صرف چیلنج کا ایک حصہ ہے—ہزاروں الگ الگ کیپچرز کو قابل اعتماد، استعمال کے لیے مناسب 3D ڈیٹا میں تبدیل کرنا ہی وہ جگہ ہے جہاں چیزیں دلچسپ ہو جاتی ہیں۔ یہی @vangrid_io کی تعمیر کا ایک اہم پہلو ہے، جو ایک سسٹم کے ذریعے اسمارٹ فون کیپچرز، ڈیوائس پر پرائیویسی فلٹرز، آن چین فنگرپرنٹس اور درخواست دہندہ مقامات کے لیے USDC بونٹیز کو ملا رہا ہے۔ اس کے پیچھے کا انجینئرنگ بھی اہم ہے۔ وینگرڈ کے سی ٹی او نے ING اور Mollie جیسی جگہوں پر کام کرتے ہوئے 14 سال سے زائد تجربہ حاصل کیا ہے، جس میں ڈسٹریبیوٹڈ، هائی تھروپٹ سسٹمز شامل ہیں۔ ایسے نیٹ ورک کو سکیل کرنا صرف شرکاء کو متوجہ کرنے سے زیادہ چاہتا ہے۔ کیپچرز کو پروسس، تصدیق اور مستقل طور پر فراہم کیا جانا چاہئے تاکہ تنظیمیں نتائج کے ڈیٹا پر انحصار کر سکیں۔ حقیقی ٹیسٹ یہ ہوگا کہ شرکت اور مانگ بڑھنے کے ساتھ انفراسٹرکچر کتنا اچھا پرفارم کرتا ہے۔ وانگرڈ فزیکل AI کا ایک اہم پہلو حل کر رہا ہے: فضائی ڈیٹا کو اتنے قابل اعتماد بنانا جس پر سکیل پر عمل کیا جا سکے۔