الانتقال من الذكاء الاصطناعي الرقمي إلى الروبوتات الفيزيائية يعوقه حالياً نقص حاد في بيانات التدريب من العالم الحقيقي.

يركز Zen-O على هذه "فجوة البيانات" من خلال توفير بنية تحتية لامركزية لجمع مجموعات البيانات متعددة الأنماط من وجهة نظر الشخص الأول المطلوبة للتدريبمستقلنظم.

النقاط الرئيسية

• زين-أو يسد الفجوة بين البيانات المستخرجة من الإنترنت والمتطلبات الفيزيائية للروبوتات.

• تستخدم المنصة نظام بلوكتشين مدعوم لتتبع المصدر لإدارة البيانات المصرح بها لفرق تطوير الذكاء الاصطناعي.

• تشمل مجموعات البيانات المتعددة الأنماط الفيديو والصوت وبيانات الإيماءات لتدريب نماذج "Vision-Language-Action" (VLA).

تداول بثقة. بيترو هو منصة آمنة وموثوقةمنصة تداول العملات الرقميةلشراء وبيع وتداول البيتكوين والعملات البديلة.سجل الآن للمطالبة بجائزتك!

حل ندرة البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

معظم الموجودين

زين-أو يوفر بيانات من منظور الشخص الأول وذاتية المركز، مما يسمح للروبوتات بفهم الإدراك الشبيه بالبشر، والتنقل، وتفاعل الكائنات.

اقرأ المزيد:ما هو AINFT؟ عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي بـ NFT

من خلال التقاط الحركات في العالم الحقيقي من خلال النظارات الذكية، يقوم الشبكة بإنشاء مجموعات بيانات دقيقة بشكل أكبر بكثير من المحاكيات الاصطناعية.

تتيح مجموعات البيانات "الرؤية-اللغة-العمل" (VLA) للروبوتات تحويل المدخلات البصرية والأوامر اللفظية مباشرة إلى مناورة فعلية دقيقة.

لقد قامت المنصة مؤخرًا بالاندماج مع سلسلة الكتل Story Layer-1 لضمان أن جميع البيانات تم التحقق من حقوقها ويمكن تتبعها إلى منشئها الأصلي.

تتيح هذه البنية التحتية لشركات الذكاء الاصطناعي شراء بيانات عالية الجودة ومهيكلة مع ضمان تعويض المساهمين بشكل عادل من خلال الترخيص التلقائي.

التعتيم الآلي وترخيص البيانات بشكل آمن

تظل الخصوصية مصدر قلق رئيسي في جمع البيانات في العالم الحقيقي، والتي تديرها Zen-O من خلال بروتوكولات إخفاء الهوية الآلية على الجهاز.

معلومات حساسة، مثل الوجوه والنصوص القابلة للتعرف، يتم إزالتها قبل رفع البيانات إلى السوق اللامركزي.

بمجرد معالجة البيانات، يتم وضع علامات على المجموعات البيانية ببيانات وصفية تصف إجراءات محددة، وظروف بيئية، ومعدلات نجاح المهام.

استخدام عنوان IP القابل للبرمجة على شبكة Story يتيح توزيع الإيرادات بشفافية في كل مرة يتم فيها استخدام مجموعة بيانات لتدريب النموذج.

مع دخول الروبوتات إلى المنازل والمكاتب، توفر Zen-O البنية التحتية الخاصة بالبيانات على مستوى المؤسسات اللازمة للنشر بشكل آمن وموثوق.

تشمل إضافة المنصة الأخيرة إلى برنامج NVIDIA Inception تسريع قدرتها على توسيع معالجة البيانات المكثفة باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) للمستخدمين العالميين.

الأسئلة المتكررة

ما هي الذكاء المتجسد في الروبوتات؟

تشير الذكاء المتجسد إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها الإحساس والتعلم والعمل داخل العالم المادي بدلاً من مجرد معالجة المعلومات الرقمية.

لماذا تعتبر بيانات وجهة نظر الشخص الأول (POV) مهمة للذكاء الاصطناعي؟

تظهر بيانات POV للروبوتات بالضبط ما يراه البشر ويقومون به، مما يوفر السياق الزمني والمكاني المفقود من محتوى الويب الذي يتم تقديمه من منظور الشخص الثالث.

كيف تتعامل Zen-O مع تراخيص البيانات؟

زين-أو يستخدم blockchain الخاصة بالقصص لتسجيل البيانات كملكية فكرية، مما يسمح بالتراخيص الآلية وتوزيع الإيرادات للمساهمين.

هل يمكن استخدام بيانات Zen-O لنماذج VLA؟

نعم، الطبيعة متعددة الوسائط لبيانات Zen-O تجعلها مثالية لنماذج رؤية-لغة-عمل التي توحد الإدراك والتحكم الفيزيائي.

هل النسخة التجريبية العامة من Zen-O متاحة الآن؟

النسخة التجريبية العامة متاحة حالياً، مما يسمح للمستخدمين بكسب المكافآت من خلال تقديم البيانات عبر التطبيق الرسمي للهاتف الذكي أو النظارات الذكية.