Der Übergang von digitaler KI zu physischen Robotern wird derzeit durch einen kritischen Mangel an realen Trainingsdaten behindert.

Zen-O adressiert diese "Datenlücke" durch die Bereitstellung einer dezentralen Infrastruktur zur Erfassung von Erstpersonen-Multimediadatensätzen, die zum Trainieren erforderlich sind.autonom„Systeme.“

Wichtige Erkenntnisse

• Zen-O überbrückt die Lücke zwischen im Internet gesammelten Daten und den physischen Anforderungen der Robotik.

• Die Plattform nutzt blockchain-gestützte Provenienz, um rechtefreigegebene Daten für KI-Entwickler zu verwalten.

• Multimodale Datensätze umfassen Video-, Audio- und Gesten Daten zum Training von "Vision-Language-Action" (VLA) Modellen.

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Lösung der Datenknappheit bei der Entwicklung von physischem KI

Die meisten vorhandenenKünstliche Intelligenz Modelle werden auf statischen Texten und Bildern aus dem Internet trainiert, die den physischen Kontext fehlen, den Roboter benötigen, um zu funktionieren.

Zen-O bietet die Ich-Perspektive, egocentrische Daten, die es Robotern ermöglichen, menschliche Wahrnehmung, Navigation und Objektinteraktion zu verstehen.

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Durch die Erfassung von Bewegungen in der realen Welt mittels Smart Glasses generiert das Netzwerk Datensätze, die weitaus genauer sind als synthetische Simulationen.

Diese "Vision-Language-Action" (VLA) Datensätze ermöglichen es Robotern, visuelle Eingaben und verbale Befehle direkt in präzise physische Manöver umzusetzen.

Die Plattform hat sich kürzlich mit der Story Layer-1-Blockchain integriert, um sicherzustellen, dass alle Daten rechtefrei und zurückverfolgbarm für ihren ursprünglichen Ersteller sind.

Diese Infrastruktur ermöglicht es KI-Unternehmen, hochwertige, strukturierte Daten zu erwerben, während sichergestellt wird, dass die Beitragsleistenden fair durch automatisierte Lizenzen entschädigt werden.

Automatisierte Anonymisierung und sichere Datenlizenzierung

Die Privatsphäre bleibt ein zentrales Anliegen bei der Erfassung von Daten in der realen Welt, das Zen-O durch automatisierte Anonymisierungsprotokolle auf dem Gerät verwaltet.

Sensible Informationen, wie Gesichter und identifizierbarer Text, werden entfernt, bevor die Daten auf dem dezentralen Marktplatz hochgeladen werden.

Sobald die Datensätze verarbeitet sind, werden sie mit Metadaten versehen, die spezifische Aktionen, Umweltbedingungen und Erfolgsraten der Aufgaben beschreiben.

Die Verwendung von programmierbarem IP im Story-Netzwerk ermöglicht eine transparente Umsatzverteilung, jedes Mal wenn ein Datensatz für das Training eines Modells genutzt wird.

Während Roboter in Haushalte und Büros einziehen, bietet Zen-O die unternehmensgerechte Dateninfrastruktur, die für eine sichere und zuverlässige Implementierung erforderlich ist.

Die recente Aufnahme der Plattform in das NVIDIA Inception-Programm beschleunigt weiter ihre Fähigkeit, GPU-intensive Datenverarbeitung für globale Nutzer zu skalieren.

Häufig gestellte Fragen

Was ist verkörperte Intelligenz in der Robotik?

Körperliche Intelligenz bezieht sich auf KI-Systeme, die in der Lage sind, im physischen Raum zu fühlen, zu lernen und zu handeln, anstatt nur digitale Informationen zu verarbeiten.

Warum sind Daten aus der Ich-Perspektive (POV) für KI wichtig?

POV-Daten zeigen Robotern genau, was Menschen sehen und tun, und bieten den zeitlichen und räumlichen Kontext, der in Inhalten aus der dritten Person fehlt.

Wie geht Zen-O mit der Datenlizenzierung um?

Zen-O verwendet die Story-Blockchain, um Daten als geistiges Eigentum zu registrieren, was eine automatisierte Lizenzierung und Umsatzbeteiligung für Mitwirkende ermöglicht.

Kann Zen-O-Daten für VLA-Modelle verwendet werden?

Ja, die multimodale Natur der Zen-O-Daten macht sie ideal für Vision-Language-Action-Modelle, die Wahrnehmung und physische Kontrolle vereinen.

Ist die öffentliche Beta von Zen-O jetzt verfügbar?

Die öffentliche Beta ist derzeit aktiv und ermöglicht es den Nutzern, Belohnungen zu verdienen, indem sie Daten über die offizielle Smartphone-App oder die Smart Glasses beitragen.

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