A transição da IA digital para a robótica física está atualmente prejudicada por uma falta crítica de dados de treinamento do mundo real.

Zen-O aborda essa "lacuna de dados" fornecendo uma infraestrutura descentralizada para a coleta de conjuntos de dados multimodais de primeira pessoa necessários para treinarautônomosistemas.

Principais Conclusões

• Zen-O preenche a lacuna entre dados coletados da internet e os requisitos físicos da robótica.

• A plataforma utiliza a origem respaldada pela blockchain para gerenciar dados com direitos liberados para desenvolvedores de IA.

• Conjuntos de dados multimodais incluem dados de vídeo, áudio e gestos para treinar modelos de "Visão-Linguagem-Ação" (VLA).

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Resolvendo a Escassez de Dados no Desenvlvimento de IA Física

A maioria dos existentesIAos modelos são treinados em texto e imagens estáticas da internet, que carecem do contexto físico que os robôs precisam para operar.

Zen-O fornece os dados em primeira pessoa e egocêntricos que permitem que robôs compreendam a percepção, navegação e interação com objetos de maneira semelhante aos humanos.

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Ao capturar movimentos do mundo real através de óculos inteligentes, a rede gera conjuntos de dados que são muito mais precisos do que simulações sintéticas.

Esses conjuntos de dados "Visão-Linguagem-Ação" (VLA) permitem que robôs traduziam entradas visuais e comandos verbais diretamente em manobras físicas precisas.

A plataforma integrou-se recentemente com a blockchain Story Layer-1 para garantir que todos os dados sejam autorizados e rastreáveis até seu criador original.

Esta infraestrutura permite que empresas de IA comprem dados estruturados de alta qualidade, garantindo que os contribuintes sejam justamente compensados por meio de licenciamento automatizado.

Automatização da Anonimização e Licenciamento Seguro de Dados

A privacidade continua a ser uma preocupação primária na coleta de dados do mundo real, que o Zen-O gerencia por meio de protocolos de anonimização automatizados no dispositivo.

Informações sensíveis, como rostos e texto identificável, são removidas antes que os dados sejam enviados para o mercado descentralizado.

Uma vez processados, os conjuntos de dados são etiquetados com metadados que descrevem ações específicas, condições ambientais e taxas de sucesso de tarefas.

O uso de IP programável na rede Story permite uma distribuição de receita transparente toda vez que um conjunto de dados é utilizado para o treinamento de modelos.

À medida que a robótica avança para lares e escritórios, a Zen-O fornece a infraestrutura de dados de nível empresarial necessária para uma implementação segura e confiável.

A recente inclusão da plataforma no programa NVIDIA Inception acelera ainda mais sua capacidade de escalar o processamento de dados intensivo em GPU para usuários globais.

FAQ

O que é a inteligência incorporada em robótica?

A inteligência incorporada refere-se a sistemas de IA que podem sentir, aprender e agir no mundo físico, em vez de apenas processar informações digitais.

Por que os dados em primeira pessoa (POV) são importantes para a IA?

Os dados de POV mostram aos robôs exatamente o que os humanos veem e fazem, fornecendo o contexto temporal e espacial que falta no conteúdo web em terceira pessoa.

Como o Zen-O lida com licenciamento de dados?

Zen-O usa a blockchain Story para registrar dados como propriedade intelectual, permitindo a licenciamento automatizado e compartilhamento de receita para os colaboradores.

Can Zen-O data be used for VLA models?

Sim, a natureza multimodal dos dados Zen-O os torna ideais para modelos de Visão-Linguagem-Ação que unificam a percepção e o controle físico.

A versão beta pública do Zen-O já está disponível?

A beta pública está atualmente ativa, permitindo que os usuários ganhem recompensas ao contribuir com dados por meio do aplicativo oficial para smartphone ou óculos inteligentes.

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