حصريًا: كيف تخطط NATIX لإحداث ثورة في رسم الخرائط الذاتية باستخدام البيانات اللامركزية – اكتشف التفاصيل الآن!

أطلقت شبكة NATIX رسميًا شبكتها الفرعية 360Data (الشبكة الفرعية 72) على شبكة Bittensor اللامركزية للذكاء الاصطناعي، مما يمثل خطوة للأمام في مهمتها لتحديث الخرائط والقيادة الذاتية من خلال معالجة البيانات الواقعية اللامركزية.

جمع البيانات عبر كاميرات ذكية

تعتمد NATIX على شبكة بنية تحتية مادية لامركزية تعمل بـ Solana (SOL) وتستخدم كاميرات ذكية لجمع كميات كبيرة من البيانات على مستوى الشوارع، مع دمجها بتعلم الآلة القابل للتوسع عبر Bittensor (TAO).

تستهلك الشبكة الفرعية، التي طورها شريك البنية التحتية لـ Bittensor Yuma، لقطات فيديو بزاوية 360 درجة يتم التقاطها من سيارات Tesla المدعومة بـ NATIX وأجهزة محمولة أخرى. ثم تتم معالجة البيانات إلى نماذج ذكاء اصطناعي تعمل على تحسين صناعة الخرائط في الوقت الفعلي وتحسين القيادة الذاتية.

اتجاهات صناعة القيادة الذاتية

يتوافق هذا التحرك مع الاتجاهات السائدة في صناعة التنقل الذاتي. حيث تستثمر شركات مثل Uber في المحاكاة الاصطناعية وجمع البيانات المخصصة لتحسين تقنيات القيادة الذاتية لديها. ومع ذلك، يعد هذا مكلفًا ويتأخر عن التغييرات في العالم الحقيقي.

لحل هذه المشكلة، تستهدف NATIX مجتمعًا عالميًا يضم أكثر من 250,000 سائق قاموا بتسجيل أكثر من 170 مليون كيلومتر باستخدام الهواتف الذكية وأجهزة VX360.

جهاز VX360 وتدريب البيانات اللامركزية

تم تطوير جهاز VX360 بالتعاون مع Grab، حيث يستفيد من أنظمة الكاميرات الموجودة في Tesla لجمع صور بزاوية 360 درجة دون الحاجة إلى أجهزة جديدة باهظة الثمن. تتم معالجة البيانات في السحابة وعلى الهواتف الذكية لاكتشاف عناصر مثل إشارات المرور واللافتات في الوقت الفعلي، بينما يتم التعامل مع التصنيف الأكثر تعقيدًا خارج الجهاز.

من خلال الإطار اللامركزي لـ Bittensor، يتم مكافأة عمال NATIX لتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي على الشبكة الفرعية، والتي يتم بعد ذلك نشرها عبر شبكة NATIX Edge.

التركيز الأول: اكتشاف أعمال الطرق

يركز المشروع حاليًا على اكتشاف أعمال الطرق، وهو تطبيق حاسم لمنصات الخرائط وملاحة المركبات الذاتية. على المدى الطويل، تأمل NATIX في توسيع عملياتها لتشمل اكتشاف الحفر وتحليل البنية التحتية. في النهاية، تتوقع NATIX تقديم تصنيف كامل للسيناريوهات لدعم تدريب المركبات الذاتية.

أسئلة وأجوبة مع الرئيس التنفيذي لـ NATIX

س: كيف تعتقد NATIX أنها قادرة على تقديم بيانات أو خدمات ذكاء اصطناعي بجودة مماثلة للشركات الكبرى؟
ج: جمع البيانات للخرائط والقيادة الذاتية مكلف جدًا. الشركات الكبرى لا تشارك هذه البيانات لأنها تستخدمها لتحسين منتجاتها. لا أحد منهم يجمع البيانات على النطاق الذي تستطيع NATIX تحقيقه بطريقة جماعية. منذ إطلاق VX360، جمعنا 2000 ساعة من القيادة في 10 أيام فقط.

س: كيف تتعامل NATIX مع تحديات معالجة البيانات على نطاق واسع؟
ج: نعالج البيانات على مستوى السحابة، بينما نستخدم هواتف المستخدمين لاكتشاف سمات الخرائط مثل إشارات المرور في الوقت الفعلي.

س: ما هي استراتيجية التوسع لـ NATIX؟
ج: يعتبر جهاز VX360 فعالاً من حيث التكلفة، حيث يمكننا الوصول إلى صور الشوارع بزاوية 360 درجة باستخدام أجهزة متوفرة بالفعل مثل الهواتف الذكية وسيارات Tesla.

الأسئلة الشائعة

• ما هي الشبكة الفرعية 360Data؟
  هي شبكة فرعية تابعة لـ NATIX على Bittensor تعالج بيانات الفيديو بزاوية 360 درجة لتحسين الخرائط والقيادة الذاتية.
• كيف يتم جمع البيانات؟
  يتم جمع البيانات عبر كاميرات Tesla والهواتف الذكية باستخدام جهاز VX360، ثم معالجتها في السحابة وعلى الأجهزة الطرفية.
• ما هي فائدة عملة $NATIX؟
  تُستخدم للتحكم في البروتوكول وتأمين الشبكة، بالإضافة إلى الحصول على مكافآت من خلال آلية إعادة الشراء والحرق.