Ідеал цифрового двійника Zeno та демократизація науки й технологій DeSci

Оригінальна назва: «Ідеал цифрового двійника Zeno та демократизація науки DeSci»

Оригінальний автор: Eric, Foresight News

Більше тижня тому платформа DeSci Orama Labs успішно завершила запуск токена першого проєкту OramaPad — Zeno. Цього разу Zeno надав launchpad 500 мільйонів токенів ZENO, що становить половину загальної пропозиції. Для участі в OramaPad користувачам потрібно було застейкати свої токени PYTHIA, і ця «прем’єра» в цілому залучила стейкінг PYTHIA на суму 3.6 мільйона доларів.

Orama Labs прагне вирішити проблему неефективного розподілу фінансування та ресурсів у традиційних наукових дослідженнях, а спосіб вирішення — це фінансування наукових експериментів, верифікація інтелектуальної власності, подолання ізольованості даних і впровадження спільнотного управління, створюючи шлях від досліджень до комерціалізації.

Перший проєкт OramaPad використовує Crown-модель, тобто проєкт повинен мати досконалу бізнес-логіку та/або потужні розробницькі можливості у сфері Web2, а його продукт має бути дуже практичним. Orama називає це OCM (Onboarding Community Market). На відміну від простого запуску meme-токенів, Orama по суті надає відпрацьований шлях для Web2-компаній або команд із зрілою бізнес-моделлю та технологічними можливостями для переходу на блокчейн, і першим, хто це зробив, став Zeno, який також має значний бекграунд.

Хардкорні технології, які важко зрозуміти з документації

Zeno — це проєкт із надзвичайно масштабною ідеєю, настільки великою, що, якщо ви просто прочитаєте документацію Zeno, можливо, не зможете повністю зрозуміти, що саме команда хоче зробити. Я сам зрозумів повну картину цього кібернетичного задуму лише після спілкування з командою:

Коротко кажучи, Zeno прагне накласти багатошаровий віртуальний простір для AI та роботів на фізичний простір людського життя, щоб усі «агенти», включаючи людей, могли жити в одному просторі.

Уявіть собі таку ситуацію: у майбутньому, одного дня після обіду, ви відпочиваєте на балконі в шезлонгу, а вдома у вас є AI-домоправитель, який керує всією побутовою технікою, і людиноподібний робот, який займається домашніми справами. Раптом вам стає нудно, і ви хочете пограти у віртуальну гру з двома іншими «братами» вдома. Ви надягаєте VR/AR-окуляри, і у цьому світі робот виглядає як людина, а AI, який існує лише в мережі, також набуває людської форми. Робот сідає на диван, AI сідає на підлогу, і ви втрьох передаєте віртуальний баскетбольний м’яч, обговорюючи, що приготувати на вечерю.

Це і є кінцеве бачення Zeno — дозволити вуглецевим розумним істотам і кремнієвим агентам жити разом в одному фізичному просторі.

Багато хто з нас уявляє кіберпростір як повністю віртуальний простір, наприклад, як у фільмі «Першому гравцю приготуватися», де через VR потрапляють у новий світ; навіть зараз наша взаємодія з AI відбувається через плоскі носії, такі як комп’ютер чи екран смартфона. Zeno ж прагне перенести ці віртуальні простори безпосередньо в реальне життя, створюючи «суперпозицію» фізичного та цифрового світів у одному часі й просторі, роблячи цифровий контент «реально відчутним», як фізичний, і дозволяючи людям, роботам і AI природно взаємодіяти у реальних сценаріях, формуючи гібридну екосистему змішаної реальності.

Звісно, світ, який бачимо ми, і той, який бачать роботи та AI, може відрізнятися. Наприклад, якщо ви не хочете, щоб робот без причини заходив до вашого кабінету, ви можете «замкнути» двері у світі, який бачить робот, і лише після того, як ви «відкриєте» цей «замок», робот отримає доступ до кабінету.

Якірні точки простору як основа

Жити під одним дахом із штучним інтелектом звучить дуже технологічно, але для цього потрібно спочатку створити модель реального світу у віртуальному просторі, щоб потім реалізувати програмованість.

Для цього спочатку потрібно мати реальні дані про навколишній світ, і це питання досліджують багато компаній, зокрема ті, що займаються автономним водінням. Наприклад, якщо мати реальні картографічні дані всього міста, AI для автономного водіння не потрібно буде вчитися на вулицях, а можна буде моделювати дорожні ситуації в лабораторії для самонавчання.

Хоча це не зовсім те, що ми називаємо «просторовим накладанням», це одна з важливих сфер застосування моделювання реального світу. Zeno не може досягти своєї кінцевої мети одразу, тому перший крок — це збір реальних даних про простір.

Zeno вже випустив програму, яка дозволяє користувачам використовувати свої повсякденні пристрої для збору просторових даних, підтримуючи роботи та окуляри. Щодо смартфонів, команда зазначає, що Google ARCore вже достатньо розвинений і не потребує додаткової розробки, користувачі можуть просто скористатися сумісними моделями. Алгоритми для побудови простору на основі зібраних даних розроблені командою Zeno самостійно.

Ядром співіснування реального та віртуального світів є просторові якорі. З технічної точки зору, реальний світ не можна напряму програмувати, а зв’язок із віртуальним світом здійснюється через прив’язку до якорів у реальному світі та відображення віртуального простору на основі фізичного. Якщо порівнювати, то для роботів і AI реальний світ — це океан уночі, а ці якорі — маяки, які освітлюють кожну ділянку для кремнієвого інтелекту.

Перший крок до «кінцевої мети» Zeno — створення повноцінної платформи. Окрім повсякденних електронних пристроїв, використовуються професійні пристрої, такі як лідари, 360-градусні камери та RGB-камери на мобільних чи XR-пристроях для збору даних. Команда зазначає, що платформа Zeno матиме потужну хмарну модель візуального світу та обчислювальну систему, здатну щодня обробляти гігабайти сирих сенсорних даних для великих територій (міського/глобального масштабу) та створювати індекси для швидкого просторового пошуку; а також паралельно обробляти дані для невеликих ділянок (кімнатного/якірного масштабу) для миттєвої обробки з високою пропускною здатністю.

Крім того, система має здатність до самонавчання, постійно оптимізуючись завдяки якісним і стороннім даним. У майбутньому вона зможе підтримувати сотні просторових запитів на секунду, надаючи точні результати позиціонування з шістьма ступенями свободи (6-DOF), створення спільних просторових якорів, швидке тривимірне відтворення, миттєву семантичну сегментацію та інші функції розуміння сцен. Вона має високу масштабованість і може широко застосовуватися у AR-іграх, навігації, рекламі чи продуктивних інструментах.

Перевірені просторові дані та створений на їх основі інфраструктурний рівень просторового інтелекту можуть використовуватися різними децентралізованими додатками для планування маршрутів автономного водіння, навчання моделей роботів, створення перевірюваних смарт-контрактів, розповсюдження просторової реклами, а зрештою — для прийняття рішень на основі просторових даних та розвитку прикладних сервісів.

Хто стоїть за Zeno?

Порівняно з деякими Web3-проєктами з абстрактними цілями, цілі Zeno хоч і складні, але дуже конкретні. Причина, чому команда так детально описує технічну реалізацію у документації, полягає в тому, що її учасники багато років працюють у цій сфері.

Усі члени команди Zeno походять із DeepMirror, тобто з компанії Chenjing Technology. Якщо ви не знайомі з Chenjing Technology, то, ймовірно, чули про Pony.ai, яка котирується на Nasdaq і має ринкову капіталізацію 7 мільярдів доларів. CEO Chenjing Technology Harry Hu — колишній COO/CFO Pony.ai.

CEO Zeno Yizi Wu — один із перших учасників Google X, брав участь у розробці Google Glass, Google ARCore, Google Lens і Google Developer Platform. У Chenjing Technology він керував розробкою AI-архітектури та World Model.

Ключові члени команди Zeno також включають Taoran Chen, колишнього наукового співробітника Chenjing Technology, який має два докторські ступені з математики з MIT і Cornell, а також Kevin Chen, колишнього CFO Chenjing Technology і топ-менеджера Fosun Group, JPMorgan і Morgan Stanley.

Для команди Zeno вихід у Web3 — це радше сміливий експеримент команди з Web2 із технічним бекграундом. За словами команди, токен ZENO буде використовуватися для винагороди користувачів, які надають просторові дані, а також команд або окремих осіб, які розробляють інфраструктурні інструменти, додатки чи ігри на базі Zeno. Окрім 500 мільйонів токенів, розподілених через launchpad, команда залишає собі 300 мільйонів, а решта 200 мільйонів разом із 100 SOL, отриманими під час launchpad, будуть використані для додавання ліквідності торгової пари на Meteora.

Просторовий застосунок RealityGuard, розроблений Chenjing Technology, що поєднує AR та ігри

На запитання, чому було обрано Web3 як основний напрямок, Zeno відповіли, що просторові дані самі по собі є децентралізованим цифровим активом, ідеально пристосованим до середовища Web3. Просторові дані, які збирає Zeno, у майбутньому також будуть токенізовані та торгуватимуться за токени ZENO, розширюючи їхню циркуляцію в екосистемі. Покупцями, природно, стануть технологічні компанії, які потребують просторових даних. Щодо інших сценаріїв використання ZENO, то «вони будуть досліджуватися в міру розвитку проєкту».

Завдяки Zeno, роль платформи DeSci стає конкретною: наука не обов’язково має бути складною теоретичною дисципліною, а демократизація технологій, як у Xiaomi, і зниження порогу для інвестування в наукові цінності — це одна з важливих цінностей існування DeSci.