Zeno و DeSci: نموذج التوأم الرقمي وديمقراطية التكنولوجيا

العنوان الأصلي: "رؤية التوأم الرقمي لـ Zeno وديمقراطية التكنولوجيا لـ DeSci"

المؤلف الأصلي: Eric, Foresight News

قبل أكثر من أسبوع، أكملت منصة DeSci المسماة Orama Labs أول مشروع لـ OramaPad، وهو إطلاق توكن Zeno. قدمت منصة الإطلاق Zeno هذه 500 مليون توكن ZENO، أي نصف إجمالي العرض. تتطلب OramaPad من المستخدمين عمل ستاكينغ لتوكنات PYTHIA الخاصة بهم للمشاركة، وقد جذبت هذه "الفعالية الافتتاحية" ما مجموعه 3.6 مليون دولار من ستاكينغ PYTHIA.

تهدف Orama Labs إلى معالجة أوجه القصور في تخصيص الأموال وتوزيع الموارد في البحث العلمي التقليدي. الحل هو تمويل التجارب العلمية، وتحقيق التحقق من الملكية الفكرية، وحل صوامع البيانات، وتنفيذ حوكمة المجتمع، مما يمهد الطريق من البحث إلى التسويق.

يعتمد المشروع الأول لـ OramaPad نموذج Crown، حيث يحتاج المشروع إلى نظام منطق تجاري سليم و/أو قدرات تطوير تقنية قوية في مجال Web2. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون منتجها عملياً للغاية، وهو ما تشير إليه Orama بـ OCM (Onboarding Community Market). على عكس إصدار عملة ميم البسيط، توفر Orama في الأساس مسار تحويل on-chain قابل للتكرار للشركات أو الفرق في Web2 ذات نماذج الأعمال الناضجة والقدرات التقنية، وZeno الرائدة ليست استثناءً.

التكنولوجيا الصلبة للوثيقة غير المقروءة

Zeno هو مشروع ذو رؤية عظيمة، لدرجة أنك إذا نظرت فقط إلى وثائق Zeno، فقد لا تفهم تماماً ما يحاول الفريق تحقيقه. فقط بعد أن تواصل المؤلف مع الفريق، أصبحت الصورة الكاملة لهذه القصة بأسلوب السايبربانك واضحة:

باختصار، تهدف Zeno إلى تراكب مساحة افتراضية متعددة الطبقات للكيانات الذكية مثل AI والروبوتات في المساحة المادية لحياة الإنسان، مما يسمح لجميع "الكيانات الذكية"، بما في ذلك البشر، بالعيش في نفس المساحة.

تخيل سيناريو كهذا: في أحد أيام المستقبل، أنت تستمتع بوقت فراغ على الشرفة على كرسي استرخاء، مع خادم AI يربط جميع الأجهزة المنزلية وروبوت بشري مشغول بالأعمال المنزلية. فجأة، تشعر ببعض الملل، وتريد لعب لعبة تمرير افتراضية مع أخويك الآخرين في المنزل. لذا، ترتدي نظارات VR/AR الخاصة بك، وفي عالم النظارات، يبدو الروبوت كإنسان، ويتحول الـ AI الموجود فقط في الشبكة إلى شكل بشري. يجلس الروبوت على الأريكة، ويجلس الـ AI على الأرض. تمررون كرة السلة الافتراضية بينما تناقشون ما ستأكلونه الليلة.

هذه هي الرؤية النهائية لـ Zeno، مما يسمح للكائنات الحية القائمة على الكربون وذكاءات السيليكون بالتعايش في نفس المساحة المادية.

الفضاء السيبراني الذي يتخيله الكثير منا قد يكون مساحة افتراضية بحتة، مثل تلك المصورة في فيلم "Ready Player One"، حيث يدخل الناس عالماً جديداً من خلال VR. حتى تفاعلاتنا الحالية مع الـ AI، بما في ذلك التفاعل مع Zeno، تتم من خلال حاملات مسطحة مثل أجهزة الكمبيوتر أو شاشات الهواتف الذكية. تهدف Zeno إلى جلب هذه المساحات الافتراضية مباشرة إلى الحياة الواقعية، وخلق حالة حيث يوجد العالم المادي والعالم الرقمي في "تراكب في نفس الزمكان". يسمح هذا التكامل للمحتوى الرقمي بأن يكون "حقيقياً وملموساً" مثل الوجود المادي، مما يمكن البشر والروبوتات والـ AI من تحقيق تفاعل طبيعي في مشاهد حقيقية، وبناء نظام بيئي للواقع المختلط حيث يتعايش الافتراضي والواقعي بانسجام.

بالطبع، العالم الذي نراه قد لا يكون بالضبط نفس العالم الذي تراه الروبوتات والـ AI. على سبيل المثال، قد لا ترغب في أن يتجول روبوت في غرفة دراستك عرضاً. في العالم الذي يدركه الروبوت، يمكنك بدلاً من ذلك قفل باب غرفة الدراسة. فقط عندما "تفتح" هذا "القفل" سيتم منح الروبوت الإذن بالدخول.

جوهر نقاط الارتكاز المكانية

العيش تحت سقف واحد مع الذكاء الاصطناعي قد يبدو تقنياً للغاية، ولكن هناك فرضية مهمة: تحتاج إلى إنشاء نموذج للعالم الحقيقي في البيئة الافتراضية لتحقيق القابلية للبرمجة.

أولاً وقبل كل شيء، تحتاج إلى امتلاك بيانات واقعية عن العالم الحقيقي، وهو تحدٍ يتم بحثه حالياً من قبل العديد من الشركات، بما في ذلك تلك الموجودة في قطاع القيادة الذاتية. خذ القيادة الذاتية كمثال. مع بيانات خريطة العالم الحقيقي لمدينة بأكملها، لا يحتاج الـ AI للقيادة الذاتية إلى التجول في الشوارع خلف السيارات لتعلم كيفية التعامل مع المواقف المختلفة. يمكنه محاكاة سيناريوهات الطريق مباشرة في المختبر للتطور باستمرار.

على الرغم من أن ما سبق لا يمثل ما نسميه "التداخل المكاني"، إلا أنه لا يزال تطبيقاً حاسماً لبناء نموذج للعالم الحقيقي. لا يمكن تحقيق الرؤية النهائية لـ Zeno في خطوة واحدة. أول شيء يجب القيام به هو جمع بيانات واقعية عن العالم الحقيقي.

أطلقت Zeno برنامجاً يسمح للمستخدمين باستخدام أجهزتهم اليومية للمساعدة في إدخال البيانات المكانية، ويدعم نوعين من الأجهزة: الروبوتات والنظارات. بالنسبة للهواتف الذكية، ذكر الفريق أن ARCore من Google ناضج بما يكفي ولا يتطلب تطويرًا ثانوياً. يمكن للمستخدمين استخدامه مباشرة مع الإشارة إلى النماذج المتوافقة. تُستخدم البيانات التي تم جمعها لبناء خوارزميات مكانية تم تطويرها بشكل مستقل من قبل فريق Zeno.

يدور جوهر بناء التعايش بين العالم الحقيقي والعالم الافتراضي حول نقاط الارتكاز المكانية (spatial anchors). من منظور التحقيق التقني، لا يمكن برمجة العالم الحقيقي مباشرة. يتم الاتصال بين العالم الحقيقي والافتراضي عن طريق ربط نقاط الارتكاز في العالم الحقيقي ورسم مساحة افتراضية بناءً على المساحة المادية. من الناحية المجازية، بالنسبة للروبوتات والـ AI، العالم الحقيقي يشبه المحيط في الليل، وهذه نقاط الارتكاز هي منارات فردية تضيء كل منطقة لذكاءات السيليكون في العالم الحقيقي.

الخطوة الأولى لـ Zeno في تحقيق "هدفها النهائي" هي إنشاء منصة full-stack. بالإضافة إلى الأجهزة الإلكترونية اليومية مثل الهواتف الذكية، تستخدم المنصة أيضاً معدات احترافية مثل LiDAR، وكاميرات 360 درجة، وكاميرات RGB على الأجهزة المحمولة أو سماعات XR لجمع البيانات. ذكر الفريق أن منصة Zeno ستتميز بنموذج عالم مرئي قوي قائم على السحابة ونظام حوسبة قادر على معالجة غيغابايت من بيانات المستشعرات الخام للمناطق واسعة النطاق (على مستوى المدينة / على مستوى العالم) يومياً، وبناء فهارس للاستعلامات المكانية السريعة. كما ستقوم بمعالجة البيانات بالتوازي للمناطق صغيرة النطاق (على مستوى الغرفة / على مستوى نقطة الارتكاز) لتحقيق معالجة في الوقت الفعلي ذات إنتاجية عالية.

علاوة على ذلك، تم تجهيز النظام بقدرات التعلم الذاتي للتحسين المستمر من خلال بيانات عالية الجودة وبيانات الطرف الثالث. في المستقبل، سيدعم مئات الاستعلامات المكانية في الثانية، مما يوفر نتائج تحديد موقع دقيقة بست درجات من الحرية (6-DOF)، وإنشاء نقاط ارتكاز مكانية مشتركة، وإعادة بناء مرئية ثلاثية الأبعاد سريعة، وتقسيم دلالي في الوقت الفعلي، ووظائف فهم المشهد الأخرى. إنه قابل للتوسع بدرجة عالية ويمكن تطبيقه على نطاق واسع في سيناريوهات مختلفة مثل ألعاب AR، والملاحة، والإعلانات، أو أدوات الإنتاجية.

يمكن استدعاء البيانات المكانية التي تم التحقق منها وطبقة البنية التحتية للذكاء المكاني المبنية من قبل تطبيقات لامركزية مختلفة لتخطيط مسار القيادة الذاتية، وتدريب بيانات نموذج end-to-end للروبوتات، وإنشاء العقد الذكي القابل للتحقق للتنفيذ الذاتي، وتوزيع الإعلانات بالشكل المكاني، مما يحقق في النهاية اتخاذ القرارات القائمة على البيانات المكانية والتطبيقات ذات المستوى الأعلى.

من يقف وراء Zeno؟

مقارنة ببعض مشاريع Web3 ذات الرؤى الغامضة، فإن هدف Zeno، على الرغم من كونه معقداً، عملي للغاية. السبب في وصف التنفيذ التقني بالتفصيل في وثائق المشروع هو أن أعضاء الفريق شاركوا بعمق في هذا المجال لسنوات عديدة.

جميع أعضاء فريق Zeno يأتون من DeepMirror، وهي Chameleon Technology. إذا لم تكن على دراية بـ Chameleon Technology، فقد تكون سمعت عن Pony.ai، وهي شركة مدرجة في ناسداك بقيمة سوقية تبلغ 7 مليارات دولار. كان Harry Hu، الرئيس التنفيذي لـ Chameleon Technology، هو المدير التنفيذي للعمليات/المدير المالي السابق لـ Pony.ai.

كان الرئيس التنفيذي لـ Zeno، Yizi Wu، عضواً مبكراً في Google X وشارك في تطوير منتجات مثل Google Glass، وGoogle ARCore، وGoogle Lens، ومنصة مطوري Google. في Chameleon Technology، قاد بنية الـ AI الشاملة وتطوير نموذج العالم (World Model).

يضم فريق Zeno الأساسي أيضاً Taoran Chen، الذي عمل سابقاً كعالم أبحاث في Horizon Robotics، وحاصل على درجتي دكتوراه في الرياضيات من MIT وجامعة كورنيل، وKevin Chen، الذي عمل سابقاً كمدير مالي لـ Horizon Robotics وشغل مناصب تنفيذية في Fosun Group، وJPMorgan Chase، وMorgan Stanley.

بالنسبة لفريق Zeno، فإن المغامرة في Web3 تشبه محاولة جريئة من قبل فريق Web2 خبير في التكنولوجيا. أوضح الفريق أن توكن ZENO سيُستخدم لتحفيز المستخدمين الذين يقدمون بيانات مكانية والفرق أو الأفراد الذين يتبنون Zeno لبناء أدوات تطوير البنية التحتية، والتطبيقات، والألعاب. بالإضافة إلى 5 مليارات توكن موزعة في منصة الإطلاق، احتفظ الفريق بـ 3 مليارات توكن، بينما سيكون للـ 2 مليار توكن المتبقية أزواج سيولة مع 100 SOL تم الحصول عليها من نشاط منصة الإطلاق على Meteora.

تطبيق RealityGuard المكاني المتكامل للـ AR والألعاب من Horizon Robotics

عندما سُئلوا عن سبب اختيارهم لـ Web3 كساحة معركة لهم، أخبرت Zeno المؤلف أن البيانات المكانية بحد ذاتها هي أصل رقمي لامركزي للغاية يتناسب بشكل طبيعي مع بيئة Web3. سيتم أيضاً توريق البيانات المكانية التي جمعتها Zeno في المستقبل وتوسيعها من خلال المعاملات باستخدام توكن ZENO كعملة داخل النظام البيئي، مع كون المشترين شركات تكنولوجيا تحتاج إلى بيانات مكانية. أما بالنسبة لمزيد من تطبيقات ZENO، فسيتم "استكشافها بشكل أكبر مع تقدم المشروع".

من خلال Zeno، يُعتقد أن منصة DeSci قد حققت التجسيد، حيث العلم ليس بالضرورة تخصصاً غامضاً ونظرياً بحتاً، بل هو ديمقراطية للتكنولوجيا تشبه Xiaomi، مما يخفض عتبة الاستثمار في قيمة التكنولوجيا، وهو أيضاً أحد القيم المهمة لوجود DeSci.

رابط المقال الأصلي