著者: クッキーコンピレーション:Deep Tide TechFlowWeb3技術の継続的な進展に伴い、分散型空間インテリジェンスネットワーク（Decentralized Spatial Intelligence Network, DeSPIN）が注目を集める分野となっています。現実世界の視覚データを分析し利用することで、DeSPINは地図作成、都市計画、ロボティクスに革新的なソリューションを提供するだけでなく、「貢献で稼ぐ」（Contribute-to-Earn）経済モデルの新たな道を開きました。本稿では、DeSPINのコアコンセプト、主要プロトコル、およびその将来の発展方向について詳しく解説します。### DeSPINとは何ですか？空間インテリジェンスは、現実世界の視覚データから洞察を抽出するテクノロジです。 その中核となるのは、地理情報とコンテキスト コンテキストを組み合わせて、人間の意思決定をサポートすることです。 DeSPIN(DeSPIN)は、この技術をブロックチェーンやWeb3の分散型概念と組み合わせ、オープンで共有されたエコシステムを形成します。 日常生活で撮影した道路写真や、ショッピングモールや街路で記録された環境データを共有することでお金を稼ぐことができると想像してみてください。 このモデルは、データ収集の敷居を下げるだけでなく、一般ユーザーが空間知能の開発に貢献する動機付けにもなります。DeSPINの具体的な応用を理解する前に、私たちはまず空間インテリジェンスの基本フレームワークを把握する必要があります。空間インテリジェンスは、4つのコア部分で構成されています：* データ収集：センサーネットワーク（カメラやGPSなど）やIoTデバイス（スマートフォンやノートパソコンなど）を利用してデータを収集する。* データ処理と分析：機械学習技術を利用して地理メタデータを処理し、データ内のパターンを認識し、空間クエリデータベースを構築します。* 知識表現：セマンティックマッピングを通じてデータを環境コンテキストに関連付け、ユーザーに視覚的な地理情報を提供します。* 意思決定支援システム：空間予測モデルを構築し、ルート最適化や障害回避などのアプリケーションサービスをユーザーに提供します。### DeSPIN分野の主要なプロトコル現在、DeSPIN領域には複数の革新的なプロトコルが登場しており、さまざまなアプリケーションシナリオに焦点を当てています。以下は注目すべき8つのプロジェクトです：**1.ハイブマッパー**Hivemapperは、分散型の地図構築プロトコルで、「運転して稼ぐ」（Drive-2-Earn）モデルを採用しています。ユーザーはモバイルアプリを通じて道路の問題をリアルタイムで報告し、ドライバーは車両に取り付けられたドライブレコーダーを使用してデータを収集します。これらのデータはAIアルゴリズムによって処理され、地図が生成され、人的フィードバックによって強化学習（RLHF）で正確性が検証されます。Hivemapperはカバーマップを提供し、ユーザーはどのエリアがマッピングされているかを確認でき、APIを通じてデータにアクセスできます。データ貢献者は$HONEYトークンの報酬を受け取ることができ、このトークンは地図データやその他のサービスの購入に使用できます。**2.NATIXネットワーク**NATIX Networkは、移動デバイスやドライブレコーダーを通じて道路データを収集し、「運転して稼ぐ」モデルを採用した分散型地図経済プロトコルです。コア技術のVX360は360度のパノラマデータ収集をサポートしており、収集されたデータは自動運転の最適化などの運転支援機能の開発に利用できます。現在、NATIX Networkは171カ国をカバーしており、登録ドライバーは22.3万人を超え、累積マッピング距離は1.31億キロメートルに達しています。データ提供者とネットワークノードは$NATIXトークンの報酬を受け取ることができ、エコシステムの発展をさらに促進します。HivemapperとNATIXは、クラウドソーシングされた道路データを通じて、より高品質な地図を構築することに努めています。これらのデータの潜在的な応用シーンは非常に広範囲で、主に以下のいくつかの側面が含まれます：* 都市交通の最適化：リアルタイムで収集された道路データを分析することで、交通量の管理を改善し、渋滞を減らし、移動効率を向上させることができます。* 道路状況の監視：道路の損傷、障害物、またはその他の潜在的な問題を迅速に発見し報告することで、インフラストラクチャの安全性と信頼性を維持するのに役立ちます。* 犯罪および暴力行為の検出：地図データとAIアルゴリズムを組み合わせることで、異常行動の識別と位置特定を支援し、公共の安全を提供します。これらのアプリケーションは、地図の機能性を向上させるだけでなく、都市管理や社会安全に実際の価値をもたらしました。**3.フロドボット**FrodoBotsは、ロボットを通じてゲーム化されたデータ収集のプロトコルです。ユーザーは、地面のロボットを遠隔操作して地理データを収集でき、さまざまな操作方法（コントローラー、キーボード、またはゲームハンドルなど）をサポートしています。また、研究者はプラットフォーム上でAIナビゲーションモデルを展開してテストすることもできます。ユーザーは運転タスクを完了することでFrodoBot Points（FBP）を獲得し、ポイントはタスクの距離と難易度に関連しています。距離が長く、難易度が高いほど、ポイントも増えます。FrodoBotsは複数の都市でテストを行い、AIと人間のナビゲーション能力の競技会を開催しました。さらに、FrodoBotsは「ギルド」に似たシステムであるEarth Rovers Schoolを設立し、新しいユーザーがEarth Roversをレンタルしてデータ収集に参加できるようにしています。**4.ジョジョワールド**JoJoWorldは3D空間データ収集に特化したプロトコルであり、ユーザーはデータを提供することで三次元モデルのトレーニングを支援します。プラットフォームは高品質の3Dデータを提供し、様々なデジタルシーンの作成に使用され、バーチャルリアリティや都市計画などの分野に適しています。ユーザーはこれらの3Dデータを直接購入し、個別のデジタルモデル開発に利用することもできます。次の4つのプロトコルも現実世界の空間データの収集に焦点を当てていますが、その適用分野はより細分化されており、ロボットモデルのトレーニングなど特定のシーンをカバーしています。これらのプロトコルは、ロングテールデータと特定のニーズに焦点を当てることによって、分散型空間インテリジェンスネットワーク（DeSPIN）のエコシステムにさらなる可能性を注入しています。**5.プリズマザイ**PrismaXAIは、第一人称視点で特定のシーンデータを収集するプロトコルであり、手と物の相互作用、動的な動き、社交的な集まりなどの複雑なシーンに適しています。そのコア技術であるProof-of-Viewはデータの真実性を保証し、分散型検証メカニズムを通じてデータ注釈の正確性を向上させます。このプロトコルは、ロングテールデータの取得において巨大な潜在能力を持ち、モデルのトレーニングに独自の利点を提供します。**6.オープンマインドAGI**OpenMind AGIは、視覚 - 言語 - 動作モデル（VLAMs）を通じて現実世界の理解を実現することに焦点を当てています。そのコアシステムOM1は、ダイナミックな現実環境と相互作用できるマルチプラットフォームオペレーティングシステムであり、特にロボティクスのカスタマイズ開発に適しています。このプラットフォームは、携帯電話とロボットを通じてデータを収集し、これらのデータをロボット開発者と共有してロボットアプリケーションの改善と革新に役立てます。**7.メッカAI**MeckaAIは、ユーザーが動画データをアップロードしてロボット行動モデルのトレーニングを支援する分散型ロボットAIモデルトレーニングプロトコルです。プラットフォームはモバイルアプリを提供しており、ユーザーはタスクを完了することでOG Meckaポイントを獲得し、データ貢献をさらに促進します。MeckaAIは、クラウドソーシングモデルを通じてロボット技術の発展を推進し、トレーニングデータの取得のハードルを下げることに取り組んでいます。**8.Xmaquina DAO**Xmaquina DAOは、オープンソースロボットプロジェクトをサポートする分散型自律組織（DAO）です。他のプロトコルがモデルのトレーニングに直接参加するのとは異なり、Xmaquina DAOの核心的な目標は、リソース配分を通じてロボット分野の研究と革新を支援することです。内部の革新センターDeus Labはロボット技術の研究と開発に焦点を当てており、MachineDAOはトークン$DEUSをステーキングして、リソースをどのプロジェクトに配分するかを投票で決定します。このモデルは、ロボット技術のオープンソースの発展に資金支援を提供すると同時に、リソース配分の透明性と公平性を確保します。! [新トラック分散型宇宙インテリジェントネットワークの解釈:コアコンセプト、主要プロジェクト、および将来の開発](https://img.gateio.im/social/moments-b54e21c311ffa738fd8c71aee0eaf846)```MachineDAOの組織構造```分量の関係で、Alaya\_AI、Gata\_xyz、KrangHQなどの関連分野におけるアプリケーションプロトコルについては、ここでは詳細に説明されていませんが、同様に注目に値します。### DeSPINの未来:貢献から価値へDeSPINはまだ初期段階にありますが、その潜在能力は無視できません。物理AIや具身AI（Embodied AI）の発展、さらには人間データ艦隊（Human Data Fleet）などの新しい概念の登場に伴い、DeSPINは新たな技術革命を牽引することが期待されています。「トレーニング即報酬」（Train-to-Earn, T2E）モデルの普及が考えられるトレンドの一つです。ユーザーは日常生活で取得した空間データを通じて価値を提供し、データの質に応じて報酬を得ることができます。例えば、分散型の眼鏡デバイスの登場により、データ収集の精度と多様性が大幅に向上します。スマートグラスがキャプチャするデータは、人間が世界を認識する方法を最も忠実に反映するだけでなく、多くの環境ノイズや顔の特徴などのロングテールデータも収集でき、空間インテリジェンス分野により広範な可能性をもたらします。しかし、DeSPINの発展にはいくつかの課題もあります。例えば：* データ検証：クラウドソーシングデータの真実性と正確性をどのように確保しますか？* 倫理的な問題：データの使用をどのように規制し、プライバシーの漏洩や悪用を避けるか？* 需要者の受け入れ度：従来の機関は、分散型データセットを採用する意欲があるか？これらの問題の解決はDeSPINの将来の方向性を決定し、今後さらに研究と解決が必要です。
新しいトラックの分散化スペースインテリジェントネットワークの解釈：コアコンセプト、主要プロジェクト、そして未来の発展
著者: クッキー
コンピレーション:Deep Tide TechFlow
Web3技術の継続的な進展に伴い、分散型空間インテリジェンスネットワーク（Decentralized Spatial Intelligence Network, DeSPIN）が注目を集める分野となっています。現実世界の視覚データを分析し利用することで、DeSPINは地図作成、都市計画、ロボティクスに革新的なソリューションを提供するだけでなく、「貢献で稼ぐ」（Contribute-to-Earn）経済モデルの新たな道を開きました。本稿では、DeSPINのコアコンセプト、主要プロトコル、およびその将来の発展方向について詳しく解説します。
DeSPINとは何ですか？
空間インテリジェンスは、現実世界の視覚データから洞察を抽出するテクノロジです。 その中核となるのは、地理情報とコンテキスト コンテキストを組み合わせて、人間の意思決定をサポートすることです。 DeSPIN(DeSPIN)は、この技術をブロックチェーンやWeb3の分散型概念と組み合わせ、オープンで共有されたエコシステムを形成します。 日常生活で撮影した道路写真や、ショッピングモールや街路で記録された環境データを共有することでお金を稼ぐことができると想像してみてください。 このモデルは、データ収集の敷居を下げるだけでなく、一般ユーザーが空間知能の開発に貢献する動機付けにもなります。
DeSPINの具体的な応用を理解する前に、私たちはまず空間インテリジェンスの基本フレームワークを把握する必要があります。空間インテリジェンスは、4つのコア部分で構成されています：
DeSPIN分野の主要なプロトコル
現在、DeSPIN領域には複数の革新的なプロトコルが登場しており、さまざまなアプリケーションシナリオに焦点を当てています。以下は注目すべき8つのプロジェクトです：
1.ハイブマッパー
Hivemapperは、分散型の地図構築プロトコルで、「運転して稼ぐ」（Drive-2-Earn）モデルを採用しています。ユーザーはモバイルアプリを通じて道路の問題をリアルタイムで報告し、ドライバーは車両に取り付けられたドライブレコーダーを使用してデータを収集します。これらのデータはAIアルゴリズムによって処理され、地図が生成され、人的フィードバックによって強化学習（RLHF）で正確性が検証されます。Hivemapperはカバーマップを提供し、ユーザーはどのエリアがマッピングされているかを確認でき、APIを通じてデータにアクセスできます。データ貢献者は$HONEYトークンの報酬を受け取ることができ、このトークンは地図データやその他のサービスの購入に使用できます。
2.NATIXネットワーク
NATIX Networkは、移動デバイスやドライブレコーダーを通じて道路データを収集し、「運転して稼ぐ」モデルを採用した分散型地図経済プロトコルです。コア技術のVX360は360度のパノラマデータ収集をサポートしており、収集されたデータは自動運転の最適化などの運転支援機能の開発に利用できます。現在、NATIX Networkは171カ国をカバーしており、登録ドライバーは22.3万人を超え、累積マッピング距離は1.31億キロメートルに達しています。データ提供者とネットワークノードは$NATIXトークンの報酬を受け取ることができ、エコシステムの発展をさらに促進します。
HivemapperとNATIXは、クラウドソーシングされた道路データを通じて、より高品質な地図を構築することに努めています。これらのデータの潜在的な応用シーンは非常に広範囲で、主に以下のいくつかの側面が含まれます：
これらのアプリケーションは、地図の機能性を向上させるだけでなく、都市管理や社会安全に実際の価値をもたらしました。
3.フロドボット
FrodoBotsは、ロボットを通じてゲーム化されたデータ収集のプロトコルです。ユーザーは、地面のロボットを遠隔操作して地理データを収集でき、さまざまな操作方法（コントローラー、キーボード、またはゲームハンドルなど）をサポートしています。また、研究者はプラットフォーム上でAIナビゲーションモデルを展開してテストすることもできます。ユーザーは運転タスクを完了することでFrodoBot Points（FBP）を獲得し、ポイントはタスクの距離と難易度に関連しています。距離が長く、難易度が高いほど、ポイントも増えます。FrodoBotsは複数の都市でテストを行い、AIと人間のナビゲーション能力の競技会を開催しました。さらに、FrodoBotsは「ギルド」に似たシステムであるEarth Rovers Schoolを設立し、新しいユーザーがEarth Roversをレンタルしてデータ収集に参加できるようにしています。
4.ジョジョワールド
JoJoWorldは3D空間データ収集に特化したプロトコルであり、ユーザーはデータを提供することで三次元モデルのトレーニングを支援します。プラットフォームは高品質の3Dデータを提供し、様々なデジタルシーンの作成に使用され、バーチャルリアリティや都市計画などの分野に適しています。ユーザーはこれらの3Dデータを直接購入し、個別のデジタルモデル開発に利用することもできます。
次の4つのプロトコルも現実世界の空間データの収集に焦点を当てていますが、その適用分野はより細分化されており、ロボットモデルのトレーニングなど特定のシーンをカバーしています。これらのプロトコルは、ロングテールデータと特定のニーズに焦点を当てることによって、分散型空間インテリジェンスネットワーク（DeSPIN）のエコシステムにさらなる可能性を注入しています。
5.プリズマザイ
PrismaXAIは、第一人称視点で特定のシーンデータを収集するプロトコルであり、手と物の相互作用、動的な動き、社交的な集まりなどの複雑なシーンに適しています。そのコア技術であるProof-of-Viewはデータの真実性を保証し、分散型検証メカニズムを通じてデータ注釈の正確性を向上させます。このプロトコルは、ロングテールデータの取得において巨大な潜在能力を持ち、モデルのトレーニングに独自の利点を提供します。
6.オープンマインドAGI
OpenMind AGIは、視覚 - 言語 - 動作モデル（VLAMs）を通じて現実世界の理解を実現することに焦点を当てています。そのコアシステムOM1は、ダイナミックな現実環境と相互作用できるマルチプラットフォームオペレーティングシステムであり、特にロボティクスのカスタマイズ開発に適しています。このプラットフォームは、携帯電話とロボットを通じてデータを収集し、これらのデータをロボット開発者と共有してロボットアプリケーションの改善と革新に役立てます。
7.メッカAI
MeckaAIは、ユーザーが動画データをアップロードしてロボット行動モデルのトレーニングを支援する分散型ロボットAIモデルトレーニングプロトコルです。プラットフォームはモバイルアプリを提供しており、ユーザーはタスクを完了することでOG Meckaポイントを獲得し、データ貢献をさらに促進します。MeckaAIは、クラウドソーシングモデルを通じてロボット技術の発展を推進し、トレーニングデータの取得のハードルを下げることに取り組んでいます。
8.Xmaquina DAO
Xmaquina DAOは、オープンソースロボットプロジェクトをサポートする分散型自律組織（DAO）です。他のプロトコルがモデルのトレーニングに直接参加するのとは異なり、Xmaquina DAOの核心的な目標は、リソース配分を通じてロボット分野の研究と革新を支援することです。内部の革新センターDeus Labはロボット技術の研究と開発に焦点を当てており、MachineDAOはトークン$DEUSをステーキングして、リソースをどのプロジェクトに配分するかを投票で決定します。このモデルは、ロボット技術のオープンソースの発展に資金支援を提供すると同時に、リソース配分の透明性と公平性を確保します。
! 新トラック分散型宇宙インテリジェントネットワークの解釈:コアコンセプト、主要プロジェクト、および将来の開発
分量の関係で、Alaya_AI、Gata_xyz、KrangHQなどの関連分野におけるアプリケーションプロトコルについては、ここでは詳細に説明されていませんが、同様に注目に値します。
DeSPINの未来:貢献から価値へ
DeSPINはまだ初期段階にありますが、その潜在能力は無視できません。物理AIや具身AI（Embodied AI）の発展、さらには人間データ艦隊（Human Data Fleet）などの新しい概念の登場に伴い、DeSPINは新たな技術革命を牽引することが期待されています。
「トレーニング即報酬」（Train-to-Earn, T2E）モデルの普及が考えられるトレンドの一つです。ユーザーは日常生活で取得した空間データを通じて価値を提供し、データの質に応じて報酬を得ることができます。例えば、分散型の眼鏡デバイスの登場により、データ収集の精度と多様性が大幅に向上します。スマートグラスがキャプチャするデータは、人間が世界を認識する方法を最も忠実に反映するだけでなく、多くの環境ノイズや顔の特徴などのロングテールデータも収集でき、空間インテリジェンス分野により広範な可能性をもたらします。
しかし、DeSPINの発展にはいくつかの課題もあります。例えば：
これらの問題の解決はDeSPINの将来の方向性を決定し、今後さらに研究と解決が必要です。