Парадокс цифрового двойника Зенона и демократизация технологий DeSci

Original Article Title: "Zeno's Digital Twinning Ideal and DeSci's Technological Democratization"

Original Article Author: Eric, Foresight News

Более недели назад платформа DeSci Orama Labs успешно завершила запуск токена Zeno — первого проекта на OramaPad. Для лаунчпада Zeno предоставил 500 миллионов токенов ZENO, что составляет половину общего предложения. Для участия в OramaPad пользователям требовалось застейкать свои токены PYTHIA, и этот «открывающий акт» привлёк в общей сложности 3,6 миллиона долларов в стейкинге PYTHIA.

Orama Labs стремится решить проблему неэффективного распределения финансирования и ресурсов в традиционных научных исследованиях. Решение включает финансирование научных экспериментов, валидацию интеллектуальной собственности, устранение изолированности данных и внедрение управления сообществом, формируя путь от исследований к коммерциализации.

Первый проект OramaPad использовал модель Crown, что означает, что проект должен обладать прочной бизнес-логикой и/или сильными техническими возможностями в области Web2. Кроме того, продукт должен быть высоко практичным, что в Orama называют OCM (Onboarding Community Market). В отличие от простого выпуска мем-токена, Orama по сути предоставляет воспроизводимый путь ончейн-трансформации для Web2-компаний или команд с устоявшимися бизнес-моделями и техническими возможностями. Первый пионер — Zeno — не исключение.

Хардкорные технологии в документах, которые вы не поймёте

Zeno — чрезвычайно амбициозный проект. Он настолько масштабен, что, если вы просто прочитаете документацию Zeno, вы, возможно, не до конца поймёте, чего команда намерена достичь. Только после общения с командой автору удалось полностью осознать всю суть этой киберпанк-истории:

Вкратце, Zeno стремится наложить многослойное виртуальное пространство для интеллектуальных сущностей, таких как AI и роботы, на физическое пространство человеческой жизни. Это позволит всем «интеллектуальным сущностям», включая людей, сосуществовать в одном и том же пространстве.

Представьте себе такую ситуацию: в один из будущих дней вы отдыхаете на кресле на балконе, наслаждаясь досугом. В доме находится AI-дворецкий, соединяющий всю мебель и бытовую технику, а также гуманоидный робот, занятый домашними делами. Вдруг вам становится скучно, и вы хотите сыграть виртуальную игру в пас с двумя своими братьями или сёстрами. Вы надеваете VR/AR-очки, и в их мире робот выглядит как человек, а AI, существующий только в сети, принимает гуманоидную форму. Робот садится на диван, AI — на пол. Втроём вы передаёте виртуальный баскетбол, обсуждая, что поужинать вечером.

Это и есть конечное видение Zeno — позволить углеродным разумным существам и кремниевым интеллектам сосуществовать в одном физическом пространстве.

Киберпространство, каким его многие из нас представляют, может быть полностью виртуальным, например, как в фильме «Первому игроку приготовиться», где через VR попадаешь в новый мир; даже наше текущее взаимодействие с AI происходит через плоские интерфейсы — компьютеры или экраны смартфонов. Zeno же надеется перенести эти виртуальные пространства прямо в реальную жизнь, создав состояние «наложения физического и цифрового мира», где цифровой контент становится таким же «реальным и осязаемым», как и физическое существование. Такая интеграция позволяет людям, роботам и AI естественно взаимодействовать в реальном мире, формируя экосистему смешанной реальности, где виртуальное и физическое сосуществуют, способствуя симбиозу человека и машины.

Конечно, мир, который видим мы, может отличаться от того, как его воспринимают роботы и AI. Например, вы можете не захотеть, чтобы робот свободно заходил в ваш кабинет. В мире, который видит робот, вы можете «запереть» дверь в кабинет, и только когда вы «откроете» эту «дверь», робот получит разрешение войти.

Вокруг пространственных якорей

Жить под одной крышей с искусственным интеллектом звучит очень футуристично, но для этого есть одно важное условие — необходимо создать модель реального мира в виртуальном пространстве для обеспечения программируемости.

Для этого сначала нужно обладать данными захвата реальности, что также является ключевым направлением исследований для многих компаний, включая те, что занимаются технологиями автономного вождения. Например, если у вас есть карта города, полученная с помощью захвата реальности, AI-системам вождения не нужно ездить по улицам, чтобы учиться реагировать на разные ситуации; они могут напрямую моделировать дорожные сценарии в лабораторных условиях и постоянно совершенствоваться.

Хотя вышеописанное не является «пространственным наложением», это действительно одно из важных применений при создании модели реального мира. Достичь конечного видения Zeno невозможно за один шаг. Первая задача — сбор данных захвата реальности.

Zeno уже запустил программу, позволяющую пользователям с помощью повседневных устройств собирать пространственные данные, поддерживая два типа устройств: роботы и очки. Что касается смартфонов, команда отметила, что Google ARCore достаточно зрелый и не требует доработки; пользователи могут использовать его напрямую после проверки совместимости устройства. Собранные пространственные данные используются для алгоритмического построения пространства, разработанного командой Zeno.

В основе построения сосуществования реального и виртуального миров лежат пространственные якоря. С технической точки зрения реальный мир нельзя напрямую программировать; связь между реальным и виртуальным мирами устанавливается путём связывания якорей в реальном мире и построения виртуального пространства на основе физического. Метафорически говоря, для роботов и AI реальный мир — это как океан в ночи, а эти якоря — отдельные маяки, освещающие каждую область для кремниевого интеллекта.

Первый шаг Zeno на пути к «конечной цели» — создание полнофункциональной платформы. Помимо повседневных электронных устройств, таких как смартфоны, платформа использует профессиональное оборудование: LIDAR, 360-градусные камеры и RGB-камеры на мобильных устройствах или XR-гарнитурах для сбора данных. Команда заявляет, что платформа Zeno будет обладать мощной облачной визуальной моделью мира и вычислительной системой, способной ежедневно обрабатывать гигабайты необработанных данных с датчиков для крупных территорий (уровень города/глобальный масштаб) и строить индексы для быстрых пространственных запросов. Также она сможет параллельно обрабатывать данные для небольших территорий (уровень комнаты/якорные регионы), обеспечивая высокопроизводительную обработку в реальном времени.

Кроме того, система спроектирована как самообучающаяся, постоянно оптимизирующаяся за счёт высококачественных и сторонних данных. В будущем она будет поддерживать сотни пространственных запросов в секунду, обеспечивать точное позиционирование с шестью степенями свободы (6-DOF), создание общих пространственных якорей, быструю 3D-визуализацию, семантическую сегментацию в реальном времени и другие функции понимания сцены. Она высокомасштабируема и может широко применяться в различных сценариях, таких как AR-игры, навигация, реклама или инструменты для повышения производительности.

Проверенные пространственные данные и инфраструктурный слой пространственного интеллекта, который они формируют, могут использоваться различными децентрализованными приложениями для задач, таких как планирование маршрутов для автономного вождения, обучение моделей для роботов, генерация проверяемых самовыполняющихся смарт-контрактов, пространственно-осознанное распространение рекламы, что в конечном итоге позволит принимать решения и строить приложения на основе пространственных данных.

Кто стоит за Zeno?

В отличие от некоторых Web3-проектов с размытыми целями, задача Zeno, хоть и звучит сложно, весьма практична. Причина, по которой техническая реализация подробно описана в документации проекта, заключается в глубокой экспертизе членов команды в этой области.

Все члены команды Zeno пришли из DeepMirror, которая является Acujii Technology. Если вы не знакомы с Acujii Technology, возможно, вы слышали о Pony.ai, которая котируется на NASDAQ с рыночной капитализацией 7 миллиардов долларов. Harry Hu, CEO Acujii Technology, ранее был COO/CFO Pony.ai.

CEO Zeno, Yizi Wu, был одним из первых участников Google X и участвовал в разработке таких продуктов, как Google Glass, Google ARCore, Google Lens и Google Developer Platform. В Acujii Technology он возглавлял архитектуру AI и разработку World Model.

В основной команде Zeno также есть Taoran Chen, ранее работавший научным сотрудником в Horizon Robotics, имеющий две докторские степени по математике из MIT и Корнелльского университета, и Kevin Chen, ранее занимавший пост CFO Horizon Robotics и руководящие должности в Fosun Group, JPMorgan Chase и Morgan Stanley.

Для команды Zeno выход в Web3 — это скорее смелый эксперимент технологически подкованной Web2-команды. В описании команды говорится, что токен ZENO будет использоваться для стимулирования пользователей, предоставляющих пространственные данные, а также команд или отдельных лиц, использующих инструменты для разработки инфраструктуры, приложений и игр на базе Zeno. Помимо 5 миллиардов токенов, распределённых через лаунчпад, команда резервирует 3 миллиарда токенов, а оставшиеся 2 миллиарда будут иметь пары ликвидности со 100 SOL, полученными через лаунчпад на Meteora.

Horizon Robotics-разработанное AR и интегрированное с играми пространственное приложение RealityGuard

На вопрос, почему они выбрали Web3 в качестве своего поля битвы, Zeno ответили автору, что пространственные данные сами по себе являются высоко децентрализованным цифровым активом, который органично вписывается в среду Web3. Собранные Zeno пространственные данные в будущем будут токенизированы и расширены через транзакции с использованием токена ZENO в качестве валюты, что повысит оборот ZENO внутри экосистемы, а технологические компании, нуждающиеся в пространственных данных, станут естественными покупателями. Что касается других применений ZENO, они будут исследоваться по мере развития проекта.

Благодаря Zeno можно считать, что роль платформы DeSci материализовалась, и наука не обязательно является абстрактной и чисто теоретической дисциплиной. Демократизация технологий, аналогичная Xiaomi, и снижение порога для инвестиций в технологическую ценность — также важные ценности существования DeSci.