مفارقة التوأم الرقمي لزينون وديمقراطية التكنولوجيا في DeSci

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

Original Article Author: Eric, Foresight News

منذ أكثر من أسبوع، أكملت منصة DeSci Orama Labs بنجاح إطلاق توكن Zeno، وهو أول مشروع على OramaPad. قدمت Zeno عدد 500 مليون من توكنات ZENO للإطلاق، ما يمثل نصف إجمالي المعروض. اشترطت OramaPad على المستخدمين رهن توكنات PYTHIA الخاصة بهم للمشاركة، وجذب هذا "الافتتاح" ما مجموعه 3.6 مليون دولار من رهانات PYTHIA.

تهدف Orama Labs إلى معالجة عدم الكفاءة في تخصيص التمويل وتوزيع الموارد في البحث العلمي التقليدي. تتضمن الحلول تمويل التجارب العلمية، والتحقق من الملكية الفكرية، وحل عزلة البيانات، وتطبيق الحوكمة المجتمعية، مما يؤسس مساراً من البحث إلى التسويق التجاري.

اعتمد أول مشروع على OramaPad نموذج Crown، ما يعني أن المشروع يحتاج إلى إطار عمل منطقي تجاري قوي و/أو قدرات تطوير تقني قوية في مجال Web2. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون منتجه عملياً للغاية، وهو ما تسميه Orama بـ OCM (Onboarding Community Market). على عكس إصدار الميم البسيط، توفر Orama في الأساس مسار تحويل على السلسلة قابل للتكرار لمؤسسات Web2 أو الفرق التي لديها نماذج أعمال ناضجة وقدرات تقنية متقدمة. ولم يكن Zeno، الرائد الأول، استثناءً من ذلك.

التقنية الصلبة في وثائق يصعب فهمها

Zeno هو مشروع طموح للغاية. إنه واسع النطاق لدرجة أنه إذا اكتفيت بقراءة وثائق Zeno فقط، فقد لا تدرك تماماً ما يعتزم الفريق تحقيقه. لم يفهم الكاتب الصورة الكاملة لهذه القصة ذات الطابع السيبراني إلا بعد التواصل مع الفريق:

باختصار، تهدف Zeno إلى تراكب فضاء افتراضي متعدد الطبقات للكيانات الذكية مثل الذكاء الاصطناعي والروبوتات على الفضاء الفيزيائي لحياة الإنسان. وهذا يسمح لجميع "الكيانات الذكية"، بما في ذلك البشر، بالتعايش في نفس الفضاء.

تخيل هذا السيناريو: في إحدى أمسيات المستقبل، أنت مستلقٍ على كرسي الشرفة تستمتع بوقتك. في الداخل، هناك خادم ذكاء اصطناعي يربط جميع الأثاث والأجهزة، بالإضافة إلى روبوت بشري مشغول بالأعمال المنزلية. فجأة تشعر ببعض الملل، وترغب في لعب لعبة تمرير افتراضية مع شقيقيك الآخرين في المنزل. ترتدي نظارات VR/AR، وفي عالم النظارات، يظهر الروبوت بشكل بشري، بينما يتحول الذكاء الاصطناعي الموجود فقط في الشبكة إلى هيئة بشرية. يجلس الروبوت على الأريكة، ويجلس الذكاء الاصطناعي على الأرض. تتبادلون كرة سلة افتراضية، وتناقشون ما ستأكلونه على العشاء تلك الليلة.

هذه هي الرؤية النهائية لـ Zeno، حيث تسمح للكائنات الحية القائمة على الكربون والذكاءات القائمة على السيليكون بالتعايش في نفس الفضاء الفيزيائي.

قد يتخيل الكثير منا الفضاء السيبراني كفضاء افتراضي بحت، مثل الدخول إلى عالم جديد عبر VR كما هو موضح في فيلم "Ready Player One"؛ بما في ذلك تفاعلاتنا الحالية مع الذكاء الاصطناعي، والتي تتم أيضاً من خلال واجهات مسطحة مثل شاشات الكمبيوتر أو الهواتف الذكية. ومع ذلك، تأمل Zeno في نقل هذه الفضاءات الافتراضية مباشرة إلى الحياة الواقعية، وخلق حالة "تراكب بين العالم الفيزيائي والعالم الرقمي" حيث يكون المحتوى الرقمي "حقيقياً وملموساً" مثل الوجود الفيزيائي. يتيح هذا التكامل للبشر والروبوتات والذكاء الاصطناعي تحقيق تفاعل طبيعي في بيئة العالم الحقيقي، مما يؤسس نظام واقع مختلط يتعايش فيه الافتراضي والفيزيائي، ويسهل التعايش بين الإنسان والآلة.

بالطبع، قد لا يكون العالم الذي نراه مطابقاً تماماً لما تدركه الروبوتات والذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد لا ترغب في أن يتجول الروبوت في مكتبك بحرية. في العالم كما يراه الروبوت، يمكنك قفل باب المكتب، وفقط عندما "تفتح" هذا "الباب"، يمكن للروبوت الحصول على إذن لدخول المكتب.

محور الارتكاز حول المراسي المكانية

قد يبدو العيش تحت سقف واحد مع الذكاء الاصطناعي أمراً مستقبلياً للغاية، لكن هناك شرطاً أساسياً واحداً—يجب عليك إنشاء نموذج للعالم الحقيقي في العالم الافتراضي لتمكين البرمجة.

يتطلب ذلك أولاً امتلاك بيانات التقاط واقعية من العالم الحقيقي، وهو أيضاً محور بحث رئيسي للعديد من الشركات، بما في ذلك تلك العاملة في تقنيات القيادة الذاتية. خذ القيادة الذاتية كمثال؛ إذا كان لديك بيانات خريطة ملتقطة واقعياً لمدينة بأكملها، فلن تحتاج أنظمة القيادة بالذكاء الاصطناعي إلى التجول في الشوارع بسيارة لتتعلم كيفية الاستجابة لمواقف مختلفة؛ يمكنها محاكاة السيناريوهات على الطرق مباشرة في بيئة مختبرية لتحسين نفسها باستمرار.

على الرغم من أن ما سبق ليس ما نسميه "التراكب المكاني"، إلا أنه بالفعل أحد التطبيقات الحيوية في إنشاء نموذج للعالم الحقيقي. لا يمكن تحقيق الرؤية النهائية لـ Zeno في خطوة واحدة. أولويتها الأولى هي جمع بيانات التقاط الواقع.

أطلقت Zeno بالفعل برنامجاً يسمح للمستخدمين باستخدام أجهزتهم اليومية للمساعدة في التقاط البيانات المكانية، ويدعم نوعين من الأجهزة: الروبوتات والنظارات. أما بالنسبة للهواتف الذكية، فقد ذكر الفريق أن ARCore من Google ناضج بما فيه الكفاية ولا يتطلب تطويراً مخصصاً؛ يمكن للمستخدمين استخدامه مباشرة بعد التأكد من توافق الجهاز. تُستخدم البيانات المكانية المجمعة في بناء الفضاء الخوارزمي، والذي تم تطويره داخلياً بواسطة فريق Zeno.

يكمن جوهر بناء التعايش بين العالمين الواقعي والافتراضي حول المراسي المكانية. من منظور التنفيذ التقني، لا يمكن برمجة العالم الحقيقي مباشرة؛ يتم إنشاء الاتصال بين العالمين الواقعي والافتراضي من خلال ربط المراسي في العالم الحقيقي ورسم فضاء افتراضي بناءً على الفضاء الفيزيائي. مجازياً، بالنسبة للروبوتات والذكاء الاصطناعي، العالم الحقيقي يشبه المحيط في ظلام الليل، وهذه المراسي هي منارات فردية، تضيء كل منطقة للذكاء القائم على السيليكون في العالم الحقيقي.

الخطوة الأولى لـ Zeno نحو تحقيق "هدفها النهائي" هي إنشاء منصة متكاملة بالكامل. 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. يذكر الفريق أن منصة Zeno ستحتوي على نموذج عالمي بصري قوي قائم على السحابة ونظام حوسبة يمكنه معالجة جيجابايتات من بيانات المستشعرات الخام يومياً لمناطق واسعة النطاق (على مستوى المدينة / على مستوى العالم) وبناء فهارس لاستعلامات مكانية سريعة. كما ستكون قادرة على معالجة البيانات لمناطق صغيرة النطاق (على مستوى الغرفة / مناطق المراسي) في وقت واحد، مما يحقق معالجة آنية عالية الإنتاجية.

علاوة على ذلك، تم تصميم النظام ليكون ذاتي التعلم، ويستمر في التحسين من خلال البيانات عالية الجودة وبيانات الطرف الثالث. في المستقبل، سيدعم مئات الاستعلامات المكانية في الثانية، ويوفر نتائج تحديد المواقع الدقيقة ذات الست درجات من الحرية (6-DOF)، وإنشاء مراسي مكانية مشتركة، وإعادة بناء بصرية ثلاثية الأبعاد سريعة، وتقسيم دلالي في الوقت الفعلي، ووظائف فهم المشهد الأخرى. إنه قابل للتوسع بدرجة عالية ويمكن تطبيقه على نطاق واسع في سيناريوهات متنوعة مثل ألعاب AR، والملاحة، والإعلانات، أو أدوات الإنتاجية.

يمكن الوصول إلى البيانات المكانية التي تم التحقق منها وطبقة البنية التحتية للذكاء المكاني التي تبنيها من قبل تطبيقات لامركزية مختلفة لمهام مثل تخطيط مسارات القيادة الذاتية، وتدريب بيانات النماذج من طرف إلى طرف للروبوتات، وإنشاء عقود ذكية ذاتية التنفيذ قابلة للتحقق، وتوزيع الإعلانات الواعية بالمكان، مما يمكّن في النهاية من اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات المكانية وتطبيقات الطبقة العليا.

من يقف وراء Zeno؟

مقارنة ببعض مشاريع Web3 ذات الرؤى الغامضة، فإن هدف Zeno، رغم أنه يبدو معقداً، عملي للغاية. السبب في أن التنفيذ التقني مفصل في وثائق المشروع هو أن أعضاء الفريق لديهم خبرة عميقة في هذا المجال.

جميع أعضاء فريق Zeno يأتون من DeepMirror، وهي Acujii Technology. إذا لم تكن على دراية بـ Acujii Technology، فقد تكون سمعت عن Pony.ai، المدرجة في بورصة NASDAQ بقيمة سوقية تبلغ 7 مليارات دولار. كان Harry Hu، الرئيس التنفيذي لـ Acujii Technology، يشغل سابقاً منصب COO/CFO في Pony.ai.

الرئيس التنفيذي لـ Zeno، Yizi Wu، كان عضواً مبكراً في Google X وساهم في تطوير منتجات مثل Google Glass وGoogle ARCore وGoogle Lens ومنصة Google Developer. في Acujii Technology، قادوا البنية التحتية الشاملة للذكاء الاصطناعي وتطوير نموذج العالم.

يضم الفريق الأساسي لـ Zeno أيضاً Taoran Chen، الذي عمل سابقاً كعالم أبحاث في Horizon Robotics، ويحمل درجتي دكتوراه في الرياضيات من MIT وCornell University، وKevin Chen، الذي شغل سابقاً منصب المدير المالي في Horizon Robotics وتولى مناصب تنفيذية في Fosun Group وJPMorgan Chase وMorgan Stanley.

بالنسبة لفريق Zeno، فإن دخول Web3 يشبه محاولة جريئة من فريق Web2 تقني. يذكر تعريف الفريق أن توكن ZENO سيُستخدم لتحفيز المستخدمين الذين يقدمون بيانات مكانية والفرق أو الأفراد الذين يعتمدون أدوات تطوير البنية التحتية والتطبيقات والألعاب المبنية على Zeno. بالإضافة إلى 5 مليارات توكن موزعة في الإطلاق، يحتفظ الفريق بـ 3 مليارات توكن، بينما سيتم توفير 2 مليار توكن المتبقية كأزواج سيولة مع 100 SOL تم الحصول عليها من حدث الإطلاق على Meteora.

تطبيق RealityGuard المكاني المدمج مع AR والألعاب من تطوير Horizon Robotics

عند سؤالهم عن سبب اختيارهم Web3 كساحة معركة لهم، أخبر فريق Zeno الكاتب أن البيانات المكانية نفسها هي أصل رقمي لامركزي للغاية يتناسب بشكل طبيعي مع بيئة Web3. سيتم ترميز البيانات المكانية التي تجمعها Zeno نفسها في المستقبل وتوسيعها من خلال المعاملات باستخدام توكن ZENO كعملة لتعزيز تداول ZENO داخل النظام البيئي، مع كون شركات التكنولوجيا التي تحتاج إلى بيانات مكانية هي المشترين الطبيعيين. أما بالنسبة للمزيد من تطبيقات ZENO، فسيتم استكشافها مع تقدم المشروع.

من خلال Zeno، يُعتقد أن دور منصة DeSci قد تجسد، وأن العلم ليس بالضرورة تخصصاً غامضاً ونظرياً بحتاً. إن ديمقراطية التكنولوجيا، على غرار Xiaomi، وخفض عتبة الاستثمار في قيمة التكنولوجيا هي أيضاً من القيم المهمة لوجود DeSci.