Идеал цифрового двойника Zeno и демократизация науки и технологий с помощью DeSci

Оригинальное название: «Идеал цифрового двойника Zeno и демократизация науки DeSci»

Автор: Eric, Foresight News

Более недели назад платформа DeSci Orama Labs успешно завершила запуск токена первого проекта OramaPad — Zeno. В этот раз Zeno предоставил для launchpad 500 миллионов токенов ZENO, что составляет половину общего предложения. Для участия в OramaPad пользователи должны были застейкать свои токены PYTHIA, и этот «дебют» в итоге привлёк стейкинг PYTHIA на сумму 3.6 миллионов долларов.

Orama Labs стремится решить проблему неэффективного распределения средств и ресурсов в традиционных научных исследованиях. Решение заключается в финансировании научных экспериментов, обеспечении верификации интеллектуальной собственности, решении проблемы изолированных данных и внедрении управления сообществом, создавая путь от исследований к коммерциализации.

Первый проект OramaPad использует модель Crown, то есть проект должен обладать совершенной бизнес-логикой и/или сильными техническими возможностями в сфере Web2, а его продукт должен быть высоко практичным. Orama называет это OCM (Onboarding Community Market). В отличие от простого выпуска meme-токенов, Orama по сути предоставляет воспроизводимый путь для перехода зрелых Web2-компаний или команд с устоявшейся бизнес-моделью и техническими возможностями на блокчейн. И первый, кто решился на такой шаг — Zeno, — тоже не новичок.

Хардкорные технологии, которые сложно понять по документации

Zeno — это проект с чрезвычайно амбициозной концепцией, настолько масштабной, что, если вы просто прочитаете документацию Zeno, возможно, не сможете до конца понять, что именно команда хочет реализовать. Я сам понял всю киберпанковскую суть этого проекта только после общения с командой:

В двух словах, Zeno стремится наложить на физическое пространство человеческой жизни многослойное виртуальное пространство для AI и роботов, чтобы все «агенты», включая людей, могли жить в одном пространстве.

Представьте себе такую ситуацию: в один из будущих дней вы отдыхаете на шезлонге на балконе, а дома у вас есть AI-дворецкий, связанный со всеми бытовыми приборами, и гуманоидный робот, занятый домашними делами. Вдруг вам становится скучно, и вы хотите поиграть в виртуальную игру с двумя другими «братьями» в доме. Вы надеваете VR/AR-очки, и в этом мире робот выглядит как человек, а AI, существующий только в сети, тоже принимает человеческий облик. Робот садится на диван, AI — на пол, и вы втроём передаёте виртуальный баскетбольный мяч, обсуждая, что поужинать.

Это и есть конечное видение Zeno — позволить углеродным формам жизни и кремниевым интеллектам жить вместе в одном физическом пространстве.

Многие из нас представляют киберпространство как полностью виртуальное, например, как в фильме «Первому игроку приготовиться», где через VR попадаешь в новый мир. Даже наше нынешнее взаимодействие с AI происходит через плоские экраны компьютеров или смартфонов. А Zeno хочет перенести эти виртуальные пространства прямо в реальную жизнь, создав «суперпозицию» физического и цифрового миров в одном и том же времени и пространстве, чтобы цифровой контент был «реально осязаем», а люди, роботы и AI могли естественно взаимодействовать в реальных условиях, формируя гибридную экосистему смешанной реальности.

Конечно, наш взгляд на мир может отличаться от того, как его видят роботы и AI. Например, если вы не хотите, чтобы робот заходил в ваш кабинет, вы можете «запереть» дверь кабинета в виртуальном мире робота, и только после того, как вы «откроете» этот «замок», робот получит доступ в кабинет.

В центре — пространственные якоря

Жить под одной крышей с искусственным интеллектом звучит очень технологично, но для этого необходимо сначала создать модель реального мира в виртуальном пространстве, чтобы реализовать программируемость.

Для этого нужно иметь реальные данные о физическом мире, что сейчас исследуют многие компании, включая разработчиков автопилота. Например, если у AI для автономного вождения есть карта города с реальными данными, ему не нужно учиться на улицах, он может эволюционировать, моделируя дорожные ситуации в лаборатории.

Хотя это не совсем то, что мы называем «пространственным наложением», это одно из важных применений моделирования реального мира. Zeno не может реализовать своё видение сразу, поэтому первым шагом является сбор реальных данных о физическом пространстве.

Zeno уже выпустил программу, позволяющую пользователям с помощью обычных устройств собирать пространственные данные, поддерживаются роботы и очки. Что касается смартфонов, команда считает, что Google ARCore уже достаточно развит, и дополнительная разработка не требуется — пользователи могут использовать совместимые устройства напрямую. Алгоритмы для построения пространства на основе собранных данных разработаны командой Zeno самостоятельно.

Ключ к сосуществованию реального и виртуального миров — пространственные якоря. С технической точки зрения, физический мир нельзя напрямую программировать, а связь с виртуальным миром осуществляется через привязку к якорям в реальном пространстве и отображение виртуального пространства на основе физического. Если говорить метафорически, для роботов и AI реальный мир — это океан в ночи, а якоря — это маяки, освещающие каждую область для кремниевого интеллекта.

Первый шаг к «конечной цели» Zeno — создание полнофункциональной платформы. Помимо обычных электронных устройств, используются профессиональные инструменты, такие как лидары, 360-градусные камеры и RGB-камеры на мобильных или XR-устройствах для сбора данных. Команда заявляет, что платформа Zeno будет обладать мощной облачной системой визуального моделирования и вычислений, способной ежедневно обрабатывать гигабайты необработанных данных с сенсоров для больших территорий (городского/глобального масштаба) и индексировать их для быстрого пространственного поиска; а также параллельно обрабатывать данные для небольших областей (комнатного/якорного масштаба) с высокой пропускной способностью в реальном времени.

Кроме того, система обладает способностью к самообучению, постоянно оптимизируясь с помощью качественных и сторонних данных. В будущем она сможет поддерживать сотни пространственных запросов в секунду, предоставлять точные результаты позиционирования с шестью степенями свободы (6-DOF), создавать общие пространственные якоря, быстро восстанавливать 3D-изображения, выполнять мгновенную семантическую сегментацию и другие функции понимания сцены. Она высокомасштабируема и может широко применяться в AR-играх, навигации, рекламе, инструментах для повышения производительности и других сферах.

Проверенные пространственные данные и созданная на их основе инфраструктурная прослойка пространственного интеллекта могут использоваться различными децентрализованными приложениями для планирования маршрутов автопилота, обучения моделей роботов на основе данных, создания проверяемых смарт-контрактов с автоматическим исполнением, пространственной рекламы и, в конечном итоге, для принятия решений и построения прикладных решений на основе пространственных данных.

Кто стоит за Zeno?

В отличие от некоторых эфемерных Web3-проектов, цели Zeno хоть и звучат сложно, но весьма конкретны. Такой детальный технический разбор в документации возможен потому, что члены команды много лет работают в этой области.

Все участники команды Zeno пришли из DeepMirror, то есть из компании Chanjing Technology. Если вы не знакомы с Chanjing Technology, то наверняка слышали о Pony.ai, компании с капитализацией 7 миллиардов долларов, котирующейся на Nasdaq. Генеральный директор Chanjing Technology Harry Hu ранее был COO/CFO Pony.ai.

Генеральный директор Zeno Yizi Wu — один из первых участников Google X, участвовал в разработке Google Glass, Google ARCore, Google Lens и платформы для разработчиков Google. В Chanjing Technology он руководил созданием AI-архитектуры и World Model.

Ключевые члены команды Zeno также включают бывшего научного сотрудника Chanjing Technology, обладателя двух докторских степеней по математике из MIT и Корнеллского университета Taoran Chen, а также бывшего CFO Chanjing Technology и топ-менеджера Fosun Group, JPMorgan и Morgan Stanley Kevin Chen.

Для команды Zeno выход в Web3 — это скорее смелый эксперимент технической Web2-команды. По словам команды, токен ZENO будет использоваться для поощрения пользователей, предоставляющих пространственные данные, а также команд или отдельных лиц, разрабатывающих инфраструктурные инструменты, приложения и игры на базе Zeno. Помимо 500 миллионов токенов, распределённых через launchpad, команда сохраняет 300 миллионов, а оставшиеся 200 миллионов вместе со 100 SOL, полученными в ходе launchpad, будут добавлены в пул ликвидности на Meteora.

Пространственное AR-приложение RealityGuard, разработанное Chanjing Technology

На вопрос, почему был выбран Web3, команда Zeno ответила, что пространственные данные сами по себе являются децентрализованным цифровым активом и естественно подходят для Web3. Собранные Zeno пространственные данные в будущем также будут превращаться в активы и торговаться за токены ZENO, расширяя их обращение в экосистеме. Покупателями, разумеется, станут технологические компании, нуждающиеся в пространственных данных. Что касается других сценариев использования ZENO, они «будут исследоваться по мере развития проекта».

Благодаря Zeno роль платформы DeSci становится более осязаемой: наука не обязательно должна быть сложной и абстрактной теорией, а демократизация технологий, как у Xiaomi, и снижение порога для технологических инвестиций — одна из важных ценностей DeSci.