Zeno Digital Twin Paradigma und DeSci: Technologische Demokratisierung

Originaltitel: "Zenos Digital Twinning Vision und DeScis technologische Demokratisierung"

Originalautor: Eric, Foresight News

Vor über einer Woche hat die DeSci-Plattform Orama Labs das erste Projekt von OramaPad, den ZENO Token Launch, erfolgreich abgeschlossen. Dieser Zeno Launchpad stellte 500 Millionen ZENO Token bereit, die Hälfte des Gesamtangebots. OramaPad erfordert von Nutzern, ihre PYTHIA Token zu staken, um teilzunehmen, und dieser "Auftakt" zog insgesamt 3,6 Millionen USD an PYTHIA Staking an.

Orama Labs zielt darauf ab, die Ineffizienzen bei der Mittelzuweisung und Ressourcenverteilung in der traditionellen wissenschaftlichen Forschung anzugehen. Die Lösung besteht darin, wissenschaftliche Experimente zu finanzieren, geistiges Eigentum zu verifizieren, Datensilos aufzulösen und Community-Governance zu implementieren, um einen Weg von der Forschung zur Kommerzialisierung zu etablieren.

Das erste Projekt von OramaPad nutzt das Crown-Modell, bei dem das Projekt über ein fundiertes Geschäftslogiksystem und/oder starke technische Entwicklungskapazitäten im Web2-Bereich verfügen muss. Darüber hinaus muss sein Produkt hochgradig praktisch sein, was Orama als OCM (Onboarding Community Market) bezeichnet. Im Gegensatz zur einfachen Meme Coin Ausgabe bietet Orama im Wesentlichen einen replizierbaren On-Chain-Transformationspfad für Web2-Unternehmen oder Teams mit ausgereiften Geschäftsmodellen und technischen Fähigkeiten, und der Vorreiter Zeno bildet da keine Ausnahme.

Die Hardcore-Technologie des unlesbaren Dokuments

Zeno ist ein Projekt mit einer großen Vision, so sehr, dass man, wenn man nur Zenos Dokumentation liest, vielleicht nicht vollständig versteht, was das Team zu erreichen versucht. Erst nachdem der Autor mit dem Team kommuniziert hatte, wurde das vollständige Bild dieser Cyberpunk-artigen Geschichte klar:

Kurz gesagt, Zeno zielt darauf ab, einen mehrschichtigen virtuellen Raum für intelligente Einheiten wie KI und Roboter im physischen Raum des menschlichen Lebens zu überlagern, sodass alle "intelligenten Einheiten", einschließlich Menschen, im selben Raum leben können.

Stellen Sie sich ein Szenario wie dieses vor: An einem Nachmittag in der Zukunft genießen Sie eine gemütliche Zeit auf dem Balkon in einem Liegestuhl, wobei ein KI-Butler alle Haushaltsgeräte verbindet und ein humanoider Roboter mit der Hausarbeit beschäftigt ist. Plötzlich, da Sie sich etwas langweilen, möchten Sie ein virtuelles Ballspiel mit Ihren anderen beiden Brüdern zu Hause spielen. Also setzen Sie Ihre VR/AR-Brille auf, und in der Welt der Brille sieht der Roboter wie ein Mensch aus, und die KI, die nur im Netzwerk existiert, verwandelt sich in eine humanoide Gestalt. Der Roboter sitzt auf dem Sofa und die KI sitzt auf dem Boden. Sie drei passen sich den virtuellen Basketball zu, während Sie darüber diskutieren, was Sie heute Abend essen wollen.

Dies ist Zenos ultimative Vision, die es kohlenstoffbasierten fühlenden Wesen und siliziumbasierten Intelligenzen ermöglicht, im selben physischen Raum zu koexistieren.

Der Cyberspace, den sich viele von uns vorstellen, mag ein rein virtueller Raum sein, wie er im Film "Ready Player One" dargestellt wird, wo Menschen durch VR in eine neue Welt eintreten. Selbst unsere derzeitigen Interaktionen mit KI, einschließlich der mit Zeno, werden über flache Träger wie Computer oder Smartphone-Bildschirme durchgeführt. Zeno zielt darauf ab, diese virtuellen Räume direkt in das reale Leben zu bringen und einen Zustand zu schaffen, in dem die physische Welt und die digitale Welt in einer "Überlagerung im selben Raum-Zeit-Gefüge" existieren. Diese Integration ermöglicht es, dass digitale Inhalte so "real und greifbar" sind wie die physische Existenz, was es Menschen, Robotern und KI ermöglicht, eine natürliche Interaktion in realen Szenen zu erreichen und ein Mixed-Reality-Ökosystem aufzubauen, in dem das Virtuelle und das Reale harmonisch koexistieren.

Natürlich ist die Welt, die wir sehen, möglicherweise nicht genau dieselbe wie die, die von Robotern und KI gesehen wird. Zum Beispiel möchten Sie vielleicht nicht, dass ein Roboter beiläufig in Ihr Arbeitszimmer wandert. In der von dem Roboter wahrgenommenen Welt können Sie stattdessen die Tür zum Arbeitszimmer abschließen. Erst wenn Sie dieses "Schloss" "entriegeln", würde dem Roboter die Erlaubnis erteilt, einzutreten.

Kernstück: Räumliche Anker

Unter demselben Dach wie Künstliche Intelligenz zu leben, mag sehr hochtechnologisch klingen, aber es gibt eine wichtige Voraussetzung: Sie müssen ein Modell der realen Welt in der virtuellen Umgebung erstellen, um Programmierbarkeit zu erreichen.

Zuallererst müssen Sie über reale Daten der Welt verfügen, eine Herausforderung, an der derzeit viele Unternehmen forschen, einschließlich derer im Bereich des autonomen Fahrens. Nehmen wir zum Beispiel das autonome Fahren. Mit realen Kartendaten einer ganzen Stadt muss die KI für autonomes Fahren nicht durch die Straßen streifen und Autos folgen, um zu lernen, wie man mit verschiedenen Situationen umgeht. Sie kann Szenarien auf der Straße direkt im Labor simulieren, um sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Obwohl das Obige nicht das darstellt, was wir "räumliche Überlappung" nennen, ist es dennoch eine entscheidende Anwendung für den Aufbau eines Modells der realen Welt. Zenos ultimative Vision kann nicht in einem Schritt erreicht werden. Das erste, was zu tun ist, ist das Sammeln von realen Daten der Welt.

Zeno hat ein Programm gestartet, das es Nutzern ermöglicht, ihre Alltagsgeräte zu verwenden, um bei der Eingabe von räumlichen Daten zu helfen, wobei zwei Arten von Geräten unterstützt werden: Roboter und Brillen. Was Smartphones betrifft, so erklärte das Team, dass Googles ARCore ausgereift genug sei und keine sekundäre Entwicklung erfordere. Nutzer können es direkt unter Bezugnahme auf kompatible Modelle verwenden. Die gesammelten Daten werden verwendet, um Raumalgorithmen zu erstellen, die unabhängig vom Zeno-Team entwickelt wurden.

Der Kern des Aufbaus der Koexistenz zwischen der realen Welt und der virtuellen Welt dreht sich um räumliche Anker. Aus technischer Sicht kann die reale Welt nicht direkt programmiert werden. Die Verbindung zwischen der realen und der virtuellen Welt wird hergestellt, indem Anker in der realen Welt assoziiert und ein virtueller Raum basierend auf dem physischen Raum abgebildet wird. Metaphorisch ausgedrückt, für Roboter und KI ist die reale Welt wie der Ozean in der Nacht, und diese Anker sind einzelne Leuchttürme, die jeden Bereich für siliziumbasierte Intelligenzen in der realen Welt beleuchten.

Zenos erster Schritt zur Erreichung seines "ultimativen Ziels" ist der Aufbau einer Full-Stack-Plattform. Neben alltäglichen elektronischen Geräten wie Smartphones nutzt die Plattform auch professionelle Ausrüstung wie LiDAR, 360-Grad-Kameras und RGB-Kameras auf mobilen Geräten oder XR-Headsets zur Datenerfassung. Das Team erklärte, dass die Zeno-Plattform über ein leistungsstarkes cloudbasiertes visuelles Weltmodell und ein Rechensystem verfügen wird, das in der Lage ist, täglich Gigabytes an Rohsensordaten für großflächige Bereiche (Stadt-Ebene / globale Ebene) zu verarbeiten und Indizes für schnelle räumliche Abfragen zu erstellen. Es wird auch Daten für kleine Bereiche (Raum-Ebene / Anker-Ebene) parallel verarbeiten, um eine Echtzeitverarbeitung mit hohem Durchsatz zu erreichen.

Darüber hinaus ist das System mit Selbstlernfähigkeiten ausgestattet, um sich durch hochwertige und Drittanbieterdaten kontinuierlich zu optimieren. In Zukunft wird es Hunderte von räumlichen Abfragen pro Sekunde unterstützen und präzise 6-DOF-Positionierungsergebnisse (sechs Freiheitsgrade), die Erstellung gemeinsamer räumlicher Anker, schnelle 3D-visuelle Rekonstruktion, Echtzeit-semantische Segmentierung und andere Funktionen zum Szenenverständnis bieten. Es ist hochgradig skalierbar und kann in verschiedenen Szenarien wie AR-Spielen, Navigation, Werbung oder Produktivitätstools weit verbreitet eingesetzt werden.

Die validierten räumlichen Daten und die aufgebaute Infrastrukturschicht für räumliche Intelligenz können von verschiedenen dezentralen Anwendungen für die Routenplanung beim autonomen Fahren, das Training von End-to-End-Modellen für Roboter, die Generierung verifizierbarer Smart Contracts für die autonome Ausführung, die räumliche Anzeigenverteilung und letztendlich zur Erreichung von räumlich datengesteuerter Entscheidungsfindung und Anwendungen auf höherer Ebene aufgerufen werden.

Wer steckt hinter Zeno?

Im Vergleich zu einigen Web3-Projekten mit vagen Visionen ist Zenos Ziel, obwohl es komplex klingt, sehr praktisch. Der Grund, warum die technische Umsetzung in der Projektdokumentation so detailliert beschrieben wird, ist, dass die Teammitglieder seit vielen Jahren tief in diesem Bereich involviert sind.

Zenos Teammitglieder kommen alle von DeepMirror, das ist Chameleon Technology. Wenn Sie mit Chameleon Technology nicht vertraut sind, haben Sie vielleicht von Pony.ai gehört, einem an der Nasdaq notierten Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von 7 Milliarden USD. Harry Hu, CEO von Chameleon Technology, war der ehemalige COO/CFO von Pony.ai.

Zenos CEO, Yizi Wu, war ein frühes Mitglied von Google X und war an der Entwicklung von Produkten wie Google Glass, Google ARCore, Google Lens und der Google Developer Platform beteiligt. Bei Chameleon Technology leitete er die gesamte KI-Architektur und die Entwicklung des Weltmodells.

Zum Zeno-Kernteam gehören auch Taoran Chen, der zuvor als Forschungswissenschaftler bei Horizon Robotics tätig war und zwei Doktortitel in Mathematik vom MIT und der Cornell University besitzt, sowie Kevin Chen, der zuvor als CFO von Horizon Robotics tätig war und Führungspositionen bei der Fosun Group, JPMorgan Chase und Morgan Stanley innehatte.

Für das Zeno-Team ist der Vorstoß in Web3 eher ein mutiger Versuch eines technisch versierten Web2-Teams. Das Team beschrieb, dass der ZENO Token verwendet wird, um Nutzer zu incentivieren, die räumliche Daten bereitstellen, sowie Teams oder Einzelpersonen, die Zeno übernehmen, um Infrastrukturentwicklungstools, Anwendungen und Spiele zu bauen. Zusätzlich zu den 5 Milliarden Token, die im Launchpad verteilt wurden, reservierte das Team 3 Milliarden Token, während die verbleibenden 2 Milliarden Token Liquiditätspaare mit 100 SOL haben werden, die aus der Launchpad-Aktivität auf Meteora stammen.

Horizon Robotics' AR- und spielintegrierte räumliche Anwendung RealityGuard

Auf die Frage, warum sie Web3 als ihr Schlachtfeld gewählt haben, sagte Zeno dem Autor, dass räumliche Daten selbst ein hochgradig dezentraler digitaler Vermögenswert sind, der natürlich in die Web3-Umgebung passt. Die von Zeno selbst gesammelten räumlichen Daten werden in Zukunft ebenfalls verbrieft und durch Transaktionen unter Verwendung des ZENO Tokens als Währung innerhalb des Ökosystems erweitert, wobei die Käufer Technologieunternehmen sind, die räumliche Daten benötigen. Was weitere Anwendungen von ZENO betrifft, so werden sie "im weiteren Verlauf des Projekts weiter erforscht".

Durch Zeno wird angenommen, dass die DeSci-Plattform eine Konkretisierung erreicht hat, bei der Wissenschaft nicht unbedingt eine obskure und rein theoretische Disziplin ist, sondern eher eine Demokratisierung von Technologie ähnlich wie bei Xiaomi, was die Schwelle für technologische Wertinvestitionen senkt, was auch einer der bedeutenden Werte der Existenz von DeSci ist.

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