최근 파트너십은 자율 주행 탈중앙화 데이터 솔루션으로의 전환을 시사합니다. NATIX Network는 Bittensor에서 StreetVision을 출시하여 실제 데이터를 사용하여 매핑 및 자율 주행차를 혁신하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 스마트 카메라의 탈중앙화 네트워크를 활용하여 데이터를 AI 모델로 처리하여 향상된 탐색 및 자율성을 제공합니다.
자율 주행 차량을 위한 탈중앙화 데이터 수집
NATIX Network의 혁신적인 접근 방식은 스마트 카메라가 장착된 Tesla 차량 및 모바일 장치 네트워크를 사용하여 360° 비디오 피드를 캡처합니다. 그런 다음 이 데이터는 Bittensor 네트워크에서 처리되어 실시간 매핑 및 차량 자율성을 개선하는 AI 모델을 만듭니다. 이 자율 주행 탈중앙화 데이터 모델은 종종 비싸고 적응성이 떨어지는 합성 시뮬레이션에 의존하는 Uber와 같은 회사가 사용하는 기존 방법과 대조됩니다.
Grab과 협력하여 개발된 VX360 장치는 Tesla의 기존 카메라 시스템을 활용하여 비용이 많이 드는 새 하드웨어가 필요하지 않습니다. 데이터는 장치와 클라우드 모두에서 처리되어 교통 신호 및 표지판을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 이 탈중앙화 프레임워크는 NATIX Edge Network에서 재배포되는 AI 모델을 훈련하고 개선하는 광부에게 보상을 제공합니다. 이 시스템을 통해 지속적인 개선과 실제 조건에 대한 적응이 가능하며 이는 정적 데이터 세트에 비해 중요한 이점입니다. 이 공간에서 더 흥미로운 업데이트를 위해 *HODL on* 하세요.
StreetVision의 잠재력
StreetVision 서브넷의 초기 초점은 매핑 플랫폼과 자율 주행 차량 모두에 중요한 응용 프로그램인 도로 작업 감지입니다. 향후 응용 프로그램에는 포트홀 감지 및 인프라 분석이 포함되며, 궁극적인 목표는 자율 주행 차량 훈련을 위한 포괄적인 시나리오 분류를 제공하는 것입니다. 이 접근 방식은 자율 주행 시스템의 안전성과 반응성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
탈중앙화 인프라의 과제와 기회
NATIX가 물리적 인프라를 탈중앙화하려는 첫 번째 시도는 아니지만 360° 데이터에 대한 초점은 뚜렷한 이점을 제공합니다. 이 데이터 유형은 자율 주행 및 물리적 AI에 특히 유용하며 기존 전방 대시캠 데이터보다 풍부한 통찰력을 제공합니다. 이 포괄적인 데이터 수집을 통해 다양한 시나리오에서 자율 주행 시스템을 훈련, 테스트 및 검증할 수 있습니다. cryptoview.io와 같은 서비스는 이러한 기술의 개발 및 채택을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. CryptoView.io에서 기회를 찾으십시오
NATIX: 자율 주행 분야의 새로운 플레이어
NATIX의 전략은 스마트폰 및 Tesla의 카메라 시스템과 같은 기존 하드웨어를 활용하여 접근 방식을 비용 효율적이고 확장 가능하게 만드는 것입니다. Grab과의 파트너십과 자율 주행 분야의 다른 주요 업체와의 지속적인 협상은 자율 주행 탈중앙화 데이터 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 시사합니다. 이 탈중앙화 모델은 끊임없이 변화하는 도로 조건에 적응하는 데 필수적인 실제 데이터의 지속적인 스트림을 제공하여 자금 지원이 더 나은 경쟁업체에 비해 잠재적인 우위를 제공합니다.
