Чем глубже я изучаю физический ИИ, тем понятнее мне становится $GEOD.
Все в восторге от того, что ИИ делает машины умнее. Но есть более серьёзное узкое место, о котором никто не говорит: машинам нужно точно знать, где они находятся.
Дроны, роботы, беспилотные автомобили, сельхозтехника — им не подойдёт GPS с точностью «примерно». Точности до метра достаточно человеку, который смотрит на карту. Но для машины, которая самостоятельно прокладывает маршрут, составляет карту, распыляет вещества или приземляется? Это катастрофа.
@GEODNET строит децентрализованную сеть RTK, которая обеспечивает точность позиционирования GNSS до сантиметров. Более 22 000 базовых станций. Покрытие в реальном времени более чем в 175 странах.
ИИ = интеллект. Датчики = восприятие. Точное позиционирование = понимание того, где ты на самом деле находишься. Именно этого элемента не хватает в стеке физического ИИ.
Внимательно слежу за $GEOD, а также за $AUKI и $NATIX.
Все в восторге от того, что ИИ делает машины умнее. Но есть более серьёзное узкое место, о котором никто не говорит: машинам нужно точно знать, где они находятся.
Дроны, роботы, беспилотные автомобили, сельхозтехника — им не подойдёт GPS с точностью «примерно». Точности до метра достаточно человеку, который смотрит на карту. Но для машины, которая самостоятельно прокладывает маршрут, составляет карту, распыляет вещества или приземляется? Это катастрофа.
@GEODNET строит децентрализованную сеть RTK, которая обеспечивает точность позиционирования GNSS до сантиметров. Более 22 000 базовых станций. Покрытие в реальном времени более чем в 175 странах.
ИИ = интеллект. Датчики = восприятие. Точное позиционирование = понимание того, где ты на самом деле находишься. Именно этого элемента не хватает в стеке физического ИИ.
Внимательно слежу за $GEOD, а также за $AUKI и $NATIX.