原題：「Zenoのデジタルツインの理想とDeSciにおける民主化技術」

原著者：Eric、Foresight News

約1週間前、DeSciプラットフォームOrama Labsは、OramaPadの最初のプロジェクトであるZenoを無事にローンチしました。Zenoはローンチパッドに5億ZENOトークンを提供しました。これは総供給量の半分に相当します。 OramaPadへの参加には、ユーザーがトークンPYTHIAをステークする必要があり、この「オープニングショー」には合計360万ドルのPYTHIAステーキングが集まりました。

Orama Labsは、科学実験への資金提供、知的財産の検証、データサイロの解体、コミュニティガバナンスの実装により、従来の科学研究における資金とリソースの配分の非効率性に対処し、研究から商業化への道筋を確立することを目指しています。

Orama Labsは、科学実験への資金提供、知的財産の検証、データサイロの解体、コミュニティガバナンスの実装により、従来の科学研究における資金とリソースの配分の非効率性の問題を解決し、研究から商業化への道筋を確立することを目指しています。

Orama Labsは、科学実験への資金提供、知的財産の検証、データサイロの解体、コミュニティガバナンスの実装により、従来の科学研究における資金とリソースの配分の非効率性の問題を解決し、研究から商業化への道筋を確立することを目指しています。

OramaPadの最初のプロジェクトはクラウンモデルを採用しました。これは、プロジェクトには完全なビジネスロジックシステムと／または強力なWeb2技術開発能力が必要であり、その製品は高い実用性を備えている必要があることを意味します。OramaはこれをOCM（オンボーディング・コミュニティ・マーケット）と呼んでいます。単純なミーム配布とは異なり、Oramaは成熟したビジネスモデルと技術力を持つWeb2企業やチームに、再現可能なオンチェーン変革パスを提供します。この取り組みを最初に開始したZenoも非常に印象的です。Zenoは非常に野心的なプロジェクトであり、Zenoのドキュメントを読むだけでは、チームが何を実現しようとしているのかを完全に理解できないかもしれません。チームとコミュニケーションを取って初めて、このサイバーパンク風のストーリーの全容を理解することができました。つまり、ZenoはAIやロボットのための多層的な仮想空間を人間の生活空間に重ね合わせ、人間を含むすべての「インテリジェントエージェント」が同じ空間で生活できるようにすることを目指しているのです。こんなシナリオを想像してみてください。未来のある午後、あなたはバルコニーのラウンジチェアでゆったりとした時間を過ごしています。あらゆる家具や家電に接続されたAI執事と、人型ロボットが家事に追われています。ふと、少し退屈になり、二人の「兄弟」（人間）とバーチャルバスケットボールで遊びたくなります。そこでVR/ARグラスを装着します。グラスの中の世界では、ロボットは人間の姿で現れ、ネットワーク内にのみ存在するAIも人間の姿をしています。ロボットはソファに、AIは床に座ります。3人はバーチャルバスケットボールをパスしながら、夕食に何を食べるか話し合います。これがゼノの究極のビジョンです。炭素系知的生命体とシリコン系知的エージェントが同じ物理空間で共存できるようにすることです。私たちの多くは、サイバースペースを、映画『レディ・プレイヤー1』で描かれるようなVR体験のように、新しい世界へと足を踏み入れる純粋な仮想空間だと想像しています。現在、AIとのインタラクションも、コンピューターやスマートフォンの画面といった平面的なメディアを通して行われています。ゼノは、こうした仮想空間を現実世界に直接持ち込み、物理世界とデジタル世界を同じ時空に「重ね合わせ」ることを目指しています。これにより、デジタルコンテンツは物理的な実体と同じくらい「実体的」になり、人間、ロボット、AIが現実世界のシナリオの中で自然にインタラクションできるようになり、仮想世界と現実世界が同期し、人間と機械が調和して共存するハイブリッドリアリティエコシステムを構築します。もちろん、私たちが見ている世界は、ロボットやAIが見ている世界と完全に同じとは限りません。例えば、ロボットが不必要に書斎に入ってくるのを防ぎたい場合、ロボットの視界にある書斎のドアに鍵をかけることができます。この「ロック」を「解除」して初めて、ロボットは研究室に入る許可を得られます。

空間アンカーを中核として使用

人工知能と同じ屋根の下で暮らすというのは非常にハイテクに聞こえますが、大きな前提条件があります。プログラミングを可能にするには、仮想世界に現実世界のモデルを構築する必要があります。

そのためには、まず現実世界のシーン データが必要ですが、これは現在、インテリジェント ドライビング テクノロジーの企業を含む多くの企業が研究している問題でもあります。インテリジェント ドライビングを例に挙げると、街全体の現実世界の地図データがあれば、インテリジェント ドライビング AI はさまざまな状況に対処する方法を学習するために路上で車を追跡する必要はありません。実験室で路上シナリオを直接シミュレートし、継続的に進化させることができます。

上記はいわゆる「空間オーバーラップ」ではありませんが、現実世界モデル構築における重要な応用例の一つです。

Zenoの究極のビジョンは一夜にして実現できるものではありません。その第一歩は、現実世界のデータを収集することです。Zenoはすでに、ロボットとグラスの両方に対応した、ユーザーが日常的に使用するデバイスを使って空間データを入力できるプログラムを立ち上げています。モバイルフォンに関しては、GoogleのARCoreが十分に成熟しているため、二次開発は不要であり、ユーザーは互換性のあるモデルを参照することで直接利用できるとチームは述べています。データ収集後に空間を構築するためのアルゴリズムは、Zenoチームが独自に開発しています。現実世界と仮想世界の共存を実現する核心は、空間アンカーにあります。技術的な観点から言えば、現実世界を直接プログラムすることはできません。仮想世界との接続は、現実世界のアンカーを関連付け、物理空間に基づいた仮想空間にマッピングすることで実現されます。例え話で言えば、ロボットや AI にとって現実世界は暗闇の中の海のようなもので、これらのアンカーは灯台のようなもので、シリコンベースの知能のために現実世界のあらゆる領域を照らします。Zenoの「究極の目標」に向けた第一歩は、フルスタック・プラットフォームの構築です。スマートフォンなどの日常的な電子機器に加え、LiDAR、360度パノラマカメラ、モバイルデバイスやXRヘッドセットに搭載されたRGBカメラといった専門機器も活用し、データ取得を行います。Zenoチームによると、Zenoプラットフォームは強力なクラウドベースのビジュアル・ワールド・モデルとコンピューティング・システムを備え、大規模なエリア（都市レベル／地球規模）で毎日数ギガバイトの生センサーデータを処理し、迅速な空間クエリのためのインデックス作成が可能です。また、小規模なエリア（部屋レベル／アンカーエリア）のデータも並列処理することで、高スループットのリアルタイム処理を実現します。さらに、このシステムは自己学習機能を備え、高品質データやサードパーティデータに基づいて継続的に最適化されます。将来的には、毎秒数百件の空間クエリをサポートし、正確な6自由度（6-DOF）測位結果、共有空間アンカーポイントの作成、迅速な3Dビジュアル再構成、リアルタイムセマンティックセグメンテーション、その他のシーン理解機能を提供します。高いスケーラビリティを誇り、ARゲーム、ナビゲーション、広告、生産性ツールなど、様々なシナリオに幅広く適用できます。検証済みの空間データと、それが構築する空間インテリジェントインフラストラクチャ層は、自動運転経路計画、ロボットのエンドツーエンドモデルデータトレーニング、検証可能な自動実行スマートコントラクトの生成、空間形態に基づく広告配信など、様々な分散型アプリケーションから呼び出すことができ、最終的には空間データ駆動型の意思決定と上位層アプリケーションを実現します。Zenoの背後にいるのは誰でしょうか？一部のWeb3プロジェクトの漠然としたビジョンと比較すると、Zenoの目標は一見複雑に見えても、非常に現実的です。プロジェクトドキュメントで技術的な実装が詳細に説明されているのは、チームメンバーが長年この分野に深く関わってきたからです。 Zenoチームのメンバーは全員、DeepMirror（別名Chenjing Technology）出身です。Chenjing Technologyをご存知ない方も、時価総額70億ドルのナスダック上場企業であるPony.aiはご存知でしょう。Chenjing TechnologyのCEOであるHarry Hu氏は、以前はPony.aiのCOO/CFOを務めていました。ZenoのCEOであるYizi Wu氏は、Google Xの初期メンバーであり、Google Glass、Google ARCore、Google Lens、Google Developer Platformなどの製品開発に携わりました。Chenjing Technologyでは、AIアーキテクチャと世界モデルの開発全体を主導しました。

Zenoのコアチームメンバーには、MITとコーネル大学で数学の博士号を取得したChenjing Technologyの元研究科学者Taoran Chen氏と、Chenjing Technologyの元CFOでFosun Group、JPMorgan Chase、Morgan Stanleyの幹部を歴任したKevin Chen氏も含まれています。

Zenoチームにとって、Web3への進出は、技術的なバックグラウンドを持つWeb2チームによる大胆な試みと言えるでしょう。チームによると、ZENOトークンは空間データを提供するユーザーや、Zenoで構築されたインフラストラクチャを使用してツール、アプリケーション、ゲームを開発するチームや個人へのインセンティブとして活用される予定です。ローンチパッドで配布された5億トークンに加えて、チームは3億を保持し、残りの2億とローンチパッドイベントで獲得した100 SOLは、Meteoraの取引ペアに流動性を追加するために使用されます。

Chenjing Technologyが開発したARとゲームを組み合わせた空間アプリケーションRealityGuard

プラットフォームとしてWeb3が選ばれた理由を尋ねられたとき、Zenoは空間データ自体が非常に分散化されたデジタル資産であり、Web3環境に自然に適していると述べました。Zeno自体が収集した空間データも将来的に資産化され、ZENOトークンを通貨として使用した取引を通じて拡大され、エコシステム内でのZENOの循環を増加させます。購入者は当然、空間データを必要とするテクノロジー企業です。 ZENOのさらなる応用シナリオについては、「プロジェクトの進展とともにさらに検討される」とのことだ。

ZENOを通じて、DeSciプラットフォームの役割が具体化されたと考えられる。科学は必ずしも難解で純粋な科学分野である必要はない。Xiaomiのような技術を民主化し、技術価値投資の敷居を下げることも、DeSciの重要な価値の一つである。

ZENOを通じて、DeSciプラットフォームの役割が具体化されたと考えられる。科学は必ずしも難解で純粋な科学分野である必要はない。 Xiaomiのようなテクノロジーの民主化とテクノロジー価値投資の敷居を下げることも、DeSciの重要な価値の一つです。

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