AniekemeUmoh

ここ数週間、Physical AIの状況をかなりの時間をかけて研究してきました。あることがますます明らかになりました：業界には優秀なロボット企業は不足していない、すべてを結びつけるワークフローが不足しているのです。
例えば#NVIDIA Isaacを考えてみてください。これは、利用可能な最も強力なロボットシミュレーションプラットフォームの一つとなり、開発者がフォトリアルな環境で高度なポリシーを訓練することを可能にします。しかし、それらの環境を作成するには、訓練を始める前から、かなりのエンジニアリング作業、CADの専門知識、注意深いシーン構築が必要です。
#MuJoCoは、業界で最も信頼されている物理エンジンの一つであり、その精度とパフォーマンスからロボティクス研究で広く使用されています。しかし、MuJoCoは自然言語から環境を生成したり、ロボットの世界構築を自動化するようには設計されておらず、シミュレーションには優れていますが、コンテンツの生成には優れていません。
Figure AI、Boston Dynamics、Agility Roboticsのような企業は、ロボットハードウェア、移動、実世界での自律性において目覚ましい進歩を遂げています。彼らの焦点は、実験室外で動作できるますます高性能な機械を生み出すことでした。
さらに、Google DeepMind、Skild AI、Ph

有能なロボットはすべて、何千もの目に見えない試行錯誤の結果です。
機械が倉庫を移動し、重要インフラを点検し、人間のそばで安全に動作する前に、ミスを犯し、そこから学び、行動を洗練させる必要があります。それを物理世界だけで達成しようとすることは、遅く、高コストで、しばしば非現実的です。
そこでシミュレーションが方程式を変えます。
開発者が数分で現実的な環境を生成し、数千のトレーニングシナリオを実行し、ポリシーを継続的に改善できるようになると、進歩ははるかに効率的になります。各イテレーションは、機器や人を不必要なリスクに晒すことなく、知覚、意思決定、適応力を研ぎ澄まします。
これが@StrikeRobot_aiがSR Platformで追求している方向性です。シミュレーション環境の作成を簡素化し、大規模なトレーニングをより利用しやすくすることで、このプラットフォームはロボティクスチームに、展開前に実験し、アイデアを検証し、パフォーマンスを向上させるためのより多くの機会を提供します。
ロボティクスにおいて、ブレークスルーは単一のトレーニング実行から生まれることはほとんどありません。それらは、絶え間ない実験、迅速なフィードバック、そして昨日よりも速く改善する自由から生まれます。

皆さん、世界の貿易の80％以上が海上輸送で行われていることに気づいていないでしょう。
→ あなたのポケットの中のスマートフォン。
→ 超高層ビルの建設に使われる鉄鋼。
→ 国家全体を養う穀物。
これらがあなたの手元に届くまでには、おそらく数週間を貨物船で過ごしているのです。だからこそ、海運は世界経済を動かし続けるインフラなのです。
さて、ここからが興味深いところです。
海運における最も重要な指標の一つが載貨重量トン数（DWT）です。
DWTは、船舶が安全に運搬できる重量（貨物、燃料、真水、乗組員、消耗品を含む）を測定します。DWTが高ければ高いほど、一般的に貨物容量が大きくなり、より多くの商品を輸送でき、各航海での商業収益を強化できる可能性があります。まさにこれが、海運資産が非常に魅力的な#RWA（現実世界資産）である理由です。
貸借対照表上にただ置かれているだけの受動的な資産とは異なり、商用船舶は生産的なインフラです。鉄鉱石、石炭、穀物、肥料など、世界の産業を動かす重要な材料を輸送することで経済的価値を生み出します。
これこそが@EthraShipがオンチェーンで実現しようとしている機会です。
EthraShipは、RWAを静的な資産として扱うのではなく、実際の商業活動を通じて価値が生み出される業界へのエクスポージャーをトークン化することに