メタバース 私は皮肉を込めて、過去100年で最も無意味に思われてきた資本支出の一つ、メタバースに対してますます強気な気持ちを抱いています。 ロボティクスは明らかに今、トレーニングデータが深刻に不足しています。問題は、このデータが非常に入手困難で、GoProのデータや通常の画像・動画が動作しないことです。テレメトリーは、接触力、結合状態、摩擦、質量分布、故障ケース、エッジ状態を捉えるマルチモーダル、物理基盤、高忠実度、時間的に整合したデータを必要とします。 明らかに、このデータは現実世界で大規模に収集するのは非常に困難です。なぜなら、遅く、危険で、高価で、十分な精度で入手することもしばしば不可能だからです。 現在では、低レベルのGoProトレーニングデータを収集し、そのデータをラボに販売するための工場が立ち上げられています(例:@eddybuild しかし、すべてに状態ベクトルがあり、物理モデルを持ち、すべてを最小限のニュートンレベルの相互作用までスケーラブルに記録できる豊かな仮想世界があります。ザッカーバーグのようなカートゥーングラフィックではなく、実際の物理学に基づいたメタバースは、本質的にトレーニングデータ工場です。 そして突然、リアルタイムレンダリングエンジン、フォトリアリズムパイプライン、空間マッピング、ハプティクス、メッシュ圧縮、モーションキャプチャ、高帯域幅ネットワークに注ぎ込まれた数十億ドルは、行き止まりというよりも、自律ロボットが実際に学習する「非現実世界」の初期の足場のように見え始めました。 メタバースは製品ではなかった。これは、ロボティクス革命が必要とするシミュレーション基盤の偶然の前兆に過ぎません。 これは、まだ興味深いスタートアップカテゴリーの一つであり、潜在的な需要と比べてまだ相対的な空白状態にあると思います。 @StreetFDN バッチ03?