著者: Krixコンピレーション: Deep Tide TechFlow原文リンク：声明：この記事は転載された内容です。読者は原文リンクを通じてさらに情報を得ることができます。著者が転載形式に対して何らかの異議を唱える場合は、私たちにご連絡ください。著者の要求に応じて修正を行います。転載は情報共有のみを目的としており、投資のアドバイスを構成するものではなく、吴说の見解や立場を代表するものではありません。 モルガン・スタンレーは、2050年までに人型ロボット（深潮注：人間に似ていて人間のように行動できるロボット）の数が近く10億に達する可能性があると予測しており、またイーロン・マスクは2040年までに人型ロボットの数が人間を超えると述べています。今後数十年の世界の運営方法についての議論は、興奮を呼ぶ一方で、リアルな不安を引き起こします。生産効率の向上、コストの低下、材料と技術の進歩に伴い、多くの思想的リーダーは私たちがロボット時代の端にいると考えています。2029年までに、これはロボット市場の規模を730億ドルに押し上げると予想されています。源明らかに、ほとんどの成長はプライベートエクイティから来るでしょう。しかし、暗号分野の規制環境が明確になるにつれて、ますます多くのスタートアップがブロックチェーンに目を向け、トークンセールを通じて効率的かつ迅速に資金を調達するようになるでしょう。現段階では、ロボット産業の暗号分野における総評価額は約2.5億ドルです。これはほんのわずかなものです。この記事の目的は、既存の細分化された分野の概要をより明確に提供し、最も可能性のあるプロジェクトのいくつかを紹介することです。なぜロボット技術に暗号化が必要なのかこれらのプロジェクトの価値提案を深く探る前に、一見遠く離れた二つの分野の間の重要な関連性を明確にする必要があります。1. コラボレーション層ロボットの群れが協力して働く世界（例えば、配送ドローンや工場ロボット）では、これらの独立した機械が自らのオペレーティングシステムの制限を超えて協力できるようにするための協調層が必要です。2. ファイナンスレイヤー従来の決済システムは、費用と遅延の問題により、大規模なマイクロトランザクションのニーズに適応できません。一方、暗号分野の低コストで即時のブロックチェーン取引は、シームレスな機械対機械（M2M）経済を実現でき、数十億のロボットが人間の監視なしで動作する未来にとって極めて重要です。3. 分散型の所有権と賃貸モデルロボットハードウェアの高コスト（たとえば、1台のOptimusロボットには2万ドルから3万ドルが必要です）は、その普及を制限しています。暗号分野では、NFTまたはトークン化を通じて部分的な所有権を実現でき、個人がロボット群を投資または賃貸することを許可します。市場がこの概念を「ロボット・アズ・ア・サービス（Robot-as-a-Service）」資産に変換することを想像できます。これにより、小規模企業や消費者はロボットをより便利に使用できるようになります。4. データのセキュリティと検証可能性ロボティクスは膨大なデータセットに依存して人工知能のトレーニングを行いますが、集中型データストレージには漏洩や操作のリスクがあります。ブロックチェーンは、改ざんできず検証可能なデータ記録を提供し、ロボットが生成するデータ（例えば、センサー入力）の安全性と改ざん防止を確保します。これは、医療や高齢者ケアロボットのようなアプリケーションにおける規制遵守と信頼にとって重要です。5. ファイナンスとコミュニティの整合性先進的なロボット技術の開発には多額の資金が必要ですが、従来のベンチャーキャピタルモデルは進展が遅く、株式投資の比率が高すぎます。暗号分野では、プラットフォームとトークンセールを開始することで、迅速でコミュニティ駆動の資金調達手段を提供し、開発者とユーザー間のインセンティブメカニズムのバランスを取っています。上記の利点を通じて、注目すべきポイントをより明確に理解できます。では、本題に入ります。オープンマインド最近、OpenMindはPantera Capitalなどの業界のトッププレーヤーから2000万ドルの投資を受け、その相互運用性層FABRIC（世界のスマートマシンのためのデジタル神経システム）によってこの分野のリーダーの一つとなっています。Fabricは、アイデンティティ、位置、検証、決済のコアプリミティブを提供し、単一のロボット集団を統一的に協働するエコシステムに変革します。Fabricは、以下の4つの重要な機能を通じてマルチエージェント協力とリアルタイム意思決定を実現します:検証可能な機械のアイデンティティ：各機械は独立した暗号化された安全なアイデンティティ（ERC-7777）を取得し、信頼不要の検証を実現し、詐欺を防ぎ、通信の完全性を確保します。位置証明：分散型で改ざん防止のGPSシステムであり、機械が物理的位置を証明できるようにします。これは協力と地図の共有にとって重要です。タスク検証：暗号署名されたセンサーデータまたはデジタル証明を使用して、タスク完了の標準化されたプロトコルを検証し、自動支払いをトリガーします。ステーブルコイン決済：内蔵された支払いレイヤーを使用して、ステーブルコインによる摩擦のないリアルタイム決済を実現し、ボラティリティや従来の金融システムへの依存を心配する必要はありません。FABRICは未来の労働力にシームレスな接続を提供し、OM1は開発者がデジタルおよび物理環境でエージェントを構成および展開できるオープンソースのAIネイティブオペレーティングシステムです。これは、クラウドまたは物理ロボットハードウェア（例えば、Quadrupeds、TurtleBot 4、Humanoids）上で動作するAIキャラクターを作成できることを意味します。源注目すべきは、このプロジェクトが最近「ロボット界のUber」と呼ばれるOpenMindアプリをリリースしたことです。はい、アプリにはポイントシステムも含まれています。 アウキAukiはもう一人の重鎮で、5年以上にわたりこの分野に深く関わってきました。空間計算に焦点を当て、AukiはPosemeshという技術を通じて、AIが現実世界で知能を示すという課題を解決しました。PosemeshはDePINネットワークに基づいて構築されており、このネットワークはデジタルデバイスの空間データと計算能力を安全かつプライベートに共有することができます。これにより、ロボットは物理的な世界を集団で理解し、より良く相互に相互作用することができます。中央集権的なエンティティとカメラの情報を共有する必要はなく、訪問しているドメインや地域の他の仲間とプライベートに空間データを交換できます。Aukiでは、デバイスはセンサーデータ、処理能力、ストレージ、ネットワーク、監視サービスを提供または要求することができます。Base L2に基づく評判と報酬システムは、暗号技術によって安全性を確保し、DePINネットワークのリソース配分と運営に経済的基盤を提供します。源トークンシンボルは $AUKI です。注：もし発展の歴史や未来の方向性について深く知りたい場合は、彼らの興味深い7部構成の紹介記事を読むことをお勧めします。コーデックロボット協働分野を引き続き探討し、CodecはSolanaに基づくプロジェクトで、現在の分散コンピューティング環境におけるソフトウェアとロボットの従来の自動化の基本的な限界を解決しています。CodecはAI自動化ワークフローの概念をロボット分野に適用し、クラウド、エッジ、デスクトップ、およびロボットハードウェア全体で動作する統一プラットフォームを提供します。興味深いことに、その協力層は Fabric と呼ばれ、OpenMind の製品と同名であり、概念にも類似点があります（技術的な詳細は異なるものの）。Fabricは三層アーキテクチャに基づいて構築されています：マシン層、システム層、インテリジェント層。源Codecは、FabricおよびOperator Kit（スマートオペレーターを作成、訓練、展開するための統一されたPythonフレームワーク）を通じて、視覚またはその他のセンサー入力に依存する複雑なタスクを実行できるデジタルまたは物理的なエージェントを可能にします。CodecFlow技術スタックの有効性を示すために、チームはRoboMoveを発表しました。これは、人間の入力に基づいて動作を実行できるシミュレーションロボットです。トークンシンボルは $CODEC です。 ロボスタックOpenMind、Auki、Codecなどのプロジェクトがロボットを現実の世界にますます近づけているにもかかわらず、ほとんどのスタートアップや組織にとって、初期段階で高価なハードウェアやツールを購入するのは明らかに贅沢すぎます。したがって、現実的な環境テストプラットフォーム（ここではむしろクラウド上のもの）が、ロボットの基盤開発を加速させるために必要な鍵かもしれません。RoboStackのコアはRCP（ロボットコンテキストプロトコル、Robot Context Protocol）であり、これはロボット、AIエージェント、そして人間ユーザーを接続するための標準化された通信層であり、統一されたエコシステムを形成します。源クラウド上では、ユーザーは極端またはアクセスが難しい環境を含むさまざまな条件をシミュレーションおよび再現できます。このプラットフォームでは、ロボットの設定、センサーの構成、および環境要因を完全にカスタマイズできます。ワークフローを定義すると、システムはクラウド上で自動的に実行され、生成されたすべてのデータが収集されて保存され、AIのトレーニング、分析、または研究に使用されます。トークンシンボルは $ROBOT です。機械協力の複雑な操作から少し離れて、もう一つの重要な問題に焦点を当てましょう：ロボットはどのようにAIのエネルギーを現実世界の能力に変換するのか。ヒント：概念を理解することは、それが簡単に再現できることを意味しません。シレンシオ 見てください、ChatGPTは音声生成の指令を知っているかもしれませんが、音声を本当に理解することははるかに複雑です。なぜなら、それは音調、音高、リズム、環境などの文脈に依存するからです。同じ音は曲、警告信号、または日常会話の中で全く異なる意味を持つ可能性があり、大量の実世界の例がなければ、これらの微妙な違いを捉えるのは難しい。SilencioはそのDePINネットワークを通じてこの課題を解決し、ロボットが高度な聴覚認識と環境認識を実現できるように、実世界の音声データポイントを収集・処理します。Silencioは、環境音、多言語音声、非言語的手がかり（例えば、笑い声や足音）を含む多様な音声データセットを提供することで、AIモデルを訓練し、ロボットの音声分類、音声認識、文脈理解能力を強化し、複雑な音響環境の解釈の限界を克服します。そのフラッグシップモバイルアプリは、180以上の国の110万人の貢献者から400億以上のデータポイントを収集しています。源トークンシンボルは $SLC です。現実を超えてSilencioは音声のキャッチに重点を置き、Over the Realityは視覚効果のキャッチに重点を置いています。これはロボットが現実世界で操作する上でより重要です。ロボットにレーザーレーダーとカメラを装備することは一見簡単に見えますが、3Dビジョンマッピングがなければ、これらのセンサーだけでは複雑な動的環境を完全に理解することはできません。3Dビジョンマッピングは重要です。なぜなら、複数のセンサーからのデータを統合して、周囲の環境の詳細な体積表現を作成するからです。それは深さ、空間的関係、物体の方向を捉えることができ、ロボットが倉庫や災害地域などの混乱した空間の中で正確にナビゲートできるようにします。簡単に言えば、データポイントが多いほど、ロボットの機能は強力になります。Silencioと同様に、Over the RealityはDePINネットワークに基づいて構築されており、世界中のマッピングコミュニティに標準のスマートフォンと360度カメラを使用して高トラフィックエリアをスキャンするように促し、OVRトークンを通じて報酬を提供します。OVRMapsは150,000以上の地点の地図を作成し、7000万枚以上の画像を保有し、4400万平方メートル以上の面積をカバーしています。源トークンシンボルは$OVRです。注目すべきプロジェクトSHOW ROBOTICS：実体人工知能を備えたロボットを開発し、先進的な人工知能とロボット技術を組み合わせて、エンターテインメントおよび実用分野に焦点を当て、現実のタスクを学習し実行できるマシンを創造します。HomebrewRobotics：ロボットモデルのマーケットを構築し、事前構築されたソフトウェアやその他のAI駆動のプログラミングツールを提供することで、誰でもロボットモデルを利用できるようにします。Peaq：その知名度が高いため、ここでは詳しく説明しません。概要ロボット分野は多くの人にとって新しく刺激的ですが、この分野で本当に質の高いプロジェクトを見つけることは依然として難しいです。この記事の核心的な主張は、単に資金を集める可能性のある最新のプロジェクトに賭けるのではなく、ブームが始まる前から深く掘り下げてきた成熟したプレイヤーに注目し、彼らに投資することです。現在、すべてのロボットプロジェクトの総時価総額は3億ドル未満であるため、フィルタリングタスクは比較的簡単です。もちろん、この記事で言及されているいくつかのプロジェクトは比較的新しいものですが、慎重に選別すること（「スパイダーセンサー」と呼ばれる）により、数十のプロジェクトを省き、言及されたプロジェクトの質を確保しています。時間の制約により、注目すべきプロジェクトを一つ二つ見逃してしまったかもしれませんが、上記で言及されたプロジェクトは、この分野に関する明確な方向性を皆さんに提供できるはずです。好奇心を持ち続けよう！
暗号化 x ボット：6 つの注目すべきプロジェクトを深く理解する
著者: Krix
コンピレーション: Deep Tide TechFlow
原文リンク：
声明：この記事は転載された内容です。読者は原文リンクを通じてさらに情報を得ることができます。著者が転載形式に対して何らかの異議を唱える場合は、私たちにご連絡ください。著者の要求に応じて修正を行います。転載は情報共有のみを目的としており、投資のアドバイスを構成するものではなく、吴说の見解や立場を代表するものではありません。
モルガン・スタンレーは、2050年までに人型ロボット（深潮注：人間に似ていて人間のように行動できるロボット）の数が近く10億に達する可能性があると予測しており、またイーロン・マスクは2040年までに人型ロボットの数が人間を超えると述べています。今後数十年の世界の運営方法についての議論は、興奮を呼ぶ一方で、リアルな不安を引き起こします。
生産効率の向上、コストの低下、材料と技術の進歩に伴い、多くの思想的リーダーは私たちがロボット時代の端にいると考えています。2029年までに、これはロボット市場の規模を730億ドルに押し上げると予想されています。
源
明らかに、ほとんどの成長はプライベートエクイティから来るでしょう。しかし、暗号分野の規制環境が明確になるにつれて、ますます多くのスタートアップがブロックチェーンに目を向け、トークンセールを通じて効率的かつ迅速に資金を調達するようになるでしょう。
現段階では、ロボット産業の暗号分野における総評価額は約2.5億ドルです。これはほんのわずかなものです。
この記事の目的は、既存の細分化された分野の概要をより明確に提供し、最も可能性のあるプロジェクトのいくつかを紹介することです。
なぜロボット技術に暗号化が必要なのか これらのプロジェクトの価値提案を深く探る前に、一見遠く離れた二つの分野の間の重要な関連性を明確にする必要があります。
ロボットの群れが協力して働く世界（例えば、配送ドローンや工場ロボット）では、これらの独立した機械が自らのオペレーティングシステムの制限を超えて協力できるようにするための協調層が必要です。
従来の決済システムは、費用と遅延の問題により、大規模なマイクロトランザクションのニーズに適応できません。一方、暗号分野の低コストで即時のブロックチェーン取引は、シームレスな機械対機械（M2M）経済を実現でき、数十億のロボットが人間の監視なしで動作する未来にとって極めて重要です。
ロボットハードウェアの高コスト（たとえば、1台のOptimusロボットには2万ドルから3万ドルが必要です）は、その普及を制限しています。
暗号分野では、NFTまたはトークン化を通じて部分的な所有権を実現でき、個人がロボット群を投資または賃貸することを許可します。
市場がこの概念を「ロボット・アズ・ア・サービス（Robot-as-a-Service）」資産に変換することを想像できます。これにより、小規模企業や消費者はロボットをより便利に使用できるようになります。
ロボティクスは膨大なデータセットに依存して人工知能のトレーニングを行いますが、集中型データストレージには漏洩や操作のリスクがあります。
ブロックチェーンは、改ざんできず検証可能なデータ記録を提供し、ロボットが生成するデータ（例えば、センサー入力）の安全性と改ざん防止を確保します。
これは、医療や高齢者ケアロボットのようなアプリケーションにおける規制遵守と信頼にとって重要です。
先進的なロボット技術の開発には多額の資金が必要ですが、従来のベンチャーキャピタルモデルは進展が遅く、株式投資の比率が高すぎます。暗号分野では、プラットフォームとトークンセールを開始することで、迅速でコミュニティ駆動の資金調達手段を提供し、開発者とユーザー間のインセンティブメカニズムのバランスを取っています。
上記の利点を通じて、注目すべきポイントをより明確に理解できます。
では、本題に入ります。
オープンマインド
最近、OpenMindはPantera Capitalなどの業界のトッププレーヤーから2000万ドルの投資を受け、その相互運用性層FABRIC（世界のスマートマシンのためのデジタル神経システム）によってこの分野のリーダーの一つとなっています。
Fabricは、アイデンティティ、位置、検証、決済のコアプリミティブを提供し、単一のロボット集団を統一的に協働するエコシステムに変革します。
Fabricは、以下の4つの重要な機能を通じてマルチエージェント協力とリアルタイム意思決定を実現します:
検証可能な機械のアイデンティティ：各機械は独立した暗号化された安全なアイデンティティ（ERC-7777）を取得し、信頼不要の検証を実現し、詐欺を防ぎ、通信の完全性を確保します。
位置証明：分散型で改ざん防止のGPSシステムであり、機械が物理的位置を証明できるようにします。これは協力と地図の共有にとって重要です。
タスク検証：暗号署名されたセンサーデータまたはデジタル証明を使用して、タスク完了の標準化されたプロトコルを検証し、自動支払いをトリガーします。
ステーブルコイン決済：内蔵された支払いレイヤーを使用して、ステーブルコインによる摩擦のないリアルタイム決済を実現し、ボラティリティや従来の金融システムへの依存を心配する必要はありません。
FABRICは未来の労働力にシームレスな接続を提供し、OM1は開発者がデジタルおよび物理環境でエージェントを構成および展開できるオープンソースのAIネイティブオペレーティングシステムです。
これは、クラウドまたは物理ロボットハードウェア（例えば、Quadrupeds、TurtleBot 4、Humanoids）上で動作するAIキャラクターを作成できることを意味します。
源
注目すべきは、このプロジェクトが最近「ロボット界のUber」と呼ばれるOpenMindアプリをリリースしたことです。はい、アプリにはポイントシステムも含まれています。
アウキ Aukiはもう一人の重鎮で、5年以上にわたりこの分野に深く関わってきました。空間計算に焦点を当て、AukiはPosemeshという技術を通じて、AIが現実世界で知能を示すという課題を解決しました。
PosemeshはDePINネットワークに基づいて構築されており、このネットワークはデジタルデバイスの空間データと計算能力を安全かつプライベートに共有することができます。これにより、ロボットは物理的な世界を集団で理解し、より良く相互に相互作用することができます。
中央集権的なエンティティとカメラの情報を共有する必要はなく、訪問しているドメインや地域の他の仲間とプライベートに空間データを交換できます。
Aukiでは、デバイスはセンサーデータ、処理能力、ストレージ、ネットワーク、監視サービスを提供または要求することができます。
Base L2に基づく評判と報酬システムは、暗号技術によって安全性を確保し、DePINネットワークのリソース配分と運営に経済的基盤を提供します。
源
トークンシンボルは $AUKI です。
注：もし発展の歴史や未来の方向性について深く知りたい場合は、彼らの興味深い7部構成の紹介記事を読むことをお勧めします。
コーデック
ロボット協働分野を引き続き探討し、CodecはSolanaに基づくプロジェクトで、現在の分散コンピューティング環境におけるソフトウェアとロボットの従来の自動化の基本的な限界を解決しています。
CodecはAI自動化ワークフローの概念をロボット分野に適用し、クラウド、エッジ、デスクトップ、およびロボットハードウェア全体で動作する統一プラットフォームを提供します。
興味深いことに、その協力層は Fabric と呼ばれ、OpenMind の製品と同名であり、概念にも類似点があります（技術的な詳細は異なるものの）。
Fabricは三層アーキテクチャに基づいて構築されています：マシン層、システム層、インテリジェント層。
源
Codecは、FabricおよびOperator Kit（スマートオペレーターを作成、訓練、展開するための統一されたPythonフレームワーク）を通じて、視覚またはその他のセンサー入力に依存する複雑なタスクを実行できるデジタルまたは物理的なエージェントを可能にします。
CodecFlow技術スタックの有効性を示すために、チームはRoboMoveを発表しました。これは、人間の入力に基づいて動作を実行できるシミュレーションロボットです。
トークンシンボルは $CODEC です。
ロボスタック
OpenMind、Auki、Codecなどのプロジェクトがロボットを現実の世界にますます近づけているにもかかわらず、ほとんどのスタートアップや組織にとって、初期段階で高価なハードウェアやツールを購入するのは明らかに贅沢すぎます。したがって、現実的な環境テストプラットフォーム（ここではむしろクラウド上のもの）が、ロボットの基盤開発を加速させるために必要な鍵かもしれません。
RoboStackのコアはRCP（ロボットコンテキストプロトコル、Robot Context Protocol）であり、これはロボット、AIエージェント、そして人間ユーザーを接続するための標準化された通信層であり、統一されたエコシステムを形成します。
源
クラウド上では、ユーザーは極端またはアクセスが難しい環境を含むさまざまな条件をシミュレーションおよび再現できます。
このプラットフォームでは、ロボットの設定、センサーの構成、および環境要因を完全にカスタマイズできます。
ワークフローを定義すると、システムはクラウド上で自動的に実行され、生成されたすべてのデータが収集されて保存され、AIのトレーニング、分析、または研究に使用されます。
トークンシンボルは $ROBOT です。
機械協力の複雑な操作から少し離れて、もう一つの重要な問題に焦点を当てましょう：ロボットはどのようにAIのエネルギーを現実世界の能力に変換するのか。ヒント：概念を理解することは、それが簡単に再現できることを意味しません。
シレンシオ
見てください、ChatGPTは音声生成の指令を知っているかもしれませんが、音声を本当に理解することははるかに複雑です。なぜなら、それは音調、音高、リズム、環境などの文脈に依存するからです。
同じ音は曲、警告信号、または日常会話の中で全く異なる意味を持つ可能性があり、大量の実世界の例がなければ、これらの微妙な違いを捉えるのは難しい。
SilencioはそのDePINネットワークを通じてこの課題を解決し、ロボットが高度な聴覚認識と環境認識を実現できるように、実世界の音声データポイントを収集・処理します。
Silencioは、環境音、多言語音声、非言語的手がかり（例えば、笑い声や足音）を含む多様な音声データセットを提供することで、AIモデルを訓練し、ロボットの音声分類、音声認識、文脈理解能力を強化し、複雑な音響環境の解釈の限界を克服します。
そのフラッグシップモバイルアプリは、180以上の国の110万人の貢献者から400億以上のデータポイントを収集しています。
源
トークンシンボルは $SLC です。
現実を超えて
Silencioは音声のキャッチに重点を置き、Over the Realityは視覚効果のキャッチに重点を置いています。これはロボットが現実世界で操作する上でより重要です。
ロボットにレーザーレーダーとカメラを装備することは一見簡単に見えますが、3Dビジョンマッピングがなければ、これらのセンサーだけでは複雑な動的環境を完全に理解することはできません。3Dビジョンマッピングは重要です。なぜなら、複数のセンサーからのデータを統合して、周囲の環境の詳細な体積表現を作成するからです。
それは深さ、空間的関係、物体の方向を捉えることができ、ロボットが倉庫や災害地域などの混乱した空間の中で正確にナビゲートできるようにします。
簡単に言えば、データポイントが多いほど、ロボットの機能は強力になります。
Silencioと同様に、Over the RealityはDePINネットワークに基づいて構築されており、世界中のマッピングコミュニティに標準のスマートフォンと360度カメラを使用して高トラフィックエリアをスキャンするように促し、OVRトークンを通じて報酬を提供します。
OVRMapsは150,000以上の地点の地図を作成し、7000万枚以上の画像を保有し、4400万平方メートル以上の面積をカバーしています。
源
トークンシンボルは$OVRです。
注目すべきプロジェクト SHOW ROBOTICS：実体人工知能を備えたロボットを開発し、先進的な人工知能とロボット技術を組み合わせて、エンターテインメントおよび実用分野に焦点を当て、現実のタスクを学習し実行できるマシンを創造します。
HomebrewRobotics：ロボットモデルのマーケットを構築し、事前構築されたソフトウェアやその他のAI駆動のプログラミングツールを提供することで、誰でもロボットモデルを利用できるようにします。
Peaq：その知名度が高いため、ここでは詳しく説明しません。
概要 ロボット分野は多くの人にとって新しく刺激的ですが、この分野で本当に質の高いプロジェクトを見つけることは依然として難しいです。
この記事の核心的な主張は、単に資金を集める可能性のある最新のプロジェクトに賭けるのではなく、ブームが始まる前から深く掘り下げてきた成熟したプレイヤーに注目し、彼らに投資することです。
現在、すべてのロボットプロジェクトの総時価総額は3億ドル未満であるため、フィルタリングタスクは比較的簡単です。
もちろん、この記事で言及されているいくつかのプロジェクトは比較的新しいものですが、慎重に選別すること（「スパイダーセンサー」と呼ばれる）により、数十のプロジェクトを省き、言及されたプロジェクトの質を確保しています。時間の制約により、注目すべきプロジェクトを一つ二つ見逃してしまったかもしれませんが、上記で言及されたプロジェクトは、この分野に関する明確な方向性を皆さんに提供できるはずです。
好奇心を持ち続けよう！