একটি অগমেন্টেড রিয়েলিটি মেটাভার্স প্রজেক্ট যা আপনি দেখতে, সহযোগিতা করতে, IRL তৈরি করতে পারেন – স্লেটকাস্ট #22

উপর একটি অগমেন্টেড ওপেন সোর্স রিয়েলিটি (AR) মেটাভার্স। এআর প্রযুক্তি ব্যবহার করে, কোম্পানিটি মেটাভার্সে ভৌত জগতকে স্থানান্তরিত করে। এটি ব্যবহারকারীদের মেটাভার্সে বাস্তব জগতের স্থানীয় AR অভিজ্ঞতা পেতে দেয়।

ওভার বিশ্বাস করে যে ভবিষ্যত একাধিক মেটাভার্সের মধ্যে রয়েছে। এটি স্থানগুলিতে 3D সম্পদগুলিকে সংযুক্ত করার একটি উপায় হিসাবে নিজেকে দেখে। ওভারের সিওও ডিয়েগো ডি টমাসো ওভারকে তার দৃষ্টিকোণ থেকে বর্ণনা করেছেন এবং বলেছেন:

“এটি এক ধরনের উইকিপিডিয়া, যেখানে আপনি মূলত অবস্থানগুলি বর্ণনা করেন, পাঠ্যের সাহায্যে নয় কিন্তু 3D ডেটা দিয়ে… আমরা বিশ্বাস করি যে ভবিষ্যতে আপনি যখন অবস্থানে থাকবেন তখন কোন বিষয়বস্তু দেখতে পাবেন তা বেছে নিতে হবে, কিন্তু আপনার প্রয়োজন এই ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য বিকেন্দ্রীভূত ডাটাবেস।

বাস্তব জগতের সাথে AR সংযোগ করা

আমাদের ভৌত জগতকে ডিজিটাল করার পাশাপাশি, ওভারও অন্যভাবে কাজ করে। এটি ভৌত ​​স্থানের স্থানাঙ্কগুলিকে টোকেনাইজ করে এবং টোকেন ধারকদের মেটাভার্সে তাদের এলাকায় যা খুশি তা তৈরি করতে দেয়।

এই নতুন যুক্ত সৃষ্টিগুলি স্মার্টফোনের মাধ্যমে দৃশ্যমান হয় যখন বাস্তব জগতে অবস্থানটি পরিদর্শন করা হয়। তদুপরি, জমির মালিক একটি দূরবর্তী অভিজ্ঞতা তৈরি করতে বেছে নিতে পারেন যা বাস্তব জগতে অবস্থান না করেই অন্যদের দ্বারা অ্যাক্সেসযোগ্য।

Map2Earn

DiTommaso এর মতে, অনেক প্রকল্প যেগুলি ভৌত ​​জগতের একটি AR সংস্করণ তৈরি করার চেষ্টা করে তারা অবস্থানের ডেটা প্রত্যাহার করতে GPS ব্যবহার করে। GPS সিস্টেমগুলি, তবে, বহিরঙ্গন স্থানগুলিতে ছয় মিটার নির্ভুলতার সাথে কাজ করে এবং এমনকি বাড়ির ভিতরেও কাজ করে না।

Map2Earn নামে একটি অনন্য সমাধান তৈরি করে এই সমস্যার সমাধান করেছে যা একটি ছবির মাধ্যমে ব্যক্তিদের সনাক্ত করতে পারে। একবার ব্যবহারকারীরা তাদের আশেপাশের একটি ছবি আপলোড করলে, Map2Earn নির্ভুলতার 20 সেন্টিমিটারের মধ্যে তাদের অবস্থান সনাক্ত করতে পারে। এই সিস্টেমটি বাড়ির ভিতরে এবং বাইরে একই নির্ভুলতার সাথে কাজ করে।

মূলধারা গ্রহণের জন্য অন্তর্ভুক্তি

একটি ওয়েব3 মেটাভার্স ইকোসিস্টেম যেখানে প্ল্যাটফর্মগুলি আন্তঃসংযুক্ত, এবং সম্পদগুলি অবাধে চলাচল করতে পারে তার লক্ষ্যমাত্রা। কোম্পানি এই ওয়েব3 মেটাভার্স ইকোসিস্টেম তৈরিতে গণ মেটাভার্স গ্রহণের ভূমিকা সম্পর্কে সচেতন।

ডি টোমাসো বলেছেন যে এই সিস্টেমগুলি ব্যবহার করার জন্য ক্রিপ্টো সম্পর্কে কিছুই জানেন না এমন লোকদের অন্তর্ভুক্ত করা সর্বোত্তম পদ্ধতি। ওভার ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার মাধ্যমে এই দৃষ্টিভঙ্গিকে সমর্থন করে।

কোম্পানি নিবন্ধনের পরে সমস্ত ব্যবহারকারীদের জন্য একটি কাস্টোডিয়াল ওয়ালেট তৈরি করে৷ যদিও ব্যবহারকারীরা ওভারের কাস্টোডিয়াল ওয়ালেট ব্যবহার করা থেকে অপ্ট-আউট করতে পারে এবং এটিকে তাদের নিজের মতো করে পরিবর্তন করতে পারে, এই বৈশিষ্ট্যটি তাদের সমর্থন করে যারা ক্রিপ্টো এবং ওয়ালেট সম্পর্কে খুব কম জানেন তাদের মেটাভার্সে অন্বেষণ করতে এবং শেখার অনুমতি দিয়ে।