É um grande erro ver o @openmind_agi apenas como um aplicativo móvel. O que você vê são tarefas, mas a visão real → uma infraestrutura de pesquisa coletiva on-chain. Os usuários escolhem uma das três funções: > Mapper → verifica o ambiente > Avaliador → testa comportamentos de robôs > Developer → contribui diretamente para o código As tarefas se transformam em emblemas on-chain, mas não termina aí. Os dados coletados são armazenados on-chain como conjuntos de dados para robôs de treinamento. Então, enquanto você pensa "acabei de fazer uma pequena tarefa", na realidade você está produzindo dados de pesquisa que alimentam um modelo de IA. A parte menos discutida → valor científico. Hoje, os conjuntos de dados acadêmicos são caros, fechados e de difícil acesso. O OpenMind gera dados de pesquisa por meio de tarefas gamificadas diretamente na cadeia. Isso faz uma diferença crítica tanto para a academia quanto para a indústria.