Este o mare greșeală să vezi @openmind_agi doar o aplicație mobilă. Ceea ce vedeți sunt sarcini, dar viziunea reală → o infrastructură de cercetare colectivă în lanț. Utilizatorii aleg unul dintre cele trei roluri: > Mapper → scanează mediul înconjurător > Evaluator → testează comportamentele roboților > Dezvoltator → contribuie direct la cod Sarcinile se transformă în insigne on-chain, dar nu se termină aici. Datele colectate sunt stocate în lanț ca seturi de date pentru antrenamentul roboților. Deci, în timp ce te gândești "Tocmai am făcut o sarcină mică", în realitate produci date de cercetare care alimentează un model AI. Partea cel mai puțin discutată → valoarea științifică. Astăzi, seturile de date academice sunt scumpe, închise și greu de accesat. OpenMind generează date de cercetare prin sarcini gamificate direct în lanț. Acest lucru face o diferență critică atât pentru mediul academic, cât și pentru industrie.