Abrazar la cara mejora la plataforma Lerobot con datos de entrenamiento de la máquina sin conductor

El año pasado, Hugging Face, una conocida plataforma de desarrollo de IA, presentó LeRobot, un conjunto completo de modelos de IA abiertos, conjuntos de datos y herramientas destinadas a mejorar las aplicaciones de robótica en el mundo real. Esta semana, han dado un paso significativo al asociarse con la startup de IA Yaak para enriquecer LeRobot. Juntos, han presentado el conjunto de datos Learning to Drive (L2D), un conjunto de entrenamiento masivo diseñado específicamente para la navegación autónoma en entornos variados, como calles urbanas bulliciosas.

El conjunto de datos L2D es colosal, abarcando más de un petabyte, y está repleto de datos recopilados de sensores montados en automóviles utilizados en autoescuelas alemanas. Este conjunto de datos captura una amplia gama de experiencias de conducción, incluyendo desde navegar por zonas de construcción hasta circular por autopistas, todo registrado a través de cámaras, GPS y sensores de dinámica del vehículo. Esta colección única ofrece una perspectiva del mundo real desde la visión de instructores y estudiantes al volante.

Aunque existen otros conjuntos de datos de entrenamiento de conducción autónoma abiertos, como los de Waymo de Alphabet y Comma AI, estos a menudo se centran en tareas de planificación específicas, como la detección y seguimiento de objetos. Estos requieren anotaciones meticulosas, lo que puede ser un cuello de botella para la escalabilidad, según los creadores de L2D. En contraste, L2D está diseñado para facilitar el aprendizaje "de extremo a extremo", permitiendo que los modelos de IA predigan acciones directamente desde entradas de sensores sin procesar, como decidir cuándo un peatón podría cruzar la calle basándose en imágenes de cámara.

Harsimrat Sandhawalia, cofundador de Yaak, y Remi Cadene, del equipo de IA para robótica de Hugging Face, expresaron su entusiasmo en una publicación de blog, declarando: "La comunidad de IA ahora puede construir modelos de conducción autónoma de extremo a extremo. L2D busca ser el conjunto de datos de conducción autónoma de código abierto más grande que empodere a la comunidad de IA con 'episodios' únicos y diversos para entrenar inteligencia espacial de extremo a extremo."

Hugging Face y Yaak se están preparando para algunas acciones en el mundo real este verano. Planean probar modelos entrenados con L2D y LeRobot en condiciones de conducción reales, con un conductor de seguridad a bordo, por supuesto. Están invitando a la comunidad de IA a contribuir enviando modelos y sugiriendo tareas específicas, como navegar por rotondas complicadas o dominar espacios de estacionamiento estrechos, para ser evaluadas durante estas pruebas.