家フェイスを抱き締めることは、自動運転機のトレーニングデータでレロボットプラットフォームを強化します
昨年、著名なAI開発プラットフォームであるHugging Faceは、実世界のロボティクスアプリケーションを強化するためのオープンAIモデル、データセット、ツールの包括的なスイートであるLeRobotを導入しました。今週、彼らはAIスタートアップのYaakと提携し、LeRobotをさらに充実させる大きな一歩を踏み出しました。共同で、賑やかな都市の通りなど多様な環境での自律航法用に特別に設計された大規模なトレーニングセットであるLearning to Drive（L2D）データセットを導入しました。
L2Dデータセットは、1ペタバイトを超える膨大なもので、ドイツの運転学校で使用される車に搭載されたセンサーから収集されたデータで満ちています。このデータセットは、建設ゾーンのナビゲーションから高速道路の巡航まで、カメラ、GPS、車両ダイナミクスセンサーで記録された幅広い運転体験を捉えています。このユニークなコレクションは、インストラクターと生徒の両方の視点から実世界の視点を提示します。
AlphabetのWaymoやComma AIなど、他のオープンな自動運転トレーニングデータセットも存在しますが、これらはオブジェクト検出や追跡といった特定のプランニングタスクに焦点を当てることが多いです。これらは詳細な注釈を必要とし、L2Dの作成者によると、スケーリングのボトルネックになる可能性があります。対照的に、L2Dは「エンドツーエンド」の学習を促進するために構築されており、AIモデルが生のセンサー入力から直接アクションを予測できるようにします。例えば、カメラ映像に基づいて歩行者が道路に踏み出すタイミングを判断するなどです。
L2Dデータセットのデータのサンプルで、複数のセンサーによって収集されました。画像提供：Hugging Face Yaakの共同創業者Harsimrat SandhawaliaとHugging Faceのロボティクス向けAIチームのRemi Cadeneは、ブログ投稿で興奮を表明し、「AIコミュニティは今、エンドツーエンドの自動運転モデルを構築できます。L2Dは、ユニークで多様な「エピソード」を提供し、AIコミュニティにエンドツーエンドの空間知能のトレーニングを可能にする最大のオープンソース自動運転データセットを目指しています」と述べました。
Hugging FaceとYaakは、この夏に実世界でのアクションに備えています。彼らはL2DとLeRobotでトレーニングされたモデルを、もちろん安全運転手を乗せて実際の運転条件下でテストする計画です。彼らはAIコミュニティに対し、モデルを提出したり、複雑なロータリーのナビゲーションや狭い駐車スペースのマスターといった特定のタスクを提案したりすることで貢献するよう招待しています。これらのテスト中に評価されます。
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コメント (14)
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![RyanSanchez]()
Whoa, Hugging Face diving into self-driving data? That's wild! LeRobot just got a serious upgrade. Wonder if they'll open-source the whole pipeline. 🤖🚗
![BrianWalker]()
自動運転データも統合したんですってね、Hugging FaceとYaakの連携、進化が速すぎて追いつけない！ロボット学習用のデータセットが拡充されることで、研究室レベルの技術が身近になってきてる感じがします。個人的には家庭用ロボットが早く安価に提供されてほしいんですけど、セキュリティ面の懸念はどうクリアするんでしょう？🤖🤔 オープンモデルが増えるのはいいけど、学習データの質の問題は常に気になります。
![PaulGonzalez]()
Diese Entwicklung bei LeRobot zeigt, wie schnell sich Robotik und KI verbinden. Ich frage mich, ob solche Open-Source-Projekte langfristig mit Googles Robotik-Initiativen mithalten können. Die Partnerschaft mit Yaak könnte neue Standards setzen - hoffentlich bleiben ethische Fragen dabei nicht auf der Strecke. 🤖
![AndrewAllen]()
Encore une collaboration qui promet ! HF+Yaak pour améliorer les données de robots autonomes, j'espère que ça ne finira pas comme les voitures qui ne reconnaissent pas les piétons par temps de pluie 😅 C'est cool mais la sécurité d'abord, non ?
![NicholasTaylor]()
哇！這個自駕機器訓練資料庫感覺很實用，好奇它會影響哪些產業？不過HF最近動作頻頻，是不是想跟Google、OpenAI搶機器人市場啊？🤔 台灣有沒有團隊在用這個平台？
![AnthonyScott]()
This is pretty bold from Poolside's CEO! But honestly, makes total sense - why waste millions training yet another foundation model when 99% of companies just need good applications? 🧠 #TeamPracticalAI
昨年、著名なAI開発プラットフォームであるHugging Faceは、実世界のロボティクスアプリケーションを強化するためのオープンAIモデル、データセット、ツールの包括的なスイートであるLeRobotを導入しました。今週、彼らはAIスタートアップのYaakと提携し、LeRobotをさらに充実させる大きな一歩を踏み出しました。共同で、賑やかな都市の通りなど多様な環境での自律航法用に特別に設計された大規模なトレーニングセットであるLearning to Drive（L2D）データセットを導入しました。
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AlphabetのWaymoやComma AIなど、他のオープンな自動運転トレーニングデータセットも存在しますが、これらはオブジェクト検出や追跡といった特定のプランニングタスクに焦点を当てることが多いです。これらは詳細な注釈を必要とし、L2Dの作成者によると、スケーリングのボトルネックになる可能性があります。対照的に、L2Dは「エンドツーエンド」の学習を促進するために構築されており、AIモデルが生のセンサー入力から直接アクションを予測できるようにします。例えば、カメラ映像に基づいて歩行者が道路に踏み出すタイミングを判断するなどです。
Yaakの共同創業者Harsimrat SandhawaliaとHugging Faceのロボティクス向けAIチームのRemi Cadeneは、ブログ投稿で興奮を表明し、「AIコミュニティは今、エンドツーエンドの自動運転モデルを構築できます。L2Dは、ユニークで多様な「エピソード」を提供し、AIコミュニティにエンドツーエンドの空間知能のトレーニングを可能にする最大のオープンソース自動運転データセットを目指しています」と述べました。
Hugging FaceとYaakは、この夏に実世界でのアクションに備えています。彼らはL2DとLeRobotでトレーニングされたモデルを、もちろん安全運転手を乗せて実際の運転条件下でテストする計画です。彼らはAIコミュニティに対し、モデルを提出したり、複雑なロータリーのナビゲーションや狭い駐車スペースのマスターといった特定のタスクを提案したりすることで貢献するよう招待しています。これらのテスト中に評価されます。
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xix.ai
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This is pretty bold from Poolside's CEO! But honestly, makes total sense - why waste millions training yet another foundation model when 99% of companies just need good applications? 🧠 #TeamPracticalAI
