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작년, 잘 알려진 AI 개발 플랫폼인 Hugging Face는 실세계 로봇 공학 애플리케이션을 향상시키기 위해 오픈 AI 모델, 데이터셋, 도구로 구성된 포괄적인 스위트인 LeRobot을 소개했습니다. 이번 주, 그들은 AI 스타트업 Yaak과 협력하여 LeRobot을 강화하는 중요한 단계를 내디뎠습니다. 함께, 그들은 다양한 환경, 예를 들어 번잡한 도시 거리에서의 자율 주행을 위해 특별히 설계된 대규모 훈련 데이터셋인 Learning to Drive (L2D) 데이터셋을 소개했습니다.
L2D 데이터셋은 1페타바이트가 넘는 방대한 규모로, 독일 운전 학교에서 사용된 자동차에 장착된 센서에서 수집된 데이터로 가득 차 있습니다. 이 데이터셋은 공사 구역을 탐색하는 것부터 고속도로를 주행하는 것까지 다양한 운전 경험을 포착하며, 카메라, GPS, 차량 동역학 센서를 통해 기록됩니다. 이 독특한 컬렉션은 운전대 뒤에 있는 강사와 학생의 실세계 관점을 제공합니다.
Alphabet의 Waymo와 Comma AI와 같은 다른 오픈 자율 주행 훈련 데이터셋이 존재하지만, 이들은 종종 객체 감지 및 추적과 같은 특정 계획 작업에 초점을 맞춥니다. L2D의 제작자들에 따르면, 이러한 작업은 세심한 주석 작업이 필요해 확장성에 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 반면, L2D는 "엔드투엔드" 학습을 촉진하도록 설계되어, AI 모델이 카메라 영상을 기반으로 보행자가 도로에 들어올 가능성을 예측하는 것과 같이 원시 센서 입력에서 직접 행동을 예측할 수 있도록 합니다.
L2D 데이터셋의 데이터 샘플로, 여러 센서에 의해 포착됨. 이미지 출처: Hugging Face Yaak의 공동 창립자 Harsimrat Sandhawalia와 Hugging Face의 로봇 공학 AI 팀의 Remi Cadene은 블로그 포스트에서 그들의 기쁨을 표현하며, "AI 커뮤니티는 이제 엔드투엔드 자율 주행 모델을 구축할 수 있습니다. L2D는 AI 커뮤니티에 독특하고 다양한 '에피소드'를 제공하여 엔드투엔드 공간 지능 훈련을 가능하게 하는 가장 큰 오픈소스 자율 주행 데이터셋이 되는 것을 목표로 합니다."라고 말했습니다.
Hugging Face와 Yaak은 이번 여름 실세계 활동을 준비하고 있습니다. 그들은 L2D와 LeRobot으로 훈련된 모델을 실제 운전 조건에서 테스트할 계획이며, 물론 안전 운전자가 동승할 것입니다. 그들은 AI 커뮤니티가 모델을 제출하고 복잡한 원형 교차로를 탐색하거나 좁은 주차 공간을 마스터하는 것과 같은 특정 작업을 제안함으로써 기여하도록 초대하고 있습니다.
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의견 (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
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L2D 데이터셋은 1페타바이트가 넘는 방대한 규모로, 독일 운전 학교에서 사용된 자동차에 장착된 센서에서 수집된 데이터로 가득 차 있습니다. 이 데이터셋은 공사 구역을 탐색하는 것부터 고속도로를 주행하는 것까지 다양한 운전 경험을 포착하며, 카메라, GPS, 차량 동역학 센서를 통해 기록됩니다. 이 독특한 컬렉션은 운전대 뒤에 있는 강사와 학생의 실세계 관점을 제공합니다.
Alphabet의 Waymo와 Comma AI와 같은 다른 오픈 자율 주행 훈련 데이터셋이 존재하지만, 이들은 종종 객체 감지 및 추적과 같은 특정 계획 작업에 초점을 맞춥니다. L2D의 제작자들에 따르면, 이러한 작업은 세심한 주석 작업이 필요해 확장성에 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 반면, L2D는 "엔드투엔드" 학습을 촉진하도록 설계되어, AI 모델이 카메라 영상을 기반으로 보행자가 도로에 들어올 가능성을 예측하는 것과 같이 원시 센서 입력에서 직접 행동을 예측할 수 있도록 합니다.
Yaak의 공동 창립자 Harsimrat Sandhawalia와 Hugging Face의 로봇 공학 AI 팀의 Remi Cadene은 블로그 포스트에서 그들의 기쁨을 표현하며, "AI 커뮤니티는 이제 엔드투엔드 자율 주행 모델을 구축할 수 있습니다. L2D는 AI 커뮤니티에 독특하고 다양한 '에피소드'를 제공하여 엔드투엔드 공간 지능 훈련을 가능하게 하는 가장 큰 오픈소스 자율 주행 데이터셋이 되는 것을 목표로 합니다."라고 말했습니다.
Hugging Face와 Yaak은 이번 여름 실세계 활동을 준비하고 있습니다. 그들은 L2D와 LeRobot으로 훈련된 모델을 실제 운전 조건에서 테스트할 계획이며, 물론 안전 운전자가 동승할 것입니다. 그들은 AI 커뮤니티가 모델을 제출하고 복잡한 원형 교차로를 탐색하거나 좁은 주차 공간을 마스터하는 것과 같은 특정 작업을 제안함으로써 기여하도록 초대하고 있습니다.
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