Дом
Робот для тренировки мозга: следующий скачок физического ИИ, движимый сигналами человеческого мозга

На складе в Сан-Лейландо, штат Калифорния, компания Encord, специализирующаяся на инструментах для работы с данными, проводит инновационный эксперимент: «пилоты» надевают гарнитуры с камерами и ЭЭГ-датчиками во время игры в дженгу, чтобы записывать активность мозга. Гарнитура Zander Labs EEG отслеживает мозговые волны в реальном времени во время выполнения точных задач, определяя такие ментальные состояния, как ошибки или удивление, для создания более богатых обучающих наборов данных для моделей роботов.
Encord утверждает, что главной проблемой для гуманоидных и складских роботов является не архитектура моделей, а острый недостаток реальных физических обучающих данных. Виинет Велмуруган, руководитель направления обучения роботов в Encord, отмечает: «Этих данных просто не существует», оценивая необходимый объем в пять раз больше всей библиотеки YouTube.
Экономическая дилемма физического ИИ: от ручных операций к фабрикам данных
На складе пилоты используют устройства с манипуляторами по принципу «ведущий-ведомый»: один управляется человеком, а другой копирует его движения, чтобы генерировать обучающие данные для таких задач, как налив кофе и складывание покерных фишек. Полки заполнены искусственными цветами, книгами, пластиковыми овощами и кошачьими лотками, которые используются в качестве реквизита для обучения домашних роборуких систем. На другой станции пилот София Инфанте управляет манипулятором, подключая и отключая сетевые кабели серверов, что является задачей автоматизации, высоко востребованной операторами центров обработки данных, но пока ограниченной гибкостью роботизированных захватов.
Помимо сигналов ЭЭГ, Encord разрабатывает новые модальности данных: прикрепление массивов датчиков к предплечьям для регистрации электрических сигналов мышц и создание трехмерных траекторий рук для заполнения пробелов, когда пальцы скрыты в видеопотоке. Каждый набор данных включает плотные аннотации физических действий (например, «правая рука затягивает болт»). Велмуруган оценивает, что такая высококачественная аннотация в 100 раз ценнее для обучения конкретным задачам по сравнению с обычными данными, при этом затраты на производство лишь в 20 раз выше, что делает ее теоретически рентабельной.
Связанная статья
Как AWS и NVIDIA способствуют развитию агентного и физического ИИ
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Фото: Томохиро Осуми/Getty Images)Компании NVIDIA под руководством Дженсена Хуанга и AWS расширяют масштабы своего глобального партнерства, развертывая 2 млн
SenseTime представила облегченную мультимодальную модель объемом 8B с встроенной поддержкой вывода в формате 4K и полным набором функций визуального редактирования
Компания SenseTime официально выпустила SenseNova U1.5Lite — новую облегченную, нативную унифицированную мультимодальную модель большого масштаба. Эта эффективная модель, содержащая 8 млрд параметров,
Ключевые дискуссии по искусственному интеллекту, определяющие повестку дня конференции AI LIVE London
На саммите соберутся руководители высшего звена со всего мира, чтобы обсудить актуальные проблемы, стоящие перед мировыми отраслями — от радикальных изменений, вызванных искусственным интеллектом, до
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

На складе в Сан-Лейландо, штат Калифорния, компания Encord, специализирующаяся на инструментах для работы с данными, проводит инновационный эксперимент: «пилоты» надевают гарнитуры с камерами и ЭЭГ-датчиками во время игры в дженгу, чтобы записывать активность мозга. Гарнитура Zander Labs EEG отслеживает мозговые волны в реальном времени во время выполнения точных задач, определяя такие ментальные состояния, как ошибки или удивление, для создания более богатых обучающих наборов данных для моделей роботов.
Encord утверждает, что главной проблемой для гуманоидных и складских роботов является не архитектура моделей, а острый недостаток реальных физических обучающих данных. Виинет Велмуруган, руководитель направления обучения роботов в Encord, отмечает: «Этих данных просто не существует», оценивая необходимый объем в пять раз больше всей библиотеки YouTube.
Экономическая дилемма физического ИИ: от ручных операций к фабрикам данных
На складе пилоты используют устройства с манипуляторами по принципу «ведущий-ведомый»: один управляется человеком, а другой копирует его движения, чтобы генерировать обучающие данные для таких задач, как налив кофе и складывание покерных фишек. Полки заполнены искусственными цветами, книгами, пластиковыми овощами и кошачьими лотками, которые используются в качестве реквизита для обучения домашних роборуких систем. На другой станции пилот София Инфанте управляет манипулятором, подключая и отключая сетевые кабели серверов, что является задачей автоматизации, высоко востребованной операторами центров обработки данных, но пока ограниченной гибкостью роботизированных захватов.
Помимо сигналов ЭЭГ, Encord разрабатывает новые модальности данных: прикрепление массивов датчиков к предплечьям для регистрации электрических сигналов мышц и создание трехмерных траекторий рук для заполнения пробелов, когда пальцы скрыты в видеопотоке. Каждый набор данных включает плотные аннотации физических действий (например, «правая рука затягивает болт»). Велмуруган оценивает, что такая высококачественная аннотация в 100 раз ценнее для обучения конкретным задачам по сравнению с обычными данными, при этом затраты на производство лишь в 20 раз выше, что делает ее теоретически рентабельной.
Как AWS и NVIDIA способствуют развитию агентного и физического ИИ
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Фото: Томохиро Осуми/Getty Images)Компании NVIDIA под руководством Дженсена Хуанга и AWS расширяют масштабы своего глобального партнерства, развертывая 2 млн
SenseTime представила облегченную мультимодальную модель объемом 8B с встроенной поддержкой вывода в формате 4K и полным набором функций визуального редактирования
Компания SenseTime официально выпустила SenseNova U1.5Lite — новую облегченную, нативную унифицированную мультимодальную модель большого масштаба. Эта эффективная модель, содержащая 8 млрд параметров,
Ключевые дискуссии по искусственному интеллекту, определяющие повестку дня конференции AI LIVE London
На саммите соберутся руководители высшего звена со всего мира, чтобы обсудить актуальные проблемы, стоящие перед мировыми отраслями — от радикальных изменений, вызванных искусственным интеллектом, до











