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No ano passado, o Hugging Face, a plataforma AI Dev, lançou o LeRobot, uma coleção de modelos, conjuntos de dados e ferramentas de dados abertos para ajudar a criar sistemas de robótica do mundo real. Na terça -feira, o Hugging Face se uniu à startup da AI Yaak para expandir o Lerobot com um conjunto de treinamento para robôs e carros que podem navegar em ambientes, como as ruas da cidade, autonomamente.
O novo conjunto, chamado de aprendizado para dirigir (L2D)tem um petabyte de tamanho e contém dados de sensores que foram instalados em carros em escolas de direção alemãs. O L2D captura dados de câmera, GPS e “dinâmica de veículos” de instrutores de direção e estudantes que navegam nas ruas com zonas de construção, cruzamentos, rodovias e muito mais.
Há uma série de conjuntos de treinamento autônomo aberto de empresas, incluindo o Waymo da Alphabet e a AI vírgula. Mas muitos deles se concentram no planejamento de tarefas como detecção e rastreamento de objetos, que exigem anotações de alta qualidade, de acordo com os criadores da L2D-dificultando a escala.
Por outro lado, o L2D foi projetado para apoiar o desenvolvimento da aprendizagem “de ponta a ponta”, afirmam seus criadores, o que ajuda a prever ações (por exemplo, quando um pedestre pode atravessar a rua) diretamente das entradas do sensor (por exemplo, filmagem da câmera)
“A comunidade de IA agora pode construir modelos autônomos de ponta a ponta”, o co-fundador da Yaak Harsimrat Sandhawalia e Remi Cadene, um membro da equipe da IA para robótica no Hugging Face, escreveu em um post no blog. “O L2D pretende ser o maior conjunto de dados autônomos de código aberto que capacita a comunidade de IA com” episódios “únicos e diversos para o treinamento de inteligência espacial de ponta a ponta”.
Abraçar o rosto e o Yaak planejam realizar testes de “circuito fechado” do mundo real de modelos treinados usando L2D e LEROBOT neste verão, implantados em um veículo com um motorista de segurança. As empresas estão pedindo à comunidade de IA que envie modelos e tarefas em que gostassem que os modelos fossem avaliados, como navegar nas rotatórias e vagas de estacionamento.
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