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
Anthropic запускает Claude Haiku 5.5, снижая стоимость малых моделей на 75% и позволяя пользователям регулировать интенсивность вывода
8 октября Anthropic представила свою самую эффективную и мощную на сегодняшний день модель: Claude Haiku 5.5. Позиционируемая как самая быстрая и наиболее функциональная малая модель в линейке Anthropic, она разработана для высокочастотных приложений
Клод представил первую полную карту неба в ультрафиолетовом диапазоне, охватывающую 119 миллионов звёзд
При мощной поддержке Claude, большой языковой модели от Anthropic, астрофизики успешно создали первую в истории полную ультрафиолетовую карту всего неба. Эта обширная звёздная карта, включающая 119 миллионов звёзд, была в значительной степени заверше
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
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.
Anthropic запускает Claude Haiku 5.5, снижая стоимость малых моделей на 75% и позволяя пользователям регулировать интенсивность вывода
8 октября Anthropic представила свою самую эффективную и мощную на сегодняшний день модель: Claude Haiku 5.5. Позиционируемая как самая быстрая и наиболее функциональная малая модель в линейке Anthropic, она разработана для высокочастотных приложений
Клод представил первую полную карту неба в ультрафиолетовом диапазоне, охватывающую 119 миллионов звёзд
При мощной поддержке Claude, большой языковой модели от Anthropic, астрофизики успешно создали первую в истории полную ультрафиолетовую карту всего неба. Эта обширная звёздная карта, включающая 119 миллионов звёзд, была в значительной степени заверше
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











