Miya to‘lqinlari jismoniy AI uchun navbatdagi muhim kalitmi?
YouTube videolarini unuting — jismoniy AI’ning ilg‘or modellari uchun turli rakurslardan olingan tasvirlar, batafsil belgilangan ma’lumotlar va tez orada…
YouTube videolarini unuting — jismoniy AI’ning ilg‘or modellari uchun turli rakurslardan olingan tasvirlar, batafsil belgilangan ma’lumotlar va tez orada miya to‘lqinlari haqidagi ko‘rsatkichlar ham kerak bo‘ladi.
Jismoniy AI rivojining eng ilg‘or yo‘nalishlaridan biri Kaliforniyaning San-Leandro shahridagi omborda o‘ynalayotgan Jenga o‘yiniga o‘xshaydi.
Bu omborda AI modellarini o‘qitish uchun ma’lumotlar bilan ishlash vositalarini ishlab chiquvchi Encord kompaniyasi faoliyat yuritadi. Andrew Ceja kompaniya atamasi bilan aytganda, “uchuvchi” — ya’ni robotlarni o‘qituvchi xodimlardan biri. U boshida ko‘rayotgan narsalarini qayd etuvchi kamerali garnitura bilan ehtiyotkorlik bilan muvozanati buzilgan yog‘och minoradan bloklarni sug‘urib olmoqda.
Robotlarni o‘qitish ma’lumotlarini yig‘ishda bunday garnituralardan foydalanish odatiy holga aylanib bormoqda. Ammo Ceja taqqan qurilmada uning miya to‘lqinlarini o‘lchaydigan sensorlar ham bor.
Encord — inson qiyofasidagi robotlar va ombor robototexnikasini rivojlantirishda asosiy to‘siq model arxitekturasi emas, balki real dunyodan olinadigan jismoniy o‘quv ma’lumotlarining keskin yetishmasligi bo‘ladi, deb hisoblayotgan kichik, ammo tobora ko‘payib borayotgan startaplar qatoriga kiradi. Kompaniya robototexnika ishlab chiqaruvchilarida mavjud ma’lumotlarni boshqarish bilan cheklanmay, yetishmayotgan ma’lumotlarni o‘zi yaratishga asoslangan biznes qurmoqda.
Ceja taqib olgan miya to‘lqinlari garniturasi Germaniyaning Zander Labs neyrofan startapi tomonidan ishlab chiqilgan. Kompaniya miya faoliyatini o‘lchash orqali xatoni anglash, niyat va hayrat kabi ruhiy holatlarni aniqlash, natijada modellarni o‘qitish uchun yanada foydali ma’lumotlar to‘plamini yaratish mumkin, deb hisoblaydi.
Encord’ning Zander bilan ishlashi hozircha sinov bosqichida. Rejaga ko‘ra, dastlab miya to‘lqinlari bilan belgilangan ma’lumotlar to‘plami yaratiladi. Keyin u mijozlarning robototexnika modellarida sinab ko‘rilib, ish unumdorligini chindan ham oshiradimi-yo‘qmi baholanadi. Shundan keyingina loyihani kengaytirish haqida qaror qabul qilinadi.
Bu ishni boshqarayotgan Zander nevrofan mutaxassisi Lucas Gehrke’ning aytishicha, muayyan vazifa davomida miyaning qaysi paytda va qanchalik faol ishlagani model yaratuvchilariga qaysi vaziyatlarda eng ko‘p hisoblash resursi talab qiladigan modellarni ishga tushirish kerakligini tushunishga yordam beradi.
Encord’ning robotlarni o‘qitish bo‘yicha rahbari Vineeth Velmurugan bu yo‘nalishni robototexnikadagi ma’lumotlar taqchilligini bartaraf etish harakatlarining “eng ilg‘or bosqichi” deb ataydi. U avval OpenAI robototexnika laboratoriyasida, shuningdek, omborlarni avtomatlashtirish bilan shug‘ullanuvchi Berkshire Grey kompaniyasida ishlagan. Keyinchalik Encord’ga kompaniyaning ichki ma’lumot yaratish jamoasini tuzish uchun qo‘shilgan.
Encord dastlab kompyuter ko‘rishiga asoslangan ilovalar yaratadigan kompaniyalarga ma’lumotlarni belgilash va modellarni baholashda yordam berish uchun tashkil etilgan. Velmurugan kompaniya ko‘plab yetakchi robototexnika firmalari bilan ishlashini aytadi, ammo ularning nomini oshkor qilishga vakolati yo‘q.
Mijozlar robotlarni boshqarish vazifalarida end-to-end o‘qitish usulidan foydalana boshlagach, Encord rahbariyati ma’lumotlarni shunchaki boshqarish yetarli emasligini tushundi. O‘quv ma’lumotlarini kompaniyaning o‘zi yaratishi kerak edi.
“Bu ma’lumotlar shunchaki mavjud emas”, — dedi Velmurugan.