В прошлом году, Hugging Face, платформа AI DEV, запустила Lerobot, коллекцию моделей Open AI, наборов данных и инструментов, которые помогают создать реальные робототехники. Во вторник, обнимая лицо, объединившись с AI Startup Yaak, чтобы расширить Lerobot с помощью тренировочного набора для роботов и автомобилей, которые могут ориентироваться в окружающей среде, таких как городские улицы, автономно.
Новый набор, называемый Learn To Driv (L2D), имеет размер петтабайт и содержит данные от датчиков, которые были установлены на автомобилях в немецких путевых школах. L2D захватывает данные камеры, GPS и «Динамики транспортных средств» у инструкторов по вождению и студентов, которые ориентируются на улицы с строительными зонами, перекрестками, автомагистралями и многим другим.
Существует ряд открытых тренировок с самостоятельным вождением от компаний, таких как Alphabet Waymo и Comply AI. Но многие из них сосредоточены на планировании задач, таких как обнаружение объектов и отслеживание, которые требуют высококачественных аннотаций, по словам создателей L2D, что затрудняет масштабирование.
Выборка данных в наборе данных L2D, полученных рядом датчиков.Кредиты изображения:Обнимающееся лицо
Напротив, L2D предназначен для поддержки разработки «сквозного» обучения, утверждают его создатели, что помогает прогнозировать действия (например, когда пешеход может пересечь улицу) непосредственно с входов датчиков (например, кадры камеры)
«Сообщество ИИ теперь может создавать сквозные модели с самостоятельным вождением»,-соучредитель Yaak Harsimrat Sandhawalia и Remi Cadene, член команды по искусственному интеллекту для робототехники в объятии в сообщении в блоге. «L2D стремится стать крупнейшим набором данных о самостоятельном вождении с открытым исходным кодом, который дает возможность сообществу ИИ уникальными и разнообразными« эпизодами »для обучения сквозному пространственному интеллекту».
Объятие лица и Яака планируют провести реальное тестирование «замкнутой петли» моделей, обученных с использованием L2D и Lerobot этим летом, развернутые на автомобиле с водителем безопасности. Компании призывают сообщество искусственного интеллекта представить модели и задачи, которые они хотели бы, чтобы модели были оценены, такие как навигация по кольцевым развязкам и парковочным пространствам.
