Beyin Dalğaları ilə Robotikada İnqilab: Encord və Zander Labs Yeni Məlumat Növlərini Sınaqdan Keçirir

Link kopyalandı

...

Bu gün, 13:30

Süni intellekt

Oxumaq vaxt alır?

Məqalələri dinləyə bilərsiz

Beyin dalğaları robotikada təlim məlumatlarını zənginləşdirir

Kaliforniyanın San Leandro şəhərində yerləşən Encord şirkəti süni intellekt modellərinin təlimi üçün məlumat alətləri hazırlayır. Şirkət fabriklərdən egosentrik video məlumatlar toplayır və həmçinin fiziki təlim məlumatlarının internetdən toplanan məlumatlardan daha bahalı və mürəkkəb olduğunu vurğulayır. Encord-un robot öyrənməsi şöbəsinin rəhbəri Vineeth Velmurugan, OpenAI və Berkshire Grey-dəki təcrübəsindən danışaraq, fiziki hərəkətlərin annotasiyasının dəyərinin və faydasının egosentrik məlumatdan qat-qat yüksək olduğunu bildirir.

Beyin dalğalarını ölçən baş geyimləri ilə yeni yanaşma

Almaniyada yerləşən Zander Labs nevroelm startapı beyin fəaliyyətini ölçən sensorlu baş geyimləri hazırlayıb. Bu cihazlar insan beyin dalğalarını real vaxtda izləyir. Encord və Zander Labs birgə layihədə bu baş geyimlərini istifadə edərək, beyin dalğalarına əsaslanan məlumat dəstləri üzərində sınaq aparır. Zander Labs-da nevroelm üzrə mütəxəssis Lucas Gehrke bu texnologiyanın robotikada fiziki təlim məlumatlarının keyfiyyətini artırmaq üçün böyük potensiala malik olduğunu qeyd edir.

Robot qolları və insan beyni arasında yeni əlaqə

Encord-un pilotu Andrew Ceja beyin dalğalarını ölçən sensorlu kameralı baş geyimi taxaraq Jenga oyununda taxta blokları diqqətlə çıxarır. Başqa bir pilot, Sofia Infante isə robot qolları ilə serverin arxasından ethernet kabellərini qoşur və ayırır. Bu yanaşma fiziki hərəkətlərin annotasiyasını zənginləşdirir və robotların daha dəqiq öyrənməsinə imkan yaradır.

Fiziki təlim məlumatının gələcəyi

Fiziki təlim məlumatının yaradılması internetdən məlumat toplamaqdan təxminən 5 dəfə daha çox məlumat tələb edir. Annotasiyanın dəyəri egosentrik məlumatdan 20 dəfə, faydası isə 100 dəfə çoxdur. Encord həmçinin əzələ elektrik siqnallarını ölçən sensorlar üzərində də işləyir. Bu yeniliklər robotikada təlim prosesini sürətləndirə və daha effektiv edə bilər, insan beyni ilə maşın arasında yeni körpü yarada bilər.

Link kopyalandı