В прошлом году Hugging Face, платформа для разработки ИИ, запустила LeRobot - коллекцию открытых моделей ИИ, наборов данных и инструментов для создания реальных робототехнических систем. Во вторник Hugging Face объединилась с ИИ-стартапом Yaak, чтобы расширить LeRobot набором обучающих моделей для роботов и автомобилей, способных автономно ориентироваться в окружающей среде, например на городских улицах.
Новый набор под названием Learning to Drive (L2D) имеет размер более петабайта и содержит данные с датчиков, которые были установлены на автомобилях в немецких автошколах. В L2D собраны данные с камер, GPS и «динамики автомобиля», полученные от инструкторов по вождению и учеников, перемещающихся по улицам со строительными зонами, перекресткам, автомагистралям и т. д.
Существует множество открытых наборов для обучения вождению самоуправляемых автомобилей от компаний, включая Waymo от Alphabet и Comma AI. Но многие из них сосредоточены на задачах планирования, таких как обнаружение и отслеживание объектов, которые, по словам создателей L2D, требуют высококачественных аннотаций, что затрудняет их масштабирование.
В отличие от этого, L2D призван поддерживать разработку «сквозного» обучения, утверждают его создатели, которое помогает предсказывать действия (например, когда пешеход может перейти улицу) непосредственно на основе данных, полученных от датчиков (например, записей с камер).
«Теперь сообщество ИИ может создавать сквозные модели самостоятельного вождения», - написали в блоге соучредитель Yaak Харсимрат Сандхавалия и Реми Кадене, член команды ИИ для робототехники в Hugging Face. «L2D стремится стать крупнейшим набором данных о самостоятельном вождении с открытым исходным кодом, который даст сообществу ИИ уникальные и разнообразные «эпизоды» для обучения сквозному пространственному интеллекту».
Hugging Face и Yaak планируют провести реальные испытания «замкнутого цикла» моделей, обученных с помощью L2D и LeRobot, этим летом, развернув их на автомобиле с безопасным водителем. Компании призывают ИИ-сообщество присылать модели и задачи, которые они хотели бы оценить, например, навигацию по перекресткам с круговым движением или парковочным местам.
Оригинал
Уникальность
Последнее редактирование модератором:
