Мозъчните вълни ли са ключът към следващото поколение роботи

/КРОСС/ Границата на развитието на физическия изкуствен интелект се намира в един склад в Сан Леандро, Калифорния, където се играе на „Дженга".

В този склад се помещава Encord - компания, която разработва инструменти за данни, използвани за обучение на AI модели.

Андрю Сеха е „пилот" - така компанията нарича своите треньори на роботи. Неговата задача е внимателно да изважда дървени блокчета от клатеща се кула, докато носи специален шлем с камера, която проследява погледа му. Само по себе си това е често срещан метод за събиране на данни за обучение на роботи, но този шлем включва и сензори, които измерват мозъчните му вълни, докато той прецизно разглобява кулата.

Encord е една от малкото, но разрастващи се стартиращи компании, които вярват, че следващото голямо препятствие пред хуманоидната и складовата роботика няма да бъде архитектурата на моделите, а огромният недостиг на реални физически данни за обучение. Вместо просто да помагат на роботехническите компании да управляват данните, с които разполагат, Encord изгражда бизнес около създаването на данните, които липсват, пише TechCrunch.

Шлемът за мозъчни вълни, който Сеха носи, е разработен от Zander Labs - германска невротехнологична компания. Те залагат на идеята, че измерването на мозъчната активност за разпознаване на ментални състояния като грешка, намерение и изненада може да създаде много по-полезен набор от данни за обучение на AI модели.

Сътрудничеството на Encord със Zander в момента е в експериментална фаза. От Encord споделят, че целта е да се създаде първоначален набор от данни, маркирани с мозъчни вълни, да се тества с моделите на клиентите и да се оцени дали това действително подобрява производителността на роботите, преди да се вземе решение за мащабиране на технологията.

Лукас Герке, невроучен от Zander, който наблюдава процеса, обяснява, че нивото на мозъчна активност по време на дадена задача дава ценни насоки на разработчиците. Така те могат да преценят кога е необходимо да активират своите най-сложни и изискващи най-много ресурси модели.

„Това е най-авангардната технология в усилията за решаване на проблема с недостига на данни в роботиката", твърди Винет Велмуруган, ръководител на отдела за роботизирано обучение в Encord.

Като ветеран от лабораторията за роботи на OpenAI и фирмата за складова автоматизация Berkshire Grey, Велмуруган се присъединява към Encord, за да изгради вътрешния екип на компанията за създаване на данни.

Първоначално Encord е основана, за да помага на компании, разработващи приложения за компютърно зрение, да анотират данни и да оценяват модели. Когато техните клиенти - сред които според Велмуруган са много от водещите фирми в роботиката, чиито имена той няма право да назове - започват да прилагат цялостно обучение за задачи, свързани с роботизирана манипулация, ръководството осъзнава, че ще трябва само да произвежда данни за обучение, а не просто да ги управлява.

„Данните просто не съществуват", заключава Велмуруган.