Hugging Face расширяет платформу LeRobot с данными для автономных машин
Прошлый год стал знаковым для платформы разработчиков ИИ Hugging Face, когда она запустила LeRobot, коллекцию открытых моделей ИИ, наборов данных и инструментов для создания реальных робототехнических систем. Во вторник Hugging Face совместилась со стартапом Yaak с целью расширения LeRobot, добавив обучающий набор для роботов и автомобилей, которые могут самостоятельно передвигаться по таким средам, как городские улицы.
Новый набор, получивший название Learning to Drive (L2D), имеет объем более петабайта и включает данные с сенсоров, установленных на автомобилях в германских автошколах. L2D собирает данные камер, GPS и «динамику автомобиля» от инструкторов и учеников, передвигающихся по улицам с зонами строительства, перекрестками, скоростными шоссе и другими объектами.
Существует ряд открытых обучающих наборов для автобезопасности от таких компаний, как Waymo и Comma AI. Однако, согласно создателям L2D, многие из них сосредоточены на задачах планирования, таких как обнаружение и отслеживание объектов, которые требуют высококачественной аннотации и вследствие этого трудно масштабируемы.
В отличие от них, L2D разработан для поддержки развития «сквозного» обучения, которое помогает предсказывать действия (например, когда пешеход может пересечь улицу) напрямую от сенсорных входов (например, записи с камер).
«Сообщество специалистов по ИИ теперь может строить сквозные модели самоуправляемых систем», — пишут соучредитель Yaak Харсимрат Сандвавлия и Реми Каден, член команды ИИ для робототехники в Hugging Face в своем блоге.
«L2D нацелен на то, чтобы стать крупнейшим открытым набором данных для самоуправляемых автомобилей, расширяющим возможности ИИ-сообщества уникальными и разнообразными ‘эпизодами’ для обучения пространственной интеллигенции сквозного типа».
Hugging Face и Yaak планируют провести реальные «закрытые» испытания моделей, обученных с использованием L2D и LeRobot, этим летом, с их развёртыванием на транспортном средстве с водителем безопасности. Компании приглашают сообщество специалистов по ИИ отправлять модели и задачи, которые они хотели бы, чтобы модели оценивались на, такие как навигация на кольцевых развязках и парковка.
Подписывайтесь на наш telegram-канал
