في العام الماضي، أطلقت Hugging Face، منصة تطوير الذكاء الاصطناعي، LeRobot، وهي مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة، ومجموعات البيانات، والأدوات للمساعدة في بناء أنظمة الروبوتات في العالم الحقيقي.
يوم الثلاثاء، تعاونت Hugging Face مع شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة Yaak لتوسيع LeRobot بمجموعة تدريب للروبوتات والسيارات التي يمكنها التنقل في البيئات، مثل شوارع المدينة، بشكل مستقل.
المجموعة الجديدة، المعروفة باسم تعلم القيادة (L2D)، تزيد عن بيتابايت في الحجم، وتحتوي على بيانات من أجهزة استشعار تم تركيبها على السيارات في مدارس القيادة الألمانية.
يقوم L2D بالتقاط بيانات الكاميرا، ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، وبيانات “ديناميات المركبة” من مدربي القيادة والطلاب الذين يتنقلون في الشوارع التي تحتوي على مناطق بناء، والتقاطعات، والطرق السريعة، وأكثر من ذلك.
هناك عدد من مجموعات التدريب على القيادة الذاتية المفتوحة من شركات بما في ذلك وايمو التابعة لألفابت وكوما إيه آي. لكن العديد من هذه المجموعات تركز على مهام التخطيط مثل اكتشاف الكائنات وتتبعها، والتي تتطلب تعليقات عالية الجودة، وفقًا لمبدعي L2D – مما يجعل من الصعب توسيع نطاقها.
على النقيض من ذلك، تم تصميم L2D لدعم تطوير التعلم “من النهاية إلى النهاية”، كما يدعي مبتكروه، مما يساعد على توقع الأفعال (مثل متى قد يعبر المشاة الشارع) مباشرة من مدخلات المستشعر (مثل لقطات الكاميرا).
“يمكن لمجتمع الذكاء الاصطناعي الآن بناء نماذج القيادة الذاتية من البداية إلى النهاية”، كتب هارسيمرات ساندهواليا، المؤسس المشارك لشركة ياك، وريمي كادين، عضو فريق الذكاء الاصطناعي للروبوتات في هاجينغ فيس، في منشور المدونة.
“تهدف L2D إلى أن تكون أكبر مجموعة بيانات مفتوحة المصدر للقيادة الذاتية التي تمكّن مجتمع الذكاء الاصطناعي من ‘حلقات’ فريدة ومتنوعة لتدريب الذكاء المكاني من البداية إلى النهاية.”
تخطط Hugging Face و Yaak لإجراء اختبار “حلقة مغلقة” في العالم الحقيقي للنماذج المدربة باستخدام L2D و LeRobot هذا الصيف، والتي سيتم نشرها على مركبة مع سائق أمان. تدعو الشركات مجتمع الذكاء الاصطناعي لتقديم النماذج والمهام التي يرغبون في تقييم النماذج عليها، مثل التنقل في الدوارات وأماكن وقوف السيارات.
المصدر: techcrunch
