د فزیکي AI سرحد د کیلیفورنیا په سان لیندرو کې په ګودام کې د جینګا لوبه ده.
دا ګودام د Encord لخوا نیول شوی، یو شرکت چې د AI ماډلونو روزلو لپاره کارول شوي ډیټا اوزار جوړوي. انډریو سیجا یو پیلوټ دی — د دې روبوټیک روزونکو لپاره د شرکت اصطلاح — او هغه په دقت سره د لرګیو بلاکونه له تویدونکي برج څخه راوباسي پداسې حال کې چې د کیمرې سره هیډسیټ اغوستی چې هغه څه تعقیبوي چې هغه ګوري. دا یوازې د روبوټ روزنې ډیټا راټولولو لپاره خورا عام دی ، مګر پدې هیډسیټ کې سینسرونه شامل دي چې د هغه دماغ څپې اندازه کوي ځکه چې هغه په احتیاط سره د بلاک برج جلا کوي.
انکورډ یو له کوچنیو خو مخ پر ودې شمیرو څخه دی چې شرط لري چې د هیومینایډ او ګودام روبوټیک راتلونکي اصلي خنډ به د ماډل جوړښت نه وي بلکه د ریښتیني نړۍ فزیکي روزنې ډیټا کمښت وي. د دې پرځای چې د روبوټیک شرکتونو سره مرسته وکړي هغه ډیټا اداره کړي چې دوی یې لري ، انکورډ د هغه معلوماتو تولید شاوخوا سوداګرۍ رامینځته کوي چې دوی یې نه کوي.
د دماغ څپې هیډسیټ سیجا اغوستی د زاندر لیبز لخوا رامینځته شوی ، د آلمان عصبي ساینس پیل کول چې د دماغ فعالیت اندازه کولو شرط لري - د دماغي حالتونو لکه غلطي ، ارادې او حیرانتیا کمولو لپاره - کولی شي د ماډلونو روزنې لپاره ډیر ګټور ډیټا رامینځته کړي. د زینډر سره د اینکورډ کار اوس مهال د آزموینې چل دی؛ انکورډ وايي چې هدف یې د لومړني دماغ څپې ټګ شوي ډیټا سیټ رامینځته کول دي ، دا د پیرودونکي روبوټیک ماډلونو له لارې پرمخ وړي ، او دا ارزونه کوي چې ایا دا واقعیا فعالیت ته وده ورکوي مخکې لدې چې پریکړه وکړي چې ایا دا اندازه کړي.
لوکاس ګیرک، د زینډر نیورو ساینس پوه، د کار څارنه کوي، وايي چې د دماغ فعالیت اندازه چې د ټاکل شوي دندې په جریان کې په هر وخت کې کارول کیږي د ماډل جوړونکو لپاره نښې وړاندې کوي چې هڅه کوي معلومه کړي کله چې دوی د دوی د لوړې هڅې ماډلونو ځای پرځای کولو ته اړتیا لري.
دا د روبوټکس ډیټا خنډ د حل کولو هڅې "وینې څنډه" ده، د وینیت ویلموروګن په وینا، د روبوټ زده کړې د انکورډ مشر. د OpenAI د روبوټ لابراتوار تجربه کونکی او برکشایر ګری، د ګودام اتوماتیک شرکت، ویلموروګان د شرکت داخلي ډیټا جوړونې ټیم جوړولو لپاره د Encord سره یوځای شو.
انکورډ د ماشین لید غوښتنلیکونو جوړولو شرکتونو سره د ډیټا تشریح کولو او ماډلونو ارزولو کې مرسته کولو لپاره تاسیس شوی. لکه څنګه چې د دوی پیرودونکي — ویلموروګان وايي چې دوی د ډیری مخکښو روبوټیک شرکتونو سره کار کوي مګر دا چې هغه د دوی نومولو واک نه لري — د روبوټیک لاسوهنې دندو لپاره د پای څخه تر پای پورې زده کړې پلي کول پیل کړي ، اجرایوي پوهیدلي چې دوی باید پخپله د روزنې ډیټا تولید کړي ، نه یوازې دا اداره کوي. ویلمورګان وویل: "ډیټا په ساده ډول شتون نلري."
هغه شرط چې تولیدي AI کولی شي د روبوټونو لپاره هغه څه وکړي چې دا د چیټ بوټونو لپاره ترسره کیږي ورته دیوال ته دوام ورکوي. LLMs د ټول انټرنیټ په متن کې جوړ شوي، او نور. د فزیکي لاسوهنې په اړه د عصبي شبکو ښوونې لپاره د ورته خامو موادو موندل ننګونه ده: د ځان چلولو موټر شرکتونه دا پخپله راټولوي ، مګر دا اندازه کول ګران دي. د ویډیو څخه روزنه کولی شي کار وکړي، مګر دا د ریښتینې نړۍ ډاټا وفاداري نلري. ویلموروګان وايي چې دا به د یوټیوب د ویډیو کارپس اندازې پنځه چنده د ماتولو لپاره یو څه ډیټا سیټ واخلي — یوه پیمانه چې دا تشریح کولو کې مرسته کوي چې ولې د ډیټا تولید پخپله سوداګرۍ شوی نه یوازې د څیړنې ستونزه.
هغه شرکتونه چې د روبوټ دماغونو رامینځته کوي اوس دوه اصلي سرچینو ته مخه کوي: "Egocentric" ویډیو چې د کیمرې اغوستلو کارمندانو لخوا راټول شوي ، ډیری وختونه د اضافي کیمرې زاویو او نورو میټریکونو سره وده کوي ، او له لیرې چلول شوي روبوټ څخه ډیټا راټولوي. Encord دواړه کار کوي، د نړۍ په ګوټ ګوټ کې د ډیری فابریکو څخه د متمرکز ډیټا رسمول، او د خپل سان لیندرو تاسیساتو څخه کار اخلي ترڅو نوي طریقې تجربه کړي، لکه د دماغ څپې، یا د ښه سمبالولو لپاره د ځانګړو مهارتونو شاوخوا ډیټا راټولوي.
کله چې TechCrunch لیدنه وکړه، پیلوټانو د مشر پیروان رګونه کارول - جوړه روبوټیک وسلې، یو په مستقیم ډول د انسان آپریټر لخوا کنټرول کیږي او یو چې د هغې حرکتونه نقلوي - د کارونو په اړه ډیټا رامینځته کول لکه د کڅوړې څخه په مګ کې کافي اچول (ډیر سست) او د پوکر چپس ډکول. ویلمورګان وايي: "هر انساني شرکت له موږ څخه د دې ټوټو غوښتنه کړې."
د ذخیره کولو ریکونو په ګلدانونو کې د جعلي ګلانو کارټنونه، کتابونه، پلاستيکي سبزیجات، د کڅوړو کڅوړو ټریونو او سکوپونو، کڅوړو او د تارونو بنډلونه، د کورنیو کارونو لپاره د چلولو د روزنې لپاره د سوداګرۍ ذخیره. په دې سټیشنونو کې، یو بل پیلوټ، صوفیا انفینټ، د سرور شاته د ایترنیټ کیبلونو د پلګ او انپلګ کولو لپاره روبوټیک وسلې چلوي — د کار ډیټا سنټر آپریټرانو ډول به خوښ وي چې اتومات شي، که یوازې روبوټ کولی شي دوی د اړتیا وړ دقت سره اداره کړي. د کنټرولونو شاته حرکت کولو سره ، زه وتوانید چې وګورم چې ولې دا لاهم د لاسرسي څخه بهر دی: پنسر د انسان د ګوتو په پرتله خورا لږ تکړه دي او د آزادۍ درجې نلري چې موږ یې په خپلو لاسونو کې اخلو.
د ډیټا یو بل نوی ماډل چې انکارډ رامینځته کوي د سینسرونو سیټ کاروي چې په لاس کې تړل شوي په عضلاتو کې بریښنایی سیګنالونه کشف کړي. د انساني لاسونو اخیستل شوي ویډیو چې د شیانو لاسوهنه کوي معمولا ټول لاس نه نیسي، مګر ویلموروګان هیله لري چې د لاس سینسرونو پراساس د 3D انځور جوړ کړي چې لاس په کوم وخت کې دی، د ماډلونو لپاره خورا پیاوړې پوهه رامینځته کوي.
د انکورډ ډیټا سیټونه د فزیکي توضیحاتو سره تشریح شوي چې په هره ویډیو کې څه شامل دي — "ښي لاس بولټ سختوي" — ترڅو د LLM پر بنسټ ماډلونو سره مرسته وکړي چې پوه شي څه پیښیږي. ویلموروګان اټکل کوي چې دا ډول ژور تشریح د ځانګړو دندو د روزنې لپاره د "جنګکي ایګو ډیټا" په پرتله 100 ځله ارزښت لري، او دا یوازې د تولید لپاره 20 ځله ډیر لګښت لري، کوم چې په کاغذ کې ښه تجارت دی.
مګر "20 ځله ډیر" لاهم ریښتینې پیسې دي، او دا هغه کیچ دی: له انټرنیټ څخه د متن سکریپ کول، هغه طریقه چې د LLM جوړونکو خپل ماډلونه د Stack Overflow او پاتې ویب څخه په ایستلو سره جوړ کړل، د سرحدی لابراتوارونو لګښت پرته له هیڅ شی نه. د فزیکي روزنې ډاټا تولید نه کوي، او دا د فزیکي-AI-as-LLM پرتله کولو حد دی. دا ډول معلومات باید تولید شي، نه یوازې راټول شوي، او دا د دې ماډلونو جوړولو اقتصاد بدلوي.
ویلموروګان وايي چې پرمختګ روان دی — په ټول صنعت کې برنامو ته د انکارډ لید سره ، هغه د دې وړتیا لري چې د پیل او فرنټیر لابراتوارونه ورته وګوري چې معلومه کړي چې د فزیکي AI ماډلونو ښه کولو لپاره څه کار کوي او څه نه کوي. دا مناسب ځای - په یوځل کې د ډیری روبوټیک شرکتونو ترمینځ ناست - د انکورډ پیچ برخه هم ده. دا کولی شي په ګوته کړي چې کوم ډیټا تخنیکونه مخکې له دې چې کوم یو پیرودونکي وکولی شي د صنعت په کچه د کریکشن لاسته راوړي.
دا به د Encord په تاسیساتو کې لسګونه یا څو پیلوټان بوخت وساتي. Infante او Ceja دواړه د یو زیاتیدونکي کاري ځواک برخه دي چې د عصبي شبکو لپاره د ودانۍ بلاکونه رامینځته کوي. دوی دمخه په سکیل کې کار کاوه ، د AI ډیټا تشریح کولو بل شرکت ، مخکې له دې چې د انکورډ سره یوځای شي.
سیجا د کثافاتو مدیریت شرکت کې کار کاوه چیرې چې د ټیکنالوژۍ سره د هغه علاقه د هغه په ښه کاري ترتیب کې د روبوټیک کثافاتو ترتیب کونکي ساتلو مسؤلیت وموند. اوس، لکه څنګه چې د جینګا برج ړنګیږي، هغه وايي چې هغه د روبوټونو لپاره د روزنې دندو د حل کولو ننګونې څخه خوند اخلي - "دا هره ورځ یو څه نوی دی!"
