ما هو مفقود اليوم
التسلسلات المنزلية طويلة الأفق، وآثار التلاعب بالكاميرات المتعددة، وفشل الفهم الغني باللمس، وبيانات التدخل، ومجموعات بيانات التقييم المرتبطة بقيود النشر الحقيقية.
تجمع إشارات عالية حول عنق الزجاجة التالي في الروبوتات: ما هي البيانات التي لا تزال مفقودة, ما تحتاج الفرق إلى جمعه بعد ذلك، وكيفية توصيل الأجهزة، والتشغيل عن بعد، والتعليق التوضيحي، والتقييم، والنشر في حلقة تشغيل حقيقية واحدة.
نريد غرفة واحدة حيث يمكن للمختبرات والشركات الناشئة والمشغلين وبناة الأنظمة مقارنة الملاحظات حول ما هو موجود لا تزال مفقودة من مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي المجسدة: بيانات الفشل، والإشارات اللمسية، وحالات الحافة، وآثار الاسترداد، التصحيحات البشرية، وملاحظات الأسطول، وسير العمل الخاص بالمجال.
التسلسلات المنزلية طويلة الأفق، وآثار التلاعب بالكاميرات المتعددة، وفشل الفهم الغني باللمس، وبيانات التدخل، ومجموعات بيانات التقييم المرتبطة بقيود النشر الحقيقية.
ما هي طرق البيانات الأكثر أهمية الآن، وإلى أي مدى يمكن أن تصل المحاكاة بمفردها، وأين لا تزال معايير التعليقات التوضيحية تنتهك، وما هي المعايير الجديدة التي يحتاجها النظام البيئي بالفعل.
خريطة أكثر وضوحًا لمكدس بيانات الروبوتات، وأنماط التجميع والتعليقات العملية، وطرق ملموسة لتحويل الوصول إلى الأجهزة إلى مجموعات بيانات جاهزة للتدريب.
ليس مجرد شرائح. الروبوتات الحقيقية، وأجهزة جمع البيانات، وسير عمل المشغلين على الأرض.
مرئية وبأسعار معقولة وعملية لجمع العروض التوضيحية للتلاعب وتدخلات المشغل وتكرار المهام السريعة.
كيف تبدو البيانات البشرية عالية القيمة خارج المقاطع المعزولة: النية، والتوازن، والاتصال، والاسترداد، وتكلفة الإشراف.
كيف تنتقل الفرق من العروض التوضيحية إلى خطوط أنابيب البيانات القابلة للتكرار من خلال الاتصال المباشر وتقييم السياسات وضمان جودة التعليقات التوضيحية والتعليقات الواقعية.
آثار الفشل، وعلامات عدم اليقين، وإعادة المحاولة، والتفاعلات الملموسة، والتسلسلات التي يتدخل فيها البشر أو يصححون السياسة.
مقاطع الفيديو الطويلة، وحالات المعالجة المكثفة، والمحاذاة متعددة الوسائط، ونية السياسة، وتسميات الأحداث التي تهم من الناحية التشغيلية وليس بصريًا.
المخططات المشتركة، وبيانات التعريف الأكثر ثراءً، وافتراضات النقل عبر الروبوتات، ومصدر الاتصال عن بعد، وعلامات البيئة، والبنية الجاهزة لقياس الأداء.
يرتبط ضمان الجودة دون اتصال بمخاطر النشر، والتغطية المعيارية لحالات الحافة، والحلقات التي تربط أدلة الإطلاق مرة أخرى بأولويات المجموعة.
لا نريد قمة تتوقف عند "البيانات مهمة". نريد أن نظهر أن فرق المكدس الكاملة يمكنها استخدام: الوصول إلى الأجهزة، والتشغيل عن بعد، والتقاط الوسائط المتعددة، والتعليق التوضيحي المنظم، وضمان الجودة، والنظام الأساسي الذي يحافظ على حركة الحلقة.
OpenArm، والبشر، والأيدي، والأنظمة المحمولة التي تولد بيانات تفاعل ذات معنى بدلاً من آثار الألعاب فقط.
Teleop، وطرق عرض الكاميرا، وتدفقات الحالة، وسجلات التدخل، وبيانات تعريف الجلسة التي تخبرك بكيفية تنفيذ المهمة فعليًا.
نماذج تقييم المهام، وأدوار المراجعين، وأسباب الرفض، والتعليقات التوضيحية ذات الإصدار، ومسار أنظف من الوسائط الأولية إلى الأصول الجاهزة للتعلم.
استخدم القياس عن بعد للنظام الأساسي وتاريخ الحلقات ومراجعة الفشل لتحديد ما يجب جمعه بعد ذلك بدلاً من انتظار الحدس وحده.
يبدأ الطابق التجريبي بمحطات الروبوت وأمثلة جمع البيانات والإرشادات التفصيلية للمنصة.
يقوم الباحثون والمشغلون بمقارنة الفجوة بين مجموعات البيانات الحالية واحتياجات النشر الحقيقية.
محادثات قصيرة وملموسة حول البيانات اللمسية، والإشراف عن بعد، وفجوات التقييم، واختناقات التعليقات التوضيحية.
جلسة متكاملة حول الالتقاط والمخطط وضمان الجودة والتعليقات التوضيحية وأنماط التخزين التي يمكن للفرق اعتمادها على الفور.
المعايير، والتنسيقات المشتركة، والطرائق المفقودة، وما الذي يمكن أن يجعل بيانات الروبوتات في العام المقبل أفضل حقًا.
تعرف على الباحثين وفرق الأجهزة ومشغلي البيانات والشركات التي تقوم ببناء مجموعات الذكاء الاصطناعي المجسدة.