In una mossa che potrebbe catapultare l’addestramento dei robot dai candidi laboratori alla caotica, imprevedibile realtà, NoeMatrix ha svelato RoboPocket, un kit di raccolta dati che trasforma, con un colpo di genio, uno smartphone in un registratore di dati spaziali di livello professionale. Il sistema sfrutta la fusione multisensoriale di Vision, LiDAR e IMU di un telefono per catturare dati ad alta precisione per l’addestramento di IA incarnate, il tutto da un dispositivo che sta comodamente in tasca.
A differenza dei traballanti setup fai-da-te che richiedono un’estenuante post-elaborazione, RoboPocket si comporta come un hub intelligente. Fornisce feedback in tempo reale, avvisando l’utente se si muove troppo velocemente o si allontana dall’area di lavoro, e valuta la qualità dei dati al volo. Questo “AI Tutor” garantisce che solo dati puliti e utilizzabili vengano immessi nella pipeline di addestramento – perché, diciamocelo, “garbage in, garbage out” è una lezione particolarmente costosa nel mondo della robotica. Il kit include anche una lente fisheye staccabile per conferire al telefono un campo visivo ultra-ampio per una cattura dati omnicomprensiva.
Il sistema è progettato per scalabilità e complessità. Più telefoni che eseguono RoboPocket possono condividere istantaneamente timestamp e coordinate SLAM, rendendo banale registrare azioni coordinate e multi-prospettiche come la dual-arm manipulation. NoeMatrix ha già dimostrato che i modelli di IA addestrati esclusivamente con dati RoboPocket possono eseguire compiti complessi e a lungo raggio, inclusa la piegatura autonoma di asciugamani e altre manipolazioni di livello industriale, senza alcun intervento manuale di teleoperazione.
Perché è importante?
RoboPocket abbatte drasticamente la barriera d’ingresso per la ricerca e lo sviluppo robotico di alta qualità. Sostituendo hardware costoso e specializzato con un dispositivo onnipresente, NoeMatrix sta democratizzando la capacità di raccogliere le immense quantità di dati del mondo reale necessarie per addestrare robot capaci e multiuso. Ciò potrebbe accelerare significativamente il ritmo dell’innovazione nell’IA incarnata, permettendo a più team di andare oltre le simulazioni e insegnare ai robot a navigare e interagire con il caos del mondo fisico. In breve, potresti non aver più bisogno di assicurarti un round di capitale di rischio solo per insegnare a un robot come fare il bucato.
