W posunięciu, które może przenieść szkolenie robotów z nieskazitelnych laboratoriów wprost w brudną, nieprzewidywalną rzeczywistość, NoeMatrix zaprezentował RoboPocket – zestaw do zbierania danych, który skutecznie zamienia smartfon w profesjonalne urządzenie do rejestracji danych przestrzennych. System wykorzystuje fuzję wielu czujników telefonu – Vision, LiDAR i IMU – do przechwytywania precyzyjnych danych potrzebnych do trenowania ucieleśnionej AI, a wszystko to za pomocą urządzenia, które mieści się w kieszeni.
W przeciwieństwie do chałupniczych rozwiązań, które wymagają żmudnej postprodukcji, RoboPocket działa jak inteligentny hub. Zapewnia informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, ostrzegając użytkownika, jeśli porusza się zbyt szybko lub oddala od obszaru roboczego, i ocenia jakość danych na bieżąco. Ten „AI Tutor” gwarantuje, że do potoku trenowania trafiają tylko czyste, użyteczne dane – bo przecież „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” to w robotyce lekcja wyjątkowo kosztowna. Zestaw zawiera również odłączany obiektyw typu rybie oko, aby zapewnić telefonowi ultraszerokie pole widzenia dla kompleksowego zbierania danych.
System został zaprojektowany z myślą o skalowalności i złożoności. Wiele telefonów z RoboPocket może natychmiast udostępniać znaczniki czasu i współrzędne SLAM, co czyni banalnym nagrywanie skoordynowanych, wieloperspektywicznych akcji, takich jak manipulacja dwuramienna. NoeMatrix już zademonstrował, że modele AI trenowane wyłącznie na danych z RoboPocket potrafią wykonywać długoterminowe, złożone zadania, w tym autonomiczne składanie ręczników i inne manipulacje klasy przemysłowej, bez żadnej ręcznej teleoperacji.
Dlaczego to takie ważne?
RoboPocket drastycznie obniża próg wejścia dla wysokiej jakości badań i rozwoju w robotyce. Zastępując drogi, specjalistyczny sprzęt wszechobecnym urządzeniem, NoeMatrix demokratyzuje możliwość zbierania ogromnych ilości danych z prawdziwego świata, niezbędnych do trenowania zdolnych, ogólnego przeznaczenia robotów. Może to znacząco przyspieszyć tempo innowacji w ucieleśnionej AI, umożliwiając większej liczbie zespołów wyjście poza symulacje i nauczenie robotów poruszania się i wchodzenia w interakcje z chaosem fizycznego świata. Krótko mówiąc, być może już nie będziesz musiał(a) pozyskiwać rundy finansowania venture capital tylko po to, by nauczyć robota składać twoje pranie.
