ಅಹಂಕಾರದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎನ್ನುವುದು ತಲೆ, ಎದೆ ಅಥವಾ ಮಣಿಕಟ್ಟಿನ ಮೇಲೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಕ್ಯಾಮೆರಾದಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ - ಜನರು ಹೇಗೆ ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಚಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಿದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ನ ಆನ್ಬೋರ್ಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಏನನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಹತ್ತಿರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆ (VLA) ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ದೃಶ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೋಬೋಟ್ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಿಂದ ಹೊರಬಂದ ಮೊದಲ ದಿನವೇ ಅಪಘಾತಕ್ಕೀಡಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಮಾದರಿ ಅಪರೂಪ. ಅದು ದತ್ತಾಂಶ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಟ್ರೈಪಾಡ್ ಅಥವಾ ಸೀಲಿಂಗ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾದಿಂದ ಚಿತ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆ ರೀತಿಯ ದೃಶ್ಯಗಳು ಕೋಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅಲ್ಲ. ಕೈಯನ್ನು ಅಲ್ಲ. ವಸ್ತುವನ್ನು ಅಲ್ಲ. ರೋಬೋಟ್ನ ಆನ್ಬೋರ್ಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಪ್ ಅನ್ನು ಎತ್ತಿದಾಗ ಅಥವಾ ಡ್ರಾಯರ್ ಅನ್ನು ತೆರೆದಾಗ ಅದು ನೋಡುವ ನಿಖರವಾದ ಕೋನವನ್ನು ಅಲ್ಲ. ಆ ಅಂತರವನ್ನು ಅಹಂಕಾರದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಸ್ವಾರ್ಥಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು, ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ಡೇಟಾ ಆಧುನಿಕ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಿದ AI ಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ ಏಕೆ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರವಾನಗಿ ನೀಡುವ ಅಥವಾ ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ತಂಡಗಳು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೇನು?
ಅಹಂಕಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವು ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ತಲೆ, ಎದೆ ಅಥವಾ ಮಣಿಕಟ್ಟಿನ ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತದೆ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ರೋಬೋಟ್ನಲ್ಲಿಯೇ - ಆದ್ದರಿಂದ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ನಟ ನೋಡುವಂತೆಯೇ ಜಗತ್ತನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
"ಸ್ವಾರ್ಥಕ" ಎಂದರೆ ಸರಳವಾಗಿ ಸ್ವಯಂ ನಿಂದ. ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾರ್ಥ ಕೇಂದ್ರಿತ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ನಟನ ಕೈಗಳು, ಕಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳು ಅದು ಸಂಭವಿಸುವಾಗ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಇದು ಎಲ್ಲವೂ ಆಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಅಹಂಕಾರದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೇತಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ - ಆಳ, ಚಲನೆ, ಆಡಿಯೋ, ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಣ್ಣು ಅಥವಾ ಕೈ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ - ಆದ್ದರಿಂದ ಒಂದೇ ಕ್ಷಣವನ್ನು ಹಲವಾರು ಕೋನಗಳಿಂದ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು.
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಿದ AI ಗೆ ಸ್ವಾರ್ಥಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ
ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ವಿಫಲವಾಗಲು ಕೆಲವು ಕಾರಣಗಳಿವೆ. ತಪ್ಪು ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿದೆ.
ರೋಬೋಟ್ನ ಆನ್ಬೋರ್ಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ರೋಬೋಟ್ ನಿಂತಿರುವ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಜಗತ್ತನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅಥವಾ ಸೈಡ್-ಆಂಗಲ್ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ - ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಅಂತರದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ: ಆಫ್ ಗ್ರಿಪ್, ತಪ್ಪಿದ ಸಂಪರ್ಕ ಬಿಂದು, ತುಂಬಾ ಬೇಗನೆ ಬೀಟ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವ ಕೈ.
ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲಿನ ತರಬೇತಿಯು ಆ ಅನುವಾದ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಂತರ ಬಳಸುವ ಅದೇ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ರೋಬೋಟ್-ಕಲಿಕಾ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನೀತಿಗಳು ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಕುಶಲ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ-ವ್ಯಕ್ತಿ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನೀತಿಗಳನ್ನು 15–30% ರಷ್ಟು ಮೀರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿಫಲವು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿಯೇ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಹಿಡಿತಗಳು, ಉತ್ತಮ ಕೈ-ಕಣ್ಣಿನ ಸಮಯ, ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತತೆ ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿಗೆ ಚುರುಕಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿದೆ ಭೌತಿಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಅಲೆ ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳು — ದೃಶ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ಅಥವಾ ಲಿಖಿತ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ನಂತರ ಭೌತಿಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಹಂಕಾರದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಒಳಗೆ
ಕಚ್ಚಾ ವೀಡಿಯೊ ಮಾತ್ರ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ವಾರ್ಥ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹವು ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಹಲವಾರು ಇತರ ಸಂಕೇತಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ:
- ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ತಮ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕೋನಗಳಿಂದ (ತಲೆ, ಎದೆ ಅಥವಾ ಮಣಿಕಟ್ಟು)
- ಆಳದ ಡೇಟಾ ಇದು ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ವಸ್ತುವು ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಎಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಮೋಷನ್ ಸೆನ್ಸರ್ (IMU) ಡೇಟಾ ಅದು ತಲೆ ಮತ್ತು ದೇಹದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಆಡಿಯೋ — ಇದು ಅಚ್ಚರಿಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಲಗೆಯ ಮೇಲಿನ ಚಾಕು ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿ
- ಕೈ ಅಥವಾ ಕಣ್ಣಿನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಗಮನ ಮತ್ತು ಹಿಡಿತ ಮುಖ್ಯವಾದ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ
ಇದರಲ್ಲಿರುವ ವಿಶೇಷತೆಯೆಂದರೆ, ಇದೆಲ್ಲವೂ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು. ವೀಡಿಯೊದ ಹಿಂದೆ ಒಂದು ಕಾಲು ಸೆಕೆಂಡ್ ಆಳದ ಹರಿವು ಚಲಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪು ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಘನ ಸ್ವಾರ್ಥಿ. ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ಕಚ್ಚಾ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಲ್ಯಾಬ್ ದೃಶ್ಯಾವಳಿ vs ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ
ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ತರಬೇತಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೇಲಿನಿಂದ ತೆಗೆದ ಡ್ರೋನ್ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ಲೇ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಬೈಕ್ ಓಡಿಸಲು ಕಲಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅವರು ಬೈಕ್, ರಸ್ತೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಹ್ಯಾಂಡಲ್ಬಾರ್ಗಳಲ್ಲಿನ ತೂಗಾಟ, ತಿರುವುಗಳಲ್ಲಿ ಕಣ್ಣುಗಳು ಮುಂದೆ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ರೀತಿ ಅಥವಾ ತಿರುವು ಪಡೆಯುವ ಮೊದಲು ದೇಹವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ. ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಬೈಕಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ. ಅವರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ do ಇದು.
ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾವು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಬೆಳಕು, ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಒಂದು ವಸ್ತು, ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಿಪ್ಗೆ ಒಂದು ಕೆಲಸ - ಇದು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ರೋಬೋಟ್ ಸಾಗಿಸುವ ಪ್ರಪಂಚ ಇದಲ್ಲ. ಲ್ಯಾಬ್ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಯ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೊದಲ ದಿನ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೂವತ್ತನೇ ದಿನದಲ್ಲಿ ಬೆಳಕು ಮಿನುಗಿದಾಗ, ಇಬ್ಬರು ಜನರು ಹಾದಿಗಳನ್ನು ದಾಟಿದಾಗ ಅಥವಾ ಮೂರು SKU ಗಳು ಒಂದೇ ಶೆಲ್ಫ್ನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಾಗ ಬೇರ್ಪಡುತ್ತವೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ವಾರ್ಥಕ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯು ಶಬ್ದವನ್ನು ಮತ್ತೆ ಒಳಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಆ ಶಬ್ದವು ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಹಂಕಾರಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನ ನಾಲ್ಕು ಪದರಗಳು
ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಲೇಯರ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇನ್ನೊಂದು ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ವಿರಳವಾಗಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಆವರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಭೌತಿಕ AI ತಂಡಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಿದ AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಪದರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಸರಳ ಮಾರ್ಗ ಇಲ್ಲಿದೆ:
| ಲೇಯರ್ | ಅದು ಏನನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ | ಅದು ಏನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|
| ಮಾನವ ತಿಳುವಳಿಕೆ | ದೈನಂದಿನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆ | ಅಡಿಪಾಯದ ಗ್ರಹಿಕೆ - ಜನರು ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ |
| ಕಾರ್ಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ | ಕುಶಲ ದತ್ತಾಂಶ: ಪಥಗಳು, ಹಿಡಿತಗಳು, ಜಂಟಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳು | ರೋಬೋಟ್ ಚಲನೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ಪುನರಾವರ್ತನೆ |
| ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ | ದೃಷ್ಟಿ + ಮೌಖಿಕ ಅಥವಾ ಲಿಖಿತ ಸೂಚನೆಗಳು + ಕ್ರಿಯೆಗಳು | ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷೆ-ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು |
| ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ | ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘ, ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯ ಡೇಟಾ | ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದಾಗ ದೀರ್ಘ-ಹಾರಿಜಾನ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಚೇತರಿಕೆ |
ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ತಂಡಗಳು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪದರಗಳಿಂದ ಎಳೆಯುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಿಶ್ವಾಶರ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರರಿಂದ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ: ಮಾನವ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು, ಉತ್ತಮ ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯ ರಚನೆ.
ಸ್ವಾರ್ಥಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ನಿಜವಾದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ
ಕಳೆದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇಸ್ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಹೊರತಂದ ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಗೋದಾಮನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ಲ್ಯಾಬ್ ದೃಶ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅದು ಮೊದಲ ವಾರವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿತು. ನಂತರ ಋತುಮಾನದ ಉಲ್ಬಣವು ಬಂದಿತು. ವಿಚಿತ್ರ ಕೋನಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು, ಫ್ಲೋರೊಸೆಂಟ್ ದೀಪಗಳು ಮಿನುಗುತ್ತಿದ್ದವು, ಇಬ್ಬರು ಕಾರ್ಮಿಕರು ಹಜಾರವನ್ನು ದಾಟುತ್ತಿದ್ದರು. ರೋಬೋಟ್ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿತು - ಮಾದರಿ ಮುರಿದ ಕಾರಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದರ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ನಿಜವಾದ ಬದಲಾವಣೆಯಂತೆ ಕಾಣದ ಕಾರಣ.
ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಆ ರೀತಿಯ ಅಂತರವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಬೇಡಿಕೆ ಏರುತ್ತಿದೆ:
- ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ಮತ್ತು ಮನೆ ರೋಬೋಟ್ಗಳು. ಅಡುಗೆ ಮಾಡುವುದು, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ದಿನಸಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಇಡುವುದು. ರೋಬೋಟ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡುವವರೆಗೂ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಕೆಲಸಗಳು.
- ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಲನಶೀಲತೆ. ಚಾಲನೆ, ಕ್ಯಾಬಿನ್ ಒಳಗೆ ನಡವಳಿಕೆ, ಕೊನೆಯ ಹಂತದ ವಿತರಣೆ. ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ನೈಜ ಬೀದಿಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸ್ವಾರ್ಥ ಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶಗಳು. ಕಾರ್ಖಾನೆ ಮಹಡಿಗಳು, ಜೋಡಣೆ ಮಾರ್ಗಗಳು, ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ತಾಣಗಳು - ಸುರಕ್ಷತಾ ಪತ್ತೆ, ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೆಲಸಗಾರ-ಸಹಾಯಕ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾ. ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಧರಿಸುವ ತಲೆಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ, ಸಹಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ AR ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಚಿಲ್ಲರೆ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸ್ವಾರ್ಥ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾ. ಶೆಲ್ಫ್ನಲ್ಲಿ ಗಮನ, ಸಂಚರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ನೈಜ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಖರೀದಿದಾರರ ಧರಿಸಬಹುದಾದ ದೃಶ್ಯಗಳು.
ವಿಭಿನ್ನ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು, ಒಂದೇ ಮೂಲಭೂತ ಅಗತ್ಯ: ಕೆಲಸದಂತೆಯೇ ಕಾಣುವ ಡೇಟಾ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಂತೆ ಅಲ್ಲ.
ಸ್ವಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ಯಾವುದು?
ನೀವು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಾರ್ಥಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ಐದು ವಿಷಯಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ದರ್ಜೆಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತವೆ:
- ಸ್ವಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಆಳ. ಕೇವಲ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳಲ್ಲ. ಕೈ ಭಂಗಿಗಳು, ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶ - ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸರಿಯಾದ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ. ವೀಡಿಯೊ, ಆಳ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯಾದ್ಯಂತ ಸಮಯ-ಸಿಂಕ್, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಐದು ಅಲೆಯುವ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳಲ್ಲ, ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಕ್ಷಣವನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ.
- ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಕವರೇಜ್. ಕಡಿಮೆ ಬೆಳಕು, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ, ಕಿಕ್ಕಿರಿದ ದೃಶ್ಯಗಳು, ಅಪರೂಪದ ಘಟನೆಗಳು. ಲ್ಯಾಬ್ ಡೇಟಾ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಅಂತರವನ್ನು ಬಿಡುವ ಸಂದರ್ಭಗಳು. ಡೇಟಾ ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ಉದ್ಯಮ ಖರೀದಿದಾರರ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
- ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ. ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ವೀಡಿಯೊ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ದಾಖಲಿತ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು GDPR ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ISO 27001 ಮತ್ತು SOC 2 ಪ್ರಕಾರ II ನಂತಹ ಮಾರಾಟಗಾರರ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಉದ್ಯಮ ಕಾನೂನು ತಂಡಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ.
- ಸಿಮ್-ಟು-ರಿಯಲ್ ಸಿದ್ಧತೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ತಂಡಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವ ಆಧಾರವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಗುಣಮಟ್ಟ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ ನಂತರ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಅದನ್ನು ಮೂಲದಲ್ಲಿಯೇ ಸರಿಪಡಿಸಿ, ಉಳಿದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಸರಳವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೀ ಟೇಕ್ಅವೇಗಳು
- ಅಹಂಕಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಎಂದರೆ ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ. — ನಟನ ಸ್ವಂತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ — ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಿದ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವರು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಜಗತ್ತನ್ನು ನೋಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಗ್ರಹಿಕೆ-ಕ್ರಿಯೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ನಿಜವಾದ ಶಿಫ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಹಂಕಾರಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಬಹುಮುಖಿಯಾಗಿದೆ. — ವಿಡಿಯೋ, ಆಳ, ಆಡಿಯೋ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ — ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ಗೆ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
- ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧ ಎಂದರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದು. — ಇದರರ್ಥ ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಕವರೇಜ್, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸರಗಳು, ಸಿಮ್-ಟು-ರಿಯಲ್ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲಿತ ಅನುಸರಣೆ ಹಾದಿ.
ಶೈಪ್ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು
ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು "ನಮಗೆ ಸ್ವಾರ್ಥ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಬೇಕೇ" ಹಂತವನ್ನು ದಾಟಿ "ನಾವು ಅದನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು" ಎಂಬ ಹಂತಕ್ಕೆ ತಲುಪಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಲಿಯೇ ಶೈಪ್ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ನಾವು ಭೌತಿಕ AI ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಹಿಂದೆ ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ - ನೈಜ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ, VLA-ದರ್ಜೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ, RLHF, ಮತ್ತು ಒಂದೇ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳು. ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳು:
- ಲ್ಯಾಬ್ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಯಲ್ಲ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ. ಅಡುಗೆಮನೆಗಳು, ಗೋದಾಮುಗಳು, ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ಸೌಲಭ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಡ್-ಮೌಂಟೆಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಗ್ಲಾಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳು.
- ಬಹು-ಸಂವೇದಕ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್. ವೀಡಿಯೊ, IMU, LiDAR, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಆಳ - ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
- VLA ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ. ವಸ್ತುಗಳು, ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಕೈ-ವಸ್ತುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂದರ್ಭ.
- ಸಿಮ್-ಟು-ರಿಯಲ್ ಬೆಂಬಲ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ರಿಯಲ್2ಸಿಮ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ.
- ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ಅನುಸರಣೆ. ISO 27001, SOC 2 ಟೈಪ್ II, HIPAA-ಸಿದ್ಧ, ಮತ್ತು GDPR — ಒಪ್ಪಿಗೆ-ಮೊದಲ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್-ಸಿದ್ಧ ಡೇಟಾ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ.
ನಿಮ್ಮ ಭೌತಿಕ AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಒಂದು ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಂತೋಷಪಡುತ್ತೇವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಹಂಕಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕೇವಲ ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿ ವೀಡಿಯೊ ಅಲ್ಲ. ಜನರು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾರ್ಗ ಇದು. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಕಾರಗೊಂಡ AI ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಾಗಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಗುರಿ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳು, ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಅಥವಾ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳಾಗಿರಲಿ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಅಹಂಕಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾವು ಪ್ರತಿ ಗಂಭೀರ ಸಾಕಾರಗೊಂಡ AI ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತಂತ್ರದ ಮೂಲ ಪದರವಾಗುತ್ತಿದೆ - ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ತಂಡಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು - ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು - ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ, ಅದರ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮೊದಲು ಅಲ್ಲ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ಸ್ವಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಎಂದರೇನು?
ಇದು ಮೊದಲ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಲೆ, ಎದೆ ಅಥವಾ ಮಣಿಕಟ್ಟಿನ ಮೇಲೆ ಧರಿಸಿರುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾದಿಂದ - ಜನರು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವೀಡಿಯೊದ ಬದಲಿಗೆ ಸ್ವಾರ್ಥ ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಬೇಕು?
ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವೀಡಿಯೊ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮೊದಲ-ವ್ಯಕ್ತಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲಿನ ತರಬೇತಿಯು ಮಾದರಿಯು ಏನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ನೋಡುವುದರ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕುಶಲ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ 15–30% ರಷ್ಟು ದಾಖಲಿತ ನಿಖರತೆಯ ಲಾಭದೊಂದಿಗೆ.
ಸ್ವಾರ್ಥಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾವ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
RGB ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಆಳ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಚಲನೆ (IMU) ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೋ. ಅನೇಕ ಸೆಟಪ್ಗಳು ಕೈ ಅಥವಾ ಕಣ್ಣಿನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಾಗಿ LiDAR ಅನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ-ಕ್ರಿಯೆ (VLA) ತರಬೇತಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
VLA ಮಾದರಿಗಳು ದೃಶ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ನಂತರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ವಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಅವರಿಗೆ ಆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನೋಟ, ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ತ್ರಿವಳಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಶೋಧನಾ ದರ್ಜೆಯ ಅಹಂಕಾರ ಕೇಂದ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನಿಯೋಜನೆ ದರ್ಜೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹದಿಂದ ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಮೂರು ವಿಷಯಗಳು: ಬಿಗಿಯಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಿಗಿಂತ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶಾಲವಾದ ಪರಿಸರ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಮತ್ತು ಸಮ್ಮತಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್-ಸಿದ್ಧ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ದಾಖಲಿತ ಅನುಸರಣೆ ಹಾದಿ.
