Hugging Face расширяет свою платформу LeRobot данными для обучения беспилотных машин

Новый набор под названием Learning to Drive (L2D) имеет размер более петабайта и содержит данные с датчиков, которые были установлены на автомобилях в немецких автошколах. L2D собирает данные с камер, GPS и «динамики транспортного средства» от инструкторов по вождению и студентов, проезжающих по улицам со строительными зонами, перекрестками, шоссе и т. д.

Существует ряд открытых наборов для обучения беспилотному вождению от таких компаний, как Waymo от Alphabet и Comma AI. Но многие из них сосредоточены на задачах планирования, таких как обнаружение и отслеживание объектов, которые, по словам создателей L2D, требуют высококачественных аннотаций, что затрудняет их масштабирование.

Напротив, L2D, как утверждают его создатели, предназначен для поддержки развития «сквозного» обучения, которое помогает прогнозировать действия (например, когда пешеход может перейти улицу) непосредственно на основе данных датчиков (например, кадров с камер).

«Сообщество AI теперь может создавать сквозные модели самоуправляемых машин», — написали в блоге соучредитель Yaak Харсимрат Сандхавалия и Реми Каден, член команды AI для робототехники в Hugging Face.

«L2D стремится стать крупнейшим набором данных с открытым исходным кодом для самоуправляемых машин, который предоставит сообществу AI уникальные и разнообразные «эпизоды» для обучения сквозного пространственного интеллекта».

Hugging Face и Yaak планируют провести этим летом тестирование в реальном мире «замкнутого цикла» моделей, обученных с использованием L2D и LeRobot, развернутых на транспортном средстве с водителем безопасности. Компании призывают сообщество AI представить модели и задачи, по которым они хотели бы оценить модели, например, навигацию по кольцевым перекресткам и парковочным местам.

Источник