Robot təlimi üçün məlumat toplamaq: Çirkli, lakin vacib bir iş

Robot təlimi üçün məlumat toplamaq: Çirkli, lakin vacib bir iş

Süni intellekt sahəsində ən böyük laboratoriyalar indi robotların fiziki dünyada fəaliyyət göstərməsini öyrətmək üçün yarışır. OpenAI 2021-ci ildə bağladığı robototexnika proqramını yenidən işə saldığını elan etdi. Bu, süni intellektin növbəti böyük hədəfinin fiziki dünya olduğunu göstərən mühüm bir siqnaldır.

Lakin bacarıqlı robotlar yaratmaq üçün süni intellekt sənayesinin hələ malik olmadığı bir şey lazımdır: dil modellərində istifadə olunan təlim məlumatlarına uyğun məlumat bazası. Bu boşluq tamamilə yeni bir infrastruktur biznesinin yaranmasına səbəb olur.

Niyə robot məlumatları bu qədər çətindir?

Böyük dil modelləri internetdə mövcud olan böyük miqdarda mətn məlumatları ilə təlim keçə bilər. Robotlar üçün isə vəziyyət tamam fərqlidir. Onlara fiziki qarşılıqlı əlaqəni əks etdirən məlumatlar lazımdır. Bu cür məlumatlar isə demək olar ki, mövcud deyil.

YouTube videoları və ya qiq işçiləri tərəfindən çəkilmiş görüntülər aşağı keyfiyyətlidir. Onları real fiziki dünya ilə uzlaşdırmaq çox çətindir. Robotların bir stəkanı götürməsi, qapını açması və ya bir obyekti yerdən qaldırması kimi sadə hərəkətləri öyrənməsi üçün yüksək keyfiyyətli, dəqiq məlumatlara ehtiyac var.

XDOF: Robot məlumatları üçün yeni bir infrastruktur

Məhz bu problemi həll etmək üçün XDOF adlı startap gizlilikdən çıxır. Şirkət süni intellektin növbəti böyük darboğazının modellər və ya çiplər deyil, robotların fiziki dünya ilə qarşılıqlı əlaqəsi üçün lazım olan məlumat əks-əlaqə dövrü olduğuna inanır.

XDOF robot təlimi üçün məlumat boru kəmərləri, toplama alətləri və annotasiya sistemləri qurmaq məqsədi daşıyır. Bu sistemlər aparıcı laboratoriyaların və robototexnika şirkətlərinin özlərinin asanlıqla qura bilməyəcəyi infrastrukturlardır.

Startap artıq Thrive Capital, Spark Capital, a16z, Lux və WndrCo kimi nəhəng investorlardan 70 milyon dollar vəsait toplayıb. Şirkətin təxminən 60 işçisi var və 20 müştəri ilə, o cümlədən bir neçə aparıcı süni intellekt laboratoriyası ilə işləyir.

Şirkətin qurucuları və onların hekayəsi

XDOF-un təməlində maraqlı bir hekayə dayanır. Qurucu və CEO Filip Wu hələ UC Berkeley-də doktorant olarkən bu problemlə üzləşib. Onun tədqiqatı robotların böyük məlumat dəstlərindən bacarıqları öyrənməsinə yönəlmişdi. Lakin bir problem var idi: böyük miqyaslı məlumat yox idi.

"Bir toyuq-yumurta problemi var idi — əvvəlcə məlumat toplamalı idik ki, sonra robototexnika üçün əsas modeli necə öyrədəcəyimizi soruşa bilək" deyə Wu TechCrunch-a bildirib.

Wu və onun gələcək həmqurucusu və CTO-su Fred Shentu GELLO adlı bir layihə üzərində işləyiblər. Bu, insan operatoruna robot qolunu idarə etməyə və təlim məlumatları yaratmağa imkan verən ucuz bir teleoperasiya sistemidir. Bu layihə robototexnika sahəsində çox təsirli bir sənədə çevrilib, çünki bir çox insan eyni ehtiyac və darboğazlarla üzləşirdi.

ABC məlumat dəsti: Yeni bir standart

XDOF UC Berkeley-in Süni İntellekt Tədqiqat Laboratoriyası ilə əməkdaşlıq edərək ABC adlı böyük bir məlumat dəsti yaradıb. Bu, indiyə qədər toplanmış ən böyük yüksək keyfiyyətli robot təlim məlumatı kolleksiyasıdır. Məlumat dəsti 130.000 robot manipulyasiya trayektoriyasını əhatə edir.

Bu məlumat dəsti robotların müxtəlif hərəkətləri öyrənməsi üçün çox vacibdir. O, gələcək robot modellərinin təlimi üçün bir təməl rolunu oynayacaq.

Robot məlumatlarının gələcəyi

XDOF-un rəhbərliyi hesab edir ki, bütün aparıcı laboratoriyalar robototexnika sahəsində irəliləməyə çalışır. "Dil modeli yarışında bir az geri qalmağın nəticələrini artıq gördük" deyə Wu vurğulayır. "Bu texnologiyanı çox gec təqib etmək istəməzsiniz və hər kəs fiziki süni intellektin növbəti sərhəd olduğu qənaətindədir."

XDOF yalnız məlumat təminatçısı olmaq istəmir. Şirkət həmçinin məlumatların təmizlənməsi, alətlər və annotasiya üzərində fokuslanır. Məqsəd robot təlimçiləri üçün öz-özünü gücləndirən bir əks-əlaqə dövrü yaratmaqdır.

Bu yanaşma göstərir ki, süni intellektin gələcəyi təkcə daha ağıllı modellər deyil, həm də fiziki dünyanı daha yaxşı başa düşən və onunla qarşılıqlı əlaqədə ola bilən sistemlər olacaq. Robot məlumatlarının toplanması çirkli və şərəfsiz bir iş ola bilər, lakin bu, süni intellektin növbəti böyük sıçrayışı üçün vacib bir addımdır.

Azərbaycan konteksti və gələcək perspektivlər

Azərbaycanda da robototexnika və süni intellekt sahəsində maraq artır. Universitetlər və texnologiya şirkətləri bu sahədə tədqiqatlara başlayır. Lakin yüksək keyfiyyətli təlim məlumatlarının olmaması burada da əsas problemlərdən biridir.

XDOF kimi şirkətlərin yanaşması göstərir ki, robototexnika sahəsində uğur qazanmaq üçün təkcə alqoritmlər deyil, həm də etibarlı məlumat infrastrukturu lazımdır. Bu, Azərbaycanda robototexnika ilə məşğul olan tədqiqatçılar və sahibkarlar üçün dəyərli bir dərsdir.

Gələcəkdə robotların gündəlik həyatımızın bir hissəsinə çevrilməsi üçün bu cür məlumat infrastrukturlarına investisiya qoymaq vacib olacaq. XDOF-un yanaşması bu sahədə yeni bir standart yarada bilər və robotların fiziki dünyada daha səmərəli işləməsinə imkan verə bilər.