Платформа для розробників штучного інтелекту Hugging Face продовжує розширювати свої можливості в галузі робототехніки. Минулого року компанія запустила LeRobot – колекцію відкритих моделей, наборів даних і інструментів для створення роботизованих систем. Тепер Hugging Face об’єдналася зі стартапом Yaak, щоб зробити черговий крок у розвитку автономного транспорту.
Про це у своїй статті розповідає Techcrunch.
У рамках цієї співпраці було представлено Learning to Drive (L2D) – масштабний навчальний набір даних для роботів і автомобілів, здатних автономно орієнтуватися у складних середовищах, таких як міські вулиці.
Унікальні дані для навчання автономних систем
Набір L2D містить понад петабайт інформації, зібраної з автомобілів у німецьких автошколах. До нього увійшли дані з камер, GPS та інформація про динаміку руху машин, якими керували як інструктори, так і студенти. Ці дані охоплюють сценарії, пов’язані з проїздом через будівельні зони, складні перехрестя, шосе та інші дорожні умови.
На відміну від інших відкритих навчальних курсів для автономного водіння, таких як Waymo від Alphabet або Comma AI, L2D не зосереджується лише на задачах планування руху та виявлення об’єктів. Замість цього він підтримує концепцію “наскрізного” навчання, яка дозволяє передбачати поведінку інших учасників дорожнього руху – наприклад, момент, коли пішохід може перейти дорогу.
Створення найбільшого відкритого набору даних
За словами співзасновника Yaak Харсімрата Сандхавалії та представника Hugging Face Ремі Кадена, L2D має стати найбільшим у світі відкритим набором даних для навчання наскрізного просторового інтелекту. Це відкриває нові можливості для розробників, які можуть використовувати набір для створення моделей автономного керування автомобілями.
Тестування моделей у реальних умовах
Уже цього літа Hugging Face і Yaak планують провести випробування моделей автономного керування, навчених за допомогою L2D і LeRobot. Тести проходитимуть у форматі “замкнутого циклу” із використанням транспортного засобу, за кермом якого перебуватиме безпечний водій.
Розробники також закликають спільноту штучного інтелекту брати активну участь у проєкті, пропонуючи нові моделі та завдання для тестування, зокрема навігацію кільцевими розв’язками чи пошук паркувальних місць.
Раніше редакція сайту AI360 писали про проблеми Hugging Face, але компанія врегулювала судовий позов із корейським стартапом FriendliAI. Позов стосувався порушення патенту, пов’язаного з технологією «пакетування з ітераційним плануванням».
