Hugging Face и Yaak: Объединение усилий для создания крупнейшего набора данных L2D для обучения беспилотных автомобилей

В прошлом году Hugging Face, платформа для разработки искусственного интеллекта, представила LeRobot — набор открытых моделей AI, данных и инструментов, предназначенных для создания роботов. Во вторник Hugging Face сотрудничала с AI-стартапом Yaak, чтобы расширить LeRobot, добавив обучающий набор для роботов и автомобилей, способных автономно перемещаться в различных условиях, включая городские улицы.

Новый набор данных под названием Learning to Drive (L2D) объемом более одного петабайта включает информацию с датчиков, установленных на автомобилях в немецких автошколах. L2D собирает данные с камер, GPS, а также от «динамиков транспортного средства» от инструкторов и учеников, проезжающих мимо строительных зон, перекрестков и шоссе.

Существует несколько открытых наборов данных для обучения беспилотных автомобилей от таких компаний, как Waymo, принадлежащая Alphabet, и Comma AI. Однако многие из них фокусируются на задачах планирования, таких как обнаружение и отслеживание объектов — эти задачи требуют высококачественных аннотаций, что затрудняет масштабирование.

С другой стороны, создатели L2D утверждают, что этот набор данных предназначен для поддержки «сквозного» обучения, позволяющего прогнозировать действия (например, когда пешеход может перейти дорогу) непосредственно на основе данных с датчиков (например, видеопотока с камер).

«Теперь сообщество AI сможет создавать сквозные модели для самоуправляющихся автомобилей», — написали в блоге соучредитель Yaak Харсимрат Сандхавалия и Реми Каден, специалист по AI в области робототехники в Hugging Face.

«L2D нацелен на то, чтобы стать крупнейшим открытым набором данных для самоуправляющихся автомобилей, предоставляя сообществу AI уникальные и разнообразные «эпизоды» для обучения пространственному интеллекту».

Hugging Face и Yaak планируют летом провести в реальных условиях тестирование моделей «замкнутого цикла», обученных с использованием L2D и LeRobot, на автомобиле с водителем-безопасником. Компании приглашают сообщество AI предложить модели и задачи, которые они хотели бы протестировать, например, навигацию по кольцевым перекресткам и парковочным местам.

Источник