في العام الماضي ، أطلقت Hugging Face ، منصة AI Dev ، Lerobot ، وهي مجموعة من نماذج AI المفتوحة ومجموعات البيانات والأدوات للمساعدة في بناء أنظمة الروبوتات في العالم الحقيقي. في يوم الثلاثاء ، تعاونت Hugging Face مع بدء بدء منظمة العفو الدولية Yaak لتوسيع Lerobot مع مجموعة تدريب للروبوتات والسيارات التي يمكنها التنقل في البيئات ، مثل شوارع المدينة ، بشكل مستقل.

المجموعة الجديدة ، التي تسمى Learning to Drive (L2D) ، تتجاوز حجمها في الحجم ، وتحتوي على بيانات من أجهزة استشعار تم تثبيتها على السيارات في مدارس القيادة الألمانية. يلتقط L2D بيانات الكاميرا ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) و “ديناميات المركبات” من مدربي القيادة والطلاب الذين يتنقلون في الشوارع مع مناطق البناء والتقاطعات والطرق السريعة والمزيد.

هناك عدد من مجموعات التدريب المفتوحة ذاتية القيادة من شركات بما في ذلك Alphabet’s Waymo و Comply AI. لكن العديد من هذه الأشياء تركز على مهام التخطيط مثل الكشف عن الكائنات وتتبعها ، والتي تتطلب تعليقات عالية الجودة ، وفقًا لمبدعي L2D-مما يجعل من الصعب توسيع نطاقها.

في المقابل ، تم تصميم L2D لدعم تطوير التعلم “الشامل” ، ويدعي منشئوها ، مما يساعد على التنبؤ بالأفعال (على سبيل المثال عندما يمكن للمشاة عبور الشارع) مباشرة من مدخلات المستشعر (مثل لقطات الكاميرا)

وكتب هارسمرات سانتواليا ، ومؤسس شركة Yaak ، ومؤسس Yaak ، ومؤسس Yaak Harsimrat Sandhawalia و Remi Cadene ، وهو عضو في فريق Robotics في Hugging Face ، في منشور مدونة: “يمكن لمجتمع الذكاء الاصطناعى الآن بناء نماذج ذاتية القيادة”. “تهدف L2D إلى أن تكون أكبر مجموعة بيانات ذاتية مفتوحة للمصدر تمكن مجتمع الذكاء الاصطناعى من خلال” حلقات “فريدة ومتنوعة لتدريب الذكاء المكاني من طرف إلى طرف.”

يخطط Face Face و Yaak لإجراء اختبارات “حلقة مغلقة” في العالم الحقيقي للنماذج المدربة باستخدام L2D و Lerobot هذا الصيف ، وتم نشرها على سيارة مع سائق أمان. تدعو الشركات مجتمع الذكاء الاصطناعى إلى تقديم النماذج والمهام التي يرغبون في تقييم النماذج عليها ، مثل التنقل في الدوارات وأماكن وقوف السيارات.