Los robots chocan con datos costosos y Encord prueba señales cerebrales

TechCrunch describe el trabajo de entrenamiento en robótica dentro del almacén de Encord en San Leandro, donde las personas crean tareas para modelos mientras usan sensores, incluyendo un auricular que mide las ondas cerebrales. Encord está probando con la empresa alemana Zander Labs si un conjunto de datos etiquetado con ondas cerebrales mejora los modelos de robótica.

Encord está fabricando datos que la web no proporciona

Encord construyó originalmente herramientas para la anotación de datos y la evaluación de modelos. Según TechCrunch, sus clientes de robótica se toparon con la misma brecha: no hay suficientes datos de alta calidad para la manipulación en el mundo físico.

Ahora la empresa recopila videos egocéntricos de trabajadores que usan cámaras, datos de brazos robóticos y nuevas modalidades. Las tareas del almacén incluyen servir café, apilar fichas de póquer y conectar cables ethernet en un servidor.

Zander Labs agrega sensores de actividad cerebral al piloto. El objetivo no es leer la mente, sino estimar estados como el error, la intención y la sorpresa para que los modelos reciban una señal más rica sobre cuándo una tarea es difícil.

La IA física tiene una economía diferente a la de los chatbots

Para los modelos de lenguaje, gran parte del material de entrenamiento podría extraerse de la web. La robótica es diferente. El video de YouTube ayuda, pero a menudo carece de ángulos de cámara precisos, acción de la mano, fuerza de contacto y etiquetas densas.

Vineeth Velmurugan de Encord le dice a TechCrunch que un gran avance puede requerir un conjunto de datos aproximadamente cinco veces el tamaño del corpus de video de YouTube. También estima que los datos densamente anotados para tareas específicas valen 100 veces más que los datos egocéntricos de baja calidad, incluso si su producción cuesta 20 veces más.

Las ondas cerebrales son un piloto, no un atajo hacia los humanoides

El error más fácil es sobrecalentar el ángulo de la neurociencia. Encord dice que el trabajo con Zander Labs es una prueba: construir un conjunto de datos inicial, probarlo en modelos de robótica de clientes y luego decidir si escalar.

Esa precaución es apropiada. Las ondas cerebrales pueden agregar un contexto útil, pero el problema de la robótica aún depende de la mecánica, los sensores, la anotación, el costo de recopilación de datos y la capacidad de generalizar más allá de las tareas preparadas.

Los modelos de clientes importan más que la foto de los auriculares

La señal a observar es si los modelos de clientes mejoran de manera medible la tasa de éxito, la solidez o el costo de capacitación después de que se agregan las señales cerebrales. Sin eso, el auricular sigue siendo visualmente fuerte pero producto secundario.

Una segunda señal fuerte sería que Encord vendiera datos para conjuntos de habilidades repetibles, como el cableado, la clasificación y la manipulación de objetos frágiles. Eso mostrará si una fábrica de datos aborda realmente el cuello de botella de la IA física.

El veredicto de Lilith

El problema no son los modelos faltantes. El problema es alguien que realiza mil pruebas para servir café. La IA física ahora pagará la factura que los modelos de texto evitaron al extraer datos de Internet.