Hugging Face и Yaak запускают уникальный набор данных L2D для обучения беспилотников в городских условиях

В прошлом году платформа Hugging Face, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, представила LeRobot – коллекцию открытых моделей ИИ, наборов данных и инструментов для создания настоящих робототехнических решений. Во вторник Hugging Face заключила партнерство с AI-стартапом Yaak, чтобы улучшить LeRobot, добавив обучающий набор для роботов и автомобилей, способных автономно передвигаться в различных условиях, в том числе по городским улицам.

Свежий набор данных, получивший название Learning to Drive (L2D), превышает один петабайт в объеме и включает информацию с датчиков, установленных на автомобилях в немецких автошколах. L2D собирает данные с камер, GPS и динамиков транспортного средства от инструкторов и учеников, которые курсируют по улицам с различными препятствиями, такими как строительные площадки и перекрестки.

Существуют несколько открытых наборов данных для обучения беспилотным автомобилям от компаний, таких как Waymo (принадлежит Alphabet) и Comma AI. Однако многие из них сосредоточены на задачах планирования, подобных обнаружению и отслеживанию объектов. Создатели L2D отмечают, что для этих задач необходимы высококачественные аннотации, что затрудняет масштабирование.

В отличие от них, L2D, по словам разработчиков, направлен на поддержку “сквозного” обучения, позволяющего предсказывать действия (например, моменты, когда пешеход может перейти улицу) непосредственно на основе данных с датчиков (таких как кадры с камер).

«Теперь сообщество AI может разрабатывать интегрированные модели для самоуправляемых автомобилей», – отметили в блоге сооснователь Yaak Харсимрат Сандхавалия и Реми Каден, представляющий команду AI в Hugging Face.

«L2D нацелен на становление крупнейшим открытым набором данных для автономных машин, предоставляя исследования различного характера для обучения пространственному интеллекту».

Hugging Face и Yaak планируют летом этого года провести реальные испытания моделей, обученных с использованием L2D и LeRobot, на транспортных средствах с водителем для обеспечения безопасности. Компании приглашают сообщество AI представить свои модели и задачи, по которым они хотели бы протестировать свои разработки, включая навигацию по кольцевым развязкам и парковочным зонам.