Hugging Face улучшает LeRobot с новыми данными для обучения автономному вождению

Hugging Face, в сотрудничестве со стартапом в области искусственного интеллекта Yaak, расширил свою платформу LeRobot, представив обширный набор данных для обучения автономных транспортных средств и роботов, направленный на улучшение навигации в сложных условиях.

Hugging Face, ведущая платформа для разработки искусственного интеллекта, недавно объявила о значительном расширении своей инициативы LeRobot. Это расширение включает в себя новый набор данных для обучения под названием Learning to Drive (L2D), разработанный в партнерстве со стартапом в области ИИ Yaak. Набор данных L2D, объем которого превышает петабайт, получен из данных сенсоров, собранных с транспортных средств в автошколах Германии, включая видеозаписи с камер, данные GPS и информацию о динамике транспортного средства.

Цель этой инициативы — способствовать разработке моделей сквозного обучения для автономной навигации, позволяя системам ИИ предсказывать действия непосредственно на основе данных сенсоров. В отличие от существующих наборов данных, которые сосредоточены на конкретных задачах, таких как обнаружение объектов, L2D предлагает более целостный подход к обучению моделей автономного вождения, охватывая широкий спектр сценариев вождения, включая зоны строительства, перекрестки и автомагистрали.

Hugging Face и Yaak планируют провести реальные испытания моделей, обученных с использованием L2D и LeRobot, этим летом, используя транспортное средство, оборудованное водителем безопасности. Они также приглашают сообщество ИИ внести свой вклад в модели и задачи для оценки, такие как навигация по круговым развязкам и парковочным местам, чтобы еще больше продвинуть возможности технологий автономного вождения.