スタートアップが脳波によるロボット訓練データのタグ付けでフィジカルAIのボトルネックを解決へ
EncordとZander Labsは、脳波でタグ付けしたデータによるロボット訓練を試験しており、ヒューマノイド自動化の未来を左右する物理データの希少性に取り組んでいる。
Encordは、ドイツの神経科学スタートアップであるZander Labsと提携し、ジェンガをプレイするなどのタスク中に人間のオペレーターの脳波と自己中心的なビデオを記録することで、物理的なトレーニングデータを製造している。テキストベースのモデルはインターネットを活用していたが、物理的なAIは、YouTubeのビデオコーパスの5倍のスケールが必要とされる大規模なデータボトルネックに直面している。Encordは、意図やエラーなどの精神状態でデータをタグ付けすることで、モデルのトレーニング効率を改善し、遠隔操作と合成生成の限界を克服することを目指している。このマルチモーダルなデータ作成戦略が成功すれば、産業環境での能力のあるヒューマノイドロボットの展開を加速することになる。