스타트업들이 뇌파로 로봇 학습 데이터에 태그를 달아 물리적 AI 병목 해결에 나서다
Encord와 Zander Labs가 뇌파 태그가 붙은 데이터를 활용한 로봇 학습을 테스트하고 있으며, 휴머노이드 자동화의 미래를 좌우할 수 있는 물리적 데이터 부족 문제를 해결하고 있습니다.
엔코드는 독일 신경과학 스타트업인 젠더 랩스(Zander Labs)와 협력하여 인간 조작자의 뇌파와 자기 중심적인 비디오를 작업하는 동안 녹음하여 물리적 훈련 데이터를 생성한다. (예: 젠가 게임). 텍스트 기반 모델이 인터넷을 활용하는 동안 물리적 AI는 유튜브 비디오 코퍼스의 최대 5배에 달하는 규모가 필요한 대규모 데이터 병목 현상에 직면해 있다. 엔코드는 데이터에 의도 및 오류와 같은 정신적 상태로 태그를 달아 모델 훈련 효율성을 개선하고 원격 작동 및 합성 생성의 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 성공하면 이 다중 모드 데이터 생성 전략은 산업 환경에서 유능한 휴머노이드 로봇의 배포를 가속화 할 것이다.