新創公司用腦波標記機器人訓練數據以突破物理AI瓶頸
encord和zander labs正在測試腦波標記數據來訓練機器人，以解決可能決定人形自動化未來的物理數據稀缺問題。
Encord 與德國神經科學初創公司 Zander Labs 合作，通過記錄人類操作員在執行諸如玩 Jenga 等任務時的腦波和以自我為中心的視頻來製造物理訓練數據。雖然基於文本的模型利用了互聯網，但物理 AI 面臨著巨大的數據瓶頸，需要達到 YouTube 視頻庫的五倍規模。通過用意圖和錯誤等心理狀態標記數據，Encord 旨在提高模型訓練效率，並克服遠程操作和合成生成的局限性。如果成功，這種多模態數據創建策略將加速具備能力的人形機器人在工業環境中的部署。