Un avance significativo en la robótica
El año pasado, Hugging Face, una plataforma de desarrollo de inteligencia artificial (IA), lanzó LeRobot, una colección de modelos de IA abiertos, conjuntos de datos y herramientas para ayudar a construir sistemas robóticos en el mundo real. Recientemente, esta iniciativa dio un paso adelante al asociarse con la startup de IA Yaak para expandir LeRobot con un nuevo conjunto de datos diseñado específicamente para robots y vehículos que pueden navegar de manera autónoma en entornos complejos, como las calles de una ciudad.
Learning to Drive: un conjunto de datos revolucionario
El nuevo conjunto de datos, denominado Learning to Drive (L2D), tiene un tamaño superior a un petabyte y contiene información recopilada de sensores instalados en vehículos de escuelas de conducción en Alemania. Este conjunto captura datos de cámaras, GPS y dinámicas del vehículo, obtenidos de instructores de conducción y estudiantes que navegan por calles con zonas de construcción, intersecciones y autopistas. Esta riqueza de datos es fundamental para el desarrollo de modelos de conducción autónoma más precisos y eficientes.
Un enfoque innovador para el aprendizaje autónomo
A diferencia de otros conjuntos de datos de entrenamiento para vehículos autónomos, que suelen centrarse en tareas de planificación como la detección y seguimiento de objetos, L2D está diseñado para respaldar el desarrollo de un aprendizaje “de extremo a extremo”. Esto significa que los modelos pueden predecir acciones, como cuándo un peatón podría cruzar la calle, directamente a partir de las entradas de los sensores, como las imágenes de las cámaras. Según los creadores de L2D, esto facilitará la creación de modelos de conducción autónoma más robustos y escalables.
Colaboración con la comunidad de IA
Hugging Face y Yaak tienen planes para realizar pruebas en el mundo real con modelos entrenados utilizando L2D y LeRobot durante el verano, implementándolos en un vehículo con un conductor de seguridad. Además, están invitando a la comunidad de IA a enviar modelos y tareas que les gustaría que se evaluaran, como la navegación en rotondas y espacios de estacionamiento. Esta colaboración promete no solo avanzar en la tecnología de vehículos autónomos, sino también fomentar un ecosistema de innovación en el campo de la inteligencia artificial.
