Bir bardağı kaldırmak yalnız elin kapanması değil; bardağın yerini, biçimini ve hareket sırasında nasıl tutulacağını birlikte ele alan bir iş. Figure’ün Index girişimi, robotların bu tür fiziksel görevleri öğrenmesi için insanlardan gerçek çalışma videoları topluyor. Şirket, Helix sistemi için gereken çeşitliliği bu yolla büyütmeyi amaçlıyor.
Aynı görev farklı ortamlarda değişiyor
Figure’ün 25 Ağustos açıklaması; ev işlerinden restoranlara, depolardan ofislere uzanan kayıtları anlatıyor. Bir görevin farklı nesnelerle ve farklı yerleşimlerde yapılması, veri setine yalnız daha fazla görüntü değil, yeni durumlar ekliyor. Bu nedenle kişi, görev ve ortam çeşitliliği birlikte değerlendiriliyor.
Video doğrudan son eğitim malzemesi olmuyor
Index hattında teknik ve görsel kalite taraması, sahtecilik incelemesi, tekrarların ayıklanması, veri dağılımının dengelenmesi ve açıklama ekleme aşamaları bulunuyor. Birbirine fazla benzeyen parçaların ayrılması, belirli bir işin kayıtlar arasında gereğinden fazla yer kaplamasını önlemeye yardımcı oluyor. Görev kotaları da farklı hareket örneklerine alan açıyor.
El becerisine veri açısından bakmak
Hassas bir nesneyi tutmakla bir yüzeyi silmek, hareket ve nesne ilişkisi bakımından farklı işler. İnsan videoları bu çeşitliliği kaydetmenin bir yolu. Donanımın hareket kapasitesi ile öğrenme malzemesinin kapsamı ise bir robot sisteminin birlikte düşünülmesi gereken iki parçası.
Riley’nin değerlendirmesi
Bu yaklaşımda dikkat çekici olan yalnız kayıt miktarı değil, aynı hareketin ne kadar farklı koşulda temsil edildiği. Robot öğrenimini takip ederken görev, nesne ve ortam çeşitliliğine birlikte bakmak daha açıklayıcı olabilir. İlerlemeyi anlamak için de bu veriyle öğrenilen becerilerin farklı fiziksel işlerde nasıl kullanıldığı izlenmeli.
