A Hugging Face expande sua plataforma LeRobot com dados de treinamento para máquinas autônomas.

No ano passado, a Hugging Face, a plataforma de desenvolvimento de IA, lançou o LeRobot, uma coleção de modelos de IA abertos, conjuntos de dados e ferramentas para ajudar a construir sistemas robóticos do mundo real. Na terça-feira, a Hugging Face se uniu à startup de IA Yaak para expandir o LeRobot com um conjunto de treinamento para robôs e carros que conseguem navegar ambientes, como ruas de cidades, de forma autônoma.

O novo conjunto, chamado de Learning to Drive (L2D), possui mais de um petabyte de tamanho e contém dados de sensores instalados em carros em escolas de condução alemãs. O L2D captura dados de câmeras, GPS e “dinâmica do veículo” de instrutores de direção e alunos navegando por ruas com zonas de construção, interseções, rodovias e mais.

Existem vários conjuntos de treinamento abertos para direção autônoma de empresas como Waymo, da Alphabet, e Comma AI. No entanto, muitos desses conjuntos se concentram em tarefas de planejamento, como detecção e rastreamento de objetos, que exigem anotações de alta qualidade, de acordo com os criadores do L2D — tornando-os difíceis de escalar.

Em contraste, o L2D foi projetado para apoiar o desenvolvimento de aprendizado “fim a fim”, afirmam seus criadores, o que ajuda a prever ações (por exemplo, quando um pedestre pode atravessar a rua) diretamente a partir de entradas de sensores (por exemplo, filmagens de câmeras).

“A comunidade de IA agora pode construir modelos autônomos de direção ponta a ponta”, escreveram Harsimrat Sandhawalia, cofundador da Yaak, e Remi Cadene, membro da equipe de IA para robótica da Hugging Face, em um post no blog. “O L2D visa ser o maior conjunto de dados de direção autônoma de código aberto que empodera a comunidade de IA com ‘episódios’ únicos e diversos para treinar inteligência espacial ponta a ponta.”

A Hugging Face e a Yaak planejam realizar testes “fechados” no mundo real de modelos treinados usando o L2D e o LeRobot neste verão, implantados em um veículo com um motorista de segurança. As empresas estão convocando a comunidade de IA a submeter modelos e tarefas que gostariam que os modelos fossem avaliados, como navegar por rotatórias e espaços de estacionamento.