I dati delle onde cerebrali potrebbero risolvere il collo di bottiglia nell'addestramento della robotica

Encord, un'azienda che sviluppa strumenti dati per modelli di IA, sta sperimentando sensori di onde cerebrali per generare dati di addestramento fisico per la robotica. In un magazzino a San Leandro, in California, i piloti indossano cuffie della startup tedesca di neuroscienze Zander Labs che misurano l'attività cerebrale durante compiti come il Jenga. L'obiettivo è dedurre stati mentali come errore, intenzione e sorpresa per creare dataset più ricchi. Vineeth Velmurugan, responsabile dell'apprendimento robotico di Encord, veterano di OpenAI e Berkshire Grey, afferma che il collo di bottiglia dei dati è il vincolo principale per l'IA fisica. L'azienda utilizza anche video egocentrici da fabbriche e sistemi leader-follower per compiti come versare caffè e collegare cavi. Velmurugan stima che l'annotazione densa valga 100 volte tanto i dati grezzi, ma costi 20 volte di più. Encord sta testando se i dati etichettati con onde cerebrali migliorino le prestazioni del modello prima di scalare. La struttura impiega piloti come Andrew Ceja e Sofia Infante, precedentemente in Scale AI. Velmurugan nota che generare dati di addestramento fisico è costoso, a differenza del prelevare testo da internet, rendendo la produzione di dati un'attività commerciale.