Industria roboticii a început să colecteze din ce în ce mai mult date din viața reală pentru a dezvolta roboți capabili să funcționeze în medii domestice și în mediul urban. Pentru a putea construi astfel de sisteme, dezvoltatorii au nevoie de volume considerabile de informații despre modul în care oamenii interacționează cu obiectele și mediile din jurul lor. În acest scop, companii precum startup-ul american Micro1 recrutează mii de voluntari pentru a filma activități cotidiene, oferind date esențiale pentru formarea inteligenței artificiale.
Colectarea masivă de date din mediul real
Micro1, cu sediul în Palo Alto, derulează un proiect ambițios global, implicând aproape 4.000 de colaboratori din 71 de țări. Aceștia trimit lunar peste 160.000 de ore de filmări, înregistrări realizate în peste 75 de țări și în mai mult de 6.000 de medii diferite. Participanții filmează activități precum gătitul, curățenia, grădinăritul sau îngrijirea animalelor, folosind camere montate pe cap sau ochelari și smartphone-uri.
Reprezentanții companiei spun că această cantitate de date, deși considerabilă, nu este încă suficientă pentru dezvoltarea roboților autonomi. Experții estimează că pentru antrenarea roboților general-purpose, capabili să funcționeze în orice mediu, va fi nevoie de miliarde de ore de înregistrări similare.
Acest model de colectare și etichetare a datelor devine o oportunitate majoră pentru firmele din sectorul tehnologic. Piața globală a serviciilor de adnotare și colectare a datelor pentru inteligența artificială ar putea depăși 10 miliarde de dolari până în 2030, cu o creștere anuală de aproximativ 30%, motivată în special de investițiile din Asia și de avântul roboților umanoizi.
De ce filmările din viața reală sunt esențiale pentru AI
Anterior, roboții erau antrenați în principal prin control direct de către operatori umani sau în medii simulate. Însă simulările nu oferă întotdeauna informații suficiente pentru a pregăti roboți pentru interacțiunea cu obiecte reale, precum pahare, haine sau ustensile de bucătărie.
Filmările din perspectiva utilizatorilor, numite „date egocentrice”, furnizează date mai precise despre mișcare, distanțe și manipularea obiectelor. Aceste informații sunt vitale pentru ca roboții să poată învăța să se comporte corespunzător în situații naturale.
Progresele recente în domeniul inteligenței artificiale au permis roboților să interpreteze imaginile și să transforme datele vizuale în acțiuni fizice. Cu toate acestea, specialiștii avertizează că roboții de tip general-purpose, capabili să funcționeze în mediile domestice, rămân o provocare atât din punct de vedere tehnic, cât și din punct de vedere al siguranței.
Răbdarea devine o condiție fundamentală, întrucât casele reprezintă medii mult mai imprevizibile decât fabricile sau centrele logistice. Roboții trebuie să învețe să gestioneze obiecte diferite și să reacționeze corespunzător într-un spațiu în continuă schimbare, interacționând cu oamenii fără riscuri.
Provocări legate de siguranță și fiabilitate
Momentan, roboții humanoizi utilizzați în medii controlate au o rată de succes de aproape 100% în finalizarea sarcinilor. În schimb, în medii domestice, succesul unor activități simple, precum împăturirea unui tricou, se limitează la 70-80%. Aceasta indică faptul că tehnologia trebuie aún să avanseze considerabil pentru a fi sigură și fiabilă în mediile în care interacționează direct cu oamenii.
Experții subliniază că, pentru ca roboții să poată fi folosiți în casele oamenilor, trebuie să evolueze dincolo de nivelul lor actual de performanță, pentru a gestiona situații diverse și imprevizibile cu o siguranță sporită. Aceasta presupune nu doar dezvoltarea hardware-ului, ci și o îmbunătățire majoră a algoritmilor de procesare și învățare automată, pentru a minimiza șansele de eroare și pentru a asigura fiabilitatea pe termen lung.
Astăzi, în locuri precum fabrici sau centre logistice, roboții sunt deja folosiți în condiții foarte controlate, dar compatibilitatea lor cu mediul familial rămâne o provocare majoră. Rămâne de urmărit cum va evolua această tehnologie în următorii ani, într-un context în care siguranța și eficiența devin priorități esențiale.
