GM, familia Creo que el nuevo Programa Challenger de @axisrobotics aborda un problema común en el entrenamiento de robots mediante colaboración masiva: No todas las contribuciones necesitan ser para cada tarea. Una tarea simple de agarre y colocación es un desafío muy diferente a una tarea compleja articulada, como cajones, armarios o electrodomésticos. No se registra una “ejecución fallida” si alguien inexperto intenta la tarea más difícil. También podrías terminar con datos de entrenamiento de baja calidad. Ahora que Axis ha movido esas tareas más desafiantes a un grupo distinto. El acceso se basa en un historial de contribuciones, tasa de verificación, actividad previa y posterior al entrenamiento, diversidad de tareas y consistencia del desempeño en comparación con otras personas que realizan las mismas tareas. Luego, las tareas más difíciles se asignan a entrenadores calificados, quienes recibirán puntos de 2 a 3 veces más por tarea. Creo que esta configuración es buena. Las tareas más complejas se asignan a quienes han demostrado su capacidad para crear trayectorias confiables, y los nuevos contribuyentes tienen un método más indulgente para aprender. Cuanta más data, mejor es para el entrenamiento de robots. Aún mejor es que la persona adecuada genere los datos correctos.