Bộ dữ liệu robot trở nên hữu ích hơn khi các thành phần của nó trả lời lẫn nhau. Đó là điều nổi bật với tôi trong động cơ dữ liệu từ @axisrobotics. Việc tạo nhiệm vụ xác định cảnh huống và kỹ năng nguyên tử nào cần được bao phủ. Các nhà đóng góp tạo ra các quỹ đạo thông qua điều khiển từ xa qua trình duyệt hoặc ghi nhận theo góc nhìn chủ quan trong thế giới thực. Một đường ống thống nhất sau đó xác minh, làm sạch, gán nhãn và tăng cường các đầu vào này trước khi chúng trở thành dữ liệu huấn luyện. Vòng lặp không cần phải kết thúc ở đây. Một khi chính sách đã được huấn luyện, những điểm yếu của nó có thể xác định những nhiệm vụ nào cần được mở lại sau huấn luyện. Một nhà đóng góp quan sát chính sách cố gắng thực hiện nhiệm vụ, lấy lại điều khiển khi nó gặp trục trặc, rồi chuyển lại quyền kiểm soát. Những điều chỉnh này sẽ feed vào vòng lặp tiếp theo. Mỗi thành phần có một nhiệm vụ riêng biệt, nhưng giá trị nằm ở phản hồi giữa chúng: tạo, thu thập, xử lý, huấn luyện, phơi bày điểm yếu, thu thập lại. Việc chỉ có nhiều dữ liệu hơn là một mục tiêu mơ hồ. Một hệ thống có thể tự hỏi: “Phần dữ liệu hữu ích tiếp theo là gì?” mới là hệ thống sắc bén hơn. Bắt đầu tại đây: https://t.co/SUKXsZDwvC