ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് പരിശീലന ഡാറ്റ: വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ടീമുകൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടത്

ലാബ് ഡെമോകളിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ വെയർഹൗസുകളിലേക്കും അടുക്കളകളിലേക്കും ഫാക്ടറി നിലകളിലേക്കും ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകൾ കടന്നുപോകുന്നു - എന്നാൽ മിക്ക ടീമുകളും കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഗം മോഡലല്ല എന്നാണ്. അതിന് പിന്നിലെ ഡാറ്റയാണ് ഇതിന് പിന്നിലെ കാരണം. ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾക്ക് ഒരു കപ്പ് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും; ഒരു ഹ്യൂമനോയിഡ് എടുത്ത്, അത് ഒരു പ്രായമായ വ്യക്തിക്ക് കൈമാറുകയും, ആ വ്യക്തി വ്യത്യസ്തമായി എത്തുമ്പോൾ അത് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഹ്യൂമനോയിഡ് വിന്യസിക്കുന്നത് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ ഒരു പ്രശ്നമാണ്. മിനുക്കിയ ഒരു ഡെമോയ്ക്കും യഥാർത്ഥ ലോകവുമായുള്ള സമ്പർക്കത്തെ അതിജീവിക്കുന്ന ഒരു സിസ്റ്റത്തിനും ഇടയിലുള്ള നിർണ്ണായക ഘടകമാണ് ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് പരിശീലന ഡാറ്റ.

ഒരു മോഡലിനെ ഉൽ‌പാദനത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നതിനുമുമ്പ്, ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ, വ്യാഖ്യാന ആഴം, സുരക്ഷാ കവറേജ്, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഹ്യൂമനോയിഡ് AI ടീമുകൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് ഈ ഗൈഡ് വിശദീകരിക്കുന്നു.

കീ ടേക്ക്അവേസ്

• ഹ്യൂമനോയിഡ് വിന്യാസത്തിന് ലേബൽ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങൾ മാത്രമല്ല, ആക്ഷൻ-അലൈൻഡ് മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റയും ആവശ്യമാണ്.
• ഭൗതിക വ്യതിയാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും യഥാർത്ഥ ലോക പ്രകടനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
• ബൈമാനുവൽ, സമ്പർക്ക സമ്പന്നമായ ജോലികൾക്ക് കൃത്യമായ പാതയും നിർബന്ധിത വ്യാഖ്യാനങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
• സുരക്ഷാ-സാഹചര്യ കവറേജ് ഇപ്പോൾ വ്യവസായത്തിലുടനീളമുള്ള ഒരു വിന്യാസ ഗേറ്റിംഗ് മാനദണ്ഡമാണ്.
• ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് അവലോകനവും ഇന്റർ-അനോട്ടേറ്റർ കരാറും അവശ്യ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണങ്ങളായി തുടരുന്നു.
• VLA- റെഡി ഔട്ട്‌പുട്ട് ഫോർമാറ്റുകൾ ഡാറ്റ ഓപ്പറേഷനുകളും പരിശീലന പൈപ്പ്‌ലൈനുകളും തമ്മിലുള്ള ഘർഷണം കുറയ്ക്കുന്നു.

ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് പരിശീലന ഡാറ്റ എങ്ങനെയിരിക്കും?

ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് പരിശീലന ഡാറ്റ എന്നത് മൾട്ടിമോഡൽ, സമയ-സമന്വയിപ്പിച്ച ഡാറ്റയാണ്, അത് റോബോട്ട് എന്താണ് കാണുന്നതെന്നും ഒരു മനുഷ്യൻ (അല്ലെങ്കിൽ റോബോട്ട്) പ്രതികരണമായി എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്നും പകർത്തുന്നു. ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് സമന്വയിപ്പിച്ച RGB, ഡെപ്ത് വീഡിയോ, ഓഡിയോ, IMU, ഫോഴ്‌സ് റീഡിംഗുകൾ, ജോയിന്റ് സ്റ്റേറ്റുകൾ, ഭാഷാ നിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവ ലേബൽ ചെയ്ത പ്രവർത്തന പാതകളുമായി ജോടിയാക്കിയിരിക്കുന്നു.

പ്രവർത്തന പാത: ഒരു ജോലി എങ്ങനെ നിർവഹിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് വിവരിക്കുന്ന എൻഡ്-ഇഫക്റ്റർ പോസുകൾ, ജോയിന്റ് ആംഗിളുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മോട്ടോർ കമാൻഡുകൾ എന്നിവയുടെ സമയ-സ്റ്റാമ്പ് ചെയ്ത ശ്രേണി.

ഓപ്പൺ എക്സ്-എംബോഡിമെന്റ് സഹകരണം 22 റോബോട്ട് രൂപാന്തരങ്ങളിലും 500-ലധികം ടാസ്‌ക്കുകളിലും (ഡീപ്പ് മൈൻഡ്/സ്റ്റാൻഫോർഡ് തുടങ്ങിയവർ, 2024) ഡാറ്റ ഏകീകരിച്ചു, ഇത് ആധുനിക ഹ്യൂമനോയിഡ് ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗിൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന സ്കെയിൽ ചിത്രീകരിക്കുന്നു. എന്നാൽ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് സ്കെയിൽ മാത്രം വിന്യാസം നൽകുന്നില്ല. ടീമുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും അവരുടെ സ്വന്തം ടാസ്‌ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ മുകളിൽ പാളികളായി ആവശ്യമാണ് - അവരുടെ റോബോട്ടുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതികളിൽ ശേഖരിക്കുന്നു.

വിന്യാസത്തിന് മുമ്പ് ഹ്യൂമനോയിഡ് ടീമുകൾ ഒരു ഡാറ്റാ മതിലിൽ ഇടിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

വെബ്-സ്കെയിൽ ഇമേജ്-ടെക്സ്റ്റ് ജോഡികളിൽ പ്രവർത്തന പാതകളോ, സമ്പർക്ക ശക്തികളോ, മനുഷ്യ ഉദ്ദേശ്യമോ അടങ്ങിയിട്ടില്ലാത്തതിനാൽ ഹ്യൂമനോയിഡ് ടീമുകൾ ഒരു ഡാറ്റാ മതിലിൽ എത്തി. ഒരു മോഡലിന് ഒരു അലങ്കോലപ്പെട്ട ഷെൽഫിനെ കൃത്യമായി വിവരിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ അതിൽ നിന്ന് ഗ്രഹിക്കാൻ ഇപ്പോഴും പരാജയപ്പെടുന്നു. ഒരു രംഗം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അതിൽ അഭിനയിക്കുന്നതിനും ഇടയിലുള്ള വിടവ് ഒരു പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റും നൽകാത്ത ഘടനാപരമായ പ്രകടനങ്ങൾ, ടെലിമെട്രി, എഡ്ജ്-കേസ് കവറേജ് എന്നിവയാൽ നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു.

ഒരു നിയന്ത്രിത സ്റ്റുഡിയോയിൽ വൃത്തിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഇടത്തരം വലിപ്പമുള്ള ഹ്യൂമനോയിഡ് സ്റ്റാർട്ടപ്പിനെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. അതേ റോബോട്ട് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന നിലകൾ, ഭാഗിക ഒക്ലൂഷനുകൾ, അപരിചിതമായ പാക്കേജിംഗ് എന്നിവയുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ വെയർഹൗസിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുമ്പോൾ, വിജയ നിരക്ക് തകരുന്നു - മോഡൽ തെറ്റായതുകൊണ്ടല്ല, മറിച്ച് ആ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ആരും അതിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാത്തതുകൊണ്ടാണ്. ആ വിടവ് നികത്തുന്നത് ഒരു മോഡൽ പ്രശ്നമല്ല, ഒരു ഡാറ്റ പ്രശ്നമാണ്.

[ഇതും വായിക്കുക: ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകൾക്കുള്ള മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ ]

ബൈമാനുവൽ കൃത്രിമത്വത്തിന് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഡാറ്റ തരങ്ങൾ ഏതാണ്?

കൈകൾ തമ്മിലുള്ള ഏകോപനം, സമ്പർക്ക ചലനാത്മകത, വീണ്ടെടുക്കൽ പെരുമാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ഡാറ്റയാണ് ബൈമാനുവൽ കൃത്രിമത്വത്തിന് ആവശ്യപ്പെടുന്നത് - അവസാന സ്ഥാനങ്ങൾ മാത്രമല്ല.

ബൈമാനുവൽ കൃത്രിമത്വം: രണ്ട് കൈകളും കൈകളും ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിച്ച് ഒറ്റക്കൈ നയങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത വസ്തുക്കളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു റോബോട്ടിക് നൈപുണ്യ ക്ലാസ്.

മാറ്റാനാവാത്ത പാളികളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

1. ഉയർന്ന ഫ്രെയിം റേറ്റുകളിൽ രണ്ട് കൈകളും ട്രാക്ക് ചെയ്‌ത് മനുഷ്യ അല്ലെങ്കിൽ ടെലിഓപ്പറേറ്റഡ് പ്രകടനങ്ങൾ.
2. ഗ്രിപ്പറുകളിലും കോൺടാക്റ്റ് പോയിന്റുകളിലും ഉടനീളം സമന്വയിപ്പിച്ച ബലപ്രയോഗവും സ്പർശന വായനകളും.
3. ഓരോ ഫ്രെയിമിലുടനീളമുള്ള സ്ഥാനം, ഓറിയന്റേഷൻ, രൂപഭേദം എന്നിവ അടയാളപ്പെടുത്തുന്ന ഒബ്ജക്റ്റ്-സ്റ്റേറ്റ് അനോട്ടേഷനുകൾ.
4. ഒരു വസ്തു വഴുതി വീഴുമ്പോഴോ മാറുമ്പോഴോ മനുഷ്യർ എന്തുചെയ്യുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന പരാജയ വീണ്ടെടുക്കൽ ക്രമങ്ങൾ.
5. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ലക്ഷ്യങ്ങളെ നിർവ്വഹിച്ച ചലനവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന നിർദ്ദേശ-പ്രവർത്തന ജോടിയാക്കലുകൾ.

ഷെയ്പ്പിന്റെ ഫിസിക്കൽ എഐ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, അടുക്കളകൾ, വെയർഹൗസുകൾ, ഫാക്ടറികൾ, വീടുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ആഗോള സ്റ്റുഡിയോ ക്യാപ്‌ചർ, ഫീൽഡ് കളക്ഷൻ എന്നിവയിലൂടെ ഈ ലെയറിനെ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, വിഎൽഎ (വിഷൻ-ലാംഗ്വേജ്-ആക്ഷൻ) മോഡൽ പരിശീലനത്തിനായി അനോട്ടേഷൻ ഡെപ്ത് ട്യൂൺ ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. പൂർണ്ണ പൈപ്പ്‌ലൈനിനായി ഷെയ്പ്പിന്റെ ഫിസിക്കൽ എഐ ഓഫർ കാണുക.

[ഇതും വായിക്കുക: പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് VLA മോഡലുകൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടത് ]

VLA പരിശീലനത്തിനായി മനുഷ്യ പ്രദർശന ഡാറ്റ എങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കണം?

മനുഷ്യ പ്രകടന ഡാറ്റ വ്യതിരിക്തവും ഭാഷാ-ലേബൽ ചെയ്തതുമായ എപ്പിസോഡുകളായി ക്രമീകരിക്കണം - ഓരോ എപ്പിസോഡിലും വിന്യസിച്ച നിരീക്ഷണങ്ങൾ, നിർദ്ദേശങ്ങൾ, പ്രവർത്തന പാതകൾ, വിജയ പരാജയ ലേബൽ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

അടുത്തിടെ നടന്ന ഒരു വലിയ തോതിലുള്ള ശ്രമം, ഘടനാരഹിതമായ അഹങ്കാര കേന്ദ്രീകൃത മനുഷ്യ വീഡിയോകളെ 26 ദശലക്ഷം ഫ്രെയിമുകളിലായി 1 ദശലക്ഷം എപ്പിസോഡുകളുള്ള VLA- ഫോർമാറ്റ് ചെയ്ത പരിശീലന ഡാറ്റയാക്കി മാറ്റി (Wu et al., arXiv, 2025), ഇത് ഡെമോൺസ്ട്രേഷൻ ഡാറ്റ ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നത് അത് സെഗ്‌മെന്റഡ്, ആറ്റോമിക്, ഭാഷാ-അലൈൻഡ് ആയിരിക്കുമ്പോഴാണ് എന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. അടുക്കളകൾ, വെയർഹൗസുകൾ, വീടുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഷൈപ്പിന്റെ അഹങ്കാര കേന്ദ്രീകൃത വീഡിയോ ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രോഗ്രാമുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് സ്കെയിലിൽ ആ ഫൂട്ടേജ് പകർത്തുക എന്നതാണ്.

ഉപയോഗപ്രദമായ പ്രകടനങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു: വ്യക്തമായ ഒരു ടാസ്‌ക് നിർദ്ദേശം, ഫ്രെയിംവൈസ് നിരീക്ഷണങ്ങൾ, ഓരോ ഘട്ടത്തിലുമുള്ള പ്രവർത്തന ലേബലുകൾ, ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ, ഒരു വിലയിരുത്തൽ മാർക്കർ. എന്റർപ്രൈസ് നിയമ അവലോകനത്തിനായുള്ള ഉറവിട മെറ്റാഡാറ്റ ഉൾപ്പെടെ, ഷൈപ്പിന്റെ ഡാറ്റ അനോട്ടേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കൃത്യമായി ഈ ഘടന നൽകുന്നു.

സുരക്ഷാ സാഹചര്യങ്ങൾ ഡാറ്റ പൈപ്പ്‌ലൈനിനെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു?

സുരക്ഷാ സാഹചര്യങ്ങൾ ഡാറ്റാ പൈപ്പ്‌ലൈനിനെ മാറ്റുന്നു, കാരണം ശേഖരണം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പല്ല, അതിനു മുമ്പാണ് അപൂർവ സംഭവങ്ങളുടെ കവറേജ് ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ ടീമുകളെ നിർബന്ധിതരാക്കുന്നത്. എഡ്ജ് കേസുകൾ - തടസ്സങ്ങൾ, കുറഞ്ഞ വെളിച്ചം, അപ്രതീക്ഷിത മനുഷ്യ സമീപനം, ഉപേക്ഷിച്ച വസ്തുക്കൾ - വിന്യാസ അപകടസാധ്യത കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങളാണ്.

എഡ്ജ് കേസ്: ഫീൽഡ് പരാജയങ്ങൾക്കും സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങൾക്കും ആനുപാതികമല്ലാത്ത രീതിയിൽ കാരണമാകുന്ന അപൂർവവും എന്നാൽ വിശ്വസനീയവുമായ ഒരു പ്രവർത്തന അവസ്ഥ.

ശക്തമായ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ചുട്ടുപൊള്ളുന്നത്:

• വിന്യാസ അപകടസാധ്യതാ ശ്രേണികളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റഡ് സാഹചര്യ ലിസ്റ്റുകൾ
• പ്രകടന ഡ്രിഫ്റ്റ് പിടിക്കുന്ന റിഗ്രഷൻ ടെസ്റ്റ് സെറ്റുകൾ
• ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ലേബലുകൾക്കുള്ള ഇന്റർ-അനോട്ടേറ്റർ കരാറിന്റെ പരിധികൾ
• അപൂർവ ഇവന്റുകളിലുടനീളമുള്ള റിലീസ്-സന്നദ്ധത ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ

യുഎസ് നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് സ്റ്റാൻഡേർഡ്സ് ആൻഡ് ടെക്നോളജിയുടെ AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് , പ്രത്യേകിച്ച് നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക്, റിസ്ക്-ടയർഡ് മൂല്യനിർണ്ണയം സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു നിഷ്പക്ഷ റഫറൻസ് നൽകുന്നു.

ഹ്യൂമനോയിഡ് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം എങ്ങനെ അളക്കണം?