Hugging FaceとYaakが自動運転用データセットL2Dを発表、AI開発を加速

概要

昨年、AI開発プラットフォームのHugging Faceは、実世界のロボティクスシステム構築を支援するためのオープンAIモデル、データセット、ツールを集めたLeRobotを発表しました。

今週、Hugging FaceはAIスタートアップのYaakと提携し、ロボットや車が自律的に環境をナビゲートできるようにするためのトレーニングセット「Learning to Drive (L2D)」をLeRobotに追加しました。

L2Dは1ペタバイト以上のデータを含み、ドイツの運転学校で設置されたセンサーからのデータを収集しています。

このデータには、カメラ、GPS、車両ダイナミクスの情報が含まれ、運転指導者や学生が工事現場や交差点、高速道路を走行する際の情報が記録されています。

他の企業が提供する自動運転トレーニングセットは、オブジェクト検出や追跡などの計画タスクに焦点を当てており、高品質な注釈が必要なためスケールが難しいとされています。

一方、L2Dは「エンドツーエンド」学習の開発を支援するよう設計されており、センサー入力から直接行動を予測することが可能です。

Yaakの共同創設者とHugging FaceのAIロボティクスチームのメンバーは、L2DがAIコミュニティにユニークで多様なトレーニングエピソードを提供することを目指していると述べています。

Hugging FaceとYaakは、L2DとLeRobotを使用して訓練されたモデルの実世界での「クローズドループ」テストを今夏に実施する予定です。

AIコミュニティには、ラウンドアバウトや駐車スペースのナビゲーションなど、評価してほしいモデルやタスクの提出を呼びかけています。

ポイント

1. Hugging FaceがYaakと提携し、L2Dという新しいロボット用データセットを発表。
2. L2Dは1ペタバイト以上のデータを含み、運転シミュレーションに特化。
3. AIコミュニティはL2Dを用いてエンドツーエンドの自動運転モデルを構築可能。

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