Human Archive делает ставку на гига-экономику Индии для обучения роботов и физических AI-моделей

Стартап Human Archive, основанный исследователями из UC Berkeley и Stanford, платит гига-работникам в Индии за то, чтобы они носили кепки с камерами и датчики и собирали реальные физические данные, которые нужны лабораториям AI и робототехники.

Компания рассчитывает, что индийский рынок услуг и масштабная сеть временных исполнителей помогут быстрее и дешевле получать «ground truth» — данные из реального мира, на которых можно обучать системы для физического AI. В отличие от текстовых или веб-данных, такие наборы требуют присутствия человека в конкретной среде и фиксации того, что именно происходит вокруг него.

По словам основателей, спрос на подобные данные растет по мере того, как AI-лаборатории и робототехнические компании пытаются выйти за пределы экранов и чатов и создать модели, способные понимать пространство, объекты и действия людей. Human Archive хочет занять нишу между заказчиками, которым нужны качественные полевые данные, и исполнителями, готовыми выполнять эту работу за оплату.

Для сбора данных Human Archive использует носимые устройства с камерой и сенсорами, которые фиксируют визуальную и сенсорную информацию в ходе повседневной активности. Такой подход позволяет получать более реалистичные наборы данных для обучения физических AI-систем, чем лабораторные или синтетические симуляции.

Ставка стартапа на Индию также отражает экономику этого сегмента: сбор физического обучающего материала требует большого числа людей, но при этом может быть организован как распределенная услуга. Human Archive делает вывод, что именно рынок сервисных и gig-специалистов в Индии может стать одним из ключевых источников данных для мировых робототехнических проектов.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: This startup is betting India’s gig economy can train the world’s robots