es.wedoany.com Noticia: El 30 de junio, Infinite Force lanzó oficialmente DataGrid, un sistema de entrenamiento inteligente de extremo a extremo para inteligencia encarnada. El sistema está compuesto por un sistema de recopilación de datos, una plataforma de procesamiento de datos y una base de hardware, con el objetivo de conectar la producción de datos, la gestión de datos, el entrenamiento de modelos y la verificación del cuerpo necesarios para el entrenamiento de robots en un flujo completo. Infinite Force fue fundada en 2023. Según su presentación pública, la empresa se centra en la investigación y el desarrollo de cerebros encarnados y robots, con redes de I+D en Hangzhou, Shenzhen y Pekín, y sus áreas de negocio cubren el cerebro encarnado, la infraestructura de IA de pila completa y los productos robóticos.
DataGrid no es una herramienta de recopilación única, sino un sistema de ingeniería construido en torno al entrenamiento de inteligencia encarnada.
El desafío actual de la inteligencia encarnada ha pasado de "poder realizar movimientos de demostración" a "poder obtener continuamente datos de alta calidad y convertirlos en capacidades reutilizables". Cuando los robots entran en escenarios reales, se enfrentan a problemas como cambios de iluminación, obstrucción de objetos, diferencias espaciales, interrupciones de tareas, interacción con humanos y cambios de trayectoria. Una sola operación remota, una pequeña cantidad de muestras y un entorno experimental cerrado difícilmente pueden cubrir estas variables. La investigación de la industria también señala que los datos de entrenamiento de robots generalmente requieren información multimodal heterogénea, como visión, tacto, fuerza, trayectorias de movimiento y estados del cuerpo, y estos datos no se pueden obtener a gran escala de Internet como los modelos de lenguaje grandes.
Infinite Force ya había colocado el ciclo cerrado de datos en el centro de su sistema técnico. Según información pública, su infraestructura de IA de pila completa cubre desde la recopilación de datos, la generación de simulaciones, el entrenamiento de modelos hasta la implementación y evaluación. El CTO Wang Yizhou introdujo los métodos de ciclo cerrado de ingeniería, ciclo cerrado de datos y plataformas de entrenamiento acumulados en la era de la conducción autónoma en el sistema de I+D de inteligencia encarnada.
Los tres componentes de DataGrid anunciados esta vez corresponden a tres nodos clave en el flujo de entrenamiento de inteligencia encarnada. El sistema de recopilación de datos se encarga de obtener muestras de tareas reales, operaciones robóticas e interacciones con escenarios. La plataforma de procesamiento de datos se encarga de la limpieza, anotación, segmentación, control de calidad, conversión de formato y organización de tareas de entrenamiento. La base de hardware se encarga de la ejecución de acciones, verificación de percepción y reproducción de tareas después de que el modelo regresa al cuerpo del robot. La combinación de los tres transforma el entrenamiento de un proceso discreto de "recopilar un lote de datos, entrenar un modelo" en un sistema de producción iterativo, rastreable y reutilizable.
El gobierno de Suzhou había revelado anteriormente que el Parque Industrial de Suzhou e Infinite Force co-construyeron el "Centro de Entrenamiento de Cerebros Encarnados", formando un ciclo cerrado técnico completo desde la recopilación de datos, el procesamiento, el entrenamiento hasta la verificación por simulación. Esto es coherente con la dirección de lanzamiento de DataGrid y también muestra que Infinite Force está extendiendo la I+D de cerebros encarnados desde la capa de modelos hasta la capa de infraestructura de entrenamiento.
Desde el ritmo de la industria, las empresas de inteligencia encarnada no solo compiten por el cuerpo del robot, sino también por los datos, las plataformas de entrenamiento y el ciclo cerrado de escenarios. La forma del hardware puede iterarse rápidamente, pero si un robot puede ingresar a entornos complejos como centros comerciales, almacenes, fábricas, servicios y hogares, depende de si el modelo ha visto suficientes tareas, objetos, espacios y situaciones anómalas. El valor de DataGrid radica en integrar estas variables dispersas en un flujo de entrenamiento unificado, formando un bucle continuo de recopilación de datos, procesamiento de datos, entrenamiento de modelos y verificación de hardware, reduciendo el costo de personalización cada vez que se ingresa a un nuevo escenario.
El lanzamiento de DataGrid por parte de Infinite Force indica que su ruta de inteligencia encarnada se está expandiendo de "cerebro encarnado" a "sistema de entrenamiento inteligente". Si la escala de recopilación de datos, el alcance de la compatibilidad de hardware, la eficiencia del entrenamiento y los resultados de verificación en escenarios reales continúan siendo divulgados, DataGrid se convertirá en una entrada importante para observar la capacidad de comercialización de la inteligencia encarnada de Infinite Force.
