أخبار ar.wedoany.com، أطلق الباحث الصيني دانفي شو مبادرة ومعيارًا يُعرف باسم "إيغوفرس" (EgoVerse) للبيانات البشرية الخاصة بالعمليات من منظور الشخص الأول، بهدف بناء حافز مماثل لدور قاعدة بيانات "إيماجينت" (ImageNet) في تطوير الذكاء الاصطناعي البصري، وذلك لتعزيز التعلم الآلي للروبوتات. يشغل دانفي شو حاليًا منصب أستاذ مساعد في كلية الحوسبة التفاعلية بمعهد جورجيا للتكنولوجيا (Georgia Institute of Technology)، ومدير مختبر التعلم والاستدلال الآلي للروبوتات (RL2)، وقد حصل على درجة الدكتوراه من جامعة ستانفورد (Stanford University) تحت إشراف مشترك من لي فاي-فاي وسيلفيو سافاريسي. يمثل إيغوفرس بنية تحتية للبيانات قابلة للنمو المستدام، ويضم شركاء التحالف كلاً من معهد جورجيا للتكنولوجيا، وجامعة ستانفورد، والمعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ (ETH Zurich)، وجامعة كاليفورنيا في سان دييغو (University of California San Diego)، بالإضافة إلى شركات مثل ميتا (Meta)، وسكيل إيه آي (Scale AI)، ولونلون إنتليجنس (光轮智能)، وميكا إيه آي (Mecka AI)، ومايكرو إيه جي آي (MicroAGI)، وترايس لابس (Trace Labs). وتعد شركة لونلون إنتليجنس هي الشركة الصينية الوحيدة المشاركة في هذا المشروع.
واجه التعلم الآلي للروبوتات منذ فترة طويلة عوائق في الحصول على البيانات. لا يزال التدريب الحالي يعتمد على التشغيل عن بُعد باستخدام الروبوتات الحقيقية، حيث تتطلب كل تجربة إضافية أجهزة وأفرادًا ومساحات، مما يؤدي إلى تكاليف مرتفعة ومهام وسيناريوهات محدودة. تحتوي السلوكيات البشرية بطبيعتها على معلومات بصرية وحركية غنية، مما يجعلها مصدر تدريب أكثر مثالية. ومع ذلك، كانت مجموعات البيانات البشرية السابقة في الغالب مشاريع لمرة واحدة، حيث تختلف أجهزة الجمع وأنظمة الإحداثيات وتعريفات المهام، مما يجعل من الصعب دمجها في التدريب. صُمم إيغوفرس ليكون إطارًا تعاونيًا "حيًا" يهدف إلى كسر هذا القيد، مما يسمح بتدفق البيانات المجسدة عالميًا وفقًا "لنظام لغوي" موحد.
تحتوي النسخة العامة الحالية من إيغوفرس على 1362 ساعة من بيانات العرض البشري، وحوالي 80 ألف حلقة (episode)، و1965 مهمة، و240 سيناريو، و2087 جامعًا. تغطي البيانات مقاطع فيديو من منظور الشخص الأول، وأوضاع الكاميرا، ومعلومات اليد ثلاثية الأبعاد، وأوصافًا لغوية دقيقة، وتم التحقق من تأثير النقل عبر مختبرات وروبوتات وهياكل مختلفة.
يجمع إيغوفرس عددًا من المؤسسات الرائدة للعمل معًا. يتولى معهد جورجيا للتكنولوجيا دور المركز التنظيمي والإطار البحثي، بينما يتولى فريق دانفي شو مسؤولية التحقق من المهام التمثيلية. يقوم فريق البروفيسورة شوران سونغ من جامعة ستانفورد، من خلال واجهة التلاعب العالمية (UMI) التي أسستها، بجعل بيانات العمليات البشرية قابلة للنقل إلى منصات روبوتية مختلفة. توفر شركة ميتا نظارات جمع البيانات المخصصة للمشروع "بروجكت آريا" (Project Aria). تعمل شركة ميكا إيه آي على تعزيز استخدام أجهزة آيفون وأجهزة رأس خفيفة الوزن لجمع البيانات من منظور الشخص الأول، مما يقلل من حاجز الأجهزة. تتولى شركة سكيل إيه آي مسؤولية تنظيف البيانات ووضع العلامات وإدارة الجودة. تستكشف شركة مايكرو إيه جي آي الجمع الموزع عبر التعهيد الجماعي. تشارك أيضًا شركة ترايس لابس. يتمثل مساهمة شركة لونلون إنتليجنس في إنشاء نظام لمراقبة الجودة يمتد عبر الجمع من الأجهزة الطرفية، والمعالجة السحابية، والتحقق من خلال المحاكاة.
تقسم شركة لونلون إنتليجنس جودة البيانات البشرية إلى ثلاث مراحل. أولاً، من خلال المراقبة في الوقت الفعلي لعملية الجمع باستخدام وكيل (Agent)، يتم التحكم في اكتمال المهمة، وفعالية الإجراء، وتوزيع البيانات، مع إجراء التصحيحات في موقع الجمع. ثانيًا، من خلال منصة سحابية متوافقة مع أجهزة جمع متعددة، يتم تحقيق معيار بيانات موحد، ومعالجة تشمل قياس المسافات البصري بالقصور الذاتي (VIO)، ووضع العلامات ثلاثية الأبعاد لليد والجسم، ووضع العلامات الدلالية للحركة من المستوى V7؛ توفر شركة لونلون إنتليجنس من خلال حل بيانات الإنسان الخاص بها "إيغو سويت" (EgoSuite) هذه العلامات على نطاق إنتاجي. أخيرًا، باستخدام منصة المحاكاة "سيم فاوندري" (SimFoundry) ومنصة التقييم "روبوفاينلز" (RoboFinals)، يتم التحقق مما إذا كانت البيانات تستحق حقًا التعلم الآلي للروبوتات، ويتم تغذية نتائج التقييم لتوجيه الجولة التالية من الجمع، مما يشكل حلقة مغلقة لجودة البيانات.
تشارك شركة لونلون إنتليجنس أيضًا في مشروع بنية تحتية عالمي آخر للذكاء الاصطناعي الفيزيائي يُعرف باسم "نيوتن" (Newton). تم إطلاق هذا المشروع بشكل مشترك من قبل شركات إنفيديا (NVIDIA)، وجوجل ديب مايند (Google DeepMind)، وديزني ريسيرش (Disney Research)، وتتكون لجنة التوجيه الفني من إنفيديا، وجوجل ديب مايند، وديزني ريسيرش، ولونلون إنتليجنس، ومعهد أبحاث تويوتا (Toyota Research Institute - TRI)، بهدف تحديد المسار التقني لمحاكاة الروبوتات والنمذجة الفيزيائية. تعد شركة لونلون إنتليجنس حاليًا الشركة الصينية الوحيدة التي تشارك في كل من نظامي المعايير الدوليين إيغوفرس ونيوتن، حيث تحول دورها من مستخدم للمعايير إلى مشارك في تعريفها.
