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物理AIの最前線は、カリフォルニア州サンレアンドロの倉庫にあるJengaゲームのようなものです。この倉庫には、AIモデルのトレーニングに使用されるデータツールを構築する企業Encordが入居しています。アンドリュー・セハは、同社のロボットトレーナーの一人で、カメラ付きのヘッドセットを装着し、脳波を測定しながら木製ブロックを慎重に取り外しています。Encordは、ヒューマノイドや倉庫ロボティクスの次の制約がモデルアーキテクチャではなく、実世界の物理トレーニングデータの不足であると考えているスタートアップの一つです。彼らは、ロボティクス企業が持っていないデータを製造するビジネスを構築しています。セハが着用している脳波ヘッドセットは、ドイツの神経科学スタートアップZander Labsによって製造されており、脳の活動を測定することでエラー、意図、驚きなどのメンタルステートを推測し、モデルのトレーニングに役立つデータセットを作成することを目指しています。Encordは、顧客のロボティクスモデルを通じてこのデータセットを評価し、パフォーマンスが向上するかどうかを判断することを目指しています。Encordのロボット学習責任者であるヴィニース・ヴェルムラガンは、ロボティクスデータのボトルネックを解決するための最前線にいると述べています。彼らは、エゴセントリックなビデオやリモート操作されたロボットからのデータを収集し、実験を行っています。Encordのデータセットは、各ビデオの物理的な説明が注釈されており、特定のタスクのトレーニングにおいて非常に価値がありますが、物理的なトレーニングデータの生成にはコストがかかります。進展は見られますが、物理AIのモデルを構築するための経済性は依然として課題です。