Соңғы жылдары Үндістанда онлайн тамақ жеткізу және үй қызметтері нарығы күрт өсті. Zomato және Swiggy сияқты алпауыттар биржаға шықса, Urban Company және Pronto сияқты платформалар күнделікті шаруалар үшін жұмыс күшін цифрландырды. Енді Силикон алқабында негізі қаланған Human Archive стартапы осы үрдісті пайдаланып, роботтарды оқытуға қажетті бірінші тұлға (эгоцентрлік) көрінісіндегі бейне деректерді жинай бастады. Бұл туралы Techcrunch.com хабарлайды.
Human Archive жұмысшыларға камералармен жабдықталған арнайы қалпақтар кигізіп, олардың күнделікті міндеттерді орындау процесін түсіреді. Стартап қазіргі уақытта үй қызметтері, хостелдер және мейрамхана секторларындағы компаниялармен серіктестік орнатып, 1000-нан астам белсенді құрылғыны іске қосты. Осы жоба аясында компания Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator, сондай-ақ OpenAI, NVIDIA, Google және Meta сияқты технологиялық алпауыттардың періште инвесторларынан 8,2 миллион доллар инвестиция тартты.
Компанияны Берклидегі Калифорния университеті мен Стэнфорд университетінің студенттері — Самай Мани, Рушил Агарвал, Шлоке Патель және Радж Патель құрды. Олардың барлығы робототехника, аппараттық құралдар және тактильді деректер саласында ғылыми тәжірибеге ие. Стартаптың басты мақсаты — жасанды интеллект зертханалары мен робототехника компаниялары тап болып отырған негізгі мәселені, яғни нақты әлемдегі физикалық әрекеттерді көрсететін жоғары сапалы деректердің тапшылығын жою.
Алайда, барлық компаниялар бұл идеяны оң қабылдамады. Мысалы, Urban Company және Pronto сияқты ірі платформалар Human Archive-пен серіктестіктен бас тартты. Urban Company басшысы Абхирадж Сингх Бхал мұндай келісімдерге бармайтынын мәлімдесе, Human Archive негізін қалаушылар бұл шешімді болашақта клиенттерді жоғалтуға әкелуі мүмкін қателік деп атады. Соған қарамастан, Үндістанның дамып келе жатқан гиг-экономикасы роботтар үшін ең ірі «оқу полигоны» болып қала береді.
Human Archive тек бейнемен шектелгісі келмейді. Олар әрекеттер мен түрту күшін (tactile force) дәл жазып алатын арнайы қолғаптарды, бүкіл дене қозғалысын ұстайтын костюмдерді және білек камераларын әзірлеуде. Компанияның пікірінше, бейне деректерді сенсорлық датчиктермен біріктіру роботтарды одан да дәлірек және тиімдірек оқытуға мүмкіндік береді.
“Zamin”-ді Telegram-нан оқыңыз!
