ಭೌತಿಕ AI ನ ಮುಂಚೂಣಿಯು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ: ನಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ (high-fidelity), ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಕೊರತೆಯಿದೆ. Large Language Models ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ಕ್ರೇಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬೆಳೆದವು; ಆದರೆ ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಕೊರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ

ಹ್ಯೂಮನಾಯ್ಡ್ ಮತ್ತು ವೇರ್‌ಹೌಸ್ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮಾನವನ ಚಾತುರ್ಯಕ್ಕೆ (dexterity) ಸಮನಾಗಲು, ಅವುಗಳಿಗೆ ಈಗ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. Encord ನ ರೋಬೋಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಮತ್ತು OpenAI ನ ರೋಬೋಟ್ ಲ್ಯಾಬ್‌ನ ಅನುಭವಿಗಳಾದ ವಿನೀತ್ ವೆಲ್ಮುರುಗನ್ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಬದಲಾವಣೆ ತರಲು YouTube ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೀಡಿಯೊ ಸಂಗ್ರಹದ ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಸುಮಾರು ಐದು ಪಟ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಪಠ್ಯವು ಹೇರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಕ್ರೇಪ್ ಮಾಡುವುದು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಭೌತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (manufactured). ಕೇವಲ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಚಲನೆಗಳಿಗೆ (complex manipulation) ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಉದ್ಯಮವು ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಹೊರಬಂದು, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಅ𝗻ೋಟೇಟೆಡ್ (annotated) ಭೌತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸಿದೆ.

ವೀಡಿಯೊ ಮೀರಿ: ಮೆದುಳಿನ ಅಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ನಾಯುಗಳ ಸಂಕೇತಗಳ ಬಳಕೆ

ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭದ ತಿಳುವಳಿಕೆ (context) ನೀಡಲು Encord ನಂತಹ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ಹೊಸ ಡೇಟಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿವೆ. ಜರ್ಮನಿಯ ನರವಿಜ್ಞಾನ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್ Zander Labs ನೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, Encord ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ರೈನ್-ವೇವ್ ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನರಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಉದ್ದೇಶ (intent), ತಪ್ಪು ಮತ್ತು ಆಶ್ಚರ್ಯವನ್ನು ಅರಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.

Zander ನ ನರವಿಜ್ಞಾನಿ ಲೂಕಸ್ ಗೆರ್ಕೆ ಮಾತನಾಡಿ, ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಕಠಿಣ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ರೋಬೋಟ್ ತನ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ತಯಾರಕರಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ತಿಳಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

Encord ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನೂ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದೆ:

  • Electromyography (EMG): ಮುಂಗೈಗೆ ಕಟ್ಟಲಾದ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು ಸ್ನಾಯುಗಳಲ್ಲಿನ ವಿದ್ಯುತ್ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ, ಇದು ತಲೆಗೆ ಕಟ್ಟುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗದ ಕೈ ಚಲನೆಗಳ 3-D ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
  • Leader-Follower Rigs: ಜೋಡಿ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಕೈಗಳು, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕೈ ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದ್ರವವನ್ನು ಸುರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಪೋಕರ್ ಚಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವಂತಹ ನಿಖರವಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
  • Dense Annotation: "ಬಲಗೈ ಬೋಲ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬಂತಹ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ, ಈ ಡೆನ್ಸ್ ಅ𝗻ೋಟೇಶನ್ (dense annotation) ಕಚ್ಚಾ ವೀಡಿಯೊಗಳಿಗಿಂತ 100 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವೆಲ್ಮುರುಗನ್ ಅಂದಾಜಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಭೌತಿಕ AI ನ ಆರ್ಥಿಕ ವಾಸ್ತವ

ಡಿಜಿಟಲ್-ಪ್ರಥಮ AI ಯಿಂದ ಭೌತಿಕ AI ಗೆ ಬದಲಾಗುವುದು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. LLM ಲ್ಯಾಬ್‌ಗಳು ವೆಬ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದವು. ಆದರೆ ರೋಬೋಟ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್, ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಠಿಣವಾದ ಅ𝗻ೋಟೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Encord ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ 20 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ (cost-effective) ಮಾಡಲು ಗುರಿ ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೂ ದೊಡ್ಡ ರೋಬೋಟ್ ಫ್ಲೀಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಇದು ಕೋಟಿಗಟ್ಟಲೆ ಡಾಲರ್ ವೆಚ್ಚದ ಯೋಜನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಥರ್ನೆಟ್ ಕೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವವರೆಗೆ, ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಮತ್ತು ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿ ಅ𝗻ೋಟೇಟೆಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ತಯಾರಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಶನ್ (autonomous manipulation) ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ. ಕೇವಲ ವೀಡಿಯೊ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನೇ ಅವಲಂಬಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳು ಮಾನವ ದೇಹ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಸಮೃದ್ಧ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ ಹಿಂದೆ ಬೀಳುವ ಅಪಾಯ ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು

  • ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ vs ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕ್ರೇಪ್ ಮಾಡುವ LLMಗಳಿಗಿಂತ ಭೌತಿಕ AI ಗೆ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಕೈಯಿಂದ ತಯಾರಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
  • ನರವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಧಾನಗಳು: ಮೆದುಳಿನ ಅಲೆಗಳು ಮತ್ತು EMG ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ವೀಡಿಯೊಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾನವನ ಉದ್ದೇಶ, ತಪ್ಪು ಮತ್ತು 3-D ಕೈ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಗಾತ್ರದ ಸವಾಲು: ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಇಡೀ YouTube ಆರ್ಕೈವ್‌ಗಿಂತಲೂ ದೊಡ್ಡದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ; ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯೇ ಈಗ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯವಹಾರದ ಮುಂಚೂಣಿಯಾಗಿದೆ.

Encord ಜರ್ಮನಿಯ ನರವಿಜ್ಞಾನ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್ Zander Labs ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಪೈಲಟ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಇದು ಭೌತಿಕ AI ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ರೈನ್-ವೇವ್ ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂಗೈ EMG ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯು YouTube ವೀಡಿಯೊಗಳ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಿಂತ ಐದು ಪಟ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ—ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮಾನವ ಮಟ್ಟದ ಚಾತುರ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಲು ಇಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಇದು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಕಲಿಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನೇ ಬದಲಿಸಬಹುದು.

ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ

Large language models ಮುಕ್ತ ವೆಬ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ರೇಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬೆಳೆದವು; ಅಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳು ಹೇರಳವಾಗಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿದ್ದವು. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಭೌತಿಕ AI ಗೆ ತಯಾರಿಸಬೇಕಾದ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಿಡಿತ (grasp), ತಿರುವು (twist) ಅಥವಾ ಸುರಿಸುವಿಕೆ (pour) ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು, ಅ𝗻ೋಟೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದ ಬಲ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬೇಕು. ಸಾಮಾನ್ಯ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ಇಂದಿನ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು, ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮನೆಗಳ ಅಗತ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಅಂತರವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

Encord ನ ರೋಬೋಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಮತ್ತು ಮಾಜಿ OpenAI ರೋಬೋಟ್-ಲ್ಯಾಬ್ ಅನುಭವಿಗಳಾದ ವಿನೀತ್ ವೆಲ್ಮುರುಗನ್ ಪ್ರಕಾರ, YouTube ವೀಡಿಯೊ ಸಂಗ್ರಹದ ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ಸುಮಾರು ಐದು ಪಟ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇರುವವರೆಗೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಮುಂದೆ ಸಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆ ಈಗ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ತಯಾರಿಸುವುದು (manufacture) ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

Adding brain waves and muscle signals

The Encord-Zander pilot tries to fill that gap by adding physiological signals to the visual record. Operators wear headsets that read electroencephalography (EEG) – the brain’s electrical activity – while EMG sensors on the forearm capture muscle impulses. The goal is to infer mental states such as intent, surprise or error, and to translate raw muscle activity into a three-dimensional map of hand motion that video alone cannot capture.

Lucas Gehrke, a neuroscientist at Zander, explains that knowing when a human anticipates a difficult sub-task lets a robot allocate its most powerful computational models at the right moment.

Beyond neuro-data, Encord tests a handful of complementary techniques:

  • Electromyography (EMG): Sensors on the forearm produce a live read-out of muscle activation, enabling a precise reconstruction of finger trajectories that head-mounted cameras often miss.
  • Leader-follower rigs: A pair of robotic arms work in tandem, one mirroring a human operator’s motions. This captures delicate tasks—pouring liquids, stacking chips—where millimetre-scale errors matter.
  • Dense annotation: Instead of labeling only high-level actions, Velmurugan’s team attaches fine-grained descriptors such as “right hand tightens bolt.” He estimates this detail is about 100 × more valuable for training a specific manipulation skill than raw ego-centric video.

The economics of data manufacturing

Physical AI changes the financial calculus of machine learning. LLM labs built models at near-zero marginal cost because the internet supplies endless text. Producing robot training data, however, requires hardware, human operators and painstaking annotation. Encord’s internal target is to make high-quality data 20 × more cost-effective than the value it delivers to customers, but even that aggressive efficiency still translates into multi-million-dollar projects for large-scale robot fleets.

The stakes are clear: companies that can generate massive, richly annotated datasets first will dominate the emerging market for autonomous manipulation—whether that means plugging in Ethernet cables on a data-center floor or picking and packing items in a distribution centre. Those that continue to rely on video-only pipelines risk falling behind as competitors extract richer signals from the human body and brain.

Counter-points and open questions

Not everyone is convinced that neuro-signals are the missing piece. Critics argue that the added hardware complexity could outweigh the benefits, especially when video plus force-torque sensors already deliver decent performance for many industrial tasks. Scalability is another concern: outfitting thousands of operators with EEG headsets and EMG rigs may prove prohibitive for smaller manufacturers.

The data-generation pipeline remains labor-intensive. Even with leader-follower rigs, capturing the breadth of tasks needed for a truly general robot will demand a sustained, coordinated effort across multiple labs and factories. The market will have to decide whether the incremental performance gains justify the upfront investment.

What to watch next

  • Data volume milestones: Encord’s claim of a dataset five times the size of YouTube will be a concrete benchmark. When disclosed, other players will have a clear target to match or exceed.
  • Hardware adoption rates: The speed at which EEG and EMG devices become standard in data-collection rigs will indicate whether the approach scales beyond experimental pilots.
  • Cost metrics: If Encord can demonstrably deliver the promised 20-fold cost advantage, it could spur a wave of new entrants focused on “data manufacturing” rather than model design.
  • Performance gaps