ఫిజికల్ AI (Physical AI) రంగం ఒక భారీ అడ్డంకిని ఎదుర్కొంటోంది: మనకు అత్యంత ఖచ్చితమైన (high-fidelity), వాస్తవ ప్రపంచ శిక్షణ డేటా (real-world training data) లోటు ఉంది. Large Language Models ఇంటర్నెట్‌లోని వచనాన్ని (text) స్క్రాప్ చేయడం ద్వారా అభివృద్ధి చెందాయి; కానీ రోబోటిక్స్‌కు అంతకంటే చాలా ఖరీదైన విధానం అవసరం.

రోబోటిక్స్‌లో డేటా కొరత సమస్య

హ్యూమనాయిడ్ మరియు వేర్‌హౌస్ రోబోట్లు మానవ నైపుణ్యాన్ని (dexterity) అందుకోవాలంటే, ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేని భారీ స్థాయి డేటా అవసరం. Encord యొక్క రోబోట్ లెర్నింగ్ హెడ్ మరియు OpenAI రోబోట్ ల్యాబ్ వెటరన్ అయిన వినీత్ వెల్మురుగన్ ప్రకారం, ఈ రంగంలో విప్లవాత్మక మార్పు రావాలంటే YouTube యొక్క మొత్తం వీడియో నిధి (video corpus) కంటే ఐదు రెట్లు పెద్దదైన డేటాసెట్ అవసరం.

టెక్స్ట్ (Text) పుష్కలంగా ఉంటుంది మరియు దానిని స్క్రాప్ చేయడం ఉచితం. కానీ ఫిజికల్ డేటాను తయారు చేయాల్సి ఉంటుంది (manufactured). కేవలం వీడియోల ద్వారా శిక్షణ ఇవ్వడం వల్ల సంక్లిష్టమైన పనుల (complex manipulation) కోసం అవసరమైన ఖచ్చితత్వం తరచుగా లోపిస్తుంది. అందువల్ల, పరిశ్రమ ఇప్పుడు మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను మార్చడం నుండి, అధిక నాణ్యత కలిగిన, అనోటేటెడ్ (annotated) ఫిజికల్ డేటాను తయారు చేయడం వంటి కష్టతరమైన సమస్యను పరిష్కరించడం వైపు మళ్లింది.

వీడియోకు మించి: బ్రెయిన్ వేవ్స్ మరియు కండరాల సంకేతాల వినియోగం

రోబోట్‌లకు లోతైన సందర్భాన్ని (context) అందించడానికి Encord వంటి స్టార్టప్‌లు కొత్త డేటా మోడాలిటీలను (data modalities) పరీక్షిస్తున్నాయి. జర్మన్ న్యూరోసైన్స్ స్టార్టప్ Zander Labsతో కలిసి చేపట్టిన పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌లో, Encord ఆపరేటర్లకు బ్రెయిన్-వేవ్ హెడ్‌సెట్‌లను అందిస్తోంది. నరాల కార్యకలాపాలను (neural activity) కొలవడం ద్వారా, పరిశోధకులు ఉద్దేశ్యం (intent), తప్పు (error) మరియు ఆశ్చర్యాన్ని (surprise) అంచనా వేయవచ్చని ఆశిస్తున్నారు.

Zander లో న్యూరోసైంటిస్ట్ అయిన లూకాస్ గెర్కే మాట్లాడుతూ, బ్రెయిన్ యాక్టివిటీని ట్రాక్ చేయడం ద్వారా, ఒక కష్టమైన పని కోసం రోబోట్ తన అత్యంత శక్తివంతమైన కంప్యూటేషనల్ మోడల్‌లను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో మోడల్ బిల్డర్‌లకు ఖచ్చితంగా తెలుస్తుందని చెప్పారు.

Encord వీటిని కూడా అన్వేషిస్తోంది:

  • Electromyography (EMG): ముందుచేతికి (forearm) అమర్చిన సెన్సార్లు కండరాల్లోని విద్యుత్ సంకేతాలను సేకరిస్తాయి. ఇది తలకి అమర్చే కెమెరాలు పసిగట్టలేని చేతి కదలికల యొక్క 3-D మ్యాప్‌ను రూపొందిస్తుంది.
  • Leader-Follower Rigs: జంట రోబోటిక్ ఆర్మ్స్, ఇక్కడ ఒకటి మానవ ఆపరేటర్‌ను అనుకరిస్తుంది. ఇది ద్రవాలను పోయడం లేదా పోకర్ చిప్స్‌ను పేర్చడం వంటి ఖచ్చితమైన చర్యలను చిత్రీకరిస్తుంది.
  • Dense Annotation: "కుడి చేయి బోల్ట్‌ను బిగిస్తోంది" వంటి లేబుల్స్. నిర్దిష్ట పనుల శిక్షణ కోసం ఈ డెన్స్ అనోటేషన్, సాధారణ వీడియోల కంటే 100 రెట్లు ఎక్కువ విలువైనదని వెల్మురుగన్ అంచనా వేస్తున్నారు.

ఫిజికల్ AI యొక్క ఆర్థిక వాస్తవికత

డిజిటల్-ఫస్ట్ AI నుండి ఫిజికల్ AIకి మారడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్థిక వ్యవస్థను పూర్తిగా మార్చేస్తుంది. LLM ల్యాబ్‌లు వెబ్ నుండి డేటాను సేకరించడం ద్వారా దాదాపు సున్నా అదనపు ఖర్చుతో (near-zero marginal cost) మోడల్‌లను నిర్మించాయి. కానీ రోబోట్ శిక్షణ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి హార్డ్‌వేర్, మానవ ఆపరేటర్లు మరియు శ్రమతో కూడిన అనోటేషన్ అవసరం. Encord అధిక నాణ్యత కలిగిన డేటాను దాని విలువ కంటే 20 రెట్లు తక్కువ ఖర్చుతో అందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, అయినప్పటికీ పెద్ద రోబోట్ ఫ్లీట్‌ల కోసం ఇది మిలియన్ల డాలర్ల ప్రాజెక్టులుగా మారుతుంది.

భారీగా, సమృద్ధిగా అనోటేట్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లను మొదట తయారు చేసే కంపెనీలు అటానమస్ మానిప్యులేషన్‌లో (autonomous manipulation) ఆధిపత్యం వహిస్తాయి—ఇథర్నెట్ కేబుల్‌లను ప్లగ్ చేయడం నుండి వస్తువులను ఎంచుకోవడం మరియు ప్యాక్ చేయడం వరకు అన్నింటిలోనూ. కేవలం వీడియో పైనే ఆధారపడే కంపెనీలు, ప్రత్యర్థులు మానవ శరీరం మరియు మెదడు నుండి మరింత లోతైన సంకేతాలను సేకరిస్తున్న కొద్దీ వెనుకబడిపోయే ప్రమాదం ఉంది.

ముఖ్య అంశాలు

  • డేటా తయారీ vs. సేకరణ (Data Manufacturing vs. Collection): ఇంటర్నెట్ డేటాను స్క్రాప్ చేసే LLMల వలె కాకుండా, ఫిజికల్ AIకి ఖరీదైన, మాన్యువల్ పద్ధతిలో తయారు చేసిన హై-ఫిడెలిటీ డేటాసెట్‌లు అవసరం.
  • న్యూరోలాజికల్ మోడాలిటీస్ (Neurological Modalities): బ్రెయిన్ వేవ్స్ మరియు EMGని జోడించడం వల్ల రోబోట్‌లు మానవ ఉద్దేశ్యం, తప్పు మరియు 3-D చేతి కదలికలను కేవలం వీడియో కంటే మరింత సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోగలవు.
  • పరిమాణం సవాలు (The Scale Challenge): రోబోటిక్స్ మోడల్‌లకు YouTube ఆర్కైవ్ కంటే చాలా పెద్ద డేటాసెట్ అవసరం; డేటా జనరేషన్ ఇప్పుడు ప్రధాన వ్యాపార సరిహద్దుగా మారింది.

Encord, జర్మన్ న్యూరోసైన్స్ స్టార్టప్ Zander Labsతో కలిసి ఒక పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌ను ప్రారంభించింది. ఇది ఫిజికల్ AI కోసం హై-ఫిడెలిటీ శిక్షణ డేటాను సేకరించడానికి ఆపరేటర్లకు బ్రెయిన్-వేవ్ హెడ్‌సెట్‌లు మరియు ఫోర్‌ఆర్మ్ EMG సెన్సర్‌లను అందిస్తుంది. ఈ భాగస్వామ్యం YouTube వీడియోల మొత్తం పరిమాణం కంటే ఐదు రెట్లు పెద్దదైన డేటాసెట్‌ను ఉత్పత్తి చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది—రోబోట్‌లు మానవ స్థాయి నైపుణ్యాన్ని చేరుకోవడానికి ఇటువంటి భారీ స్థాయి అవసరమని మరియు ఇది రోబోటిక్స్ నేర్చుకునే విధానాన్ని మార్చివేస్తుందని పరిశోధకులు చెబుతున్నారు.

రోబోటిక్స్ డేటా ఎందుకు అడ్డంకిగా మారింది

Large language models ఓపెన్ వెబ్‌ను స్క్రాప్ చేయడం ద్వారా అభివృద్ధి చెందాయి; అందుబాటులో ఉన్న ముడి పదార్థం పుష్కలంగా మరియు చౌకగా ఉంది. దీనికి విరుద్ధంగా, ఫిజికల్ AIకి తయారు చేయబడిన డేటా అవసరం. ప్రతి పట్టు (grasp), తిప్పడం (twist) లేదా పోయడం (pour) వంటి చర్యలను రికార్డ్ చేయాలి, అనోటేట్ చేయాలి మరియు అవి జరిగిన శక్తులకు (forces) మరియు ఉద్దేశ్యాలకు (intentions) అనుసంధానించాలి. సాధారణ వీడియోలు సంక్లిష్టమైన పనుల కోసం అవసరమైన సూక్ష్మ సంకేతాలను (subtle cues) తరచుగా పసిగట్టలేవు, దీనివల్ల నేటి మోడల్‌లకు మరియు ఫ్యాక్టరీలు, వేర్‌హౌస్‌లు మరియు ఇళ్ల అవసరాలకు మధ్య ఒక అంతరం ఏర్పడుతోంది.

Encord యొక్క రోబోట్ లెర్నింగ్ హెడ్ మరియు మాజీ OpenAI రోబోట్-ల్యాబ్ వెటరన్ అయిన వినీత్ వెల్మురుగన్ మాట్లాడుతూ, YouTube వీడియో నిధి కంటే సుమారు ఐదు రెట్లు పెద్దదైన డేటాసెట్ అందుబాటులోకి వచ్చే వరకు ఈ రంగం ముందుకు సాగదని చెప్పారు. సమస్య ఇప్పుడు మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ కాదు; డేటాను ఎలా తయారు చేయాలి (manufacture) అనేది ప్రధాన సమస్య.

మెదడు తరంగాలు మరియు కండరాల సంకేతాలను జోడించడం

Encord-Zander పైలట్ ప్రాజెక్ట్, విజువల్ రికార్డ్‌కు శారీరక సంకేతాలను (physiological signals) జోడించడం ద్వారా ఆ లోటును పూరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఆపరేటర్లు ఎలక్ట్రోఎన్సెఫలోగ్రఫీ (EEG) – అంటే మెదడు యొక్క విద్యుత్ చర్యను – చదివే హెడ్‌సెట్‌లను ధరిస్తారు, అదే సమయంలో ముందుచేయిపై ఉండే EMG సెన్సార్లు కండరాల ప్రేరణలను (muscle impulses) గుర్తిస్తాయి. దీని లక్ష్యం ఉద్దేశ్యం, ఉద్దేశ్యం, ఆశ్చర్యం లేదా తప్పు వంటి మానసిక స్థితిగతులను అంచనా వేయడం మరియు కేవలం వీడియో ద్వారా మాత్రమే సాధ్యం కాని చేతి కదలికల త్రిమితీయ (three-dimensional) మ్యాప్‌గా కండరాల కదలికలను మార్చడం.

Zander లోని న్యూరో సైంటిస్ట్ Lucas Gehrke వివరిస్తూ, ఒక మనిషి కష్టమైన ఉప-పనిని (sub-task) ఎప్పుడు ఊహిస్తున్నాడో తెలిస్తే, రోబోట్ తన అత్యంత శక్తివంతమైన కంప్యూటేషనల్ మోడళ్లను సరైన సమయంలో ఉపయోగించగలదని చెప్పారు.

న్యూరో-డేటాకు మించి, Encord కొన్ని అనుబంధ పద్ధతులను పరీక్షిస్తోంది:

  • Electromyography (EMG): ముందుచేయిపై ఉండే సెన్సార్లు కండరాల చురుకుదనం యొక్క ప్రత్యక్ష సమాచారాన్ని (live read-out) అందిస్తాయి, దీనివల్ల హెడ్-మౌంటెడ్ కెమెరాలు తరచుగా విస్మరించే వేళ్ల కదలికల మార్గాలను (finger trajectories) ఖచ్చితంగా పునర్నిర్మించవచ్చు.
  • Leader-follower rigs: ఒక జత రోబోటిక్ చేతులు కలిసి పనిచేస్తాయి, అందులో ఒకటి మానవ ఆపరేటర్ యొక్క కదలికలను అనుకరిస్తుంది. ఇది ద్రవాలను పోయడం, చిప్స్‌ను పేర్చడం వంటి అత్యంత సున్నితమైన పనులను – ఇక్కడ మిల్లీమీటర్ స్థాయి లోపాలు కూడా ముఖ్యం – ఖచ్చితంగా చిత్రీకరిస్తుంది.
  • Dense annotation: కేవలం ఉన్నత స్థాయి చర్యలను మాత్రమే లేబుల్ చేయకుండా, Velmurugan బృందం “కుడి చేయి బోల్ట్‌ను బిగిస్తోంది” వంటి సూక్ష్మమైన వివరణలను (fine-grained descriptors) జోడిస్తుంది. సాధారణ ఎగో-సెంట్రిక్ వీడియో కంటే, ఒక నిర్దిష్ట మానిప్యులేషన్ నైపుణ్యాన్ని శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఈ వివరాలు సుమారు 100 × ఎక్కువ విలువైనవని ఆయన అంచనా వేస్తున్నారు.

డేటా తయారీ యొక్క ఆర్థిక అంశాలు

Physical AI అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఆర్థిక గణనను మారుస్తుంది. ఇంటర్నెట్ అనంతమైన వచనాన్ని (text) అందిస్తుంది కాబట్టి, LLM ల్యాబ్‌లు దాదాపు సున్నా అదనపు ఖర్చుతో (near-zero marginal cost) మోడళ్లను నిర్మించాయి. అయితే, రోబోట్ శిక్షణ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి హార్డ్‌వేర్, మానవ ఆపరేటర్లు మరియు కష్టతరమైన అనోటేషన్ అవసరం. కస్టమర్లకు అందించే విలువ కంటే నాణ్యమైన డేటాను 20 × ఎక్కువ ఖర్చు-సమర్థవంతంగా (cost-effective) మార్చడమే Encord యొక్క అంతర్గత లక్ష్యం, కానీ ఆ దూకుడుగా ఉండే సామర్థ్యం కూడా భారీ స్థాయి రోబోట్ ఫ్లీట్ల కోసం మిలియన్ల డాలర్ల ప్రాజెక్టులుగా మారుతుంది.

ఇందులో రిస్క్ స్పష్టంగా ఉంది: భారీగా, సమృద్ధిగా అనోటేట్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లను మొదటగా సృష్టించగలిగే కంపెనీలు, స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన మానిప్యులేషన్ (autonomous manipulation) యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్కెట్‌ను శాసిస్తాయి—అది డేటా-సెంటర్ ఫ్లోర్‌లో ఈథర్‌నెట్ కేబుల్‌లను ప్లగ్ చేయడం కావచ్చు లేదా డిస్ట్రిబ్యూషన్ సెంటర్‌లో వస్తువులను ఎంచుకోవడం మరియు ప్యాక్ చేయడం కావచ్చు. ప్రత్యర్థులు మానవ శరీరం మరియు మెదడు నుండి మరింత లోతైన సంకేతాలను సేకరిస్తున్నప్పుడు, కేవలం వీడియో పైప్‌లైన్‌లపై మాత్రమే ఆధారపడే కంపెనీలు వెనుకబడిపోయే ప్రమాదం ఉంది.

ప్రతిపాదనలకు వ్యతిరేక వాదనలు మరియు పెండింగ్ ప్రశ్నలు

న్యూరో-సిగ్నల్స్ మాత్రమే లోటును పూరించగలవని అందరూ నమ్మడం లేదు. వీడియోతో పాటు ఫోర్స్-టార్క్ సెన్సార్లు ఇప్పటికే అనేక పారిశ్రామిక పనులకు మంచి పనితీరును అందిస్తున్నప్పుడు, అదనపు హార్డ్‌వేర్ సంక్లిష్టత వల్ల కలిగే ప్రయోజనాల కంటే నష్టాలే ఎక్కువ ఉండవచ్చని విమర్శకులు వాదిస్తున్నారు. స్కేలబిలిటీ (Scalability) మరొక ఆందోళన: వేలాది మంది ఆపరేటర్లకు EEG హెడ్‌సెట్‌లు మరియు EMG రిగ్‌లను అందించడం చిన్న తయారీదారులకు భారంగా మారవచ్చు.

డేటా-జనరేషన్ పైప్‌లైన్ ఇప్పటికీ శ్రమతో కూడుకున్నది. లీడర్-ఫాలోయర్ రిగ్‌లతో కూడా, నిజమైన జనరల్ రోబోట్‌కు అవసరమైన విస్తృతమైన పనులను చిత్రీకరించడానికి అనేక ల్యాబ్‌లు మరియు ఫ్యాక్టరీల మధ్య నిరంతర, సమన్వయంతో కూడిన కృషి అవసరమవుతుంది. ఈ అదనపు పనితీరు లాభాలు ముందుగా చేసే పెట్టుబడికి తగినమా కాదా అనేది మార్కెట్ నిర్ణయించాల్సి ఉంటుంది.

తదుపరి గమనించాల్సిన అంశాలు

  • డేటా వాల్యూమ్ మైలురాళ్లు (Data volume milestones): యూట్యూబ్ కంటే ఐదు రెట్లు పెద్దదైన డేటాసెట్ ఉంటుందన్న Encord యొక్క వాదన ఒక స్పష్టమైన బెంచ్‌మార్క్‌గా నిలుస్తుంది. ఇది వెల్లడైనప్పుడు, ఇతర కంపెనీలకు దానిని అందుకోవడానికి లేదా అధిగమించడానికి ఒక స్పష్టమైన లక్ష్యం ఉంటుంది.
  • హార్డ్‌వేర్ వినియోగ రేట్లు (Hardware adoption rates): డేటా సేకరణ రిగ్‌లలో EEG మరియు EMG పరికరాలు ఎంత వేగంగా ప్రామాణికంగా మారుతాయో చూస్తే, ఈ విధానం ప్రయోగాత్మక పైలట్‌ల స్థాయిని దాటి విస్తరించగలదా లేదా అనేది తెలుస్తుంది.
  • ఖర్చు కొలమానాలు (Cost metrics): Encord వాగ్దానం చేసిన 20 రెట్ల ఖర్చు ప్రయోజనాన్ని నిరూపించగలిగితే, అది మోడల్ డిజైన్ కంటే “డేటా తయారీ” (data manufacturing) పై దృష్టి సారించే కొత్త కంపెనీల రాకకు దారితీయవచ్చు.
  • పనితీరు అంతరాలు (Performance gaps)