Industria roboților încearcă să dezvolte sisteme capabile să interacționeze în mediul real, dar procesul necesită cantități uriașe de date despre modul în care oamenii se mișcă și interacționează cu obiectele.
Pentru a crea roboți autonomi care să funcționeze în condiții domestice și diverse medii, companii din întreaga lume colectează și analizează date din viața de zi cu zi. Un exemplu relevant este startup-ul american Micro1, care recrutează mii de voluntari din 71 de țări pentru a filma activități cotidiene precum gătitul, curățenia sau îngrijirea animalelor. Participanții, utiliți cu camere montate pe cap sau ochelari, trebuie să înregistreze cel puțin zece ore de video pe săptămână pentru a ajuta la dezvoltarea roboților ce pot opera în condiții nestructurate, inclusiv în locuințe.
O industrie globală de colectare a datelor
Micro1, cu sediul în Palo Alto, atrage peste 4.000 de colaboratori, iar lunar acumulează peste 160.000 de ore de filmări. Deși volumul de date este considerat impresionant, reprezentanții companiei admit că această cantitate nu este încă suficientă pentru a dezvolta roboți capabili să funcționeze pe cont propriu.
Experții prognozează că pentru antrenarea sistemelor robotice ar fi nevoie de miliarde de ore de înregistrări, pentru a include toate variabilele unui mediu real și imprevizibil. Creșterea pieței de colectare și adnotare a datelor pentru inteligența artificială este estimată a depăși 10 miliarde de dolari până în 2030, fiind impulsionată în principal de investițiile din Asia și de dezvoltarea roboților umanoizi.
Un tweet recent de la Micro1 menționează că activitatea de colectare se desfășoară în peste 75 de țări și în mai mult de 6.000 de medii unice, acoperind o gamă variată de mișcări, obiecte și condiții.
De ce sunt necesare filmările din viața reală
Până de curând, roboții erau antrenați prin control direct, de către operatori umani sau folosind simulări virtuale. Dar astfel de metode sunt insuficiente pentru a pregăti roboți pentru mediile reale, unde interacțiunile cu obiecte diverse sunt mai complexe.
Filmările din perspectiva utilizatorului, sau „date egocentrice”, oferă informații mai exacte despre modul în care se mișcă și manipulează obiectele. Aceste date ajută roboții să înțeleagă mai bine distanțele, forțele necesare și succesiunea corectă a manevrelor în medii variate.
Progresele în inteligența artificială permit deja roboților să interpreteze imaginile și să transforme aceste informații în acțiuni fizice. Totuși, experții spun că roboții general-purpose, capabili să funcționeze în casă, reprezintă în continuare o provocare majoră. Casele sunt imprevizibile și conțin numeroase obiecte și situații neașteptate.
O fotografie recentă arată un robot humanoid într-un mediu domestic, ilustrând eforturile de a-l adapta la activitățile casnice. Cu toate acestea, succesul în manipularea obiectelor și în gestionarea spațiilor schimbătoare rămâne limitat.
Provocări de siguranță și fiabilitate
În prezent, roboții umanoizi se folosesc preponderent în medii controlate, precum fabrici sau centre logistice, unde pot finaliza sarcini cu o rată de succes de aproape 100%. Dar în mediile domestice, aceste sisteme au performanțe variațe în jurul valorilor de 70-80% pentru activități simple, precum împăturirea unui tricou.
Experții avertizează că, înainte ca roboții să fie considerați siguri pentru utilizarea în case, trebuie să devină mult mai fiabili. Interacțiunea cu oamenii, manipularea obiectelor fragile sau stabilitatea în condiții nesigure necesită încă îmbunătățiri semnificative ale tehnologiei.
Un exemplu concret este programarea roboților pentru a realiza sarcini comune, precum deschiderea unui dulap sau mutarea unor obiecte dintr-o zonă în alta, activități pentru care rata de succes încă nu atinge nivelul dorit.
În contextul acestor provocări, sectorul industriei robotice și al colectării datelor continuă să investească masiv în cercetare, iar în aprilie 2026, o companie a anunțat că planifică implementarea pe scară largă a roboților în medii domestice, în special pentru activități de bază, până la sfârșitul anului.
