𝗔𝗽𝗽𝗲𝘀𝘁𝗼 𝟭𝟬+ 𝘁𝗮𝗻𝗻𝗶 𝗱𝗶 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝗼, dal mio dottorato all'Imperial a Berkeley fino alla costruzione del Dyson Robot Learning Lab, una frustrazione continuava a colpirmi: 𝗣𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲́ 𝗱𝗼𝘃𝗼 𝗿𝗲𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗹𝗮 𝘀𝗮𝗺𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗼𝘃𝗲𝗿 𝗲 𝗼𝘃𝗲𝗿 𝗮𝗴𝗮𝗶𝗻? 𝗜𝗹 𝗽𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝗻 𝗰𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗶𝗻𝘂𝗮𝘃𝗮 𝗮 𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗿𝗲: • Nuovo team di robotica inizia • Trascorre 6 mesi a costruire una pipeline di raccolta dati • Trascorre altri 3 mesi a risolvere problemi di sincronizzazione • Finalmente inizia a raccogliere dati specifici per il compito • Si rende conto che le scelte infrastrutturali limitano la loro flessibilità • Ricomincia da capo 𝗤𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗲̀ 𝗶𝗹 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝗼: Il robot learning è fondamentalmente guidato dai dati. Che tu stia raccogliendo fragole o assemblando elettronica, le esigenze infrastrutturali di base sono identiche. È proprio per questo che ero così interessato a perseguire la robotica guidata dai dati oltre un decennio fa. 𝗛𝗮𝗶 𝗻𝗲𝗰𝗲𝘀𝘀𝗮𝗿𝗶𝗼 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗳𝗶𝗻𝗲: • Sincronizzazione dei dati multi-sensore a diverse frequenze • Archiviazione flessibile che funzioni con futuri algoritmi • Strumenti di visualizzazione per comprendere i tuoi dati • La possibilità di sperimentare con diverse risoluzioni temporali • Registrazione robusta che cattura tutto ciò di cui potresti aver bisogno in seguito La tendenza verso l'IA nella robotica sta crescendo, con i robot che devono elaborare e analizzare grandi quantità di dati sensoriali per gestire la variabilità e l'imprevedibilità in ambienti reali. 𝗠𝗮 𝗼𝗴𝗻𝗶 𝘁𝗲𝗮𝗺 𝗰𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗳𝗿𝗼𝗻𝘁𝗲. Immagina se ogni sviluppatore web dovesse costruire il proprio database, server web e pipeline di distribuzione prima di scrivere la propria prima riga di codice applicativo. 𝗤𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗲̀ 𝗶𝗹 𝗺𝗼𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗰𝗵𝗲 𝗵𝗼 𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮𝘁𝗼 𝗡𝗲𝘂𝗿𝗮𝗰𝗼𝗿𝗲. Invece di far trascorrere mesi a ogni team di robotica per l'infrastruttura, forniamo gli strumenti comuni che ti permettono di passare da "Ho un robot" a "Sto spedendo comportamenti robotici intelligenti" in giorni, non in mesi....