Depois de 10 + anos em aprendizado de robôs, desde meu doutorado no Imperial para Berkeley até a construção do Dyson Robot Learning Lab, uma frustração continuou me atingindo: Por que tenho que reconstruir a mesma infraestrutura repetidamente? O padrão que eu continuei vendo: • Nova equipe de robótica começa • Passa 6 meses construindo pipeline de coleta de dados • Passa mais 3 meses depurando problemas de sincronização • Finalmente começa a coletar dados específicos da tarefa • Percebe que suas escolhas de infraestrutura limitam sua flexibilidade • Recomeça Este é o ponto principal do aprendizado de robôs: o aprendizado de robôs é fundamentalmente orientado por dados. Esteja você colhendo morangos ou montando eletrônicos, as principais necessidades de infraestrutura são idênticas. Na verdade, é por isso que eu estava tão interessado em buscar a robótica orientada por dados há mais de uma década. Você sempre precisa: • Sincronização de dados multissensor em diferentes frequências • Armazenamento flexível que funciona com algoritmos futuros • Ferramentas de visualização para entender seus dados • A capacidade de experimentar diferentes resoluções temporais • Registro robusto que captura tudo o que você pode precisar mais tarde A tendência para a IA na robótica está crescendo, com os robôs precisando processar e analisar grandes quantidades de dados de sensores para gerenciar a variabilidade e a imprevisibilidade em ambientes reais. Mas cada equipe constrói isso do zero. Imagine se cada desenvolvedor da Web tivesse que criar seu próprio banco de dados, servidor da Web e pipeline de implantação antes de escrever sua primeira linha de código de aplicativo. É por isso que fundei a Neuracore. Em vez de cada equipe de robótica gastar meses em infraestrutura, fornecemos as ferramentas comuns que permitem que você vá de "Eu tenho um robô" para "Estou enviando comportamentos de robôs inteligentes" em dias, não meses....