Efter 10+ år inom robotinlärning, från min doktorsexamen på Imperial till Berkeley till byggandet av Dyson Robot Learning Lab, slog en frustration mig hela tiden: Varför måste jag bygga om samma infrastruktur om och om igen? Mönstret jag hela tiden såg: • Nytt robotteam startar • Spenderar 6 månader på att bygga upp en pipeline för datainsamling • Spenderar ytterligare 3 månader på att felsöka synkroniseringsproblem • Börjar äntligen samla in uppgiftsspecifika data • Inser att deras infrastrukturval begränsar deras flexibilitet • Börjar om Detta är hela poängen med robotinlärning: Robotinlärning är i grunden datadriven. Oavsett om du plockar jordgubbar eller monterar elektronik är de grundläggande infrastrukturbehoven identiska. Det var faktiskt därför jag var så intresserad av datadriven robotik för över ett decennium sedan. Du behöver alltid: • Datasynkronisering med flera sensorer över olika frekvenser • Flexibel lagring som fungerar med framtidens algoritmer • Visualiseringsverktyg för att förstå dina data • Förmågan att experimentera med olika temporala upplösningar • Robust loggning som fångar upp allt du kan behöva senare Trenden mot AI inom robotik växer, med robotar som behöver bearbeta och analysera stora mängder sensordata för att hantera variabilitet och oförutsägbarhet i verkliga miljöer. Men varje team bygger detta från grunden. Föreställ dig att varje webbutvecklare var tvungen att skapa sin egen databas, webbserver och distributionspipeline innan de skrev sin första rad med programkod. Det är därför jag grundade Neuracore. I stället för att varje robotteam ska ägna månader åt infrastruktur tillhandahåller vi de vanliga verktygen som gör att du kan gå från "Jag har en robot" till "Jag levererar intelligenta robotbeteenden" på dagar, inte månader....