Robotlara Beyin Dalgalarıyla Eğitim: Encord'un Fiziksel AI Veri Kıtlığına Radikal Çözümü

EMG (Kas Sinyali) Sensörleri

Encord aynı anda ön kola bağlanan ve kaslardaki elektrik sinyallerini algılayan sensörleri test ediyor. Standart el videoları genellikle parmakların ince pozisyonlarını gizler; bu nedenle şirket, bu EMG sinyallerinden 3 boyutlu el pozisyonu yeniden oluşturmayı ve modellere daha zengin bir manipülasyon anlayışı kazandırmayı umuyor .

Teleoperasyon Verisi

San Leandro'daki Ar-Ge tesisinde Encord, lider-takipçi robot kolları işletiyor. Bir insan operatör bir kolu doğrudan kontrol ederken, ikinci bir kol hareketi taklit ediyor. Bu yöntemle kahve doldurma, poker fişi istifleme, ethernet kablosu takıp çıkarma ve ev eşyalarını manipüle etme gibi görevler için yüksek kaliteli veri üretiliyor . Encord'a göre, her insansı robot şirketi bu göreve özel veri setlerini talep ediyor .

Birinci Şahıs (Egocentric) Video

Pilotlar, gördüklerini kaydeden kaska monte kameralar takıyor. Bu veriler, dünya çapındaki birkaç fabrikadan toplanan verilerle destekleniyor. Bu, ölçeklenebilir bir gerçek dünya gözlem verisi kaynağı sağlıyor .

Saha ve Laboratuvar Tabanlı Toplama

Encord, sahada görev yapan operatörler ve yeniden yapılandırılabilir laboratuvar ortamları ile LiDAR, nokta bulutu ve senkronize çoklu modal sensör verisi akışları dahil olmak üzere gövdeye özgü veriler topluyor . Toplama protokolleri, bir müşterinin eğitim hattından geriye doğru tasarlanıyor; böylece her bölüm sınıflandırılıyor, senkronize ediliyor ve hedef modele uygun hale getiriliyor . Şirket ayrıca bir dağıtım geri bildirim döngüsü aracılığıyla hata modlarını da yakalıyor: bir model sahada başarısız olduğunda, bu başarısızlık uzaktan teleoperasyon yoluyla kaydedilip veri toplama politikalarına geri besleniyor .

Temel Teknik Zorluklar

Sinirsel Verinin Değerini Kanıtlamak

Zander Labs'ın yaklaşımı, belirli düşünceleri çözmek yerine, daha kaba bir düzeyde (örneğin, bir pilotun ne kadar bilişsel çaba harcadığını ölçmek) beyin aktivitesinden zihinsel durumlar çıkarıyor . Deneme, bu sinyalin standart video ve teleoperasyon verisine kıyasla robot modeli performansını gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini doğrulamalı. İyileştirme marjinal kalırsa, her veri toplama seansına EEG eklemenin maliyeti haklı çıkmayabilir.

Çoklu Modal Senkronizasyon ve Etiketleme

Fiziksel AI için video, derinlik, LiDAR, ses, IMU ve şimdi de EEG/EMG gibi sensörlerin hassas bir şekilde zaman uyumlu hale getirilmesi ve birlikte etiketlenmesi gerekiyor. Encord, yerel formatlar (MCAP, ROSBAG) ve sensör füzyonu için destek geliştirmiş olsa da, 2B, 3B ve biyosinyal akışlarının senkronizasyonunun karmaşıklığını yönetmek zorlu bir mühendislik sorunu olmaya devam ediyor .

Veri Çeşitliliği ve Hata Modu Yakalama

Modellerin çeşitli ortamlara, aydınlatma koşullarına, operatörlere ve başarısızlık durumlarına maruz kalması gerekiyor. Encord bir dağıtım geri bildirim döngüsü içerse de, hata verileri, sağlam fiziksel AI için gerekli olmasına rağmen genellikle hafife alınıyor . Yeterli uç durum olmadan, en zengin verilerle eğitilmiş modeller bile genellemede başarısız olacaktır.

Temel Ekonomik Zorluklar

Fiziksel Veri Üretiminin Aşırı Maliyeti

LLM'ler internetteki metinlerle eğitilirken, fiziksel AI, pahalı donanım, insan operatörler ve kontrollü ortamlar tarafından üretilen özel, gerçek dünya verileri gerektiriyor. Encord'un modeli, web kazımadan daha az ucuz olan daha pahalı, özel veri üretimine doğru kasıtlı bir kaymayı temsil ediyor .

Yüksek Sermaye Gereksinimleri

Encord, Şubat 2026'da Wellington Management liderliğindeki 60 milyon dolarlık Series C turu da dahil olmak üzere toplam 110 milyon dolar yatırım topladı . Şirketin, müşterilerin çoğu üretim robotlarını ölçekte dağıtmadan önce, tesislerine (Körfez Bölgesi Ar-Ge laboratuvarı), robotik donanıma, eğitimli personele ("pilotlar") ve veri etiketleme altyapısına ciddi şekilde yatırım yapması gerekiyor.

Simülasyon Boşluğu

Simülasyon, büyük sentetik veri setlerini ucuz bir şekilde üretebilir, ancak gerçek dünya fiziğini, uç durumları ve ince ayar manipülasyonu sistematik olarak yakalayamaz. Encord ve diğerleri, yalnızca gerçek insan gösterimi verilerinin — maliyeti ve dağınıklığıyla — genel amaçlı robotik için gereken simülasyondan gerçeğe geçiş boşluğunu kapatabileceğine bahse giriyor .

Pazar Zamanlaması Riski

Encord, önümüzdeki dört yıl içinde 400 milyondan fazla akıllı robotun devreye gireceğini ve fiziksel AI sektörünü yıllık 30 milyar doların üzerine çıkaracağını tahmin ediyor . Benimseme beklenenden yavaş olursa, pahalı özel eğitim verilerine olan talep, mevcut altyapı harcamalarını sürdürecek kadar hızlı oluşmayabilir.

Alt Satır

Encord, sektördeki gerçek dünya eğitim verisi kıtlığını gidermek için teleoperasyon, birinci şahıs video ve laboratuvar tabanlı fiziksel veri toplamanın yanı sıra deneysel biyosinyal yakalama (beyin dalgaları ve kas sensörleri) konusunda öncülük ediyor. Yaklaşım henüz ölçekte kanıtlanmış değil: beyin dalgası denemesi aktif olarak değerlendiriliyor ve temel ekonomik denge, fiziksel verinin web ölçeğindeki metin verilerinden çok daha pahalı olması. Başarı, bu daha zengin veri modalitelerinin robot model performansını anlamlı bir şekilde iyileştirip iyileştirmediğine ve fiziksel AI pazarının ön yatırımı haklı çıkaracak kadar hızlı büyüyüp büyümediğine bağlı.