Dans un entrepôt de San Leandro, en Californie, Encord innove en intégrant les ondes cérébrales dans l'entraînement de l'IA physique. L'entreprise, qui développe des outils de données pour les modèles d'IA, utilise un système où des pilotes humains—comme Andrew Ceja—portent des casques EEG pour surveiller leur activité cérébrale lors de tâches comme jouer à Jenga. Ces données servent ensuite à former des robots à comprendre l'intention humaine et à améliorer leurs interactions physiques.
La méthode d'Encord vise à combler le fossé entre la cognition humaine et l'action robotique, accélérant potentiellement le développement d'une IA physique capable d'opérer dans des environnements complexes et réels. Cette approche marque un changement par rapport aux méthodes d'entraînement traditionnelles, qui reposent souvent sur de grands ensembles de données d'images ou de vidéos étiquetées.
Bien qu'encore à un stade précoce, cette technique pourrait trouver des applications dans la fabrication, la santé et la logistique, où les robots doivent s'adapter à des environnements humains dynamiques. Encord n'a pas encore publié de mesures de performance spécifiques, mais l'approche souligne une tendance croissante dans la recherche en IA à intégrer les signaux neuronaux dans les pipelines d'apprentissage automatique.
