Сроки развития робототехники зависят от создания циклов накопления данных из реального мира

В анализе отвергался прогноз о появлении автономного вождения лишь к 2050 году; при этом приводились развертывания Tesla, Waymo и Wave, которые были описаны как работающие чрезвычайно хорошо. Компании в сфере автономного вождения получают преимущество благодаря циклу накопления данных, включая информацию о случаях, когда системы работают неправильно.

В более новых категориях робототехники и промышленной автоматизации развертывания пока находятся на ранней стадии, что создает проблему «курицы и яйца». Ожидается, что сроки прогресса в значительной степени будут зависеть от того, насколько быстро компании смогут собирать данные в достаточном масштабе и нужных категориях.

Предлагаемый Antioch гибридный подход к симуляции предполагает использование ограниченного объема данных из реального мира для улучшения симуляций, а затем — применение этих симуляций для обучения более совершенных физических роботов. Цель состоит в повышении эффективности использования примеров, ускорении развертываний и создании самоподдерживающегося цикла данных.