ਇੱਕ ਈਗੋਸੈਂਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਏਮਬੋਡੀਡ ਏਆਈ ਲਈ ਇੱਕ ਗਾਈਡ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਤਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਜਿਸਨੂੰ ਡਿਸ਼ਵਾਸ਼ਰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਕੰਮ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਵਧੀਆ ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਅਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਕਾਰਜ ਢਾਂਚਾ।

ਜਿੱਥੇ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਮੰਗ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਗੋਦਾਮ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸਨੇ ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਿਕ-ਐਂਡ-ਪਲੇਸ ਰੋਬੋਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਲੈਬ ਫੁਟੇਜ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ, ਇਸਨੇ ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਹੀ ਸਫਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲਈ। ਫਿਰ ਮੌਸਮੀ ਉਛਾਲ ਆਇਆ। ਅਜੀਬ ਕੋਣਾਂ 'ਤੇ ਡੱਬੇ, ਫਲੋਰੋਸੈਂਟ ਲਾਈਟਾਂ ਟਿਮਟਿਮਾਉਂਦੀਆਂ, ਦੋ ਕਾਮੇ ਗਲਿਆਰੇ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਰੋਬੋਟ ਰੁਕ ਗਿਆ - ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਟੁੱਟ ਗਿਆ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਅਸਲ ਤਬਦੀਲੀ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਾੜਾ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੰਗ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ:

• ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਅਤੇ ਘਰੇਲੂ ਰੋਬੋਟ। ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣਾ, ਸਫਾਈ ਕਰਨਾ, ਕਰਿਆਨੇ ਦਾ ਸਮਾਨ ਰੱਖਣਾ। ਉਹ ਕੰਮ ਜੋ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੱਕ ਆਸਾਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਕੇ ਦੇਖੋ।
• ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ। ਡਰਾਈਵਿੰਗ, ਕੈਬਿਨ ਵਿੱਚ ਵਿਵਹਾਰ, ਆਖਰੀ-ਮੀਲ ਡਿਲੀਵਰੀ। ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਕੈਪਚਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਗਲੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਉਦਯੋਗਿਕ ਅਹੰਕਾਰੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ। ਫੈਕਟਰੀ ਦੇ ਫ਼ਰਸ਼, ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨਾਂ, ਤੇਲ ਅਤੇ ਗੈਸ ਸਾਈਟਾਂ - ਸੁਰੱਖਿਆ ਖੋਜ, ਐਰਗੋਨੋਮਿਕ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਰਕਰ-ਸਹਾਇਤਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਸਰਜੀਕਲ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ। ਸਰਜਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਨੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹੈੱਡ-ਮਾਊਂਟੇਡ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੈਪਚਰ, ਜੋ ਸਹਾਇਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਚੂਨ ਖਪਤਕਾਰ ਵਿਵਹਾਰ, ਹੰਕਾਰੀ ਡੇਟਾ। ਅਸਲ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਫੁਟੇਜ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ੈਲਫ 'ਤੇ ਧਿਆਨ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗ, ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੋੜ: ਡੇਟਾ ਜੋ ਕੰਮ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ।

ਇੱਕ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਘਰ ਵਿੱਚ ਹੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪੰਜ ਚੀਜ਼ਾਂ ਖੋਜ-ਗ੍ਰੇਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:

1. ਅਹੰਕਾਰੀ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਡੂੰਘਾਈ। ਸਿਰਫ਼ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਹੱਥ ਦੇ ਪੋਜ਼, ਵਸਤੂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਕਦਮ, ਅਤੇ ਇਰਾਦਾ - ਸਭ ਸਹੀ ਫਰੇਮ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹਨ।
2. ਸੈਂਸਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ। ਵੀਡੀਓ, ਡੂੰਘਾਈ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ-ਸਿੰਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਪਲ ਦੇਖ ਸਕੇ, ਨਾ ਕਿ ਪੰਜ ਵਹਿ ਰਹੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ।
3. ਐਜ-ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ। ਘੱਟ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਰੁਕਾਵਟ, ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ। ਉਹ ਮਾਮਲੇ ਜਿੱਥੇ ਲੈਬ ਡੇਟਾ ਚੁੱਪਚਾਪ ਖਾਲੀ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਖਰੀਦਦਾਰ ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਐਜ-ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਦੋ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
4. ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ। ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵੀਡੀਓ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਭਾਗੀਦਾਰ ਸਹਿਮਤੀ, ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ, ਅਤੇ GDPR ਅਤੇ HIPAA ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ISO 27001 ਅਤੇ SOC 2 ਕਿਸਮ II ਵਰਗੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਪਰਤ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
5. ਸਿਮ-ਟੂ-ਰੀਅਲ ਤਿਆਰੀ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਫੁਟੇਜ ਜੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਜ਼ਮੀਨ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਣ।

ਕੁਆਲਿਟੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਹੀ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸਰਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੁੰਜੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ

• ਇੱਕ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਅਦਾਕਾਰ ਦੇ ਆਪਣੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ — ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੂਰਤੀਮਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਦੇਖਣਗੇ।
• ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਡੇਟਾ ਧਾਰਨਾ-ਕਿਰਿਆ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ-ਸਿਖਿਅਤ ਰੋਬੋਟ ਅਸਲ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਕੁਆਲਿਟੀ ਐਗੋਸੈਂਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਹੈ — ਵੀਡੀਓ, ਡੂੰਘਾਈ, ਆਡੀਓ, ਗਤੀ, ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ — ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀ।
• ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਵਿਆਖਿਆ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ — ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਐਜ-ਕੇਸ ਕਵਰੇਜ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਸਿਮ-ਟੂ-ਰੀਅਲ ਤਿਆਰੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪਾਲਣਾ ਟ੍ਰੇਲ।

ਸ਼ੈਪ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ "ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਪਾਰ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ "ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੀਏ" ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੇਪ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਭੌਤਿਕ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪੂਰੀ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ — ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ, VLA-ਗ੍ਰੇਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ, RLHF, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੈਂਚਮਾਰਕ। ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:

• ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕੈਪਚਰ, ਲੈਬ ਫੁਟੇਜ ਨਹੀਂ। ਰਸੋਈਆਂ, ਗੋਦਾਮਾਂ, ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਹੂਲਤਾਂ ਅਤੇ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈੱਡ-ਮਾਊਂਟੇਡ ਕੈਮਰੇ, ਸਮਾਰਟ ਗਲਾਸ ਅਤੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਸਮਾਨ।
• ਮਲਟੀ-ਸੈਂਸਰ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਵੀਡੀਓ, IMU, LiDAR, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ — ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਅਲਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ।
• VLA ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ। ਵਸਤੂਆਂ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਹੱਥ-ਵਸਤੂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਇਰਾਦਾ, ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਸੰਦਰਭ।
• ਸਿਮ-ਟੂ-ਰੀਅਲ ਸਪੋਰਟ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ Real2Sim ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਕਵਰੇਜ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਪਾਲਣਾ। ISO 27001, SOC 2 ਕਿਸਮ II, HIPAA-ਤਿਆਰ, ਅਤੇ GDPR — ਸਹਿਮਤੀ-ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਆਡਿਟ-ਤਿਆਰ ਡੇਟਾ ਉਤਪਤੀ ਦੇ ਨਾਲ।

ਜੇਕਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਭੌਤਿਕ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸਿੱਟਾ

ਇੱਕ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵੀਡੀਓ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਐਂਬੋਮਾਈਡ ਏਆਈ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਟੀਚਾ ਹਿਊਮਨਾਇਡਜ਼, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ, ਜਾਂ ਸਮਾਰਟ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਹੋਵੇ, ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਵੈ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੇਟਾ ਹਰ ਗੰਭੀਰ ਐਂਬੋਮਾਈਡ ਏਆਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਰਤ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ। ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ - ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ - ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ।