BridgeData V2: কম খরচের রোবট ডেটা স্কেলে - কোন ইমিটেশন লার্নিং এবং অফলাইন আরএল পদ্ধতিগুলো আসলে উপকৃত হয়

রোবোটিক্স এবং এআই-এর দ্রুত বিকাশমান ক্ষেত্রে, উচ্চ-গুণমান সম্পন্ন, স্কেলেবল ডেটা সেটের অ্যাক্সেস অনুকরণ শেখার পদ্ধতি এবং অফলাইন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল)-এর অগ্রগতির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। BridgeData V2 একটি গেম-চেঞ্জার হিসাবে আত্মপ্রকাশ করেছে, যা কম খরচে বৃহৎ পরিসরে রোবট ডেটা সরবরাহ করে যা গবেষক এবং কোম্পানিগুলোকে বেশি কার্যকর মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে। এই নিবন্ধে BridgeData V2 কীভাবে তার পূর্বসূরীর উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছে, তা তুলে ধরা হয়েছে, যেখানে অনুকরণ শেখা এবং অফলাইন আরএল-এর কোন নির্দিষ্ট পদ্ধতিগুলো সবচেয়ে বেশি সুবিধা পায় তা তুলে ধরা হয়েছে। আমরা রোবট লার্নিংয়ের বেঞ্চমার্ক, রোবোটিক্সের ভিএলএ মডেল এবং রোবট টেলিপারেশন ওয়ার্কফ্লো এবং এআই প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহের দক্ষতার মতো ব্যবহারিক দিকগুলো নিয়ে আলোচনা করব।BridgeData V2: একটি স্কেলেবল রোবট ম্যানিপুলেশনের জন্য ডেটাসেট

BridgeData V2 কী এবং রোবোটিক্সের জন্য এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

BridgeData V2 হল একটি বিস্তৃত ডেটাসেট যা সাশ্রয়ী রোবোটিক বাহু থেকে সংগ্রহ করা রোবট ইন্টারঅ্যাকশনের একটি বৃহত্তর, আরও বৈচিত্র্যময় সংগ্রহ সরবরাহ করে BridgeData V1-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটাসেটটি বিশেষ করে ইমিটেশন লার্নিং পদ্ধতি এবং অফলাইন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর জন্য মূল্যবান, কারণ এতে বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশ থেকে মাল্টিমোডাল ডেটা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। মূল বিষয় হল BridgeData V2 স্কেলেবল প্রশিক্ষণ সক্ষম করে, ব্যয়বহুল হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে এবং মডেল উন্নয়নে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করার সুযোগ দেয়।NeurIPS 2023: BridgeData V2 একটি বেঞ্চমার্ক ডেটাসেট হিসাবে

এর অন্যতম বৈশিষ্ট্য হল টেলিপারেশনের মাধ্যমে কম খরচের রোবট ডেটা সংগ্রহের উপর এর মনোযোগ, যা উচ্চ-গুণমান সম্পন্ন রোবোটিক্স ডেটা সেটের অ্যাক্সেসকে সহজ করে। এআই ইঞ্জিনিয়ার এবং রোবোটিক্স কোম্পানিগুলোর জন্য, এর মানে হল রোবট প্রশিক্ষণ ডেটাতে আরও ভালো আরওআই, কারণ ডেটাসেটটি বিভিন্ন কাজ এবং পরিবেশকে সমর্থন করে, যা উন্নত জেনারেলাইজেশনের দিকে পরিচালিত করে।BridgeData V2 গিটহাব রিপোজিটরি

• শক্তিশালী প্রশিক্ষণের জন্য বিভিন্ন পরিবেশ এবং ক্রিয়া
• কম খরচের সংগ্রহ পদ্ধতি বাধা হ্রাস করে
• ভিএলএ মডেলগুলোতে মাল্টিমোডাল ডেটার জন্য সহায়তা

BridgeData V1 থেকে সম্প্রসারণ

V1-এর তুলনায়, BridgeData V2 বিভিন্ন সেটিংসে কম খরচের বাহু থেকে সংগ্রহ করা উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি ডেটা সরবরাহ করে। এই সম্প্রসারণটি BridgeData V2-এ ইমিটেশন লার্নিং অ্যালগরিদম মূল্যায়ন অধ্যয়নের মতো উৎসগুলোতে বিস্তারিতভাবে দেওয়া হয়েছে, যা ম্যানিপুলেশন কাজগুলোতে উন্নত কর্মক্ষমতা দেখায়।রোবোটিক্সে কম খরচের ডেটা সেটের উত্থান

BridgeData V2 থেকে উপকৃত হওয়া ইমিটেশন লার্নিং পদ্ধতি

ইমিটেশন লার্নিং পদ্ধতি, যেমন আচরণগত ক্লোনিং (বিসি), BridgeData V2-এ প্রশিক্ষিত হলে যথেষ্ট উন্নতি দেখতে পায়। ডেটাসেটের বাস্তব-বিশ্বের মিথস্ক্রিয়ার বৈচিত্র্য মডেলগুলোকে অদেখা কাজগুলোতে জেনারেলাইজ করতে দেয়, যেমনটি রোবট লার্নিংয়ের বেঞ্চমার্কে তুলে ধরা হয়েছে।অফলাইন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং: টিউটোরিয়াল পর্যালোচনা এবং দৃষ্টিকোণ

উদাহরণস্বরূপ, এই ডেটাতে প্রশিক্ষিত বিসি মডেলগুলো ক্রিয়া এবং পরিবেশের সমৃদ্ধ বৈচিত্র্যের কারণে ম্যানিপুলেশনে উচ্চ সাফল্যের হার অর্জন করে। এটি বিশেষ করে রোবোটিক্স কোম্পানিগুলোর জন্য উপকারী যারা দ্রুত এআই মডেল স্থাপন করতে চায়।ICLR 2023: BridgeData-এর সাথে ইমিটেশন লার্নিং

উপরে দেখানো ভিডিওতে, BridgeData V2-এর সাথে ইমিটেশন লার্নিংয়ের ব্যবহারিক প্রদর্শনী মডেলের দৃঢ়তার উপর এর প্রভাব প্রকাশ করে।

আচরণগত ক্লোনিং এবং এর বাইরেও

বিসি ছাড়াও, পর্যবেক্ষণ থেকে আচরণগত ক্লোনিংয়ের মতো পদ্ধতিগুলো ডেটাসেটের গোলমেলে, বাস্তব-বিশ্বের ডেটা থেকে উপকৃত হয়, যেমনটি পর্যবেক্ষণ থেকে আচরণগত ক্লোনিং-এ আলোচনা করা হয়েছে। এটি বিতরণের পরিবর্তনগুলোর আরও ভালো ব্যবস্থাপনার দিকে পরিচালিত করে।

অফলাইন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং: BridgeData V2-এর সাথে শীর্ষ পারফর্মার

অফলাইন আরএল পদ্ধতিগুলো এর স্কেল এবং গুণমানের কারণে BridgeData V2-এ উন্নতি লাভ করে। অফলাইন আরএল-এর জন্য রক্ষণশীল কিউ-লার্নিং এবং অফলাইন আরএল-এর জন্য অন্তর্নিহিত কিউ-লার্নিং (আইকিউএল) অধ্যয়ন অনুসারে রক্ষণশীল কিউ-লার্নিং (সিকিউএল) এবং অন্তর্নিহিত কিউ-লার্নিং (আইকিউএল)-এর মতো অ্যালগরিদমগুলো উল্লেখযোগ্য লাভ দেখায়।

সিকিউএল উপ-অপ্টিমাল ডেটা হ্যান্ডলিংয়ে শ্রেষ্ঠ, যেখানে আইকিউএল বাস্তব-সময় মিথস্ক্রিয়া ছাড়াই অফলাইন সেটিংসে ঐতিহ্যবাহী টিডি৩-কে ছাড়িয়ে যায়, যা অফলাইন আরএল স্কেলেবিলিটি সক্ষম করে।

1. কম খরচের টেলিপারেশনের মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ করুন
2. BridgeData V2-এ অফলাইন আরএল মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দিন
3. উন্নত জেনারেলাইজেশন সহ স্থাপন করুন

এই পদ্ধতিগুলো অনলাইন আরএল-এর আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ করে, নির্দিষ্ট ডোমেইনগুলোতে কর্মক্ষমতা মেলে বা ছাড়িয়ে যায়, যেমনটি কীভাবে BridgeData V2 অফলাইন আরএল-এ বিপ্লব ঘটায়-এ উল্লেখ করা হয়েছে।

তুলনামূলক বেঞ্চমার্ক

বেঞ্চমার্কগুলো প্রকাশ করে যে ভিএলএ মডেলগুলোতে ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক আর্কিটেকচারগুলো সবচেয়ে বেশি উপকৃত হয়, যা উচ্চ সাফল্যের হার অর্জন করে। আরও তথ্যের জন্য, রোবোটিক্সের জন্য ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন মডেল পেপারটি দেখুন।

রোবোটিক্সের ভিএলএ মডেল: BridgeData V2-এর সাথে ইন্টিগ্রেশন

রোবোটিক্সের ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন (ভিএলএ) মডেলগুলো BridgeData V2-এর মাল্টিমোডাল ডেটা থেকে উন্নত জিরো-শট ক্ষমতা অর্জন করে। এটি আরটি-২: ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন মডেল-এ আলোচিত সিমুলেশন-থেকে-বাস্তব ব্যবধানগুলো পূরণ করে।

ভিএলএ মডেলগুলোর জন্য স্থাপনার কৌশলগুলো দ্রুত পুনরাবৃত্তির উপর জোর দেয়, যা রোবট প্রশিক্ষণ ডেটাতে আরওআই বৃদ্ধি করে।

জিরো-শট ক্ষমতা এবং স্থাপন

প্রশিক্ষিত ভিএলএ মডেলগুলো শ্রেণিবদ্ধ আরএল পদ্ধতির দ্বারা সমর্থিত শক্তিশালী দীর্ঘ-অনুভূমিক টাস্ক সম্পাদন প্রদর্শন করে।

রোবট টেলিপারেশন: সেরা অনুশীলন এবং দক্ষতা

রোবট টেলিপারেশন BridgeData V2-এর কম খরচের পদ্ধতির মূল চাবিকাঠি, যা সিমুলেশনের তুলনায় খরচ ৫০-৭০% কমায়। সেরা অনুশীলনগুলোর মধ্যে স্কেলেবিলিটির জন্য মডুলার ডেটা পাইপলাইন অন্তর্ভুক্ত, যেমনটি দক্ষ টেলিপারেশনের জন্য সেরা অনুশীলন-এ উল্লেখ করা হয়েছে।

রোবট অপারেটরদের জন্য, এর মানে হল দক্ষ ওয়ার্কফ্লো এবং এওয়াই-রোবটসের মতো প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে রোবট ডেটা থেকে উপার্জনের সুযোগ।

• ডেটা সংগ্রহের জন্য সাশ্রয়ী হার্ডওয়্যার ব্যবহার করুন
• বৈচিত্র্যের জন্য মানব টেলিপারেশন বাস্তবায়ন করুন
• স্থাপনের জন্য ভিএলএ মডেলগুলোর সাথে একত্রিত করুন

খরচ-সুবিধা বিশ্লেষণ

একটি খরচ-সুবিধা বিশ্লেষণ হ্রাসকৃত খরচ দেখায়, যা স্টার্টআপগুলোর জন্য আদর্শ। অফলাইন আরএল: রোবোটিক্স স্টার্টআপগুলোর জন্য একটি গেম চেঞ্জার থেকে অন্তর্দৃষ্টি দেখুন।

রোবট প্রশিক্ষণ ডেটাতে স্কেলেবিলিটি এবং আরওআই

BridgeData V2 রোবট ডেটা স্কেলেবিলিটি বাড়ায়, যা ন্যূনতম অবকাঠামোর সাথে টেরাবাইট ডেটার অনুমতি দেয়। এটি মাল্টি-টাস্ক লার্নিংয়ের জন্য রিসোর্স বরাদ্দ অপ্টিমাইজ করে।

স্টার্টআপগুলো অফলাইন আরএল সুবিধার জন্য এই ডেটাসেট ব্যবহার করে উচ্চ আরওআই অর্জন করতে পারে, যেমনটি রোবোটিক্স এবং ডেটা সংগ্রহের জন্য স্কেলিং আইন-এ আলোচনা করা হয়েছে।

ডেটা অগমেন্টেশন এবং মডেল দৃঢ়তা

BridgeData V2-এ ডেটা অগমেন্টেশন অন্তর্ভুক্ত করা প্রান্তিক পরিস্থিতির জন্য দৃঢ়তা উন্নত করে, বিশেষ করে ম্যানিপুলেশন কাজগুলোতে।

এটি বাস্তব-বিশ্বের স্থাপনার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যা রোবটগুলোর জন্য এআই প্রশিক্ষণ ডেটার ব্যবধান পূরণ করে।

শ্রেণিবদ্ধ আরএল পদ্ধতি

ইমিটেশনের মাধ্যমে শেখা উচ্চ-স্তরের নীতিগুলো স্কেল থেকে উপকৃত হয়, যা শক্তিশালী নির্বাহের দিকে পরিচালিত করে, যেমনটি BridgeData-এর সাথে মাল্টি-টাস্ক ইমিটেশন লার্নিং-এ উল্লেখ করা হয়েছে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা

BridgeData V2 অনেক সমস্যা সমাধান করলেও, চরম বিতরণ পরিবর্তনের ব্যবস্থাপনায় চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে। ভবিষ্যতের কাজগুলো টেলিপারেশনের জন্য রোবট অপারেটিং সিস্টেম (আরওএস)-এর মতো সরঞ্জামগুলোর সাথে একত্রিত করার উপর মনোযোগ দিতে পারে।

সামগ্রিকভাবে, এটি রোবোটিক্স ডেটা সেট এবং অফলাইন আরএল স্কেলেবিলিটি বাড়ানোর জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উৎস।

ইমিটেশন লার্নিং পদ্ধতিগুলোর উপর BridgeData V2-এর প্রভাব বোঝা

BridgeData V2 রোবোটিক্স ডেটা সেটের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি উপস্থাপন করে, যা কম খরচে বৃহৎ পরিসরে রোবট ডেটা সরবরাহ করে যা আমাদের ইমিটেশন লার্নিং পদ্ধতিগুলোর কাছে যাওয়ার পদ্ধতিকে পরিবর্তন করতে পারে। গুগল-এর গবেষকদের দ্বারা তৈরি করা এই ডেটাসেটটি রোবট টেলিপারেশন ডেটার একটি বিশাল সংগ্রহ সরবরাহ করে, যা এআই মডেলগুলোকে ব্যয়বহুল, উচ্চ-বিশ্বস্ততার সিমুলেশনের প্রয়োজন ছাড়াই জটিল ম্যানিপুলেশন কাজগুলো শিখতে সক্ষম করে। গুগল রোবোটিক্সের একটি বিস্তারিত নিবন্ধ অনুসারে, BridgeData V2 বিভিন্ন পরিবেশে ৬০,০০০-এর বেশি ট্র্যাজেক্টোরি অন্তর্ভুক্ত করে, যা রোবোটিক্সে ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ-অ্যাকশন (ভিএলএ) মডেল প্রশিক্ষণের জন্য এটিকে একটি আদর্শ উৎস করে তোলে।

BridgeData V2-এর অন্যতম প্রধান সুবিধা হল অফলাইন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল)-এর উপর এর জোর, যেখানে অ্যালগরিদমগুলো রিয়েল-টাইম মিথস্ক্রিয়া ছাড়াই পূর্বে সংগ্রহ করা ডেটা থেকে শিখতে পারে। এই পদ্ধতিটি রোবট ডেটা স্কেলেবিলিটির চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবিলা করে, কারণ ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলোর জন্য প্রায়শই ক্রমাগত অনলাইন ডেটা সংগ্রহের প্রয়োজন হয়, যা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল উভয়ই। BridgeData V2 ব্যবহার করে, গবেষকরা ইমিটেশন লার্নিং পদ্ধতিগুলোতে উন্নতি লক্ষ্য করেছেন, বিশেষ করে মাল্টি-স্টেপ রিজনিং এবং নতুন পরিস্থিতিতে জেনারেলাইজেশন সম্পর্কিত কাজগুলোতে।

• উন্নত ডেটা বৈচিত্র্য: BridgeData V2 একাধিক রোবট প্ল্যাটফর্ম থেকে ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে, যা মডেলের দৃঢ়তা উন্নত করে।
• সাশ্রয়ী সংগ্রহ: সিমুলেটেড পরিবেশের খরচের একটি ভগ্নাংশে ডেটা সংগ্রহ করতে দক্ষ রোবট টেলিপারেশন ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে।
• বেঞ্চমার্কিং ক্ষমতা: বাস্তব-বিশ্বের রোবোটিক্স কাজগুলোতে অফলাইন আরএল পদ্ধতিগুলো মূল্যায়ন করার জন্য একটি মান হিসাবে কাজ করে।

যারা আরও গভীরে যেতে আগ্রহী, তাদের জন্য arXiv-এর মূল গবেষণায় বিভিন্ন ইমিটেশন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলোর বেঞ্চমার্ক করা হয়েছে, যেখানে দেখানো হয়েছে যে রক্ষণশীল কিউ-লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতিগুলো এই ডেটাসেটের সাথে ব্যতিক্রমীভাবে ভালো পারফর্ম করে।

BridgeData V2-এর সাথে অফলাইন আরএল সুবিধা এবং স্কেলেবিলিটি

রোবটগুলোর জন্য এআই প্রশিক্ষণ ডেটা উন্নত করার ক্ষেত্রে অফলাইন আরএল স্কেলেবিলিটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। BridgeData V2 ন্যূনতম অতিরিক্ত রিসোর্স দিয়ে মডেলগুলোকে স্কেল করার অনুমতি দিয়ে রোবট প্রশিক্ষণ ডেটাতে চিত্তাকর্ষক আরওআই প্রদর্শন করে। বিএআইআর-এর একটি ব্লগ পোস্ট তুলে ধরেছে যে কীভাবে এই ডেটাসেটটি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা সরবরাহ করে অফলাইন আরএল-এ বিপ্লব ঘটায় যা অনেক সিন্থেটিক বিকল্পকে ছাড়িয়ে যায়।

রোবোটিক্সে ভিএলএ মডেলগুলোর জন্য স্থাপনার কৌশলগুলো BridgeData V2 দ্বারা ব্যাপকভাবে উন্নত করা হয়েছে। এই মডেলগুলো, যা ভিশন, ল্যাঙ্গুয়েজ এবং অ্যাকশনকে একত্রিত করে, ডেটাসেটের সমৃদ্ধ টেলিপারেশন সেরা অনুশীলনগুলো থেকে উপকৃত হয়, যা অসংগঠিত পরিবেশে আরও ভালো কর্মক্ষমতা সক্ষম করে। ভিএলএ মডেলগুলোর উপর একটি গবেষণায় উল্লেখ করা হয়েছে, BridgeData V2 অন্তর্ভুক্ত করা কাজগুলোতে উন্নত জেনারেলাইজেশনের দিকে পরিচালিত করে।

BridgeData V2 ব্যবহার করে আরএল-এর জন্য বেঞ্চমার্ক এবং মডেল আর্কিটেকচার

বিভিন্ন পদ্ধতির তুলনা করার জন্য রোবট লার্নিংয়ের বেঞ্চমার্কগুলো অপরিহার্য, এবং BridgeData V2 এই ধরনের মূল্যায়নের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। Hugging Face-এর মতো প্ল্যাটফর্মে ডেটাসেটের সহজলভ্যতা গবেষকদের আরএল-এর জন্য মডেল আর্কিটেকচার পরীক্ষা করার জন্য সহজ অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়।

1. অফিসিয়াল রিপোজিটরি থেকে ডেটাসেট ডাউনলোড করুন।
2. জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্কগুলোর সাথে সামঞ্জস্যের জন্য প্রদত্ত স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে ডেটা প্রিপ্রসেস করুন।
3. অফলাইন আরএল সুবিধাগুলো মূল্যায়ন করতে উপসেটগুলোতে মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দিন।
4. প্রতিষ্ঠিত বেঞ্চমার্কগুলোর বিপরীতে ফলাফল তুলনা করুন।

রোবোটিক্স ডেটা কালেকশন দক্ষতা হল আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে BridgeData V2 উজ্জ্বল। কম খরচের রোবট ডেটার উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে, এটি উচ্চ-গুণমান সম্পন্ন এআই প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহের অ্যাক্সেসকে সহজ করে। ডিপমাইন্ডের ব্লগ উন্নত লার্নিং ফলাফলের মাধ্যমে রোবট ডেটা থেকে উপার্জনে স্কেলেবল ডেটা সেটের গুরুত্বের উপর জোর দেয়।

নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলোর ক্ষেত্রে, BridgeData V2 রোবট টেলিপারেশন ডেটা সেটগুলো উন্নত করতে সহায়ক হয়েছে। কম খরচের টেলিপারেশনের উপর একটি আইইইই গবেষণা ডেটা সংগ্রহের সেরা অনুশীলনগুলোকে প্রচার করে ডেটাসেটের ডিজাইনের সাথে পুরোপুরি সঙ্গতিপূর্ণ ওয়ার্কফ্লোগুলোর বিশদ বিবরণ দেয়।

কেস স্টাডি এবং বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন

বেশ কয়েকটি কেস স্টাডি BridgeData V2-এর ব্যবহারিক সুবিধাগুলো তুলে ধরে। উদাহরণস্বরূপ, CoRL 2023 মূল্যায়নে গবেষকরা ম্যানিপুলেশন কাজগুলোতে অফলাইন আরএল পদ্ধতি প্রয়োগ করেছেন, যা পূর্বের ডেটা সেটগুলোর তুলনায় ২০% পর্যন্ত ভালো সাফল্যের হার অর্জন করেছে।

আরও, TensorFlow ডেটা সেটের মতো সরঞ্জামগুলোর সাথে BridgeData V2-এর ইন্টিগ্রেশন এআই ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য ওয়ার্কফ্লোকে সুগম করে, যা রোবোটিক্সে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে।

ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা এবং রোবট প্রশিক্ষণ ডেটাতে আরওআই

সামনে তাকিয়ে, BridgeData V2 দ্বারা প্রদত্ত রোবট প্রশিক্ষণ ডেটাতে আরওআই ভবিষ্যতের প্রতিশ্রুতিশীল দিকনির্দেশনাগুলোর পরামর্শ দেয়। রোবোটিক্সের জন্য এআই প্রশিক্ষণ ডেটা ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, এই ধরনের ডেটা সেটগুলো উন্নত রোবোটিক্সকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। ভেন্টারবিটের একটি নিবন্ধ আলোচনা করে যে কীভাবে BridgeData V2 রোবট এআইকে সহজলভ্য করছে, যা সম্ভবত উৎপাদন এবং স্বাস্থ্যসেবার মতো শিল্পগুলোতে ব্যাপক গ্রহণের দিকে পরিচালিত করবে।

সর্বোচ্চ সুবিধা পেতে, অনুশীলনকারীদের অফলাইন আরএল-এর উদীয়মান কৌশলগুলোর সাথে BridgeData V2 একত্রিত করার উপর মনোযোগ দেওয়া উচিত। উদাহরণস্বরূপ, রক্ষণশীল কিউ-লার্নিং পেপার মৌলিক অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে যা ডেটাসেটের কাঠামোর সাথে ভালোভাবে যুক্ত, যা সামগ্রিক কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে।