په هند کې ځوانو فارغانو ته د دې لپاره پیسې ورکول کېږي چې د ریکارډینګ تجهیزاتو په اغیزه د عامو کورنیو چارو په ترسره کولو سره کورني روبوټان روزني [1, 2].
دا پرمختګ د ډیجیټل استخباراتو او فزیکي مهارتونو ترمنځ د خالي ځای د پوره کولو لپاره د AI شرکتونو د انسانانو لخوا تولید شوي ډیټا ته په زیاتېدونکي توګه تکیه ښيي. لکه څنګه چې شرکتونه د فعالو کورنیو مرستندیو د menciptا لپاره په سیالۍ کې دي، د حقیقي نړۍ د حرکتاتو د لوړ کیفیت ډیټا اړتیا په نوې بازارونو کې د کار یو نوی Bereich رامنځته کړی دی.
دا کارکوونکي نړیوالو شرکتونو لپاره کار کوي، چې په کې کاناډیایی شرکت Sunain شامل دی [1, 2]. د اړینې تربوي ډیټا د چمتو کولو لپاره، دا کارکوونکي د هرې ورځې بیلابیلې دندې ترسره کوي. په دې فعالیتونو کې د لوښو مینځل، د جامو ګنډول او بوټانو ته د اوبو ورکول شامل دي [1, 2].
د دې چارو د ترسره کولو پر مهال، فارغان د مړکې کیمرې اغیزي [1, 2]. دا وسایل د انسانانو دقیق حرکتونه او بصري لیدل ریکارډ کوي کله چې دوی د کورنیو توکو سره تعامل کوي. دا ډیټا بیا د AI پراختیا کوونکو لخوا کارول کېږي ترڅو روبوټانو ته وښایي چې څنګه د کور چاپېرتیا کې حرکت وکړي او د نازکو توکو سره داسې چلند وکړي چې زیان ورته ورنشي [1, 2].
شرکتونه د AI کنټرول شویو کورنیو روبوټانو د دقت د ښه کولو لپاره د حقیقي نړۍ د دې ځانګړي ډول ډیټا ته اړتیا لري [1, 2]. د انسانانو د دې نمایشونو پرته، روبوټان د هغو فزیکي دندو په پیچلۍ پوهېدو کې ستونزه کوي چې انسانان یې په فطري ډول ترسره کوي. په هند کې د فارغانو کارول دې شرکتونو ته یو داسې کاري ځواک وړاندې کوي چې د تعلیمي ویډیو ډیټا په لوی مقدارونو کې تولیدولو وړتیا لري [1, 2].
“په هند کې ځوانو فارغانو ته د کورنیو روبوټونو د روزنې لپاره د عامو کورنیو چارو د ترسره کولو په بدل کې پیسې ورکول کېږي”
د دې کاري ماډل ظهور وړاندې کوي چې د روبوټیکي خپلواکۍ 'وروستۍ مرحله' په ډیره توګه د انسانانو د تقلیدي زده کړې (imitation learning) باندې تکیه کوي. د هند فارغانو ته د فزیکي ډیټا ټولون سپارلو سره، AI شرکتونه کورني کار د ډیټا لیبلینګ (data labeling) په توګه ګڼي. دا ښيي چې د مصرفکونکو لپاره د کورنیو روبوټانو لارې څنګه یوازې د غوره الګوریتمونو له لارې نه، بلکې د انسانانو د چلند د پراخې ډیټا د ټولون له لارې خلاصېږي.
