Fiziskā mākslīgā intelekta risinājumi
Fiziskās mākslīgā intelekta datu operācijas robotikai un iemiesotām mākslīgā intelekta komandām
Apkopojiet, anotējiet, validējiet un piegādājiet apmācībai gatavus multimodālus datu kopumus robotikas, autonomijas un redzes-valodas-darbības modeļiem — ar uzņēmuma līmeņa kvalitāti, cilvēka veiktu pārskatīšanu un elastīgiem izvades formātiem, kas pielāgoti jūsu apmācību procesam.
uzņemtie klipi
kolektori
Pilna apjoma fiziskā mākslīgā intelekta apmācības dati
No neapstrādātu datu vākšanas līdz RLHF un novērtēšanai — viens partneris visos līmeņos, kas nepieciešami jūsu komandai.
Egocentriska multimodāla datu vākšana
Attēlu, video, audio, ar sensoriem saistītu metadatu, telemātikas, instrukciju un konteksta uztveršana globālā mērogā dažādās vidēs un uzdevumu veidos.
Daudzsensoru VLA/darbības anotācija
Objekti, darbības, izsekošana, segmentācija, nolūks, telpiskais konteksts, kustība un cilvēka un mašīnas mijiedarbība — strukturēta pamata patiesība katrā slānī.
Sintētisko datu ģenerēšana un atbalsts
Sintētisko datu kopu ģenerēšana, kvalitātes nodrošināšana, bagātināšana, validācija, taksonomijas saskaņošana un simulācijas un reālās situācijas gatavības darbplūsmas — kvalitatīvu datu ģenerēšana plašā mērogā, nevis tikai to pārbaude.
RLHF un preferenču apguve
Cilvēku preferenču apkopošana, salīdzināšanas ranžēšana, atlīdzības modeļa apmācības dati un uzvedības saskaņošanas darbplūsmas — strukturētas, lai fizisko mākslīgo intelektu (AI) pārveidotu no funkcionāla uz uzticamu.
Novērtēšana un salīdzinošā novērtēšana
Regresijas kopas, perifēro gadījumu bibliotēkas, drošības scenāriju pārklājums un izlaišanas gatavības etaloni, kas īpaši izstrādāti fiziskām mākslīgā intelekta sistēmām.
Cilvēka mijiedarbības pārskats
Ekspertu validācija, izņēmumu apstrāde, kvalitātes nodrošināšana un nepārtrauktas atgriezeniskās saites cilpas, kas uzlabo uzticamību un novērš atšķirību starp modeļa rezultātiem un atkārtotu apmācību.
Fiziskā mākslīgā intelekta apmācības dati, kas izveidoti robotikai, autonomijai un iemiesotajām mākslīgā intelekta komandām
Humanoīdi un iemiesotais mākslīgais intelekts
Apmāciet sistēmas, lai tās interpretētu apkārtējo vidi, sekotu norādījumiem un drošāk mijiedarbotos ar cilvēkiem, instrumentiem un telpām — izmantojot demonstrācijas datus, kas balstīti uz reālu cilvēku darbību.
Autonomā mobilitāte
Atbalstiet uztveri, ainavas izpratni, navigāciju un ekspluatācijas drošību transportlīdzekļiem un mobilajām platformām — ar iebūvētu perifērijas gadījumu un drošības scenāriju pārklājumu.
Rūpnieciskā automatizācija un viedās rūpnīcas
Uzlabojiet mašīnredzi, darbinieku drošības noteikšanu, procesu uzraudzību un izņēmumu apstrādi sarežģītās vidēs, kur uzticamības prasības ir visaugstākās.
Noliktavas un uzdevumu automatizācija
Atbalstiet “paņem un novieto” tipa, ilgtermiņa darbplūsmas un reālās pasaules izņēmumu apstrādi robotizētām darbībām — sākot no sākotnējās datu kopas izveides līdz izvietošanas gatavības etalonu noteikšanai.
Datu vākšana un anotācija katram fiziskā mākslīgā intelekta lietošanas gadījumam
No pirmās personas uzvedības uztveršanas līdz vairāku sensoru simulācijas sistēmām — Šaips apkopo un anotē datus, kas nepieciešami jūsu konkrētajai sistēmai, atbilstoši izvietošanas prasībām.
Humanoīdu robotu demonstrācijas apmācība
Izmantojot uz galvas montētas kameras un roku izsekošanu, soli pa solim uztveriet cilvēku veiktu uzdevumu demonstrācijas, lai iegūtu pamatprincipus imitācijas apguvei noliktavas komplektēšanas, montāžas un virtuves darbplūsmās.
Egocentriskas aktivitātes uztveršana un Real2Sim cauruļvadi
Veidojiet pirmās personas datu kopas, izmantojot VR austiņas, uz galvas stiprināmas kameras un valkājamas ierīces pastaigām, preču izvēlei, ēdiena gatavošanai un montāžas uzdevumiem, strukturējot tās tiešai apmācībai vai simulācijas konvertēšanai.
Vairāku sensoru sapludināšanas datu vākšana
Pārvaldiet sinhronizētas redzes, IMU, LiDAR un audio apkopošanas plūsmas ar iestatīšanas, laika saskaņošanas, kvalitātes nodrošināšanas un anotāciju darbplūsmām autonomām robotikas un telpiskās mākslīgā intelekta sistēmām.
Autonomo sistēmu Edge lietu kolekcija
Fiksējiet retus un augsta riska darbības scenārijus, piemēram, aizsegumus, vāja apgaismojuma apstākļus un pārpildītas vides, lai uzlabotu modeļa veiktspēju gadījumos, kad vispārīgie datu kopumi ir nepietiekami.
Viedās brilles un valkājamu mākslīgā intelekta apmācība
Apkopojiet reālās pasaules skatupunkta datu kopas no viedajām brillēm un jauktās realitātes ierīcēm objektu atpazīšanai, konteksta izpratnei, skatiena kartēšanai un telpiskās lietotāja saskarnes mijiedarbības marķēšanai.
Rūpnieciskās drošības un atbilstības uzraudzība
Reģistrējiet darbinieku uzvedību rūpnīcās, naftas un gāzes ieguves objektos un būvlaukumos, lai noteiktu individuālos aizsardzības līdzekļus (IAL), identificētu nedrošas darbības, pārskatītu ergonomiku un veiktu anotācijas notikumu līmenī.
Veselības aprūpes un rehabilitācijas kustību dati
Atbalstiet gaitas analīzi, terapijas kustību izsekošanu un vecāka gadagājuma cilvēku uzraudzību, izmantojot 42 punktu skeleta anotāciju, locītavu leņķa analīzi, kustību fāžu marķēšanu un kritiena riska marķēšanu.
AR/VR mijiedarbība un žestu apmācība
Izveidojiet žestu bagātas datu kopas norādīšanas, satveršanas un ritināšanas mijiedarbībai, izmantojot VR austiņas ar roku un acu izsekošanu jauktās realitātes ekosistēmās.
Citi atbalstītie fiziskā mākslīgā intelekta lietošanas gadījumi
- Robotu manipulācijas un vietas paņemšanas uzdevumi
- Navigācijas un mobilitātes sistēmas
- Noliktavu, loģistikas un rūpnieciskās robotikas
- Iemiesoti asistenti un apkalpojošie roboti
- Cilvēka un robota mijiedarbības datu kopas
- Darbības kondicionēti redzes-valodas modeļi
- Daudzpakāpju uzdevumu izpildes un uzvedības klonēšanas darbplūsmas
- Drošības, robežgadījumu un atteices režīma novērtēšana
Kas atšķir Shaip no visiem citiem mākslīgā intelekta datu sniedzējiem?
Nav punktu anotētājs. Nav pūļa finansēšanas platforma. Integrētais datu infrastruktūras slānis, kura jūsu fiziskajai mākslīgā intelekta komandai ir pietrūkis.
Pilna infrastruktūra: No punktu anotācijas līdz reālās pasaules datu vākšanai, sintētisko datu ģenerēšanai, RLHF līmeņa validācijai un drošības scenāriju etaloniem — tas viss viena projekta ietvaros.
Globāla kolekcija plašā mērogā: demonstrācijas, cilvēku darbības un reālās pasaules scenāriju iemūžināšana dažādās ģeogrāfiskās vietās, vidēs un uzdevumu veidos — pārvaldīta, nevis kolektīvi finansēta.
Multimodālas anotācijas dziļums: vīzija, LiDAR, valoda, darbība un darbplūsmas konteksts — strukturēts tā, kā fiziskā mākslīgā intelekta sistēma faktiski apmācās, novērtē un nonāk izvietošanas procesā.
Pārvaldīts darbaspēks un kvalitatīva infrastruktūra: akreditēti domēna eksperti, strukturētas kvalitātes nodrošināšanas darbplūsmas, ISO, SOC 2 un HIPAA sertifikāti — radīti ieviešanas līmeņa precizitātei.
Klātienes + reālās pasaules vide: Kontrolēta studijas uzņemšana un tiešraides reālās pasaules vides — abas pieejamas, abas pārvaldītas. Iekļauta pielāgoti scenāriji un perifērijas gadījumu ģenerēšana.
Reāla vide. Nevis laboratorijas dati.
Fiziskie mākslīgā intelekta modeļi reālajā pasaulē neizdodas, ja tie tiek apmācīti tikai ar tīriem, atlasītiem laboratorijas materiāliem. Shaip kolektoru tīkls uztver datus no faktiskajām virsmām, kur jūsu modelis darbosies — patērētāju, mazumtirdzniecības, rūpniecības un mobilitātes vidēs.
Fiziskā mākslīgā intelekta būtība: kas tā ir un kāpēc tā atšķiras
Mākslīgā intelekta sistēmas, kas darboties un mijiedarboties ar fizisko pasauli izmantojot sensorus, vadības sistēmas un izpildmehānismus — savienojot intelektu ar reālās pasaules rīcību.
Pamatmodeļi, labāka simulācija, jaudīgāki sensori un spēcīgāka perifērijas skaitļošana rada reālās pasaules autonomija praktiska pirmo reizi lielā mērogā.
Augstas kvalitātes multimodālie dati (vīzija + valoda + darbība), perifēro gadījumu aptvērums, validācijas cilpas un drošāki ceļi no simulācijas līdz ieviešanai.
Ne kā robotu ražotājs — kā datu infrastruktūras un validācijas partneris aiz fiziskām mākslīgā intelekta komandām, kas veido nākamās paaudzes autonomās sistēmas.
Veiksmīgi stāsti
Datu operāciju mugurkauls aiz 10 000 stundu ilgas humanoīdu robotikas kustības datiem
Mācībām no simulācijas līdz reālai videi ir nepieciešams kas vairāk nekā tikai apjoms — tai ir nepieciešami pamatoti, kalibrēti, uzdevumiem apstiprināti kustības dati plašā mērogā. Vienam humanoīdu robotikas klientam Šaips izveidoja pilnīgu datu operāciju pamatu: QR kartētu ainas iestatīšanu, piecu sensoru izsekošanu, moderētu mēģinājumu un modelim gatavu kvalitātes nodrošināšanu, ģenerējot 10 000 stundu egocentrisku VR kustības datu no aptuveni 4,000 dalībniekiem un 100 uzdevumiem tikai 30 dienās.
Fiziskā mākslīgā intelekta datu kopas kaudze
Dažādi datu kopu slāņi nodrošina dažādas iespējas. Shaip atbalsta integrēto steku, kas nepieciešams, lai apmācītu, validētu un nostiprinātu reālās pasaules mākslīgā intelekta sistēmas.
| Spēju slānis | Galvenā datu kopas veids | Kā Šaips to atbalsta |
|---|---|---|
L1 Cilvēka izpratne |
Cilvēka darbības un demonstrācijas dati | Reālās pasaules scenāriju, cilvēku demonstrāciju un uzdevumos balstīta konteksta globāla kolekcija dažādās vidēs un populācijās. |
L2 Uzdevuma izpilde |
Robotu manipulācijas dati | Strukturēta trajektoriju, locītavu stāvokļu, objektu mijiedarbības un darbplūsmu uztveršana un anotācija — veidota atkārtojamībai un mērogojamībai. |
L3 Norādījumu ievērošana |
Redzes-valodas-darbības (VLA) dati | Vizuālās ievades, valodas instrukciju un darbību trajektoriju saskaņošana reālās pasaules izpildei, tostarp VLA modeļu precizēšanas atbalsts. |
L4 Darbplūsmas pabeigšana |
Ilgtermiņa uzdevumu dati | Daudzpakāpju uzdevumu datu kopas, novērtēšanas kopas un izņēmumu apstrāde sarežģītām secībām — nodrošina stabilu veiktspēju paplašinātos uzdevumos. |
Drošība un atbilstība
Vai esat gatavs izveidot fizisku mākslīgo intelektu, kas faktiski tiek ieviests?
Runājiet ar Šaipu par multimodālo datu infrastruktūru, sintētisko datu ģenerēšanu, RLHF, novērtēšanas darbplūsmām un cilvēka vadītu validāciju robotikai, autonomijai un iemiesotajam mākslīgajam intelektam.
Bieži uzdotie jautājumi (Bieži uzdotie jautājumi)
Kā Šaips likumīgi un ētiski iegūst fiziskās mākslīgā intelekta apmācības datus?
Visi Shaip dati tiek vākti saskaņā ar dalībnieka parakstītu piekrišanu, ievērojot dokumentētas datu tiesības un lietošanas noteikumus. Mēs piedāvājam kontrolētu uzņemšanu studijā, uzņemšanu reālās pasaules apstākļos un mājas programmas — katrai no tām ir sava piekrišanas sistēma, kas atbilst GDPR, CCPA, HIPAA un reģionālajiem privātuma standartiem. Mēs neveicam datu vākšanu, nepārstrādājam publiskus video, un katram datu kopumam ir pievienots auditējams izcelsmes ieraksts uzņēmuma juridiskajai pārskatīšanai.
Cik ātri Šaips var piegādāt pirmo datu kopu fiziskā mākslīgā intelekta pilotprojektam?
Tipiski pilotprojektu laika grafiki I. sērijaiin nedēļas no parakstīta uzdevuma līdz pirmās partijas piegādei atkarībā no savākšanas vides, sensoru komplekta un dalībnieku prasībām. Studijā balstītas demonstrācijas un egocentriskas uzņemšanas parasti ir ātrākas; vairāku sensoru sapludināšanas programmas ar LiDAR un kalibrētām iekārtām aizņem ilgāku laiku.
Vai Shaip var atbalstīt simulācijas un reālās dzīves darbplūsmas?
Shaip nodrošina reālās pasaules datu uztveršanu, sintētisko datu ģenerēšanu un real2sim cauruļvadus — ar strukturētām validācijas cilpām, lai aizpildītu plaisu starp simulētajiem un reālajiem datiem. Tas ietver domēnu nejaušinātu sintētisko augmentāciju, malu gadījumu injekciju un pārī savienotus reālos un sintētiskos etalonus.
Kādas sensoru modalitātes Šaips uztver un anotē?
Kamera (RGB, melnbalta, notikumu), dziļuma (stereo, strukturēta gaisma, ToF), LiDAR, IMU, radars, audio, spēks/griezes moments, roku kustību izsekošana, acu kustību izsekošana, GPS un telemātika. Visi kanāli tiek piegādāti sinhronizēti laikā ar kalibrēšanas metadatiem.
Kā Šaips risina fiziskā mākslīgā intelekta robežgadījumus un drošībai kritiskus scenārijus?
Šaips uztur strukturētas taksonomijas robežgadījumu apkopošanai — aizsegums, vājš apgaismojums, nelabvēlīgi laikapstākļi, augsta blīvuma vide, netipiska dalībnieku uzvedība un retu notikumu skriptēšana. Piegādājamie rezultāti ietver regresijas testu kopas, izlaišanas gatavības etalonus un drošības scenāriju pārklājumu, kas saistīts ar izvietošanas riska līmeņiem.
Kādi atbilstības sertifikāti ir Šaipam?
ISO 27001, SOC 2 II tips, HIPAA atbilstošas kontroles, GDPR. Papildu atbilstības sistēmas tiek ieviestas katrā programmā, ja nepieciešams.
Kā Šaips pārvalda fizisko mākslīgā intelekta anotāciju kvalitāti?
Shaip pārvalda daudzpakāpju kvalitātes nodrošināšanas (QA) sistēmu: Ubiquity QA pirmās kārtas validācijai, CPA (Shaip Review) zelta komplekta kalibrēšanai un Shaip Validation galīgās versijas pārskatīšanai. Starpanotatoru vienošanās, konsensa pārskatīšana un uzdevumam specifiskas pieņemšanas robežvērtības tiek konfigurētas katram projektam.
Vai Šaips piegādā RLHF un preferenču datus fiziskajam mākslīgajam intelektam?
Jā. Cilvēku preferenču apkopošana, salīdzināšanas ranžēšana, atlīdzības modeļa apmācības dati un uzvedības saskaņošanas darbplūsmas — aptver robotikas politikas, VLA saskaņošanu un video ģenerēšanas atlīdzības modeļus.
