Фізичні рішення для штучного інтелекту
Фізичні операції зі штучним інтелектом для робототехніки та команд з втіленого штучного інтелекту
Збирайте, коментуйте, перевіряйте та надавайте готові до навчання мультимодальні набори даних для робототехніки, автономії та моделей «зорово-мовно-дієвого» мислення — з якістю корпоративного рівня, переглядом «людина в циклі» та гнучкими форматами виводу, узгодженими з вашим навчальним конвеєром.
зняті кліпи
колектори
Вузьке місце фізичних даних штучного інтелекту
Роботи виходять з ладу не через апаратне забезпечення. Приводи, датчики та обчислення випереджають дані, необхідні для їх використання. Немає інтернет-корпусу для фізичного інтелекту — немає еквівалента веб-тексту, який навчав магістратури права. Кожне розуміння, крок і корекція завдання мають бути фіксовані, структуровані та перевірені в реальному світі.
Саме цю прогалину Шайп заповнює: реальні демонстрації з використанням людей та багатосенсорні дані, зібрані та анотовані в масштабі, який насправді вимагає навчання ШІ.
Повний стек даних для фізичного навчання ШІ
Від збору необроблених даних до RLHF та оцінки — один партнер на кожному рівні, який потрібен вашій команді.
Збір егоцентричних та телеопераційних даних
Зображення, відео, аудіо, метадані, пов'язані з датчиками, телематика та захоплення контексту в глобальному масштабі, включаючи демонстрації телекерованих роботів, траєкторії, керовані людиною, та записи завдань на основі інструкцій у різних середовищах.
Анотація/дії для кількох датчиків VLA
Об'єкти, дії, відстеження, сегментація, наміри, просторовий контекст, рух та взаємодія людини з машиною — структурована базова інформація на кожному рівні.
Генерація та підтримка синтетичних даних
Робочі процеси генерації синтетичних наборів даних, контролю якості, збагачення, перевірки, узгодження таксономії та готовності до симуляції та реальних даних — створення якісних даних у великих масштабах, а не просто їх перевірка.
RLHF та навчання за перевагами
Збір даних для збору людських уподобань, порівняння рейтингів, навчання моделей винагород та робочі процеси узгодження поведінки — структуровані для перетворення фізичного ШІ з функціонального на надійний.
Оцінювання та контрольні показники
Набори регресії, бібліотеки граничних випадків, покриття сценаріїв безпеки та тести готовності до випуску, спеціально розроблені для фізичних систем штучного інтелекту.
Огляд «людини в циклі»
Експертна перевірка, обробка винятків, забезпечення якості та безперервні цикли зворотного зв'язку, що підвищують надійність та скорочують розрив між виходами моделі та перенавчанням.
Дані фізичного навчання ШІ, створені для робототехніки, автономії та команд, що використовують втілений ШІ
Гуманоїди та втілений штучний інтелект
Навчіть системи інтерпретувати навколишнє середовище, виконувати інструкції та безпечніше взаємодіяти з людьми, інструментами та просторами — за допомогою демонстраційних даних, заснованих на реальній людській діяльності.
Автономна мобільність
Підтримуйте сприйняття, розуміння сцени, навігацію та безпеку експлуатації транспортних засобів і мобільних платформ — завдяки вбудованому покриттю для крайніх випадків та сценаріїв безпеки.
Промислова автоматизація та розумні фабрики
Покращуйте машинний зір, виявлення небезпеки для працівників, моніторинг процесів та обробку винятків у складних середовищах з найвищими вимогами до надійності.
Автоматизація складів та завдань
Підтримуйте принцип «захоплення та розміщення», довгострокові робочі процеси та обробку реальних винятків для роботизованих операцій — від початкового створення набору даних до тестів готовності до розгортання.
Збір даних та анотації для кожного випадку використання фізичного ШІ
Від захоплення поведінки від першої особи до конвеєрів багатосенсорного моделювання — Shaip збирає та анотує дані, необхідні вашій конкретній системі, відповідно до масштабу та вимог до якості розгортання.
Демонстрація навчання з гуманоїдним роботом
Знімайте покрокові демонстрації людських завдань за допомогою камер, встановлених на голові, та відстеження рук, щоб отримати наземну інформацію для імітаційного навчання під час комплектування вантажів на складі, складання та кухонних робочих процесів.
Егоцентричний захват активності та конвеєри Real2Sim
Створюйте набори даних від першої особи за допомогою VR-гарнітур, камер, що кріпляться на голові, та носимих пристроїв для виконання завдань ходьби, збирання, приготування їжі та складання, структурованих для прямого навчання або перетворення на симуляцію.
Збір даних з використанням кількох датчиків
Керуйте синхронізованими конвеєрами збору даних зору, інерційного модуля (IMU), лідарного датчика (LIDAR) та аудіо за допомогою робочих процесів налаштування, вирівнювання синхронізації, контролю якості та анотацій для автономної робототехніки та просторових систем штучного інтелекту.
Колекція периферійних кейсів автономних систем
Фіксуйте рідкісні та високоризикові операційні сценарії, такі як перекриття, умови слабкого освітлення та переповнені середовища, щоб покращити продуктивність моделі там, де універсальні набори даних не працюють належним чином.
Розумні окуляри та носимий ШІ-тренінг
Збирайте набори даних з точки зору реального світу зі смарт-окулярів та пристроїв змішаної реальності для розпізнавання об'єктів, розуміння контексту, відображення погляду та просторового маркування взаємодії з інтерфейсом користувача.
Моніторинг промислової безпеки та відповідності вимогам
Фіксуйте поведінку працівників на заводах, у нафтогазових та будівельних майданчиках для виявлення засобів індивідуального захисту (ЗІЗ), ідентифікації небезпечних дій, перевірки ергономіки та анотацій на рівні подій.
Дані про рух у сфері охорони здоров'я та реабілітації
Підтримуйте аналіз ходи, відстеження рухів під час терапії та моніторинг літніх людей за допомогою 42-точкової анотації скелета, аналізу кута суглобів, позначення фаз руху та маркування ризику падіння.
Взаємодія з AR/VR та навчання жестам
Створюйте набори даних, багаті на жести, для взаємодії з вказівкою, захопленням та прокручуванням за допомогою VR-гарнітур із відстеженням рук та очей в екосистемах змішаної реальності.
Інші підтримувані варіанти використання фізичного штучного інтелекту
- Роботизовані маніпуляції та завдання вибору та розміщення
- Системи навігації та мобільності
- Складська, логістична та промислова робототехніка
- Втілені помічники та сервісні роботи
- Набори даних про взаємодію людини та робота
- Моделі візуально-мовних моделей, обумовлених дією
- Багатоетапне виконання завдань та робочі процеси поведінкового клонування
- Телеоперація та захоплення демонстрацій під керівництвом людини
Що відрізняє Shaip від усіх інших постачальників даних зі штучним інтелектом
Не анотатор точок. Не краудсорсингова платформа. Інтегрований рівень інфраструктури даних, якого бракувало вашій фізичній команді штучного інтелекту.
Комплексна інфраструктура: від точкового анотування до збору даних у реальних умовах, генерації синтетичних даних, перевірки рівня RLHF та порівняльних тестів сценаріїв безпеки — все в рамках одного проекту.
Глобальна колекція у великому масштабі: демонстрації, людська діяльність та захоплення реальних сценаріїв у різних географічних регіонах, середовищах та типах завдань — керована, а не краудсорсингова.
Глибина мультимодальних анотацій: зір, LiDAR, мова, дії та контекст робочого процесу — структурована з урахуванням того, як фізичний ШІ фактично навчається, оцінює та доходить до розгортання.
Керована робоча сила та інфраструктура якості: сертифіковані експерти в предметній області, структуровані робочі процеси контролю якості, сертифікати ISO, SOC 2 та HIPAA — створені для точності рівня розгортання.
Особисті зустрічі + реальні середовища: контрольована студійна зйомка та реальні середовища в реальному світі — обидва доступні, обидва керовані. Включено користувацькі сценарії та генерацію граничних випадків.
Реальні середовища. Не лабораторні дані.
Фізичні моделі штучного інтелекту не працюють у реальному світі, якщо їх навчати лише на чистих, курованих лабораторних кадрах. Мережа колекторів Shaip збирає дані з реальних поверхонь, де працюватиме ваша модель — у споживчих, роздрібних, промислових та мобільних середовищах.
Фізичний ШІ: що це таке і чим він відрізняється
Системи штучного інтелекту, які працюють у фізичному світі та взаємодіють з ним за допомогою датчиків, систем керування та виконавчих механізмів — поєднуючи інтелект з діями в реальному світі.
Базові моделі, краще моделювання, більш потужні датчики та потужніші периферійні обчислення вперше роблять реальну автономність практичною у великих масштабах.
Високоякісні мультимодальні дані (бачення + мова + дія), охоплення граничних випадків, цикли валідації та безпечніші шляхи від моделювання до розгортання.
Не як виробник роботів — як партнер з інфраструктури даних та валідації, що стоїть за фізичними командами штучного інтелекту, що створюють автономні системи наступного покоління.
Успішні історії
Основа операцій даних, що стоїть за 10 000-годинним процесом обробки даних про рух гуманоїдної робототехніки
Навчання від симуляції до реального потребує більше, ніж просто обсягу — йому потрібні обґрунтовані, калібровані, перевірені завданнями дані про рух у великому масштабі. Для одного клієнта з гуманоїдної робототехніки Shaip створив комплексну систему обробки даних: налаштування сцени на основі QR-кодів, відстеження за допомогою п'яти датчиків, модеровані репетиції та контроль якості, готовий до роботи з моделями, — генеруючи 10 000 годин егоцентричних даних про рух у віртуальній реальності для приблизно 4,000 учасників та 100 завдань лише за 30 днів.
Стек фізичних наборів даних штучного інтелекту
Різні шари набору даних забезпечують різні можливості. Shaip підтримує інтегрований стек, необхідний для навчання, перевірки та захисту реальних систем штучного інтелекту.
| Рівень можливостей | Тип ключового набору даних | Як Shaip це підтримує |
|---|---|---|
|
L1 Людське розуміння |
Дані про людську діяльність та демонстрації | Глобальна колекція реальних сценаріїв, демонстрацій за участю людей та контексту, що базується на завданнях, у різних середовищах та серед населення. |
|
L2 Виконання завдання |
Дані про маніпуляції роботами | Структуроване захоплення та анотування траєкторій, станів суглобів, взаємодії об'єктів та робочих процесів — створене для повторюваності та масштабованості. |
|
L3 Інструкція, що дотримується |
Дані системи зору-мови-дії (VLA) | Узгодження візуального введення, мовних інструкцій та траєкторій дій для виконання в реальному світі, включаючи точне налаштування підтримки моделей VLA. |
|
L4 Завершення робочого процесу |
Дані довгострокових завдань | Багатоетапні набори даних завдань, набори оцінювання та обробка винятків для складних послідовностей — забезпечення надійної продуктивності для розширених завдань. |
Безпека та відповідність
Готові створити фізичний ШІ, який реально розгортається?
Поговоріть із Шайпом про мультимодальну інфраструктуру даних, генерацію синтетичних даних, RLHF, робочі процеси оцінки та валідацію «людина в циклі» для робототехніки, автономії та втіленого штучного інтелекту.
КонтактиЧасті питання (FAQ)
Як Shaip легально та етично отримує дані для фізичного навчання ШІ?
Усі дані Shaip збираються за підписаною згодою учасників із задокументованими правами на дані та умовами використання. Ми проводимо контрольований зйом у студії, збір даних у реальних умовах та домашні програми — кожна з яких має власну систему отримання згоди, що відповідає GDPR, CCPA, HIPAA та регіональним стандартам конфіденційності. Ми не копіюємо дані, не перепрофілюємо публічне відео, і кожен набір даних постачається з перевіреним записом походження для юридичної перевірки підприємства.
Як швидко Shaip може надати перший набір даних для пілотного проекту зі штучного інтелекту?
Типові терміни пілотного проекту становлять тижні від підписання брифу до здачі першої партії, залежно від середовища збору даних, набору датчиків та вимог учасників. Студійні демонстрації та егоцентричні зйомки, як правило, швидші; програми об'єднання кількох датчиків з LiDAR та каліброваними установками тривають довше.
Чи може Shaip підтримувати робочі процеси, що відображають симуляцію та реальність?
Shaip забезпечує захоплення даних з реального світу, генерацію синтетичних даних та конвеєри real2sim — зі структурованими циклами валідації для подолання розриву між симуляцією та реальністю. Це включає рандомізоване синтетичне доповнення за доменом, ін'єкцію граничних випадків та парні реальні + синтетичні бенчмарки.
Які сенсорні модальності фіксує та анотує Shaip?
Камера (RGB, монохромна, подія), глибина (стерео, структуроване світло, ToF), LiDAR, IMU, радар, аудіо, сила/крутний момент, відстеження рук, відстеження очей, GPS та телематика. Усі канали синхронізовані за часом з метаданими калібрування.
Чи підтримує Shaip збір даних на основі телеоперацій?
Так. Шайп розробляє та керує програмами телеопераційного захоплення — рекрутингом та навчанням операторів, налаштуванням бурової установки, написанням сценаріїв завдань, контролем якості на рівні епізодів та анотацією траєкторії. Телекеровані демонстрації синхронізовані за часом з камерою, каналами стану суглобів та силою/крутним моментом, відформатовані для імітаційного навчання та конвеєрів точного налаштування VLA.
Як Shaip обробляє крайні випадки та критично важливі для безпеки сценарії для фізичного ШІ?
Shaip підтримує структуровані таксономії для збору даних про граничні випадки — оклюзія, слабке освітлення, несприятливі погодні умови, середовища з високою щільністю, нетипова поведінка акторів та сценарії рідкісних подій. Результати включають набори регресійних тестів, контрольні показники готовності до випуску та покриття сценаріїв безпеки, зіставлене з рівнями ризику розгортання.
Які сертифікати відповідності має Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Type II, засоби контролю, що відповідають вимогам HIPAA, GDPR. Додаткові рамки відповідності впроваджуються для кожної програми окремо, де це необхідно.
Як Shaip керує якістю фізичних анотацій штучного інтелекту?
Shaip використовує багаторівневий конвеєр контролю якості: Ubiquity QA для перевірки першого проходження, CPA (Shaip Review) для калібрування золотого набору та Shaip Validation для остаточної перевірки релізу. Міжанотаторська угода, консенсусна перевірка та пороги прийняття для конкретних завдань налаштовуються для кожного проекту окремо.
Чи надає Shaip дані RLHF та дані про переваги для фізичного ШІ?
Так. Збір даних про людські вподобання, ранжування для порівняння, дані для навчання моделей винагород та робочі процеси узгодження поведінки — охоплюють політики робототехніки, узгодження VLA та моделі винагород для генерації відео.
