Физические решения на основе искусственного интеллекта
Обработка данных в области физического ИИ для команд, занимающихся робототехникой и воплощенным ИИ.
Собирайте, аннотируйте, проверяйте и предоставляйте готовые к обучению мультимодальные наборы данных для робототехники, автономного управления и моделей визуально-языково-действенный анализ — с качеством корпоративного уровня, проверкой с участием человека и гибкими форматами вывода, соответствующими вашему конвейеру обучения.
снятые видеоролики
Коллекционеры
Полнофункциональные данные для обучения физического ИИ
От сбора исходных данных до RLHF и оценки — один партнер на каждом этапе, необходимом вашей команде.
Эгоцентрический многомодальный сбор данных
Сбор изображений, видео, аудио, метаданных, связанных с датчиками, телематики, инструкций и контекстной информации в глобальном масштабе в различных средах и для различных типов задач.
Многосенсорная VLA/аннотация действий
Объекты, действия, отслеживание, сегментация, намерение, пространственный контекст, движение и взаимодействие человека и машины — структурированная эталонная информация на каждом уровне.
Генерация и поддержка синтетических данных
Создание синтетических наборов данных, контроль качества, обогащение, валидация, выравнивание таксономии и рабочие процессы готовности от моделирования к реальности — получение качественных данных в больших масштабах, а не просто их проверка.
RLHF и обучение предпочтениям
Сбор данных о предпочтениях человека, ранжирование для сравнения, обучение моделей вознаграждения и рабочие процессы согласования поведения — все это структурировано для того, чтобы перевести физический ИИ из разряда функционального в разряд заслуживающего доверия.
Оценка и контрольные показатели
Наборы данных для регрессионного анализа, библиотеки граничных случаев, охват сценариев безопасности и бенчмарки готовности к выпуску, специально разработанные для физических систем искусственного интеллекта.
Обзор с участием человека
Экспертная проверка, обработка исключений, контроль качества и непрерывные циклы обратной связи повышают надежность и сокращают разрыв между результатами работы модели и ее переобучением.
Данные для обучения физического ИИ, разработанные для команд, занимающихся робототехникой, автономными системами и воплощенным ИИ.
Гуманоиды и воплощенный искусственный интеллект
Обучайте системы распознавать окружающую обстановку, следовать инструкциям и более безопасно взаимодействовать с людьми, инструментами и пространством — используя демонстрационные данные, основанные на реальной деятельности людей.
Автономная мобильность
Поддержка распознавания объектов, понимания обстановки, навигации и обеспечения безопасности эксплуатации транспортных средств и мобильных платформ — со встроенным учетом нестандартных ситуаций и сценариев безопасности.
Промышленная автоматизация и интеллектуальные заводы
Улучшение машинного зрения, обнаружения угроз безопасности труда, мониторинга процессов и обработки исключений в сложных условиях, где требования к надежности наиболее высоки.
Автоматизация складских операций и задач
Поддержка операций захвата и перемещения, долгосрочных рабочих процессов и обработки реальных исключений для роботизированных операций — от создания первоначального набора данных до тестов на готовность к развертыванию.
Сбор и аннотирование данных для каждого варианта применения физического ИИ.
От захвата поведения от первого лица до многосенсорных конвейеров моделирования — Shaip собирает и аннотирует данные, необходимые именно вашей системе, в масштабе и с качеством, требуемыми для развертывания.
Демонстрационное обучение человекоподобных роботов
С помощью камер, закрепленных на голове, и отслеживания движений рук можно пошагово фиксировать демонстрацию выполнения человеком различных задач, чтобы создать эталонные данные для обучения методом имитации в процессах комплектации заказов, сборки и работы на кухне на складе.
Эгоцентрический сбор данных об активности и конвейеры Real2Sim
Создавайте наборы данных от первого лица с помощью VR-гарнитур, шлемов виртуальной реальности и носимых устройств для задач, связанных с ходьбой, сбором заказов, приготовлением пищи и сборкой, структурированные для непосредственного обучения или преобразования в симуляцию.
Сбор данных с использованием многосенсорного объединения
Управление синхронизированными конвейерами сбора данных с использованием видео, инерциальных измерительных блоков (IMU), лидара и аудио, включая настройку, синхронизацию, контроль качества и аннотирование, для автономной робототехники и пространственных систем искусственного интеллекта.
Сборник примеров из практики автономных систем
Для повышения производительности модели в тех случаях, когда стандартные наборы данных оказываются недостаточными, необходимо учитывать редкие и высокорискованные операционные сценарии, такие как перекрытия, низкая освещенность и скопления людей.
Обучение с помощью умных очков и носимых устройств на основе ИИ.
Собирайте реальные наборы данных с точки зрения пользователя (POV) с помощью умных очков и устройств смешанной реальности для распознавания объектов, понимания контекста, сопоставления взгляда и разметки пространственных взаимодействий с пользовательским интерфейсом.
Мониторинг промышленной безопасности и соблюдения нормативных требований
Фиксация поведения работников на заводах, в нефтегазовой отрасли и на строительных площадках для выявления средств индивидуальной защиты, определения небезопасных действий, анализа эргономических аспектов и аннотирования событий на уровне отдельных инцидентов.
Данные о движении в здравоохранении и реабилитации
Поддержка анализа походки, отслеживания движений во время терапии и мониторинга состояния пожилых людей с помощью аннотации скелета по 42 ключевым точкам, анализа углов суставов, маркировки фаз движения и обозначения риска падений.
Обучение взаимодействию и жестам в дополненной и виртуальной реальности
Создавайте наборы данных, насыщенные жестами, для взаимодействия с помощью указания, захвата и прокрутки, используя VR-гарнитуры с отслеживанием движений рук и глаз в экосистемах смешанной реальности.
Другие поддерживаемые сценарии использования физического ИИ
- Роботизированные манипуляции и задачи по перемещению объектов
- Навигационные и мобильные системы
- Складская, логистическая и промышленная робототехника
- Воплощенные помощники и сервисные роботы
- Наборы данных о взаимодействии человека и робота
- Модели зрительно-языковых моделей, обусловленных действием
- Многоэтапное выполнение задач и рабочие процессы поведенческого клонирования
- Оценка безопасности, крайних случаев и видов отказов
Что отличает Shaip от всех других поставщиков данных для ИИ?
Это не точечный аннотатор. Это не краудсорсинговая платформа. Это интегрированная инфраструктура данных, которой так не хватало вашей команде разработчиков физического ИИ.
Комплексная инфраструктура: От аннотирования точек до сбора данных в реальных условиях, генерации синтетических данных, проверки на соответствие стандартам RLHF и сравнительных тестов в условиях повышенной безопасности — все это в рамках одного проекта.
Масштабная глобальная коллекция: Демонстрации, человеческая активность и фиксация реальных сценариев в различных географических регионах, средах и типах задач — управляемый процесс, а не краудсорсинг.
Глубина мультимодальной аннотации: Компьютерное зрение, лидар, язык, действия и контекст рабочего процесса — структурировано с учетом того, как физический ИИ фактически обучается, оценивается и развертывается.
Управление персоналом и инфраструктурой обеспечения качества: Сертифицированные эксперты в предметной области, структурированные рабочие процессы контроля качества, сертификаты ISO, SOC 2 и HIPAA — все это разработано для обеспечения точности на уровне внедрения.
Очное взаимодействие + реальная среда: Контролируемая студийная съемка и съемка в реальных условиях — оба варианта доступны и управляются. Включает в себя создание пользовательских сценариев и генерацию нестандартных ситуаций.
Реальные условия. Не лабораторные данные.
Физические модели ИИ терпят неудачу в реальном мире, если их обучение основано только на чистых, тщательно отобранных лабораторных видеоматериалах. Сеть сборщиков данных Shaip собирает данные с реальных поверхностей, на которых будет работать ваша модель — в потребительском, розничном, промышленном и транспортном секторах.
Физический искусственный интеллект: что это такое и чем он отличается
Системы искусственного интеллекта, которые действовать в физическом мире и взаимодействовать с ним с помощью датчиков, систем управления и исполнительных механизмов — соединяя интеллект с реальными действиями.
Базовые модели, улучшенное моделирование, более мощные датчики и более производительные периферийные вычисления создают практическая автономия в реальных условиях Впервые в таком масштабе.
Высокое качество мультимодальные данные (видение + язык + действие), охват граничных случаев, циклы проверки и более безопасные пути от моделирования к развертыванию.
Не как производитель роботов — а как партнер по созданию инфраструктуры данных и валидации За кулисами команд, занимающихся разработкой физического ИИ и создающих автономные системы следующего поколения.
Успешные истории
Основа обработки данных для 10 000-часовой работы по сбору данных о движении человекоподобных роботов.
Для обучения на основе симуляций и реальных задач требуется не только большой объем данных, но и обоснованные, откалиброванные и проверенные на практике данные о движении в масштабе. Для одного из своих клиентов, занимающихся человекоподобной робототехникой, компания Shaip создала комплексную основу для обработки данных: настройку сцены с помощью QR-кодов, отслеживание с помощью пяти датчиков, модерируемую репетицию и готовый к использованию контроль качества моделей — в результате чего за 30 дней было сгенерировано 10 000 часов эгоцентрических данных о движении в виртуальной реальности для ~4,000 участников и 100 задач.
Набор данных физического ИИ
Различные слои наборов данных обеспечивают работу различных возможностей. Shaip поддерживает интегрированный стек, необходимый для обучения, проверки и повышения надежности реальных систем искусственного интеллекта.
| Уровень возможностей | Ключевой тип набора данных | Как компания Shaip поддерживает это |
|---|---|---|
|
L1 Человеческое понимание |
Данные об активности человека и демонстрациях | Глобальная коллекция реальных сценариев, демонстраций на людях и контекста, основанного на конкретных задачах, в различных средах и для разных групп населения. |
|
L2 Выполнение задачи |
данные о манипуляциях робота | Структурированный сбор и аннотирование траекторий, состояний суставов, взаимодействий объектов и рабочих процессов — разработан для обеспечения повторяемости и масштабируемости. |
|
L3 Инструкция следующая |
Данные Vision-Language-Action (VLA) | Согласование визуального ввода, языковых инструкций и траекторий действий для выполнения в реальных условиях, включая тонкую настройку поддержки моделей VLA. |
|
L4 Завершение рабочего процесса |
Данные о задачах на долгосрочный период | Многоэтапные наборы данных для задач, оценочные наборы и обработка исключений для сложных последовательностей — обеспечивают надежную работу при выполнении длительных задач. |
Безопасность и соответствие
Готовы создать физический ИИ, который действительно будет применяться на практике?
Поговорите с Шаипом о многомодальной инфраструктуре данных, генерации синтетических данных, RLHF, рабочих процессах оценки и проверке с участием человека в робототехнике, автономном управлении и воплощенном искусственном интеллекте.
Свяжитесь с намиЧастые вопросы (FAQ)
Как компания Shaip законно и этично получает данные для обучения ИИ на основе физических моделей?
Все данные Shaip собираются на основании подписанного согласия участников с документально оформленными правами на данные и условиями использования. Мы используем контролируемую студийную съемку, сбор данных в реальных условиях и домашние программы — каждая со своей собственной системой согласия, соответствующей GDPR, CCPA, HIPAA и региональным стандартам конфиденциальности. Мы не занимаемся сбором данных из сторонних источников, не используем общедоступные видеоматериалы повторно, и каждый набор данных поставляется с проверяемой записью о происхождении для юридического анализа в масштабах предприятия.
Насколько быстро компания Shaip сможет предоставить первый набор данных для пилотного проекта по внедрению ИИ в физические объекты?
Типичные сроки пилотного проекта Iin От момента подписания технического задания до поставки первой партии данных проходит несколько недель, в зависимости от условий сбора данных, набора датчиков и требований участников. Демонстрации в студии и самоцентрическая съемка, как правило, выполняются быстрее; программы объединения данных с нескольких датчиков с использованием LiDAR и калиброванных установок занимают больше времени.
Может ли Shaip поддерживать рабочие процессы перехода от симуляции к реальности?
Shaip предоставляет конвейеры для сбора реальных данных, генерации синтетических данных и преобразования реальных данных в симуляцию — со структурированными циклами проверки для устранения разрыва между симуляцией и реальными данными. Это включает в себя рандомизированное по предметной области синтетическое расширение, внедрение граничных случаев и парные реальные + синтетические тесты.
Какие сенсорные данные фиксирует и аннотирует Shaip?
Камера (RGB, монохромная, событийная), датчик глубины (стерео, структурированный свет, ToF), LiDAR, IMU, радар, аудио, датчик силы/крутящего момента, отслеживание движений рук, отслеживание взгляда, GPS и телематика. Все каналы передаются синхронизированно по времени с метаданными калибровки.
Как Shaip обрабатывает крайние случаи и критически важные для безопасности сценарии для физического ИИ?
Shaip поддерживает структурированные таксономии для сбора данных о нестандартных ситуациях — окклюзия, низкая освещенность, неблагоприятные погодные условия, высокая плотность объектов, нетипичное поведение действующих лиц и сценарии редких событий. Результаты включают наборы регрессионных тестов, бенчмарки готовности к выпуску и охват сценариев безопасности, сопоставленные с уровнями риска развертывания.
Какими сертификатами соответствия обладает компания Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Type II, соответствие требованиям HIPAA, GDPR. При необходимости для каждой программы внедряются дополнительные системы обеспечения соответствия.
Как Shaip обеспечивает контроль качества аннотаций, полученных с помощью физического ИИ?
Shaip использует многоуровневый конвейер контроля качества: Ubiquity QA для первичной проверки, CPA (Shaip Review) для калибровки эталонного набора данных и Shaip Validation для окончательной проверки выпуска. Согласованность между аннотаторами, консенсусная проверка и пороговые значения приемлемости для каждой задачи настраиваются индивидуально для каждого проекта.
Предоставляет ли Shaip данные о RLHF и предпочтениях для физического ИИ?
Да. Сбор данных о предпочтениях человека, ранжирование для сравнения, обучение моделей вознаграждения и рабочие процессы согласования поведения — в рамках политики робототехники, согласования VLA и моделей вознаграждения для генерации видео.
