جسماني AI حل
روبوٽڪس ۽ ايمبوڊيڊ اي آءِ ٽيمن لاءِ فزيڪل اي آءِ ڊيٽا آپريشنز
روبوٽڪس، خودمختياري، ۽ وژن-ٻولي-عمل ماڊلز لاءِ تربيت لاءِ تيار ملٽي موڊل ڊيٽاسيٽ گڏ ڪريو، تشريح ڪريو، تصديق ڪريو، ۽ پهچايو - انٽرپرائز-گريڊ معيار، انساني-ان-دي-لوپ جائزو، ۽ لچڪدار آئوٽ پُٽ فارميٽ سان جيڪي توهان جي تربيتي پائپ لائن سان ترتيب ڏنل آهن.
قبضو ڪيل ڪلپس
جمعا
جسماني AI ڊيٽا جي رڪاوٽ
روبوٽ هارڊويئر جي ڪري ناڪام نه ٿي رهيا آهن. ايڪٽيويٽر، سينسر، ۽ ڪمپيوٽنگ انهن کي استعمال ڪرڻ لاءِ گهربل ڊيٽا کان اڳتي نڪري ويا آهن. جسماني ذهانت لاءِ ڪو به انٽرنيٽ-اسڪيل ڪورپس ناهي - ويب ٽيڪسٽ جي برابر ناهي جيڪو LLMs کي تربيت ڏني. هر گرفت، قدم، ۽ ڪم جي اصلاح کي حقيقي دنيا مان قبضو ڪرڻ، ترتيب ڏيڻ، ۽ تصديق ڪرڻ گهرجي.
اهو ئي خال آهي جيڪو شيپ پورو ڪري ٿو: حقيقي دنيا جي انساني مظاهري ۽ ملٽي سينسر ڊيٽا، گڏ ڪيل ۽ تشريح ڪيل پيماني تي مجسم ٿيل AI تربيت اصل ۾ گهربل آهي.
مڪمل-اسٽيڪ جسماني AI ٽريننگ ڊيٽا
خام ڊيٽا گڏ ڪرڻ کان وٺي RLHF ۽ تشخيص ذريعي - هر پرت ۾ هڪ پارٽنر جيڪو توهان جي ٽيم کي گهربل آهي.
خود غرضي ۽ ٽيلي آپريشن ڊيٽا ڪليڪشن
عالمي سطح تي ملٽي موڊل ڊيٽا ڪيپچر - جنهن ۾ تصويرون، وڊيو، آڊيو، سينسر ڊيٽا، ٽيلي ميٽڪس، روبوٽ مظاهرا، انساني هدايت واري ٽريجيڪٽوري، ۽ ٽاسڪ رڪارڊنگ شامل آهن.
وڌيڪ پڙهڻملٽي سينسر VLA/ايڪشن تشريح
شيون، عمل، ٽريڪنگ، سيگمينٽيشن، ارادو، مقامي تناظر، حرڪت، ۽ انساني-مشين رابطي - هر پرت تي منظم زميني سچائي.
وڌيڪ پڙهڻمصنوعي ڊيٽا جي پيداوار ۽ سپورٽ
مصنوعي ڊيٽا سيٽ جنريشن، QA، افزودگي، تصديق، ٽيڪسونومي الائنمينٽ، ۽ سم-ٽو-ريئل ريڊينيس ورڪ فلو - صرف ان جي جانچ نه ڪندي، پيماني تي معياري ڊيٽا جي شروعات.
آر ايل ايڇ ايف ۽ ترجيحي سکيا
انساني ترجيحن جو مجموعو، مقابلي جي درجه بندي، انعام ماڊل ٽريننگ ڊيٽا، ۽ رويي جي ترتيب وارو ڪم فلو - جسماني AI کي فنڪشنل کان قابل اعتماد ڏانهن منتقل ڪرڻ لاءِ ترتيب ڏنل.
تشخيص ۽ معيار
ريگريشن سيٽ، ايج-ڪيس لائبريريون، حفاظتي منظرنامو ڪوريج، ۽ رليز-ريڊينيس بينچ مارڪ جيڪي جسماني AI سسٽم لاءِ مقصد سان ٺهيل آهن.
هيومن-ان-دي-لوپ جائزو
ماهر تصديق، استثنا سنڀالڻ، QA، ۽ مسلسل موٽ ڏيڻ وارا لوپ جيڪي اعتبار کي بهتر بڻائين ٿا ۽ ماڊل آئوٽ پُٽ ۽ ٻيهر تربيت جي وچ ۾ فرق کي ختم ڪن ٿا.
روبوٽڪس، خودمختياري، ۽ متحرڪ AI ٽيمن لاءِ ٺهيل جسماني AI تربيتي ڊيٽا
هيومنائيڊز ۽ مجسم ٿيل AI
حقيقي انساني سرگرمين تي ٻڌل مظاهري ڊيٽا سان - ماحول جي تشريح ڪرڻ، هدايتن تي عمل ڪرڻ، ۽ ماڻهن، اوزارن ۽ جڳهن سان وڌيڪ محفوظ طريقي سان رابطو ڪرڻ لاءِ سسٽم کي تربيت ڏيو.
خودمختيار حرڪت
گاڏين ۽ موبائل پليٽ فارمن لاءِ سپورٽ پرسيپشن، منظر جي سمجھ، نيويگيشن، ۽ آپريشنل حفاظت - ايج ڪيس ۽ حفاظتي منظرنامي جي ڪوريج سان گڏ.
صنعتي خودڪار ۽ سمارٽ ڪارخانا
پيچيده ماحول ۾ جتي اعتبار جي گهرج سڀ کان وڌيڪ هجي، مشين جي نظر، ڪم ڪندڙ جي حفاظت جي ڳولا، عمل جي نگراني، ۽ استثنا جي سنڀال کي بهتر بڻايو.
گودام ۽ ڪم جي خودڪار
روبوٽڪ آپريشنز لاءِ پِڪ اينڊ پليس، ڊگھي افقي ورڪ فلوز، ۽ حقيقي دنيا جي استثنا هينڊلنگ کي سپورٽ ڪريو - شروعاتي ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ کان وٺي ڊيپلائيمينٽ-ريڊينيس بينچ مارڪ ذريعي.
هر جسماني AI استعمال جي ڪيس لاءِ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تشريح
پهرين شخص جي رويي جي گرفتاري کان وٺي ملٽي سينسر سموليشن پائپ لائنن تائين - شيپ توهان جي مخصوص سسٽم جي ضرورت مطابق ڊيٽا گڏ ڪري ٿو ۽ ان جي تشريح ڪري ٿو، پيماني ۽ معيار جي تعیناتي جي مطالبن تي.
هيومنائيڊ روبوٽ ڊيمنسٽريشن لرننگ
گودام جي چونڊ، اسيمبلي، ۽ باورچی خانه جي ڪم جي وهڪري ۾ نقل جي سکيا لاءِ زميني سچائي پيدا ڪرڻ لاءِ هيڊ مائونٽ ٿيل ڪيمرا ۽ هٿ سان ٽريڪنگ استعمال ڪندي قدم بہ قدم انساني ڪم جي مظاهرن کي پڪڙيو.
ايگو سينٽرڪ ايڪٽيويٽي ڪيپچر ۽ ريئل 2 سم پائپ لائنون
وي آر هيڊ سيٽس، هيڊ مائونٽ ٿيل ڪيمرا، ۽ هلڻ، چونڊڻ، پچائڻ، ۽ اسيمبلي جي ڪمن لاءِ پائڻ لائق شين ذريعي پهريون شخص ڊيٽا سيٽ ٺاهيو، سڌو سنئون تربيت يا سموليشن ڪنورشن لاءِ ترتيب ڏنل.
ملٽي سينسر فيوزن ڊيٽا ڪليڪشن
خودمختيار روبوٽڪس ۽ اسپيشل اي آءِ سسٽم لاءِ سيٽ اپ، ٽائيمنگ الائنمينٽ، QA، ۽ اينوٽيشن ورڪ فلوز سان هم وقت ساز ويزن، IMU، LiDAR، ۽ آڊيو ڪليڪشن پائپ لائنن کي منظم ڪريو.
خودمختيار نظام ايج ڪيس ڪليڪشن
ماڊل جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ لاءِ جتي عام ڊيٽا سيٽ گهٽ ٿين ٿا، نادر ۽ اعليٰ خطري واري آپريشنل منظرنامي جهڙوڪ رڪاوٽون، گهٽ روشني واريون حالتون، ۽ ڀريل ماحول کي پڪڙيو.
سمارٽ چشما ۽ پائڻ لائق AI تربيت
سمارٽ شيشيز ۽ مخلوط حقيقت ڊوائيسز مان حقيقي دنيا جي POV ڊيٽاسيٽس گڏ ڪريو اعتراض جي سڃاڻپ، تناظر جي سمجھ، نظر جي نقشي سازي، ۽ اسپيشل UI رابطي جي ليبلنگ لاءِ.
صنعتي حفاظت ۽ تعميل جي نگراني
پي پي اي جي ڳولا، غير محفوظ عمل جي سڃاڻپ، ايرگونومڪس جائزو، ۽ واقعي جي سطح جي تشريح لاءِ ڪارخانن، تيل ۽ گئس، ۽ تعميراتي جڳهن تي مزدورن جي رويي کي پڪڙيو.
صحت جي سار سنڀال ۽ بحالي جي حرڪت جو ڊيٽا
42-ڪي پوائنٽ اسڪيليٽن اينوٽيشن، جوائنٽ اينگل ايناليسس، موومينٽ فيز ٽيگنگ، ۽ فال-ريسڪ ليبلنگ سان گيٽ ايناليسس، ٿراپي موومينٽ ٽريڪنگ، ۽ بزرگن جي نگراني کي سپورٽ ڪريو.
اي آر/وي آر رابطي ۽ اشارو تربيت
مخلوط حقيقت جي ماحولياتي نظامن ۾ هٿ ۽ اکين جي ٽريڪنگ سان VR هيڊ سيٽ استعمال ڪندي اشارو ڪرڻ، پڪڙڻ، ۽ اسڪرولنگ رابطي لاءِ اشارو سان مالا مال ڊيٽا سيٽ ٺاهيو.
ٻيا سپورٽ ٿيل جسماني AI استعمال جا ڪيس
- روبوٽڪ هٿ چراند ۽ چونڊ جي ڪمن
- نيويگيشن ۽ موبلٽي سسٽم
- گودام، رسد، ۽ صنعتي روبوٽڪس
- مجسم مددگار ۽ سروس روبوٽ
- انسان-روبوٽ رابطي جا ڊيٽاسيٽ
- ايڪشن-ڪنڊيشنڊ ويزن-ٻولي ماڊل
- گھڻ-قدمي ڪم جي عملدرآمد ۽ رويي جي ڪلوننگ ورڪ فلو
- ٽيلي آپريشن ۽ انساني رهنمائي واري مظاهري جي گرفتاري
ڇا شيپ کي هر ٻئي AI ڊيٽا فراهم ڪندڙ کان الڳ ڪري ٿو؟
پوائنٽ اينوٽيٽر نه. ڪراؤڊ سورسنگ پليٽ فارم نه. انٽيگريٽيڊ ڊيٽا انفراسٽرڪچر ليئر جيڪو توهان جي جسماني AI ٽيم کي مليل آهي.
آخر کان آخر تائين انفراسٽرڪچر: پوائنٽ اينوٽيشن کان وٺي حقيقي دنيا جي ڪليڪشن تائين، مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار، آر ايل ايڇ ايف گريڊ جي تصديق، ۽ حفاظتي منظرنامي جا معيار - سڀ هڪ ئي مصروفيت هيٺ.
پيماني تي عالمي مجموعو: مظاهرا، انساني سرگرمي، ۽ حقيقي دنيا جي منظرنامي جاگرافيائي، ماحول، ۽ ڪم جي قسمن ۾ قبضو - منظم، ڪراؤڊ سورس نه.
ملٽي ماڊل تشريح جي کوٽائي: وژن، LiDAR، ٻولي، عمل، ۽ ورڪ فلو تناظر - جسماني AI اصل ۾ تربيت، جائزو، ۽ تعیناتي تائين ڪيئن پهچندو آهي ان لاءِ ترتيب ڏنل.
منظم افرادي قوت ۽ معيار جو انفراسٽرڪچر: تصديق ٿيل ڊومين ماهر، منظم QA ورڪ فلو، ISO، SOC 2، ۽ HIPAA-تيار سرٽيفڪيشن - ڊيپلائيمينٽ-گريڊ جي درستگي لاءِ ٺهيل.
ذاتي + حقيقي دنيا جو ماحول: ڪنٽرول ٿيل اسٽوڊيو ڪيپچر ۽ لائيو حقيقي دنيا جو ماحول - ٻئي دستياب، ٻئي منظم. ڪسٽم منظرنامو ۽ ايج ڪيس جنريشن شامل آهن.
حقيقي ماحول. ليبارٽري ڊيٽا نه.
جسماني AI ماڊل حقيقي دنيا ۾ ناڪام ٿين ٿا جڏهن انهن کي صرف صاف، ترتيب ڏنل ليب فوٽيج تي تربيت ڏني ويندي آهي. شيپ جو ڪليڪٽر نيٽ ورڪ اصل سطحن تان ڊيٽا حاصل ڪري ٿو جتي توهان جو ماڊل ڪم ڪندو - صارف، پرچون، صنعتي، ۽ متحرڪ ماحول ۾.
جسماني AI: اهو ڇا آهي ۽ اهو ڇو مختلف آهي
اي آءِ سسٽم جيڪي سينسرز، ڪنٽرول سسٽمز، ۽ ايڪٽيويٽرز ذريعي جسماني دنيا ۾ ڪم ڪن ٿا ۽ ان سان رابطو ڪن ٿا - حقيقي دنيا جي عمل سان ذهانت کي پل ڪن ٿا.
فائونڊيشن ماڊل، بهتر سموليشن، وڌيڪ قابل سينسرز، ۽ مضبوط ايج ڪمپيوٽ پهريون ڀيرو حقيقي دنيا جي خودمختياري کي پيماني تي عملي بڻائي رهيا آهن.
اعليٰ معيار جو ملٽي موڊل ڊيٽا (وژن + ٻولي + عمل)، ايج ڪيس ڪوريج، تصديق لوپس، ۽ سموليشن کان ڊيپلائيمينٽ تائين محفوظ رستا.
روبوٽ ٺاهيندڙ جي حيثيت سان نه - جيئن ڊيٽا انفراسٽرڪچر ۽ تصديق پارٽنر جسماني AI ٽيمن جي پويان جيڪي خودمختيار نظامن جي ايندڙ نسل کي ٺاهي رهيا آهن.
ڪامياب ڪهاڻيون
10,000 ڪلاڪن جي هيومنائيڊ روبوٽڪس موشن ڊيٽا جي پويان ڊيٽا آپس جي ريڙهه
سم-ٽو-ريئل لرننگ کي حجم کان وڌيڪ جي ضرورت آهي - ان کي پيماني تي گرائونڊ ٿيل، ڪيليبريٽريڊ، ٽاسڪ-تصديق ٿيل موشن ڊيٽا جي ضرورت آهي. هڪ هيومنائيڊ روبوٽڪس گراهڪ لاءِ، شيپ اينڊ-ٽو-اينڊ ڊيٽا آپس بيڪ بون ٺاهيو: QR-ميپ ٿيل منظر سيٽ اپ، پنج سينسر ٽريڪنگ، معتدل ريهرسل، ۽ ماڊل-ريڊي QA - صرف 30 ڏينهن ۾ ~ 4,000 شرڪت ڪندڙن ۽ 100 ڪمن ۾ 10,000 ڪلاڪ ايگو سينٽرڪ VR موشن ڊيٽا پيدا ڪرڻ.
فزيڪل اي آءِ ڊيٽا سيٽ اسٽيڪ
مختلف ڊيٽا سيٽ پرتون مختلف صلاحيتن کي طاقت ڏين ٿيون. شيپ حقيقي دنيا جي AI سسٽم کي تربيت ڏيڻ، تصديق ڪرڻ ۽ سخت ڪرڻ لاءِ گهربل مربوط اسٽيڪ کي سپورٽ ڪري ٿو.
| صلاحيت وارو پرت | ڪي ڊيٽاسيٽ جو قسم | شيپ ان کي ڪيئن سپورٽ ڪري ٿو |
|---|---|---|
|
L1 انساني سمجھ |
انساني سرگرمي ۽ مظاهري جو ڊيٽا | حقيقي دنيا جي منظرنامي، انساني مظاهرن، ۽ مختلف ماحول ۽ آبادي ۾ ڪم جي بنياد تي تناظر جو عالمي مجموعو. |
|
L2 ڪم جي عملدرآمد |
روبوٽ جي هٿ چراند جو ڊيٽا | ٽريجڪٽريز، گڏيل حالتن، شين جي رابطي، ۽ ورڪ فلوز جي منظم ڪيپچر ۽ تشريح - ورجائي ۽ پيماني لاءِ ٺهيل. |
|
L3 هدايتن جي پيروي |
ويزن-لئنگئيج-ايڪشن (VLA) ڊيٽا | حقيقي دنيا جي عمل درآمد لاءِ بصري ان پٽ، ٻولي جي هدايتن، ۽ عمل جي رفتار جي ترتيب - جنهن ۾ VLA ماڊلز لاءِ فائن ٽيوننگ سپورٽ شامل آهي. |
|
L4 ڪم جي وهڪري جي مڪمل ٿيڻ |
ڊگھي افقي ڪم جي ڊيٽا | گھڻ-قدمي ٽاسڪ ڊيٽاسيٽس، تشخيص سيٽ، ۽ پيچيده ترتيبن لاءِ استثنا هينڊلنگ - وڌايل ڪمن ۾ مضبوط ڪارڪردگي کي فعال ڪرڻ. |
سيڪيورٽي ۽ تعميل
ڇا توهان جسماني AI ٺاهڻ لاءِ تيار آهيو جيڪو اصل ۾ استعمال ٿئي ٿو؟
شيپ سان ملٽي موڊل ڊيٽا انفراسٽرڪچر، مصنوعي ڊيٽا جنريشن، آر ايل ايڇ ايف، تشخيصي ورڪ فلوز، ۽ روبوٽڪس، خودمختياري، ۽ ايمبوڊڊ اي آءِ لاءِ انساني-ان-دي-لوپ تصديق بابت ڳالهايو.
اسان سان رابطو ڪريواڪثر پڇيا ويا سوال (سوالات)
شيپ قانوني ۽ اخلاقي طور تي جسماني AI تربيتي ڊيٽا ڪيئن حاصل ڪري ٿو؟
سڀ شيپ ڊيٽا دستاويزي ڊيٽا حقن ۽ استعمال جي شرطن سان دستخط ٿيل شرڪت ڪندڙ رضامندي جي تحت گڏ ڪيو ويندو آهي. اسان ڪنٽرول ٿيل ان-اسٽوڊيو ڪيپچر، حقيقي دنيا جي فيلڊ ڪليڪشن، ۽ ان-هوم پروگرام هلائيندا آهيون - هر هڪ پنهنجي رضامندي فريم ورڪ سان GDPR، CCPA، HIPAA، ۽ علائقائي رازداري معيارن سان ترتيب ڏنل آهي. اسان اسڪريپ نه ٿا ڪريون، اسان عوامي وڊيو کي ٻيهر استعمال نٿا ڪريون، ۽ هر ڊيٽا سيٽ انٽرپرائز قانوني جائزي لاءِ آڊٽيبل پرووننس رڪارڊ سان موڪلي ٿو.
شيپ ڪيتري تيزي سان هڪ فزيڪل اي آءِ پائلٽ لاءِ پهريون ڊيٽا سيٽ پهچائي سگهي ٿو؟
عام پائلٽ ٽائم لائنون دستخط ٿيل مختصر کان پهرين بيچ جي ترسيل تائين هفتن ۾ هلنديون آهن ، ڪليڪشن ماحول، سينسر اسٽيڪ، ۽ شرڪت ڪندڙن جي گهرجن تي منحصر آهي. اسٽوڊيو تي ٻڌل مظاهرا ۽ خود غرضي ڪيپچر عام طور تي تيز هوندا آهن؛ LiDAR ۽ ڪيليبريٽريڊ رگز سان ملٽي سينسر فيوزن پروگرام وڌيڪ وقت وٺندا آهن.
ڇا شيپ سم-ٽو-ريئل ورڪ فلو کي سپورٽ ڪري سگهي ٿو؟
شيپ حقيقي دنيا جي ڪيپچر، مصنوعي ڊيٽا جنريشن، ۽ حقيقي 2 سم پائپ لائنون فراهم ڪري ٿو - سم-ٽو-ريئل گيپ کي بند ڪرڻ لاءِ منظم تصديق لوپس سان. ان ۾ ڊومين-بي ترتيب مصنوعي واڌ، ايج-ڪيس انجيڪشن، ۽ جوڙيل حقيقي + مصنوعي معيار شامل آهن.
شيپ ڪهڙن سينسر طريقن کي پڪڙي ٿو ۽ تشريح ڪري ٿو؟
ڪئميرا (آر جي بي، مونوڪروم، ايونٽ)، ڊيپٿ (اسٽيريو، اسٽرڪچرڊ لائيٽ، ٽو ايف)، ليڊار، آءِ ايم يو، ريڊار، آڊيو، فورس/ٽارڪ، هينڊ ٽريڪنگ، آئي ٽريڪنگ، جي پي ايس، ۽ ٽيلي ميٽڪس. سڀئي چينل ڪيليبريشن ميٽا ڊيٽا سان وقت جي هم وقت سازي سان پهچائي رهيا آهن.
ڇا شيپ ٽيلي آپريشن تي ٻڌل ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي حمايت ڪري ٿو؟
ها. شيپ ٽيلي آپريشن ڪيپچر پروگرامن کي ڊزائين ۽ منظم ڪري ٿو - آپريٽر ڀرتي ۽ تربيت، رگ سيٽ اپ، ٽاسڪ اسڪرپٽنگ، قسط-سطح جي QA، ۽ ٽريجڪٽري اينوٽيشن. ٽيلي آپريٽ ٿيل مظاهرا ڪئميرا، جوائنٽ اسٽيٽ، ۽ فورس/ٽارڪ چينلز سان وقت جي هم وقت سازي سان پهچائيا ويندا آهن، نقلي سکيا ۽ VLA فائن ٽيوننگ پائپ لائنز لاءِ فارميٽ ڪيا ويندا آهن.
شيپ جسماني AI لاءِ ايج ڪيسز ۽ حفاظتي نازڪ منظرنامي کي ڪيئن سنڀاليندو آهي؟
شيپ ايج-ڪيس ڪليڪشن لاءِ منظم ٽيڪسونومي برقرار رکي ٿو - رڪاوٽ، گهٽ روشني، خراب موسم، تيز کثافت وارو ماحول، غير معمولي اداڪار رويي، ۽ نادر واقعا اسڪرپٽنگ. ڊيليوريبلز ۾ ريگريشن ٽيسٽ سيٽ، رليز تياري جي معيار، ۽ حفاظتي منظرنامي جي ڪوريج شامل آهن جيڪي تعیناتي جي خطري جي سطحن سان نقش ٿيل آهن.
شيپ وٽ ڪهڙا تعميل سرٽيفڪيشن آهن؟
ISO 27001، SOC 2 قسم II، HIPAA-تيار ڪنٽرول، GDPR. ضرورت مطابق هر پروگرام ۾ اضافي تعميل فريم ورڪ لاڳو ڪيا ويندا آهن.
شيپ جسماني AI تشريحن جي معيار کي ڪيئن منظم ڪري ٿو؟
شيپ هڪ ٽائرڊ QA پائپ لائن هلائي ٿو: فرسٽ پاس ويليڊيشن لاءِ يوبيڪيٽي QA، گولڊ سيٽ ڪيليبريشن لاءِ سي پي اي (شيپ ريويو)، ۽ فائنل رليز ريويو لاءِ شيپ ويليڊيشن. انٽر اينوٽيٽر معاهدو، اتفاق راءِ، ۽ ڪم جي مخصوص قبوليت جي حدون هر منصوبي لاءِ ترتيب ڏنل آهن.
ڇا شيپ جسماني AI لاءِ RLHF ۽ ترجيحي ڊيٽا پهچائي ٿو؟
ها. انساني ترجيحن جو مجموعو، مقابلي جي درجه بندي، انعام ماڊل ٽريننگ ڊيٽا، ۽ رويي جي ترتيب وارو ڪم فلو - روبوٽڪس پاليسين، VLA ترتيب، ۽ وڊيو نسل جي انعام ماڊلز لاءِ دائرو.
