نهجنا

حلقة البيانات

التحدي الأساسي في تعلم الروبوتات ليس حجم النموذج، بل هو كذلك بيانات. من أين تأتي، وكيف تصبح قابلة للاستخدام، وكيف تجتمع المصادر المختلفة. نحن نبني الحلقة المغلقة التي تحول الإخفاقات في العالم الحقيقي إلى الجولة التدريبية التالية.

ما نقيسه

نجمنا الشمالي ليس حجم الكود أو حجم النموذج. وهي هذه الأرقام الخمسة:

• وقت تأهيل الروبوت الجديد - ما مدى سرعة اتصال النظام الأساسي الجديد؟
• مهمة جديدة لخط الأساس الأول - من العرض التوضيحي إلى السياسة القابلة للتشغيل
• وقت إعادة التدريب على الفشل الفردي - ما مدى سرعة عودة الفشل إلى جولة التدريب التالية؟
• تغطية التقييم التلقائي - ما هي نسبة القرارات التي تعتمد على معيارنا؟
• التبعية الأسبوعية للعميل — كم عدد قرارات الاستمرار/عدم التنفيذ التي تتدفق عبر نظامنا؟

مصادر البيانات التي نوحدها

تأتي بيانات تدريب الروبوت من خمسة مسارات رئيسية. لا يوجد مصدر واحد يكفي، بل المستقبل مجموعة بيانات غير متجانسة.

• فيديو الإنسان على الإنترنت — المقياس والسابق، ولكن لا توجد تسميات للإجراء. نحن نستخدمها لهيكل المهام، وليس للأوامر الحركية الأولية.
• البيانات الاصطناعية — الجيل الآلي، ولكن فجوة Sim2Real. نحن نركز على تصميم المكافآت والعشوائية للمجال.
• التقاط الحركة - دقة عالية، محمولة. الجسر بين الفيديو وتنفيذ الروبوت.
• الروبوت عن بعد - أكثر توافقًا مع النشر، ولكنها باهظة الثمن. نحن نقوم بتحسين الكفاءة وتدفق التصحيح بأسلوب RECAP.
• مزيج غير متجانس - المهام المشتركة، والروبوتات المتقاطعة، والوسائل المتعددة. الحدود الحقيقية.

تمثيل البيانات مهم أكثر من الحجم الخام. نحن نحول الحلقات إلى حزم منظمة، والفشل إلى حالات جاهزة للتدريب، والمعايير إلى أسطح اتخاذ القرار.

ستة خنادق نبنيها

1. خندق البيانات - ليست معظم البيانات، ولكنها أندرها: حالات الفشل الحقيقية، والتصحيحات، وتاريخ التقييم، والمحاذاة بين الروبوتات.
2. الخندق المرجعي — تعتمد قرارات العملاء بالذهاب أو عدم الذهاب بشكل متزايد على معيارنا المعياري.
3. خندق المحول - سرعة تأهيل الروبوت الجديد وجهاز الإدخال الجديد كأقوى ميزة دخول.
4. خندق سير العمل - ترى الأبحاث والهندسة والاختبارات والعمليات نفس الحقائق.
5. خندق الارتباط Real–Sim — تتنبأ نتائجنا المعيارية بالأداء الواقعي.
6. خندق العلاقة التجارية - من "تجربة هذه الأداة" إلى "نحن نتحقق من تقريرك يوميًا، ونتخذ القرارات أسبوعيًا".

الاتصال الغنية واللمس

نحن متخصصون في التلاعب الغنية بالاتصال - الإدراج والتجميع والمهام الحساسة للقوة. تقوم العديد من الفرق بالرؤية؛ الحلقة المغلقة الحقيقية لمهام الاتصال أصعب. نقوم بدمج إشارات اللمس وعزم الدوران والقوة في حلقة البيانات والتدريب على السياسات.

بيئة تعلم الروبوت والتقييم كخدمة

نحن نقدم ما هو أبعد من "بيئة RL كخدمة". بيئة حقيقية إلى محاكاة حقيقية وسحابة التقييم. البيئة ليست مخصصة فقط لتشغيل RL - فهي مخصصة للبيانات الاصطناعية والتدريب على السياسات والتقييم المحاكى وإعادة الفشل والنشر المعياري. يتم توحيد النموذج العالمي وتوليد البيئة والتقييم.