جمع البيانات للروبوتات القائمة على التعلم

نحن نساعد فرق الروبوتات والذكاء الاصطناعي على جمع بيانات التفاعل الواقعية واسعة النطاق وعالية الجودة للأنظمة القائمة على التعلم. تم تصميم سير العمل لدينا للفرق التي تقوم ببناء نماذج التعلم المقلدة، وأنظمة التعلم المعزز، والنماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي المادي - حيث جودة البيانات واتساقها وإمكانية تكرار نتائجها يهم أكثر من الحجم الخام.

ما نجمعه

نحن متخصصون في مجموعات البيانات الآلية المتزامنة ومتعددة الوسائط: الرؤية (RGB، RGB-D، العرض المتعدد)، استقبال الحس العميق (حالة المفصل، عزم الدوران، إشارات التحكم)، القوة واللمس (قوة المستجيب النهائي، صفائف اللمس الموزعة)، المدخلات البشرية (أوامر التشغيل عن بعد، والإجراءات التصحيحية)، وسياق البيئة (تكوين المشهد، ومعلمات المهمة، وحدود الحلقة). تتم مزامنة جميع الطرائق مع الوقت وتنظيمها والتحقق من صحتها قبل التسليم.

تصميم مجموعة البيانات على أساس المهام

نحن لا نجمع "سجلات أولية" بدون هيكل. يبدأ كل مشروع بتصميم واضح للمهمة ومجموعة البيانات: تعريف المهمة ومعايير النجاح، ومواصفات الحالة/الإجراء/الملاحظة، وتجزئة الحلقة وشروط الإنهاء، وتغطية المستشعر المطلوبة ومعدلات أخذ العينات، وأنماط الفشل التي يجب تضمينها عمدًا. وهذا يضمن أن مجموعة البيانات الناتجة قابلة للاستخدام مباشرة للتدريب والتقييم وقياس الأداء.

عملية الإنسان في الحلقة عن بعد

من أجل التلاعب وتعلم المهارات، نقوم بنشر أنظمة التشغيل عن بعد البشرية داخل الحلقة. تدعم مسارات العمل لدينا تعيينات التحكم المجسمة، وتعويض الجاذبية في الوقت الفعلي والامتثال، والتشغيل الآمن أثناء حالات الاتصال والفشل، وتهيئة المهام القابلة للتكرار. يعد هذا النهج فعالاً بشكل خاص في التعلم بالتقليد، وتمهيد مجموعة البيانات، والتقاط سلوكيات الاسترداد.

هيكل مجموعة البيانات والتسليم

يتم تنظيم البيانات المجمعة في مجموعات بيانات قائمة على الحلقات مع بيانات تعريف لكل حلقة، وملاحظات متعددة الوسائط مفهرسة بالوقت، وأوامر التحكم وحالة الروبوت، والتعليقات التوضيحية الاختيارية. نحن ندعم التسليم بتنسيقات موتر جاهزة للتعلم، وتنسيقات ROS/Robotics الأصلية، والمخططات المخصصة المتوافقة مع مسارات تدريب العملاء.

لماذا مركز وادي السيليكون للروبوتات؟

على عكس بائعي البيانات العامة أو منصات التعليقات التوضيحية، فإننا نعمل عند تقاطع الأجهزة الروبوتية الحقيقية وأنظمة التحكم القائمة على التعلم ومعايير البيانات البحثية. يفهم فريقنا كلاً من أنظمة الروبوتات وخطوط التعلم الآلي.