Servicio de entorno RL

Entornos de aprendizaje del mundo real para equipos que necesitan más que simulación

Entornos robóticos persistentes y listos para el aprendizaje respaldados por hardware real, sensores reales y soporte operativo real para RL, evaluación e iteración.

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Hardware real Fallo controlado Reinicios repetibles Señales listas para referencia
Lo que esto significa

No es un simulador. Un sistema real operable de manera continua.

En nuestro contexto, un entorno RL es un sistema robótico real completamente especificado: configuración física, tareas y criterios de éxito claramente definidos, espacios de observación y acción estables, procedimientos de reinicio deterministas, registro continuo y ejecución segura bajo pruebas y fallos repetidos.

Esto brinda a los equipos un lugar para entrenar, evaluar e iterar sobre políticas basadas en el aprendizaje en el mundo real en lugar de tratar el despliegue como la primera prueba verdadera.

1

Definir la tarea

Bloquea la tarea, los criterios de éxito, el proceso de reinicio y las interfaces de observación o acción.

2

Realiza ensayos repetidos.

Opera la misma configuración real a través de miles de episodios con inicialización repetible.

3

Captura señales de aprendizaje.

Registra estados conjuntos, comandos de control, visión, señales táctiles o de fuerza, y resultados.

4

Mejora la política.

Utiliza fallos reales, casos límite reales y seguimiento de regresiones para iterar en la siguiente versión.

Lo que proporcionamos.

Componentes de entorno listos para producción.

  • Entornos del mundo real persistentesConfiguración dedicada, ejecución de episodios repetidos, seguimiento de rendimiento a largo plazo y soporte de seguridad operativa.
  • Señales listas para el aprendizajeEstados conjuntos, comandos de control, propriocepción, visión RGB y RGB-D, señales de fuerza y táctiles, y etiquetas de resultado explícitas.
  • Fallo controlado a gran escalaCaptura de manera segura agarres fallidos, deslizamientos, colisiones y intentos de recuperación como datos de primera clase.
Ejemplos de entornos.

Donde se utiliza esto.

  • Manipulación rica en contacto - variabilidad de fricción, inserción consciente de tacto, detección de deslizamientos y recuperación.
  • RL impulsado por teleoperación - demostraciones humanas más ajuste fino de RL en línea o fuera de línea.
  • Entornos de regresión y referencia - tareas fijas, reinicios repetibles y métricas de evaluación controladas por versión.
Modelos de compromiso.

Formas de trabajar con SVRC.

  • Entorno piloto.Configuración a corto plazo, validación de viabilidad y co-diseño de entorno más tarea.
  • Entorno persistenteConfiguración de hardware y tareas dedicadas con acceso continuo de forma mensual o trimestral.
  • Asociación integradaMúltiples entornos, crecimiento continuo de conjuntos de datos, métricas personalizadas y flujos de trabajo de informes.

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