Service Environnement RL

Des environnements d'apprentissage réels pour les équipes qui ont besoin de plus que de la simulation

Des environnements robotiques persistants et prêts à l'apprentissage, soutenus par du matériel réel, de vrais capteurs et un véritable support opérationnel pour le RL, l'évaluation et l'itération.

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Du vrai matériel Panne contrôlée Réinitialisations répétables Signaux prêts pour l'évaluation
Qu'est-ce que cela signifie

Pas un simulateur. Une configuration du monde réel opérationnelle en continu.

Dans notre contexte, un environnement RL est un système robotique réel entièrement spécifié : configuration physique, tâches et critères de réussite clairement définis, espaces d'observation et d'action stables, procédures de réinitialisation déterministes, journalisation continue et exécution sûre sous des essais et des échecs répétés.

Cela donne aux équipes un espace pour se former, évaluer et itérer sur les politiques basées sur l'apprentissage dans le monde réel au lieu de considérer le déploiement comme le premier véritable test.

1

Définir la tâche

Verrouillez la tâche, les critères de réussite, le processus de réinitialisation et les interfaces d'observation ou d'action.

2

Exécutez des essais répétés

Utilisez la même configuration réelle sur des milliers d'épisodes avec une initialisation répétable.

3

Capturer les signaux d’apprentissage

Enregistrez les états conjoints, les commandes de contrôle, la vision, les signaux tactiles ou de force et les résultats.

4

Améliorer la politique

Utilisez des échecs réels, des cas extrêmes réels et le suivi de régression pour itérer sur la version suivante.

Ce que nous fournissons

Composants d'environnement prêts pour la production

  • Environnements réels persistantsConfiguration dédiée, exécution d'épisodes répétés, suivi des performances à long terme et assistance en matière de sécurité opérationnelle.
  • Signaux prêts à l'apprentissageÉtats communs, commandes de contrôle, proprioception, vision RVB et RVB-D, signaux de force et tactiles et étiquettes de résultats explicites.
  • Défaillance contrôlée à grande échelleCapturez en toute sécurité les échecs de saisie, les glissades, les collisions et les tentatives de récupération en tant que données de première classe.
Exemples d'environnements

Où cela est utilisé

  • Manipulation riche en contacts - variabilité du frottement, insertion sensible au toucher, détection des glissements et récupération
  • RL amorcé par téléopération - démonstrations humaines et mise au point du RL en ligne ou hors ligne
  • Environnements de régression et de référence - tâches fixes, réinitialisations répétables et métriques d'évaluation contrôlées par la version
Modèles d'engagement

Façons de travailler avec SVRC

  • Environnement piloteConfiguration à court terme, validation de faisabilité et environnement ainsi que co-conception de tâches.
  • Environnement persistantConfiguration matérielle et tâches dédiées avec accès continu sur une base mensuelle ou trimestrielle.
  • Partenariat intégréEnvironnements multiples, croissance continue des ensembles de données, métriques personnalisées et workflows de reporting.

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