हमारा दृष्टिकोण
मानव-केंद्रित भौतिक एआई। हम डेटा लूप पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो रोबोट सीखने को वास्तव में स्केल बनाता है - सबसे बड़ा मंच नहीं, लेकिन एक टीम जिसे प्रतिस्थापित नहीं कर सकती है।
हम जिस बंद लूप के लिए अनुकूलन करते हैं
डेटा लूप
रोबोट सीखने में मुख्य चुनौती मॉडल आकार नहीं है - यह है डेटा. यह कहाँ से आता है, यह कैसे प्रयोग करने योग्य बनता है, और विभिन्न स्रोत कैसे संयोजित होते हैं। हम बंद लूप का निर्माण करते हैं जो वास्तविक दुनिया की विफलताओं को अगले प्रशिक्षण दौर में बदल देता है।
वास्तविक प्रकरण → संरचित पैकेट → बेंचमार्क रन → विफलता पुन:प्ले → प्रशिक्षण पर वापस।
एक बार जब ग्राहक विफलता लॉग अपलोड करते हैं, स्वचालित रीप्ले और बेंचमार्क रिपोर्ट प्राप्त करते हैं, और हमारे सिस्टम के माध्यम से नीति ए/बी परीक्षण चलाते हैं, तो वे इस पर निर्भर होना शुरू कर देते हैं। वही खंदक है.
हम क्या मापते हैं
हमारा उत्तर सितारा कोड वॉल्यूम या मॉडल आकार नहीं है। यह ये पाँच संख्याएँ हैं:
- नए रोबोट के ऑनबोर्डिंग का समय — कोई नया प्लेटफ़ॉर्म कितनी तेजी से कनेक्ट हो सकता है?
- प्रथम बेसलाइन पर नया कार्य - प्रदर्शन से लेकर चलने योग्य नीति तक
- एकल विफलता पुनर्प्रशिक्षण समय — एक विफलता कितनी जल्दी अगले प्रशिक्षण दौर में पुनः प्रवेश कर जाती है?
- स्वचालित मूल्यांकन कवरेज — कितने प्रतिशत निर्णय हमारे बेंचमार्क पर निर्भर करते हैं?
- साप्ताहिक ग्राहक निर्भरता - हमारे सिस्टम के माध्यम से जाने/नहीं जाने के कितने निर्णय प्रवाहित होते हैं?
डेटा स्रोत हम एकीकृत करते हैं
रोबोट प्रशिक्षण डेटा पाँच मुख्य पथों से आता है। कोई भी एक स्रोत पर्याप्त नहीं है - भविष्य है विषम डेटा संयोजन.
- इंटरनेट मानव वीडियो - स्केल और पूर्व, लेकिन कोई एक्शन लेबल नहीं। हम इसका उपयोग कार्य संरचना के लिए करते हैं, कच्चे मोटर कमांड के लिए नहीं।
- सिंथेटिक डेटा - स्वचालित पीढ़ी, लेकिन Sim2Real अंतर। हम इनाम डिजाइन और डोमेन रैंडमाइजेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
- मोशन कैप्चर - उच्च परिशुद्धता, पोर्टेबल। वीडियो और रोबोट निष्पादन के बीच पुल।
- रोबोट टेलीऑपरेशन - अधिकांश परिनियोजन-संरेखित, लेकिन महंगा। हम दक्षता और RECAP-शैली सुधार प्रवाह के लिए अनुकूलन करते हैं।
- विषमांगी संयोजन - क्रॉस-टास्क, क्रॉस-रोबोट, क्रॉस-मोडल। असली सीमा.
डेटा प्रतिनिधित्व कच्ची मात्रा से अधिक मायने रखता है। हम एपिसोड को संरचित पैकेट में, विफलताओं को प्रशिक्षण-तैयार मामलों में और बेंचमार्क को निर्णय सतहों में बदल देते हैं।
छह खाई हम बनाते हैं
- डेटा खाई - सबसे अधिक डेटा नहीं, लेकिन सबसे दुर्लभ: वास्तविक विफलताएं, सुधार, ईवल इतिहास, क्रॉस-रोबोट संरेखण।
- बेंचमार्क खाई — ग्राहकों के जाने/नहीं जाने के निर्णय तेजी से हमारे बेंचमार्क पर निर्भर करते हैं।
- एडाप्टर खाई - सबसे मजबूत प्रवेश लाभ के रूप में नए रोबोट और नए इनपुट डिवाइस की ऑनबोर्डिंग गति।
- कार्यप्रवाह खाई - अनुसंधान, इंजीनियरिंग, परीक्षण और संचालन सभी समान तथ्य देखते हैं।
- रियल-सिम सहसंबंध खाई - हमारे बेंचमार्क परिणाम वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करते हैं।
- वाणिज्यिक संबंध खाई — "इस टूल को आज़माएं" से "हम आपकी रिपोर्ट प्रतिदिन जांचते हैं, साप्ताहिक निर्णय लेते हैं।"
संपर्क-समृद्ध एवं स्पर्शनीय
हम इसमें विशेषज्ञ हैं संपर्क-समृद्ध हेरफेर - प्रविष्टि, संयोजन, बल-संवेदनशील कार्य। कई टीमें विजन करती हैं; संपर्क कार्यों के लिए वास्तविक बंद लूप कठिन है। हम डेटा लूप और नीति प्रशिक्षण में स्पर्श, टॉर्क और बल संकेतों को एकीकृत करते हैं।
एक सेवा के रूप में रोबोट सीखने का माहौल और मूल्यांकन
"एक सेवा के रूप में आरएल पर्यावरण" से परे, हम पेशकश करते हैं रियल-टू-सिम-टू-रियल वातावरण और मूल्यांकन क्लाउड. पर्यावरण केवल आरएल चलाने के लिए नहीं है - यह सिंथेटिक डेटा, नीति प्रशिक्षण, सिम्युलेटेड मूल्यांकन, विफलता रीप्ले और बेंचमार्क प्रकाशन के लिए है। विश्व मॉडल, पर्यावरण निर्माण और मूल्यांकन एकीकृत हैं।
आदर्श स्थिति: ग्राहक वास्तविक विफलता लॉग अपलोड करते हैं → हम रिप्ले और बेंचमार्क स्वचालित रूप से उत्पन्न करते हैं → सभी नीति परिवर्तन पहले हमारे सिस्टम से गुजरते हैं → ग्राहक रात में हमारी प्रतिगमन रिपोर्ट की जांच करते हैं → समय के साथ अधिक रोबोट और कार्य ऑनबोर्ड होते हैं।
तभी हम "एआई का उपयोग करने वाली टीम" नहीं हैं - हम हैं डिफ़ॉल्ट नियंत्रण विमान ग्राहकों की वास्तविक दुनिया के रोबोट पुनरावृत्ति के लिए।