Nossa Abordagem

O Ciclo de Dados

O desafio central no aprendizado de robôs não é o tamanho do modelo — é dados. De onde vem, como se torna utilizável e como diferentes fontes se combinam. Construímos o ciclo fechado que transforma falhas do mundo real na próxima rodada de treinamento.

Ou o que medimos

Nossa estrela do norte não é o volume de código ou o tamanho do modelo. São esses cinco números:

• Tempo de integração do novo robô — Quão rápido uma nova plataforma pode se conectar?
• Nova tarefa até a primeira linha de base — Da demonstração à política executável
• Tempo de re-treinamento de falha única — Quão rapidamente uma falha reentra na próxima rodada de treinamento?
• Cobertura de avaliação automática — Que % de decisões dependem de nosso benchmark?
• Dependência semanal do cliente — Quantas decisões de ir/não ir fluem através do nosso sistema?

Fontes de dados que unificamos

Os dados de treinamento do robô vêm de cinco caminhos principais. Nenhuma fonte única é suficiente — o futuro é combinação de dados heterogêneos.

• Vídeo humano da internet — Escala e anterior, mas sem rótulos de ação. Usamos isso para estrutura de tarefa, não comandos motores brutos.
• Dados sintéticos — Geração automatizada, mas lacuna Sim2Real. Focamos no design de recompensas e randomização de domínio.
• Captura de movimento — Alta precisão, portátil. Ponte entre vídeo e execução do robô.
• Teleoperação de robô — Mais alinhado ao deployment, mas caro. Otimizamos para eficiência e fluxo de correção estilo RECAP.
• Combinação heterogênea — Tarefa cruzada, robô cruzado, modal cruzado. A verdadeira fronteira.

A representação de dados importa mais do que o volume bruto. Transformamos episódios em pacotes estruturados, falhas em casos prontos para treinamento e benchmarks em superfícies de decisão.

Seis fossos que construímos

1. Fosso de dados — Não a maior quantidade de dados, mas a mais escassa: falhas reais, correções, histórico de avaliação, alinhamento entre robôs.
2. Fosso de benchmark — As decisões de ir/não ir dos clientes dependem cada vez mais do nosso benchmark.
3. Fosso de adaptador — A velocidade de integração de novos robôs e novos dispositivos de entrada como a maior vantagem de entrada.
4. Fosso de fluxo de trabalho — Pesquisa, engenharia, testes e operações veem os mesmos fatos.
5. Fosso de correlação Real-Sim — Nossos resultados de benchmark preveem o desempenho no mundo real.
6. Fosso de relacionamento comercial — De "tente esta ferramenta" para "verificamos seu relatório diariamente, tomamos decisões semanalmente."

Contato rico e tátil

Nós nos especializamos em manipulação rica em contato — inserção, montagem, tarefas sensíveis à força. Muitas equipes fazem visão; o verdadeiro ciclo fechado para tarefas de contato é mais difícil. Integramos sinais táteis, de torque e de força no ciclo de dados e no treinamento de políticas.

Ambiente de Aprendizado de Robôs e Avaliação como Serviço

Além de "Ambiente de RL como Serviço", oferecemos Ambiente e nuvem de avaliação Real-para-Sim-para-RealO ambiente não é apenas para executar RL — é para dados sintéticos, treinamento de políticas, avaliação simulada, replay de falhas e publicação de benchmarks. Modelo de mundo, geração de ambiente e avaliação estão unificados.