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Un único sistema de registro
Mantén los datos de sensores, etiquetas, esquemas, aprobaciones y exportaciones conectados con la versión del conjunto de datos que los produjo.
Empresa
La capa de habilitación de modelos para Physical AI.
Avala conecta los datos de sensores de robots, vehículos y drones con la revisión humana + IA, las versiones de conjuntos de datos y la retroalimentación del modelo que inicia el siguiente ciclo.
Un ciclo conectado
TrazableDatos de sensores
MCAP · LiDAR · vídeo
Versiones de datos
Versiones · linaje · permisos
Retroalimentación del modelo
Evaluar · deriva · reetiquetar
Cada resultado del modelo puede remontarse a los datos.
Historia del fundador
Avala nació del ciclo de datos detrás de Tesla Autopilot.
Antes de fundar Avala, Emal Alwis se incorporó al equipo de IA de Autopilot de Tesla como su tercer ingeniero de software y reportaba directamente a Elon Musk. Trabajó en los sistemas que convertían los casos límite de la flota en mejoras de modelos a escala de producción.
Esa experiencia dejó clara la limitación: mejores modelos necesitan más que archivos etiquetados. Necesitan un ciclo conectado que preserve el contexto de los sensores, las decisiones de revisión, el linaje de los datasets y el feedback del modelo. Avala ofrece esa capa operativa a los equipos de Physical AI.
Emal Alwis
Fundador y CEO
Por qué Avala
Physical AI mejora cuando sus datos tienen memoria.
Los bytes se multiplican. Lo difícil es saber qué datos importaron, qué cambió, quién los aprobó y qué versión llegó al entrenamiento. Avala conserva intacto ese historial operativo.
Prueba operativa
Construido en producción, no en teoría.
Nuestros equipos ejecutan flujos reales de datos de sensores dentro de Avala. Esa profundidad operativa se convierte en software reutilizable —controles de calidad, versiones de datos y ciclos de retroalimentación—, no en una serie de entregas aisladas.
- Etiquetas a nivel de punto / día
- 1B+
- Red de colaboradores formados
- 15K+
- Continentes
- 5
- Flujos de revisión
- 2D–4D
Operaciones globales
Criterio experto, conectado al sistema.
Una red formada en cinco continentes resuelve los casos que los modelos no pueden, mientras cada decisión permanece vinculada a la versión del conjunto de datos.
Red operativa
5 continentesAvala
Norteamérica
Sudamérica
África
Europa
Asia
Las decisiones humanas permanecen en el mismo flujo gobernado que la automatización.
Cómo construimos
Principios para una infraestructura duradera.
La plataforma debe facilitar la operación correcta: un único registro, evidencia visible y criterio humano donde cambia el resultado.
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Evidencia en cada control
Haz visibles las decisiones de revisión, las señales de calidad y el historial de versiones para que los equipos puedan reproducir lo que llegó al entrenamiento.
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Personas donde importa el criterio
Usa la automatización para ganar capacidad. Envía los casos ambiguos, críticos para la seguridad o específicos de un dominio a revisores formados que conservan el contexto entre versiones.
Socios a largo plazo
Respaldados por socios que comparten nuestra misión
Infraestructura comunitaria
Nuestros Socios Comunitarios
Nos asociamos con organizaciones laborales y comunitarias de todo el mundo para construir operaciones de IA éticas y centradas en las personas.
Construye con nosotros
Construye la infraestructura de la que dependerá Physical AI.
Únete a un equipo que trabaja en sistemas de datos, operaciones de modelos y ejecución centrada en las personas para robots, vehículos y otras máquinas que aprenden del mundo físico.
Empieza con un flujo de trabajo
Tráenos un ciclo de sensor a modelo. Llévate una ruta definida para hacerlo repetible.