Infrastructure de données pour la robotique et l'autonomie
Fleet Learning Infrastructure pour la Physical AGI
Avala transforme les données de capteurs issues des robots, des véhicules et des systèmes de terrain en signaux d’entraînement versionnés, en reliant collecte, curation, annotation, qualité, livraison et retour des modèles dans un seul plan de contrôle.
Un registre opérationnel unique relie les données de capteurs, les décisions d’annotation, les preuves de qualité, les versions des jeux de données et le retour des modèles.
Conçu pour la Physical AI
Une même infrastructure pour tous les systèmes physiques et environnements
Appliquez le même modèle opérationnel gouverné à la robotique, aux systèmes autonomes, à la collecte terrain et aux infrastructures critiques.
Le système de référence entre les capteurs et les modèles.
Transformez les enregistrements bruts de robots, de véhicules et de systèmes edge en signal d’entraînement versionné, puis reconnectez les résultats des modèles aux scènes qui nécessitent la prochaine passe.
Automobile et autonomie
Passez des données routières à des versions traçables, prêtes pour les modèles
Agriculture
Transformez les données des capteurs terrain en versions d’entraînement traçables pour les robots agricoles.
Énergie
Transformez les données d’inspection en versions d’entraînement traçables pour la robotique énergétique.
Infrastructure
Transformez les données capteurs des actifs en versions d’entraînement traçables pour la robotique d’inspection.
Construisez la boucle
Faites en sorte que chaque jeu de données améliore le modèle suivant.
Apportez-nous votre stack de capteurs, votre workflow de modélisation et votre principal goulot d’étranglement de données. Nous définirons le chemin le plus court vers une boucle reproductible d’amélioration des modèles.