Chak flòt ta dwe aprann nan pwòp eksperyans li.

Imajine yon machin k ap pwoche yon zòn konstriksyon ki chanje pandan lannuit. Modèl li a gen difikilte pou entèprete nouvo aranjman an. Anrejistreman an ta dwe vin pi plis pase yon fichye jounal oswa yon ankèt ki fèt yon sèl fwa. Avèk bon kontèks la, li ka ede ekip la konprann echèk la, prepare pi bon done antrènman, epi teste si pwochen modèl la jere sitiyasyon sa a ak plis fyabilite.

Se lavni sa a nou vle pou machin otonòm yo: eksperyans ki tounen aprantisaj itil, ankò e ankò, depi premye demonstrasyon yon ekip anrejistre rive nan flòt li pral opere yon jou. Yon robo livrezon, yon machin rekòt, ak yon bra endistriyèl rankontre pwoblèm diferan. Moun k ap konstwi yo gen menm bezwen pou konekte sa ki rive nan mond lan ak sa ki chanje nan modèl la. Nou vle koneksyon sa a tounen yon enfrastrikti fyab.

Nan Tesla Autopilot, mwen te premye enjenyè ki te travay sou fleet learning: sistèm ki te transfòme ka limit flòt yo an amelyorasyon modèl. Travay sa a te aprann mwen gade pi lwen pase modèl la li menm: kijan ekip la jwenn egzanp itil, kenbe kontèks sansè yo, deside sa k te pase, epi transfòme desizyon sa yo an pwochen seri antrènman an. Kapasite pou repete pwosesis sa a enpòtan menm jan ak nenpòt dekouvèt endividyèl.

Mwen te fonde Avala paske lòt ekip Physical AI yo pa ta dwe oblije konstwi tout fondasyon sa a depi nan zewo. Yo ta dwe kapab mete pi bon kapasite enjenyè yo nan machin ak modèl ki fè yo diferan. Avala ta dwe ba yo yon fason fyab pou aprann nan mond lan, depi premye pwosesis travay yo an operasyon rive nan flòt yo pral opere yon jou.

Pil IA a gen senk kouch, soti nan machin k ap travay la rive nan elektrisite ki fè l mache a. Done pa yon kouch pou kont li. Li viv nan kouch modèl la, kòm byen kliyan an, paske se nan li modèl la aprann. Enfrastrikti se sa yo bati, amelyore epi fè yon modèl mache sou li: tout sa ki konsène done ki kreye l la, ak resous kalkil ki anba a.

1. Aplikasyon

   Sa yon machin fè pou yon moun: robo a, veyikil la, dwòn nan k ap travay.

2. Modèl

   Sèvo a ak sa k ap anseye l: modèl kliyan an ak done kliyan an. Evalyasyon ak pòs-antrènman fèt isit la, sou pwòp resous kalkil kliyan an.

3. Enfrastrikti

   Sa yo bati, amelyore epi fè modèl yo mache sou li: tout sa ki konsène done ki kreye yo a, soti nan koleksyon rive nan lage verifye a, ak zouti, resous kalkil ak kloud ki anba a.

   Avala isit la

4. Chip

   Silisyòm nan.

5. Enèji

   Elektrisite ki limite tout sa a.

Avala nan kouch enfrastrikti a, dirèkteman anba modèl kliyan an. Nou pa konstwi robo, nou pa posede modèl kliyan an, nou pa vann resous kalkil, nou pa fè chip. Nou konstwi enfrastrikti done ak aprantisaj ki pèmèt pwòp modèl kliyan an aprann nan pwòp flòt li.

Yon machin ka echwe paske li pa t janm rankontre yon sitiyasyon, paske sipèvizyon li a pa konsistan, oswa paske pwoblèm nan chita yon lòt kote ki pa done antrènman li yo. Premye travay la se konprann twou a.

Vizyon nou se yon sistèm ki konekte yon objektif aprantisaj ak yon plan done klè: ki eksperyans ki egziste deja pou itilize, ki nouvo eksperyans pou jwenn, kijan pou kalifye l, epi ki eksperiman k ap etabli si li te ede. Kouvèti laj ak aprantisaj sible ale ansanm. Objektif la se pa senpleman yon pi gwo dataset. Se yon desizyon ki pi byen soutni sou sa pou fè apre.

Disiplin sa a mache nan de sans. Pafwa bon entèvansyon an se repare yon kalibrasyon, chanje yon politik anotasyon ki pa klè, oswa rebalanse done yon ekip deja genyen. Yon patnè done ki kredib ta dwe pafwa di yon kliyan pou l pa achte plis done.

Yon dataset se prèv, se pa objektif la. Pou chak objektif aprantisaj, nou kenbe kapasite y ap teste a, sitiyasyon ki mete l an pratik yo, prèv yo itilize pou antrene l yo, estanda yo itilize pou evalye l la, ak rezilta a.

Sa fè yon pwogram aprantisaj vin repwodiktib. Menm kapasite a ka teste ak yon nouvo vèsyon done, yon nouvo modèl, oswa yon nouvo runtime san yo pa bezwen rekonstwi rezònman ki te pwodui l la. Avèk tan, kapasite sa yo ki gen vèsyon vin tounen istwa operasyon sou fason yon machin te aprann.

Yon egzanp itil nan mond fizik la se pi plis pase yon imaj yon objè. Travay la ka depann de sa ki te pase anvan, sa machin nan oswa moun nan te eseye fè, ak sa ki te pase apre. Nou konekte obsèvasyon sansè yo ak kontèks ki disponib pou travay la: tan, jeyometri, trajektwa, aksyon kote yo te anrejistre yo, rezilta, ak entèpretasyon moun.

Kontèks sa a rete posib pou enspekte pandan koleksyon, revizyon, preparasyon dataset, ak evalyasyon. Enfòmasyon ki manke oswa ki pa sèten vizib, li pa kache dèyè yon etikèt ki fini. Yon sèn 4D rekonstwi konsève kontèks fizik la pou yo ka enspekte l; li pa ranplase aksyon mezire, kontak, oswa validasyon kote yon travay mande yo.

Travay nou kòmanse ak done pwodiksyon yon flòt: anrejistreman sansè miltimodal rekonstwi an done 4D, etikete pa AI ak revizè ekspè, epi pibliye kòm dataset ak vèsyon kliyan an antrene sou yo. Anrejistreman MCAP ak ROS, imaj kamera, LiDAR ak trajektwa robo dwe rete konekte ak kontèks ki fè yo itil. Nou mete lojisyèl ak operasyon ekspè ansanm pou prepare done ki satisfè egzijans antrènman kliyan an.

Kòmanse ak yon pwoblèm ki repete: etikèt ki pa konsistan, egzanp ki manke, oswa yon seri done antrènman ki bezwen yon lòt seri koreksyon. Defini sa ki akseptab. Mezire tan livrezon, kalite, ak efò total. Apre sa, rann pwochen vèsyon an pi fasil pou pwodui. Se konsa yon travay espesifik sou done ka tounen yon sistèm kliyan an konte sou li, olye yon lòt livrezon ki pa konekte ak rès la.

Nan ane 2028, Avala se enfrastrikti ouvè kote nenpòt operatè machin nan mond fizik la transfòme pwòp eksperyans li an pwòp entèlijans li, ak done, modèl ak deplwaman anba pwòp kontwòl li, pou tout moun ka mèt entèlijans pa yo, pa lokatè entèlijans yon lòt moun. Nou gen entansyon merite pozisyon sa a nan kat faz ki konekte.

1. 01

   Pwouve valè yon pwosesis travay an operasyon.

   Rezoud yon pwoblèm kliyan an bezwen rezoud kounye a. Livre dapre yon estanda akseptasyon klè epi mezire rezilta a an konparezon ak pwosesis anvan an. Rann pwochen sik la pi fyab, pa sèlman fè premye livrezon an enpresyonan.

2. 02

   Vin fondasyon pou modèl ak ekip yo.

   Pote menm idantite dataset la, istwa revizyon an, ak politik kalite yo nan plis pwosesis travay. Chak ekspansyon ta dwe reyitilize enfrastrikti ki deja an plas la. Tès la se konnen si yon lòt ekip oswa modèl ka benefisye san yon lòt pwojè enjenyri sou mezi.

3. 03

   Otomatize rechèch ant dekouvèt ak amelyorasyon.

   Travay pou kreye ajan rechèch ki ka envestige yon echèk flòt, jwenn prèv yo, konpare yo ak ka anvan yo, pwopoze yon eksperiman, jwenn oswa fè kolekte egzanp ki manke yo, epi evalye rezilta a. Konklizyon yo rete trasab jiska prèv fizik, evalyatè yo teste dapre estanda kache, epi chanjman ki gen gwo konsekans rete kapab revize ak revèsib. Objektif la se pa yon ajan ki pwodui plis done. Se yon sistèm ki vin pi bon nan deside ki eksperiman ki merite fèt apre.

4. 04

   Rann pwosesis aprantisaj la pòtab atravè ekosistèm nan.

   Konekte sistèm robotik, modèl, ak enfrastrikti atravè entèfas ouvè. Ekip yo ta dwe kapab adopte pi bon zouti san yo pa abandone istwa yo. Dataset ak modèl pataje ka elaji fondasyon sa a lè pwopriyetè yo chwazi pataje yo epi yo otorize reyitilizasyon. Kapasite sistèm yo pou travay ansanm ta dwe elaji aksè, san li pa mande pou moun abandone kontwòl yo.

Eksperyans itil nan mond fizik la deja egziste, men li pa konplè, li pa kouvri menm jan toupatou, epi pifò ladan l pa konekte ak desizyon ki ta amelyore yon modèl patikilye. Eksperyans ki pi enpòtan an toujou pwodui yon deplwaman alafwa, pa konpayi ki gen machin yo, epi se sitou eksepsyon: sitiyasyon pèsonn pa t simile. Pa gen yon sèl konpayi k ap kenbe l tout. Se poutèt sa enfrastrikti ki jwenn, kalifye, konbine, ak konplete l la dwe endepandan, epi se poutèt sa li dwe kite pwopriyete a kote done yo soti a.

Kliyan yo ta dwe konsève avantaj pwopriyetè yo. Aprann nan eksperyans yon flòt pa dwe vle di melanje done li yo ak done yon konkiran san bri. Anrejistreman, anotasyon, rezilta evalyasyon, ak modèl yon kliyan pa janm tounen avantaj yon lòt kliyan san akò eksplisit kliyan sa a. Yon dataset ki pataje, se pa akò yo pataje l, epi reyitilizasyon an defini klè. Ouvè vle di yon bagay espesifik pou nou: entèfas ki ka travay ansanm, done ak istwa ou ka ekspòte, dwa itilizasyon klè, ak deplwaman kliyan an kontwole. Endepandans vle di patnè enfrastrikti ou a pa nan men yon laboratwa modèl, yon fabrikan robo, ni yon hyperscaler. Avala ta dwe merite plas li grasa valè sistèm nan, pa akoz difikilte pou kite l.

Moun k ap anseye ak evalye machin yo pote plis pase kapasite anotasyon. Yo defini travay, yo rekonèt erè ki gen sans, yo jije rezilta, epi yo fikse estanda yo teste sistèm otomatik yo dapre yo. Jijman yo merite bon zouti, peman jis, ak chemen pou rive nan travay ki mande plis konpetans. Nou vle otomatizasyon retire efò repetitif pandan li fè ekspètiz vin pi enpòtan: pi bon desizyon ki konsève nan pwosesis la, pi bon lojisyèl ki soutni pwochen travay la, ak mwens erè ki repete.

Pi gwo objektif la se travay fizik ki pi an sekirite, ki pi pwodiktif, ak sèvis itil plis moun ka peye. Nou vle yon ti ekip robotik kapab bati sou kapasite ki ta mande yon gwo òganizasyon entèn si yo te oblije devlope yo poukont yo. Pi bon machin se mwayen an. Objektif la se pou plis moun kapab konstwi, touche lajan, ak benefisye de yo.

Physical AI pral chanje sa travay ye, ki moun ki ka peye pou swen, ak kijan machandiz ak manje deplase. Nou vle chanjman sa a bon pou moun yon fason nou ka verifye, pa yon fason nou sipoze. Kat angajman fòme jan nou bati.

1. 01

   Moun k ap anseye machin yo touche epi yo fòme pou sa.

   Kolaboratè Avala yo touche pou travay ki aksepte, nan to ki pi wo pase nòm nan pou travay la ak kote a, ak fòmasyon ki fè pati travay la. Otomatizasyon retire repetisyon; jijman ki mande konpetans lan rete nan men moun.

2. 02

   Mèt machin nan se mèt modèl la.

   Done flòt yon konpayi ak entèlijans li aprann nan done sa yo rete anba kontwòl li, nan fòma ouvè li ka pati avèk yo. Okenn laboratwa, fabrikan robo, oswa founisè cloud pa kanpe ant yon ekip ak pwòp eksperyans li.

3. 03

   Mezire anvan yo fè l konfyans.

   Chak vèsyon evalye parapò ak yon nivo baz kliyan an fikse, ki gen ladan sa ki pa t amelyore. Yon machin merite plis itilizasyon grasa prèv, yon evalyasyon alafwa.

4. 04

   Ti ekip yo jwenn kapasite gwo konpayi.

   Yon ekip robotik ki gen dis moun ta dwe kapab aprann nan mond lan menm jan yon flòt plizyè milye fè l. Bese pri sik sa a, epi plis moun ap ka bati pi bon machin, touche sou yo, epi benefisye de yo.