カメラ、LiDAR、MCAP データのラベリングとデータ運用

一般的なシート数ベースの階層は設けません。次のデータセットリリースを検証できる最小の商用プランから始め、同じシステムを拡張します。

• 最初のリリース

  1つのモダリティ構成、1つのデータセットリリース、その有用性を検証する受け入れ基準を定義します。

• 本番ループ

  取り込み、キュレーション、人間 + AIによるラベリング、QC、バージョン管理、エクスポートを、反復可能な1つのシステムとして運用します。

• エンタープライズ・コントロールプレーン

  組織全体で、センサーデータのガバナンス、リリース、学習への接続方法を標準化します。

各提案に導入範囲の前提を明記し、何が含まれ、拡張時に何が変わるのかを確認できるようにします。

• データ

  モダリティ、シーン量、収集頻度、保持期間、公開するデータセットリリース。

• ワークフロー

  取り込みとキュレーションから、アノテーション、QC、エクスポート、再ラベリングまで、Avalaが実行する工程。

• インフラ

  Compute、ストレージ、インテグレーション、デプロイモデル、セキュリティ要件、サポートレベル。

• 運用

  お客様のチームがMission Controlを運用するか、Avalaが収集、ラベリング、QCのキャパシティを提供するか。

Avala のカテゴリは Physical AI のためのフリートラーニング基盤です。ラベリングは Avala が回すループの一段階であり、カテゴリそのものではありません。ロボット、車両、ドローン、現場システムを作るチームは、ラベリングとデータ運用、収集プログラム、データセット利用を、それぞれ単独の仕事として範囲化できます。モデルを学習し所有するのは顧客です。Avala は取り込み、選別、人手と AI のラベリング、品質管理、版のあるデータセット公開、学習への引き渡しを運営します。Mission Control は、元ファイルを見て、ワークフローを設計し、品質を見て、権限を扱い、公開を元の録画までたどる操作面です。系譜はセンサーファイルから書き出しまで一つの記録に残ります。

このサイトで開いている仕事は三つです。ラベリングとデータ運用は、カメラ、LiDAR、テレメトリを二次元、三次元、4D で扱い、MCAP と ROS bag を含み、品質管理と版管理された書き出しがつきます。収集は 26 のタスクファミリーにある 175 の公開カタログから計画し、書いたブリーフに対して走ります。一人称の撮影、ロボットの遠隔操作、現場作業、専用のセンサーリグです。データセット利用は公開サンプルから始まり、アカウントなしで Mission Control に開けます。家庭のサンプルは 236 シーケンス、56.4 時間です。両手の遠隔操作サンプルは 4,248 シーケンスです。プラットフォームである Mission Control は、取り込み、選別、ラベリング、品質管理、版、評価を、ウェブ、Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCP で回す場所です。

Avala は定価を出しません。どの仕事も範囲を切った見積もりです。見積もりは料金ページの四つの入力から作ります。データ、ワークフロー、基盤、運用です。データはモダリティ、場面の量、収集の周期、保持、必要なデータセット公開を含みます。ワークフローは Avala が担う段階です。基盤は計算、保管、配置、セキュリティ要件です。運用は、チームが Mission Control を回すか、Avala が収集、ラベリング、品質管理の能力を出すかです。起点は First release、Production loop、Enterprise control plane の三つです。連絡経路で送るか、[email protected] にモダリティ、量、ラベルの種類、期限、データの置き場を書いてください。

このページの準拠の表明は、Avala がすでに公開しているものだけです。SOC 2 Type I と GDPR です。標準の持ち込み保管は、元データを顧客のバケット、S3 または GCS を含めて、顧客の地域に置きます。Avala が運用する基盤と API のメタデータは米国に残ります。coworker の能力は、五大陸で 15,000 人を超える登録 coworker の公開されたネットワークで、柔軟に働き、採用された仕事に対して支払われます。このページで Avala は売上も評価額も出しません。公開サンプルを超えるライセンス在庫はここに載せていません。

最初の仕事は範囲を切った First release です。一つのモデル目標、一つのモダリティの組み合わせ、一つの限られたデータセット公開、その公開が役に立つことを示す受け入れ基準を名指しします。取り込み、選別、ラベリング、品質管理、版管理、書き出しを一つの繰り返しとして回すとき、次は Production loop です。モデルのフィードバックと再ラベルは同じ記録に残します。複数のチームが、センサーデータの公開と学習への接続を一つの統治で扱うときが Enterprise control plane です。顧客は自分のパイプラインでモデルを学習します。Avala は運用の記録を保ちます。

ラベリングの依頼には、センサーのモダリティ、おおよその量、ラベルの種類、期限、データの置き場を書いてください。収集の依頼には、タスク、場面、すでにリグがあるならそのリグ、納品が満たすべき受け入れの線を書いてください。データセットの依頼には、先に見たいタスクファミリーとモダリティを書き、個別のものを頼む前に公開サンプルを開いてください。カタログは公開なので、ブリーフはタスクをゼロから説明する代わりに、ワークフロー、ファミリー、場面を指せます。連絡経路の意図は五つです。これらのページの仕事には、ラベリング、データセット利用、収集プログラムを使ってください。

ループ全体を買わずにラベリングだけ買えますか？

はい。ラベリングは Avala が回すループの一段階であり、カテゴリではありません。チームはラベリングとデータ運用、収集プログラム、データセット利用を、それぞれ単独の仕事として範囲化できます。カテゴリは Physical AI のフリートラーニング基盤のままです。

Avala は定価を公開していますか？

いいえ。どの仕事も、データ、ワークフロー、基盤、運用から作る範囲付きの見積もりです。起点は First release、Production loop、Enterprise control plane です。

最初の依頼はどこへ送りますか？

アカウントなしで公開サンプルを開くか、仕事に合う意図で連絡経路を送ってください。ラベリング、データセット利用、収集プログラムです。モダリティ、量、ラベルの種類、期限、データの置き場を含めてください。