企業情報

Physical AI のための Fleet Learning Infrastructure。

Avalaは、ロボット、車両、ドローンのセンサーデータを、人+AIによるレビュー、バージョン管理されたデータセットのリリース、次のサイクルを始めるモデルフィードバックにつなぎます。

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つながった一つのループ

追跡可能

センサーデータ

MCAP · LiDAR · 動画

データセットリリース

バージョン · 系譜 · 権限

モデルフィードバック

評価 · ドリフト · 再ラベル

すべてのモデル結果をデータまで遡れます。

創業者ストーリー

Avala は Tesla Autopilot のフリートラーニングから始まりました。

Avala 創業前、Emal Alwis は Tesla の Autopilot AI チームに 3 人目のソフトウェアエンジニアとして加わり、フリートラーニングに取り組んだ最初の一人として Elon Musk に直接報告していました。フリートのエッジケースを本番規模でモデル改善へ変えるシステムを構築しました。

その経験がAvalaを形づくりました。センサーのコンテキスト、レビュー判断、データセットの系譜、モデルのフィードバックを保つ、一つにつながったループです。Physical AIチームが自分たちの機械とモデルに集中できるよう、私たちはデータ基盤を構築します。

概要

5 つの事実で見る Avala。

カテゴリー: Physical AI のための Fleet learning infrastructure: 4D 実世界データと、モデルを改善するループ。
私たちが運用するもの: フリート自身のセンサーデータを次のモデルへ変えるループ:4D 再構成、人 + AI のラベリング、品質管理、バージョン付きリリース、トレーニングへの引き渡し。ラベリングはそのループの一段階です。
お客様が所有するもの: データ、ラベル、そしてモデル。お客様は自身のパイプラインで訓練し、Avala は各リリースを前回より良くするインフラを運用します。
設立: 2020 年、サンフランシスコ。創業者兼 CEO の Emal Alwis は Tesla Autopilot AI チームの 3 人目のソフトウェアエンジニアであり、フリートラーニングに取り組んだ最初の一人でした。
出資者: Wonder Ventures、MaC Venture Capital、Flybridge Capital、Valor Equity Partners。

Avalaである理由

Physical AIは、データに記憶があるとき進化する。

データ量は増え続けます。難しいのは、どのデータが重要だったか、何が変わったか、誰が承認したか、どのリリースが学習に使われたかを把握することです。Avalaはその運用履歴を保ちます。運用のたびに、モデルがまだ見たことのない例外が生まれます。その履歴を欠かさず保つことこそが、次のリリースを前回より良くするのです。

運用実績

理論ではなく、本番運用から構築。

私たちのチームはAvala上で実際のセンサーデータワークフローを運用しています。その運用知識は、品質ゲート、データセットのバージョン、フィードバックループという再利用可能なソフトウェアになり、一度きりの納品では終わりません。

私たちが目指す先

自らの知能の所有者に。誰かのものを借りる借り手ではなく。

2028年、Avalaは、物理世界で機械を運用するあらゆる事業者が、データ・モデル・デプロイを自らの管理下に置いたまま、自らの経験を自らの知能へと変えていくためのオープンなインフラになっています。誰もが自らの知能の所有者であり、誰かのものを借りる借り手ではない世界のために。それは、私たちが今日運用しているループから始まります。ひとつのワークフローを繰り返せるようにし、その履歴をより多くのモデルとチームへ引き継ぎ、すべてのフリートが自らの経験から学べるようにすることです。

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