データセットオペレーション
データを大規模に機能させる
組み込みのバージョニング、リネージトラッキング、検索で大規模なセンサーストリームを管理—プロトタイプではなく本番ワークロード向けに設計。
同じデータセットレコードに接続
ロボティクスと Embodied AI 向け
Physical AGI のための Fleet Learning Infrastructure
ロボット、車両、エッジシステムの生の記録を、バージョン管理された学習シグナルに変換し、モデルの結果を次の作業が必要なシーンへ結び戻します。
単一の運用記録が、センサーデータ、アノテーションの判断、品質エビデンス、データセットのバージョン、モデルのフィードバックを結び付けます。
MCAP と ROS データ
LiDAR と点群
マルチカメラ映像
テレメトリと軌跡
一つの継続的なループ
センサー収集からモデル改善まで
すべての段階が同じガバナンスされたレコードに書き戻されるため、コンテキスト、品質、来歴を失わずに開発を加速できます。
- 1取り込み
- 2キュレーション
- 3ラベリング
- 4品質管理
- 5公開
- 6学習
- 7改善
アノテーションオペレーション
人間の専門知識を本番データに変換
タスクをルーティングし、ラベリングガイドラインを適用し、主観的ではなく測定可能なQAで分散チームを調整。
同じデータセットレコードに接続
モデル管理
モデルの動作を理解
ドリフトを監視し、実世界での性能を追跡し、あらゆるリリースをそれを生み出したデータ・ラベル・判断まで遡って追跡できます。
同じデータセットレコードに接続
1 つのコントロールプレーン
センサーとモデルをつなぐ記録システム。
Mission Control は、データ、判断、モデルフィードバックを同じ運用コンテキストに保持します。チームは納品後に再構築するのではなく、リリースの根拠を確認できます。
データセット識別
モデルの学習データを正確に把握
各データセットとバージョンに一意で安定した識別子を付与し、元のシーンと品質判断までリネージをたどれるようにします。
コントロールプレーン
ワークフローを運用
複数のプロジェクトツールをつなぎ合わせる代わりに、1 つのコントロールプレーンからアノテーション、レビュー、コンセンサス、リリースポリシーを運用します。
マネージド実行
難しい工程をスケール
判断や処理能力が必要な箇所に専門人材による運用を追加しながら、記録システムをサービス部門への引き継ぎに変えることなく維持します。
Physical AI プログラム向け
モデルのライフサイクル全体を支える 1 つのレイヤー。
同じガバナンス管理されたデータループが、知覚、行動、Embodied Model の各チームを支えながら、すべてのプログラムに同じスキーマやレビューポリシーを強制しません。
マルチモーダル知覚
検出、追跡、セグメンテーション、シーン理解のために、同期されたカメラ、LiDAR、テレメトリデータをキュレーションしてラベリングします。
マニピュレーションと行動
マニピュレーションと Vision-Language-Action の学習向けに、デモンストレーション、アクションセグメント、軌跡、時系列コンテキストを構造化します。
エッジケースと安全性
まれなシナリオを見つけ、レビューの根拠を保持し、安全性が重要な評価と再学習向けに承認済みデータセットのバージョンをリリースします。
フリートのフィードバックとドリフト
モデルの失敗と本番環境でのドリフトを、対象を絞ったシーン検索、新しい作業キュー、追跡可能なデータセットリリースにつなげます。
学習対応の出力
学習スタックが信頼できるシグナルを公開。
生成元の生シーン、変換、アノテーション履歴、受け入れ基準とのつながりを保ったまま、モデル対応データを公開します。
- 2D、3D、時系列ラベル
- バージョン管理されたデータセットマニフェスト
- 品質およびコンセンサスの記録
- 移植可能なエクスポートパイプライン
デプロイとガバナンス
データ境界は、お客様の管理下に。
チームが単一の管理された記録から作業する間も、機密データを非公開に保ちます。AvalaはAvala Cloud上で動作し、BYOSがソースデータをお客様のバケットとリージョンに留め、アクセス制御・監査性・データ分離をワークフローに組み込みます。
セキュリティを見る改善ループを構築
すべてのデータセットを、次のモデルの改善につなげる。
センサースタック、モデルワークフロー、最も困難なデータのボトルネックをお聞かせください。繰り返し可能なモデル改善ループへの最短経路を設計します。