Инфраструктура данных для робототехники и автономных систем
Fleet Learning Infrastructure для Physical AGI
Avala превращает данные датчиков роботов, транспортных средств и полевых систем в версионируемый обучающий сигнал, объединяя сбор, курирование, разметку, контроль качества, доставку и обратную связь от моделей в единой плоскости управления.
Единый операционный реестр связывает сенсорные данные, решения по разметке, подтверждения качества, версии датасетов и обратную связь от моделей.
Создано для Physical AI
Единая инфраструктура для разных физических форм и сред
Применяйте одну управляемую операционную модель в робототехнике, автономных системах, полевом сборе данных и критической инфраструктуре.
Система учёта между сенсорами и моделями.
Превращайте сырые записи роботов, транспортных средств и периферийных систем в версионируемый обучающий сигнал, а затем связывайте результаты моделей со сценами, требующими следующего этапа работы.
Автомобили и автономность
Превращайте дорожные данные в отслеживаемые релизы для моделей
Сельское хозяйство
Превращайте данные полевых датчиков в отслеживаемые обучающие выпуски для агророботов.
Энергетика
Превращайте инспекционные данные в отслеживаемые обучающие выпуски для энергетических роботов.
Инфраструктура
Превращайте сенсорные данные объектов в отслеживаемые обучающие выпуски для инспекционных роботов.
Постройте цикл
Пусть каждый датасет улучшает следующую модель.
Предоставьте нам свой сенсорный стек, процесс работы с моделями и самый сложный барьер в данных. Мы определим кратчайший путь к повторяемому циклу улучшения моделей.