අනන්‍යතා ස්තරය
සෑම dataset එකකටම කල්පවතින අනන්‍යතාවක් දෙන්න
කණ්ඩායම්වලට සොයාගත, නැවත නිර්මාණය කළ සහ උපුටා දැක්විය හැකි එකම ස්ථාවර වාර්තාවක් යටතේ සංවේදක දත්ත, labels, schemas, අවසර සහ exports අනුවාදගත කරන්න.
Physical AI සඳහා Fleet Learning Infrastructure
Physical AI යෙදවීම සඳහා 4D සැබෑ ලෝක දත්ත
ආකෘතිය පාරිභෝගිකයාට අයිතිය. එය වැඩිදියුණු කරන යටිතල පහසුකම අපට අයිතිය.
- Avala Cloud; BYOS මගින් මූලාශ්‍ර දත්ත ඔබේ bucket එකේ සහ කලාපයේම රැඳේ.
- MCAP සහ RRD · LiDAR, වීඩියෝ, රූප, ශ්‍රව්‍ය සහ පෙළ
- අපගේ SDK හරහා LeRobot දත්ත කට්ටල සහ ROS bag කැමරා ප්‍රවාහ ආයාත කරන්න, නැතහොත් ඇඩැප්ටර මඟින් අභිරුචි ආකෘති සම්බන්ධ කරන්න.
විවෘත සහ වැඩසටහන්ගත කළ හැකි
ඔබේ Physical AI ආකෘති ඉගෙන ගන්නා යටිතල පහසුකම් මත ගොඩනගන්න.
ඔබේ ඒජන්තයන් සත්කාරක MCP සේවාදායකයට සම්බන්ධ කරන්න, Python සහ TypeScript SDK මත ගොඩනඟන්න, සෑම අනුක්‍රමයකම පාරදත්ත කියවන්න, LeRobot දත්ත කට්ටල ආයාත හෝ අපනයනය කරන්න.
ආධාරකරුවන්
රොබෝ සහ AI ගොඩනැඟීම වටින්නේ ඒවා මිනිසුන්ට යහපත් වන්නේ නම් පමණි: ඒවාට උගන්වන මිනිසුන්ට, ඒවා හිමි මිනිසුන්ට, සහ ඒවා අසල වැඩ කරන මිනිසුන්ට.
Avala ඇයි
සෑම Physical AI මාදිලියක්ම පිටුපස ඇති දත්ත සඳහා යටිතල පහසුකම්
Avala, Physical AI කණ්ඩායම්වලට 4D සංවේදක දත්ත පාලිත ආකෘති ආදාන බවට පත් කිරීම සඳහා එක් මෙහෙයුම් පද්ධතියක් ලබා දෙයි. එය විසන්ධි වූ ලේබල් ව්‍යාපෘති දාමයක් නොවේ.
මෙහෙයුම් control plane
සම්පූර්ණ දත්ත-සිට-මාදිලිය දක්වා ලූපය මෙහෙයවන්න
ආදානය, 4D ප්‍රතිනිර්මාණය, දෘශ්‍යකරණය, මිනිස් සහ AI ලේබල් කිරීම, ගුණාත්මක පාලනය, ප්‍රකාශනය, පුහුණුව, විචලනය සහ නැවත ලේබල් කිරීම එක් පද්ධතියක සම්බන්ධීකරණය කරන්න.
කළමනාකරණය කළ මෙහෙයුම්
stack එක කොටස් නොකර ක්‍රියාත්මක කිරීම පරිමාණය කරන්න
වැඩසටහන්වලට ඉහළ ධාරිතාවක් අවශ්‍ය විට සුදුසුකම් ලත් පුද්ගලයින්, ස්වයංක්‍රීය කාර්ය ප්‍රවාහ සහ දැඩි consensus එක් කරන්න. ඔබේ දත්ත සහ පෙළපත එකම පාලන තලය තුළ රැඳේ.
එකම අඛණ්ඩ ලූපයක්
සංවේදක ග්‍රහණයේ සිට මාදිලි වැඩිදියුණු කිරීම දක්වා
සෑම අදියරක්ම එකම පාලිත වාර්තාවට ආපසු ලියන නිසා, සන්දර්භය, තත්ත්වය හෝ provenance අහිමි නොකර කණ්ඩායම්වලට වේගයෙන් ඉදිරියට යා හැක.
- ඇතුළත් කරන්න
- සකස් කරන්න
- Label කරන්න
- තත්ත්ව පාලනය
- පළ කරන්න
- පුහුණු කරන්න
- වැඩිදියුණු කරන්න
දත්ත මෙහෙයුම්
ඔබේ දත්ත පරිමාණයෙන් ක්‍රියා කරවන්න
ඇතුළත් අනුවාදනය, වංශාවලි නිරීක්ෂණය සහ සෙවීම සමඟ විශාල සංවේදක දත්ත ප්‍රවාහ කළමනාකරණය කරන්න. මූලාකෘති සඳහා නොව, නිෂ්පාදන වැඩ බර සඳහා නිර්මාණය කර ඇත.
එකම dataset වාර්තාවට සම්බන්ධයි
අනුව්‍යාඛ්‍යාන මෙහෙයුම්
මිනිස් විශේෂඥතාව නිෂ්පාදන දත්ත බවට පරිවර්තනය කරන්න
කාර්යයන් යොමු කරන්න, ලේබල් කිරීමේ මාර්ගෝපදේශ බලාත්මක කරන්න, සහ ආත්මීය නොව මැනිය හැකි QC සමඟ බෙදී ගිය කණ්ඩායම් සම්බන්ධීකරණය කරන්න.
එකම dataset වාර්තාවට සම්බන්ධයි
ආකෘති කළමනාකරණය
ආකෘති හැසිරීම තේරුම් ගන්න
ඩ්‍රිෆ්ට් නිරීක්ෂණය කරන්න, සැබෑ ලෝක කාර්ය සාධනය ලුහුබඳින්න, සහ ඕනෑම නිකුතුවක් එය නිර්මාණය කළ දත්ත, ලේබල් සහ තීරණ දක්වා ආපසු ලුහුබඳින්න.
එකම dataset වාර්තාවට සම්බන්ධයි
Mission Control
අවසාන බෙදාහැරීම පමණක් නොව, කාර්යය දැක පාලනය කරන්න
එකම workspace එකක් තුළ සංවේදක දත්ත ගවේෂණය කරන්න, කාර්ය ප්‍රවාහ නිර්මාණය කරන්න, තත්ත්වය පරීක්ෂා කරන්න, දත්ත කට්ටල අනුවාද කළමනාකරණය කරන්න සහ ආකෘති තීරණ ලුහුබඳින්න.
- දත්ත කළමනාකරණය
සංවිධානය කරන්න, සොයන්න සහ බෙදාගන්න
Avala අද සොයාබැලිය හැකි දත්ත කට්ටල භාරදීම් කළමනාකරණය කරයි; නැවත කළ හැකි පුහුණුව සඳහා ස්ථාවර යොමු, නොවෙනස් සංස්කරණ, මැනිෆෙස්ට් සහ හිමිකම් දත්ත සංවර්ධනය කරයි.
- ලේබල් කිරීම සහ සංරේඛනය
සම්පූර්ණ ලුහුබැඳීමක් සමඟ ලේබල් කරන්න
සමමුහුර්ත කැමරා, LiDAR සහ ටෙලිමෙට්රි Physical AI සඳහා සමාලෝචිත training data බවට පත් කරන්න. ඔබේ models අවශ්‍ය context නැති නොකර 2D, 3D සහ sequences පුරා label කරන්න.
- පුහුණු කිරීම සහ ඇගයීම
පුහුණුව සහ ඇගයීම සම්බන්ධ කරන්න
අත්හදා බැලීම් වංශාවලිය කළමනාකරණය කරන්න, වේගවත් පුනරාවර්තනය සඳහා දත්ත කට්ටල fork කරන්න, සහ ස්වයංක්‍රීය මිණුම් ලකුණු හෝ මානව සමාලෝචනය මත නිකුතු අනුමත කරන්න. සෑම දත්ත කට්ටල නිකුතුවක්ම එහි තීරණ වාර්තා කර ඔබේ පුහුණු ස්ටැක් වෙත ප්රකාශයට පත් කෙරෙන අතර, ප්‍රතිඵල ඊළඟ එකතු කිරීම වෙත ආපසු යොමු වේ.
- ඒකාබද්ධතා
ඔබගේ තිබෙන former සම්බන්ධ කරන්න
ඔබේ දත්ත, පුහුණු සහ යෙදවුම් පද්ධති සම්බන්ධ කරන්න
Physical AI සඳහා නිර්මාණය කර ඇත
විවිධ භෞතික ආකාර සහ පරිසර හරහා එකම යටිතල පහසුකමක්
robotics, ස්වයංක්‍රීය පද්ධති, ක්ෂේත්‍ර දත්ත රැස් කිරීම සහ තීරණාත්මක යටිතල පහසුකම් සඳහා එකම පාලිත මෙහෙයුම් ආකෘතිය යොදන්න.
ව්‍යාපාරික වටිනාකම
ග්‍රහණය කළ සෑම දත්ත පැයකින්ම වැඩි මාදිලි ප්‍රගතියක්
මෙවලම් සහ සැපයුම්කරුවන් අතර handoff වෙනුවට, නැවත නිර්මාණය කළ හැකි සහ ඊළඟ පුහුණු චක්‍රයට සූදානම්ව පවතින, වටිනාකම වැඩෙන අනුවාදගත දත්ත වත්කම් භාවිත කරන්න.
මාදිලි සන්දර්භය රැකගන්න
මාදිලියක්, benchmark එකක් හෝ නිෂ්පාදන ගැටලුවක් හැඩගැස්වූ නිශ්චිත dataset අනුවාදය, labels සහ policies දක්වා අනුගමනය කරන්න.
iteration චක්‍ර කෙටි කරන්න
tools සහ vendors අතර සන්දර්භය නැවත ගොඩනැගීමකින් තොරව දත්ත සොයාගැනීමේ සිට නිවැරදි කිරීම සහ නැවත පුහුණු කිරීම දක්වා ගමන් කරන්න.
ඔබේ ආකාරයට deployment පාලනය කරන්න
workflow එකටම ඇතුළත් අවසර, retention, auditability සහ enterprise controls සමඟ Avala Cloud හි ධාවනය කරන්න. සම්මත BYOS (Bring Your Own Storage) මගින් මූලාශ්‍ර දත්ත ඔබේ කලාපයේම රැඳෙන අතර, Avala කළමනාකරණය කරන යටිතල පහසුකම් සහ API metadata එක්සත් ජනපදයේ පවතී.
අවශ්‍ය විට මෙහෙයුම්
software පාලනය සමඟ කළමනාකරණය කළ ක්‍රියාත්මක කිරීම
අභියෝගාත්මක වැඩසටහන් සඳහා අවශ්‍ය සුදුසුකම් ලත් පුද්ගලයින් සහ ස්වයංක්‍රීයකරණය Avala සැපයිය හැක. ඒවා අවශ්‍යතාවට අනුව ඉහළ හෝ පහළ යන අතර, දත්ත කට්ටල අනන්‍යතාව සහ පාලන තලය ඔබ සතුව පවතී.
විවෘත සහ වැඩසටහන්ගත කළ හැකි
Avala සමඟ සංවර්ධනය කරන්න
Python SDK, REST API සහ CLI. දත්ත කට්ටල කළමනාකරණය කරන්න, සටහන් ක්‍රියාත්මක කරන්න සහ ප්‍රතිඵල ක්‍රමලේඛනමය ලෙස අපනයනය කරන්න.
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI
යන්ත්‍ර ඉගෙන ගන්නේ මිනිසුන්ගෙනි. අපි සමාගම ගොඩනැඟුවේ ඔවුන් වටා ය.
ලියාපදිංචි සහකාර සේවකයින් 15,000+ ක් ආකෘතිවලට විසඳා ගත නොහැකි දේ උගන්වයි, පරීක්ෂා කරයි, සහ නිවැරදි කරයි. ඔවුන් නම්‍යශීලීව වැඩ කරයි, පිළිගත් වැඩ සඳහා ගෙවීම් ලබයි, සහ වැඩ කරන අතරතුර ඉගෙන ගනී. ඊළඟ නිකුතුව පෙර නිකුතුවට වඩා හොඳ කරන්නේ ඔවුන්ගේ විනිශ්චයයි.
පුහුණු කළ විනිශ්චය
ස්වයංක්‍රීයකරණයට විසඳා ගත නොහැකි අවස්ථා සහකාර සේවකයින් භාර ගන්නා අතර, ඔවුන්ගේ නිවැරදි කිරීම් ඊළඟ නිකුතුවට එකතු වේ.
පිළිගත් වැඩ සඳහා ගෙවීම්
නම්‍යශීලී පැය, එම වැඩයට සහ එම ස්ථානයට සාමාන්‍ය මට්ටමට වඩා ඉහළ වැටුප්, සහ පිළිගත් වැඩ සඳහා ගෙවීම්.
වඩාත් කුසලතා සහිත වැඩ වෙත මාර්ගයක්
පුහුණුව වැඩය තුළටම ගොඩනඟා ඇති බැවින්, පළපුරුදු පුද්ගලයන් තමන් දන්නා වැඩයේ රැඳී සිටිමින් වඩාත් අපහසු කාර්යයන් දක්වා වර්ධනය වේ.
දත්ත හවුල්කරුවන්
දැනටමත් ග්‍රහණය කරනවාද? අපගේ සාරාංශවලට අනුව සපයන්න.
රොබෝ යාත්‍රා සමූහ, දුරස්ථ මෙහෙයුම් මධ්‍යස්ථාන, ග්‍රහණ ස්ටුඩියෝ සහ උපකරණ තනන්නන්ට පිළිගත් පැයකට ගෙවනු ලැබේ, ප්‍රකාශිත කොන්දේසි මත අයිතිවාසිකම් රඳවා ගනී, සහ වෙනත් පාරිභෝගිකයෙකුගේ දත්ත සමඟ කිසිවිටෙක මිශ්‍ර නොවේ.
පර්යේෂණ සහ දැක්ම
Physical AI කණ්ඩායම් දැන් ඉගෙන ගන්නා දේ
වඩා හොඳ data-to-model පද්ධති තැනීමට තාක්ෂණික විශ්ලේෂණ, ක්ෂේත්‍ර පාඩම් සහ ප්‍රායෝගික මඟපෙන්වීම්.
2026 බිනර 4Insights
The largest market in history, and our bet on it
Every fleet should learn from its own experience. Why Avala is building the open fleet learning infrastructure for people-first AI and robotics, what we are optimizing for, and how today's work earns it.
තව කියවන්න- 2026 බිනර 4
Sovereign Physical AI: own the data-to-model loop, rent the rest
The shift from renting intelligence to owning it is now measurable in language models. The same four forces apply with more force in robotics, where there is no internet of robot actions and the data is the moat. What to own, what to rent, what is genuinely open to build on, and the infrastructure that makes ownership possible.
Insights - 2026 නිකිණි 10
Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
Robot learning's strongest 2026 papers attack memory, reasoning, dexterity, and world modeling. Three of the four work around data the field cannot collect yet.
Research
ඔබේ මාදිලිවලට අඛණ්ඩව වටිනාකම ගොඩනැගිය හැකි දත්ත පදනම සාදන්න
සෑම සංවේදක dataset එකක්ම කල්පවතින මාදිලි ප්‍රගතියක් බවට පත් කරන්න
Avala ඔබේ දත්ත, මෙහෙයුම් සහ නිෂ්පාදන මාදිලි එකම යටිතල පහසුකමක සම්බන්ධ කරන ආකාරය බලන්න.