Soluzione di intelligenza artificiale fisica
Gestione dei dati relativi all'IA fisica per team di robotica e IA incarnata.
Raccogli, annota, convalida e fornisci set di dati multimodali pronti per l'addestramento per modelli di robotica, autonomia e visione-linguaggio-azione, con una qualità di livello aziendale, revisione umana e formati di output flessibili allineati alla tua pipeline di addestramento.
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Dati di addestramento per l'intelligenza artificiale fisica full-stack
Dalla raccolta dei dati grezzi all'analisi RLHF e alla valutazione: un unico partner per ogni fase del processo, in base alle esigenze del tuo team.
Raccolta di dati multimodali egocentrica
Acquisizione di immagini, video, audio, metadati provenienti da sensori, dati telematici, istruzioni e contesto su scala globale, in diversi ambienti e per svariate tipologie di attività.
Annotazione VLA/azione multisensore
Oggetti, azioni, tracciamento, segmentazione, intenti, contesto spaziale, movimento e interazioni uomo-macchina: dati di riferimento strutturati a ogni livello.
Generazione e supporto di dati sintetici
Generazione di dataset sintetici, controllo qualità, arricchimento, convalida, allineamento tassonomico e flussi di lavoro per la transizione dalla simulazione alla realtà: creazione di dati di qualità su larga scala, non solo verificarli.
RLHF e apprendimento delle preferenze
Raccolta delle preferenze umane, classificazione comparativa, dati di addestramento del modello di ricompensa e flussi di lavoro di allineamento comportamentale: tutto strutturato per trasformare l'intelligenza artificiale fisica da funzionale ad affidabile.
Valutazione e parametri di riferimento
Set di regressione, librerie per casi limite, copertura di scenari di sicurezza e benchmark di prontezza al rilascio, creati appositamente per i sistemi di intelligenza artificiale fisica.
Revisione del modello Human-in-the-loop
Validazione da parte di esperti, gestione delle eccezioni, controllo qualità e cicli di feedback continui che migliorano l'affidabilità e colmano il divario tra i risultati del modello e il riaddestramento.
Dati di addestramento per l'IA fisica, creati per team di robotica, autonomia e IA incarnata.
Umanoidi e intelligenza artificiale incarnata
Addestrare i sistemi a interpretare l'ambiente circostante, seguire le istruzioni e interagire in modo più sicuro con persone, strumenti e spazi, utilizzando dati dimostrativi basati su attività umane reali.
Mobilità autonoma
Supporto per la percezione, la comprensione della scena, la navigazione e la sicurezza operativa di veicoli e piattaforme mobili, con copertura integrata per casi limite e scenari di sicurezza.
Automazione industriale e fabbriche intelligenti
Migliorare la visione artificiale, il rilevamento dei rischi per la sicurezza dei lavoratori, il monitoraggio dei processi e la gestione delle eccezioni in ambienti complessi dove i requisiti di affidabilità sono massimi.
Automazione del magazzino e delle attività
Supporto per operazioni di prelievo e posizionamento, flussi di lavoro a lungo termine e gestione delle eccezioni nel mondo reale per le operazioni robotiche, dalla creazione del set di dati iniziale fino ai benchmark di prontezza per l'implementazione.
Raccolta e annotazione dei dati per ogni caso d'uso dell'IA fisica.
Dalla cattura del comportamento in prima persona alle pipeline di simulazione multisensore, Shaip raccoglie e annota i dati di cui il tuo sistema specifico ha bisogno, con la scalabilità e la qualità richieste per l'implementazione.
Dimostrazione e apprendimento di robot umanoidi
Cattura dimostrazioni passo passo di attività umane utilizzando telecamere montate sulla testa e il tracciamento delle mani per creare dati di riferimento per l'apprendimento per imitazione nei flussi di lavoro di prelievo, assemblaggio e preparazione in magazzino.
Acquisizione di attività egocentriche e pipeline Real2Sim
Crea set di dati in prima persona tramite visori VR, telecamere montate sulla testa e dispositivi indossabili per attività di camminata, raccolta, cucina e assemblaggio, strutturati per l'addestramento diretto o la conversione in simulazione.
Raccolta di dati di fusione multisensore
Gestisci pipeline di acquisizione sincronizzate di immagini, IMU, LiDAR e audio con flussi di lavoro di configurazione, allineamento temporale, controllo qualità e annotazione per sistemi di robotica autonoma e intelligenza artificiale spaziale.
Raccolta di casi limite per sistemi autonomi
Acquisisci scenari operativi rari e ad alto rischio, come occlusioni, condizioni di scarsa illuminazione e ambienti affollati, per migliorare le prestazioni del modello laddove i set di dati generici risultano insufficienti.
Formazione su occhiali intelligenti e intelligenza artificiale indossabile
Raccogli set di dati POV reali da occhiali intelligenti e dispositivi di realtà mista per il riconoscimento di oggetti, la comprensione del contesto, la mappatura dello sguardo e l'etichettatura spaziale delle interazioni dell'interfaccia utente.
Monitoraggio della sicurezza e della conformità industriale
Monitorare il comportamento dei lavoratori in fabbriche, impianti petroliferi e del gas e cantieri edili per il rilevamento dei dispositivi di protezione individuale (DPI), l'identificazione di azioni non sicure, la valutazione ergonomica e l'annotazione a livello di singolo evento.
Dati sul movimento in ambito sanitario e riabilitativo
Supporto per l'analisi dell'andatura, il monitoraggio dei movimenti terapeutici e il monitoraggio degli anziani con annotazione dello scheletro in 42 punti chiave, analisi degli angoli articolari, etichettatura delle fasi del movimento e valutazione del rischio di caduta.
Formazione sull'interazione e sui gesti in realtà aumentata/virtuale.
Crea set di dati ricchi di gesti per interazioni di puntamento, presa e scorrimento utilizzando visori VR con tracciamento di mani e occhi in ecosistemi di realtà mista.
Altri casi d'uso supportati dell'IA fisica
- Manipolazione robotica e operazioni di prelievo e posizionamento
- Sistemi di navigazione e mobilità
- Robotica per magazzini, logistica e industria
- Assistenti incarnati e robot di servizio
- Set di dati sull'interazione uomo-robot
- Modelli di linguaggio visivo condizionati dall'azione
- Esecuzione di attività in più fasi e flussi di lavoro di clonazione comportamentale
- Valutazione della sicurezza, dei casi limite e delle modalità di guasto
Cosa distingue Shaip da tutti gli altri fornitori di dati basati sull'IA?
Non è un semplice strumento di annotazione punti. Non è una piattaforma di crowdsourcing. È lo strato di infrastruttura dati integrata che mancava al tuo team di intelligenza artificiale per il settore fisico.
Infrastruttura end-to-end: Dall'annotazione puntuale alla raccolta di dati reali, dalla generazione di dati sintetici alla convalida di livello RLHF e ai benchmark di scenari di sicurezza: tutto in un unico progetto.
Raccolta globale su vasta scala: Dimostrazioni, attività umane e acquisizione di scenari reali in diverse aree geografiche, ambienti e tipologie di attività: tutto gestito, non basato sul crowdsourcing.
Profondità di annotazione multimodale: visione, LiDAR, linguaggio, azione e contesto del flusso di lavoro: strutturati per descrivere come l'IA fisica si addestra, valuta e viene effettivamente implementata.
Gestione della forza lavoro e delle infrastrutture di qualità: Esperti di dominio qualificati, flussi di lavoro di controllo qualità strutturati, certificazioni ISO, SOC 2 e conformità HIPAA: tutto progettato per garantire la massima precisione in fase di implementazione.
In presenza + ambienti del mondo reale: Acquisizione in studio controllata e ambienti reali dal vivo: entrambi disponibili e gestibili. Sono inclusi scenari personalizzati e la generazione di casi limite.
Ambienti reali. Non dati di laboratorio.
I modelli di intelligenza artificiale fisica falliscono nel mondo reale quando vengono addestrati solo su filmati di laboratorio puliti e selezionati. La rete di raccolta dati di Shaip acquisisce dati dalle superfici reali in cui il modello opererà, in ambienti di consumo, vendita al dettaglio, industriali e di mobilità.
Intelligenza artificiale fisica: cos'è e perché è diversa
Sistemi di intelligenza artificiale che operare e interagire con il mondo fisico attraverso sensori, sistemi di controllo e attuatori, collegando l'intelligenza all'azione nel mondo reale.
Modelli di base, simulazioni migliori, sensori più capaci e un edge computing più potente stanno rendendo autonomia nel mondo reale pratica su larga scala per la prima volta.
Di alta qualità dati multimodali (visione + linguaggio + azione), copertura dei casi limite, cicli di validazione e percorsi più sicuri dalla simulazione all'implementazione.
Non come costruttore di robot — come il Partner per l'infrastruttura e la validazione dei dati dietro i team di intelligenza artificiale fisica che stanno costruendo la prossima generazione di sistemi autonomi.
Storie di successo
La spina dorsale delle operazioni sui dati alla base dei dati di movimento di un robot umanoide con 10,000 ore di utilizzo.
L'apprendimento dalla simulazione alla realtà richiede più che un grande volume di dati: necessita di dati di movimento concreti, calibrati e validati per le attività, su larga scala. Per un cliente specializzato in robotica umanoide, Shaip ha creato l'infrastruttura end-to-end per le operazioni sui dati: configurazione della scena tramite mappatura QR, tracciamento con cinque sensori, prove moderate e controllo qualità pronto per il modello, generando 10,000 ore di dati di movimento VR egocentrici su circa 4,000 partecipanti e 100 attività in soli 30 giorni.
Stack di dataset per l'IA fisica
Diversi livelli di dataset alimentano diverse funzionalità. Shaip supporta lo stack integrato necessario per addestrare, convalidare e rafforzare i sistemi di intelligenza artificiale del mondo reale.
| Livello di capacità | Tipo di dataset chiave | Come Shaip lo supporta |
|---|---|---|
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L1 Comprensione umana |
Dati relativi all'attività umana e alle manifestazioni | Raccolta globale di scenari reali, dimostrazioni umane e contesti basati su compiti specifici, in diversi ambienti e per diverse popolazioni. |
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L2 Esecuzione dell'attività |
Dati sulla manipolazione del robot | Acquisizione e annotazione strutturate di traiettorie, stati articolari, interazioni tra oggetti e flussi di lavoro, progettate per la ripetibilità e la scalabilità. |
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L3 Istruzioni seguenti |
Dati Visione-Linguaggio-Azione (VLA) | Allineamento di input visivi, istruzioni linguistiche e traiettorie di azione per l'esecuzione nel mondo reale, incluso il supporto per la messa a punto dei modelli VLA. |
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L4 Completamento del flusso di lavoro |
Dati relativi a compiti a lungo termine | Set di dati per attività a più fasi, set di valutazione e gestione delle eccezioni per sequenze complesse: ciò consente prestazioni solide anche in attività di lunga durata. |
Sicurezza e conformità
Pronti a costruire un'intelligenza artificiale fisica che si possa effettivamente implementare?
Parla con Shaip di infrastrutture dati multimodali, generazione di dati sintetici, RLHF, flussi di lavoro di valutazione e validazione con intervento umano per robotica, autonomia e intelligenza artificiale incarnata.
ContattaciDomande frequenti (FAQ)
Come fa Shaip a reperire legalmente ed eticamente i dati per l'addestramento dell'IA basata su principi fisici?
Tutti i dati di Shaip vengono raccolti previo consenso firmato dai partecipanti, con diritti di utilizzo e termini di utilizzo documentati. Utilizziamo metodi di acquisizione controllati in studio, raccolta dati sul campo e programmi a domicilio, ognuno con il proprio quadro di consenso conforme al GDPR, al CCPA, all'HIPAA e agli standard regionali in materia di privacy. Non effettuiamo scraping, non riutilizziamo video pubblici e ogni set di dati viene fornito con una tracciabilità verificabile per eventuali controlli legali aziendali.
Quanto velocemente Shaip può fornire un primo set di dati per un progetto pilota di intelligenza artificiale in ambito fisico?
Le tempistiche tipiche dei piloti sono Iin Settimane dalla firma del brief alla consegna del primo lotto, a seconda dell'ambiente di raccolta, della configurazione dei sensori e dei requisiti dei partecipanti. Le dimostrazioni in studio e le acquisizioni egocentriche sono generalmente più veloci; i programmi di fusione multisensore con LiDAR e sistemi calibrati richiedono più tempo.
Shaip è in grado di supportare flussi di lavoro di transizione dalla simulazione alla realtà?
Shaip offre pipeline per l'acquisizione di dati reali, la generazione di dati sintetici e la conversione da dati reali a simulati, con cicli di validazione strutturati per colmare il divario tra simulazione e realtà. Ciò include l'aumento di dati sintetici randomizzati per dominio, l'iniezione di casi limite e benchmark combinati reali e sintetici.
Quali modalità di rilevamento vengono acquisite e annotate da Shaip?
Telecamera (RGB, monocromatica, eventi), profondità (stereo, luce strutturata, ToF), LiDAR, IMU, radar, audio, forza/coppia, tracciamento della mano, tracciamento oculare, GPS e telematica. Tutti i canali vengono forniti sincronizzati temporalmente con i metadati di calibrazione.
Come gestisce Shaip i casi limite e gli scenari critici per la sicurezza nell'ambito dell'intelligenza artificiale fisica?
Shaip mantiene tassonomie strutturate per la raccolta di casi limite: occlusione, scarsa illuminazione, condizioni meteorologiche avverse, ambienti ad alta densità, comportamento atipico degli attori e script per eventi rari. I risultati includono set di test di regressione, benchmark di prontezza al rilascio e copertura degli scenari di sicurezza mappata sui livelli di rischio di implementazione.
Quali certificazioni di conformità possiede Shaip?
ISO 27001, SOC 2 Tipo II, controlli conformi a HIPAA, GDPR. Ulteriori framework di conformità vengono implementati per ciascun programma, ove richiesto.
Come gestisce Shaip la qualità delle annotazioni fisiche generate dall'IA?
Shaip utilizza una pipeline di controllo qualità a più livelli: Ubiquity QA per la convalida iniziale, CPA (Shaip Review) per la calibrazione del gold-set e Shaip Validation per la revisione del rilascio finale. L'accordo tra gli annotatori, la revisione di consenso e le soglie di accettazione specifiche per ogni attività sono configurate per ciascun progetto.
Shaip fornisce dati RLHF e sulle preferenze per l'intelligenza artificiale fisica?
Sì. Raccolta delle preferenze umane, classificazione comparativa, dati di addestramento del modello di ricompensa e flussi di lavoro di allineamento comportamentale, con ambito di applicazione per politiche robotiche, allineamento VLA e modelli di ricompensa per la generazione di video.
