โซลูชัน AI ทางกายภาพ
การประมวลผลข้อมูล AI ทางกายภาพสำหรับทีมหุ่นยนต์และ AI ที่ผสานรวมเข้ากับร่างกาย
รวบรวม ใส่คำอธิบายประกอบ ตรวจสอบความถูกต้อง และส่งมอบชุดข้อมูลมัลติโมดอลที่พร้อมสำหรับการฝึกอบรมสำหรับหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และโมเดลการมองเห็น-ภาษา-การกระทำ — ด้วยคุณภาพระดับองค์กร การตรวจสอบโดยมนุษย์ และรูปแบบเอาต์พุตที่ยืดหยุ่นซึ่งสอดคล้องกับกระบวนการฝึกอบรมของคุณ
คลิปที่บันทึกไว้
นักสะสม
ปัญหาคอขวดข้อมูล AI ทางกายภาพ
หุ่นยนต์ไม่ได้ล้มเหลวเพราะฮาร์ดแวร์ แต่เป็นเพราะกลไกการทำงาน เซ็นเซอร์ และการประมวลผลที่ก้าวล้ำไปกว่าข้อมูลที่จำเป็นในการใช้งาน ไม่มีคลังข้อมูลขนาดใหญ่บนอินเทอร์เน็ตสำหรับความฉลาดทางกายภาพ ไม่มีสิ่งที่เทียบเท่ากับข้อความบนเว็บที่ใช้ฝึกหุ่นยนต์เรียนรู้ด้วยตนเอง (LLM) ทุกการจับ การก้าวเดิน และการแก้ไขงานจะต้องถูกบันทึก จัดโครงสร้าง และตรวจสอบความถูกต้องจากโลกแห่งความเป็นจริง
นั่นคือช่องว่างที่ Shaip เติมเต็ม: การสาธิตโดยมนุษย์ในโลกแห่งความเป็นจริงและข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัว ซึ่งรวบรวมและระบุรายละเอียดในระดับที่การฝึกอบรม AI ที่เน้นการมีตัวตนต้องการอย่างแท้จริง
ข้อมูลการฝึกอบรม AI ทางกายภาพแบบ Full-Stack
ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลดิบไปจนถึง RLHF และการประเมินผล — เรามีพันธมิตรเพียงรายเดียวที่ดูแลทุกขั้นตอนที่ทีมของคุณต้องการ
การเก็บรวบรวมข้อมูลแบบยึดตนเองเป็นศูนย์กลางและการควบคุมระยะไกล
การเก็บรวบรวมข้อมูลหลายรูปแบบในระดับโลก—รวมถึงภาพ วิดีโอ เสียง ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ระบบโทรมาติก การสาธิตหุ่นยนต์ เส้นทางการเคลื่อนที่ที่ควบคุมโดยมนุษย์ และการบันทึกภารกิจต่างๆ
อ่านเพิ่มเติมการระบุตำแหน่งการกระทำ/VLA แบบหลายเซ็นเซอร์
วัตถุ การกระทำ การติดตาม การแบ่งส่วน ความตั้งใจ บริบทเชิงพื้นที่ การเคลื่อนไหว และปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร — ข้อมูลพื้นฐานที่มีโครงสร้างในทุกระดับ
อ่านเพิ่มเติมการสร้างและการสนับสนุนข้อมูลสังเคราะห์
กระบวนการสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ การตรวจสอบคุณภาพ การเสริมข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง การจัดเรียงตามระบบจำแนกประเภท และความพร้อมจากข้อมูลจำลองสู่ข้อมูลจริง — การสร้างข้อมูลคุณภาพในปริมาณมาก ไม่ใช่แค่การตรวจสอบเท่านั้น
RLHF และการเรียนรู้ความชอบ
กระบวนการทำงานที่ประกอบด้วยการรวบรวมความชอบของมนุษย์ การจัดอันดับเปรียบเทียบ ข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองรางวัล และการปรับพฤติกรรมให้สอดคล้องกัน — จัดโครงสร้างขึ้นเพื่อยกระดับ AI ทางกายภาพจากระดับใช้งานได้จริงไปสู่ระดับที่น่าเชื่อถือ
การประเมินและเกณฑ์มาตรฐาน
ชุดทดสอบการถดถอย ไลบรารีสำหรับกรณีพิเศษ การครอบคลุมสถานการณ์ด้านความปลอดภัย และเกณฑ์มาตรฐานความพร้อมในการปล่อยใช้งาน ซึ่งสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับระบบ AI ทางกายภาพ
การตรวจสอบโดยมีมนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการ
การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ การจัดการข้อผิดพลาด การประกันคุณภาพ และวงจรการป้อนกลับอย่างต่อเนื่องที่ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและลดช่องว่างระหว่างผลลัพธ์ของโมเดลและการฝึกอบรมใหม่
ข้อมูลการฝึกอบรม AI ทางกายภาพที่สร้างขึ้นสำหรับทีมงานด้านหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และ AI ที่ผสานร่างกาย
หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์และปัญญาประดิษฐ์แบบมีร่างกาย
ฝึกฝนระบบให้สามารถตีความสภาพแวดล้อม ปฏิบัติตามคำแนะนำ และโต้ตอบกับผู้คน เครื่องมือ และพื้นที่ได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้น โดยใช้ข้อมูลสาธิตที่อิงจากกิจกรรมของมนุษย์จริง
การเคลื่อนที่อัตโนมัติ
สนับสนุนการรับรู้ การทำความเข้าใจฉาก การนำทาง และความปลอดภัยในการปฏิบัติงานสำหรับยานพาหนะและแพลตฟอร์มเคลื่อนที่ โดยมีการครอบคลุมกรณีพิเศษและสถานการณ์ด้านความปลอดภัยในตัว
ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมและโรงงานอัจฉริยะ
ปรับปรุงระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักร การตรวจจับความปลอดภัยของคนงาน การตรวจสอบกระบวนการ และการจัดการข้อผิดพลาดในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความน่าเชื่อถือสูงสุด
ระบบอัตโนมัติสำหรับคลังสินค้าและงานต่างๆ
รองรับการหยิบและวาง เวิร์กโฟลว์ระยะยาว และการจัดการกับข้อผิดพลาดในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับการทำงานของหุ่นยนต์ ตั้งแต่การสร้างชุดข้อมูลเริ่มต้นไปจนถึงเกณฑ์มาตรฐานความพร้อมในการใช้งาน
การรวบรวมและระบุข้อมูลสำหรับทุกกรณีการใช้งานของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI)
ตั้งแต่การจับภาพพฤติกรรมจากมุมมองบุคคลที่หนึ่งไปจนถึงกระบวนการจำลองแบบหลายเซ็นเซอร์ — Shaip รวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ระบบของคุณต้องการอย่างเฉพาะเจาะจง ในระดับและคุณภาพที่การใช้งานต้องการ
การสาธิตการเรียนรู้ด้วยหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์
บันทึกการสาธิตงานของมนุษย์ทีละขั้นตอนโดยใช้กล้องติดศีรษะและระบบติดตามมือ เพื่อสร้างข้อมูลอ้างอิงที่ถูกต้องสำหรับการเรียนรู้แบบเลียนแบบในกระบวนการทำงานต่างๆ เช่น การหยิบสินค้าในคลังสินค้า การประกอบ และงานครัว
การบันทึกกิจกรรมแบบยึดตัวเองเป็นศูนย์กลางและกระบวนการ Real2Sim
สร้างชุดข้อมูลมุมมองบุคคลที่หนึ่งผ่านชุดหูฟัง VR กล้องติดศีรษะ และอุปกรณ์สวมใส่สำหรับการเดิน การหยิบ การทำอาหาร และงานประกอบ โดยมีโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโดยตรงหรือการแปลงเป็นข้อมูลจำลอง
การรวบรวมข้อมูลแบบฟิวชั่นจากเซ็นเซอร์หลายตัว
จัดการระบบรวบรวมข้อมูลภาพ, IMU, LiDAR และเสียงที่ซิงโครไนซ์กัน ด้วยขั้นตอนการตั้งค่า การจัดตำแหน่งเวลา การควบคุมคุณภาพ และการใส่คำอธิบายประกอบ สำหรับหุ่นยนต์อัตโนมัติและระบบ AI เชิงพื้นที่
ชุดกรณีศึกษาด้านระบบอัตโนมัติขั้นสูง
บันทึกสถานการณ์การใช้งานที่หายากและมีความเสี่ยงสูง เช่น การบดบัง สภาวะแสงน้อย และสภาพแวดล้อมที่แออัด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลในกรณีที่ชุดข้อมูลทั่วไปไม่เพียงพอ
การฝึกอบรมแว่นตาอัจฉริยะและปัญญาประดิษฐ์แบบสวมใส่
รวบรวมชุดข้อมูลมุมมองจากโลกแห่งความเป็นจริง (POV) จากแว่นตาอัจฉริยะและอุปกรณ์ความจริงผสม เพื่อใช้ในการจดจำวัตถุ การทำความเข้าใจบริบท การจับคู่การมอง และการติดป้ายกำกับปฏิสัมพันธ์ UI เชิงพื้นที่
การตรวจสอบความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบในภาคอุตสาหกรรม
บันทึกพฤติกรรมของคนงานในโรงงาน อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ และสถานที่ก่อสร้าง เพื่อตรวจจับอุปกรณ์ป้องกันส่วนบุคคล (PPE) ระบุการกระทำที่ไม่ปลอดภัย ตรวจสอบหลักการด้านการยศาสตร์ และบันทึกรายละเอียดในระดับเหตุการณ์
ข้อมูลการเคลื่อนไหวสำหรับการดูแลสุขภาพและการฟื้นฟู
รองรับการวิเคราะห์การเดิน การติดตามการเคลื่อนไหวเพื่อการบำบัด และการเฝ้าระวังผู้สูงอายุด้วยการระบุจุดสำคัญ 42 จุดบนโครงกระดูก การวิเคราะห์มุมข้อต่อ การติดแท็กระยะการเคลื่อนไหว และการติดฉลากความเสี่ยงต่อการหกล้ม
การฝึกอบรมการโต้ตอบและการใช้ท่าทางใน AR/VR
สร้างชุดข้อมูลที่มีท่าทางหลากหลายสำหรับการชี้ การจับ และการเลื่อน โดยใช้ชุดหูฟัง VR ที่มีระบบติดตามมือและตาในระบบนิเวศความเป็นจริงผสม
กรณีการใช้งาน AI ทางกายภาพอื่นๆ ที่ได้รับการสนับสนุน
- การควบคุมหุ่นยนต์และงานหยิบ-วาง
- ระบบนำทางและระบบการเคลื่อนที่
- คลังสินค้า โลจิสติกส์ และหุ่นยนต์อุตสาหกรรม
- ผู้ช่วยและหุ่นยนต์บริการที่มีตัวตน
- ชุดข้อมูลปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์
- แบบจำลองภาษาและวิสัยทัศน์ที่ปรับตามการกระทำ
- เวิร์กโฟลว์การดำเนินการงานหลายขั้นตอนและการจำลองพฤติกรรม
- การควบคุมระยะไกลและการบันทึกการสาธิตโดยมนุษย์
อะไรคือสิ่งที่ทำให้ Shaip แตกต่างจากผู้ให้บริการข้อมูล AI รายอื่นๆ
ไม่ใช่โปรแกรมระบุจุด ไม่ใช่แพลตฟอร์มระดมความคิดจากผู้คนจำนวนมาก แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบบูรณาการที่ทีม AI ของคุณขาดไป
โครงสร้างพื้นฐานแบบครบวงจร:ตั้งแต่การระบุจุดไปจนถึงการเก็บรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ การตรวจสอบความถูกต้องระดับ RLHF และเกณฑ์มาตรฐานสถานการณ์ด้านความปลอดภัย ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในโครงการเดียว
การรวบรวมข้อมูลระดับโลกในวงกว้าง:การสาธิต กิจกรรมของมนุษย์ และการบันทึกสถานการณ์จริงในหลากหลายภูมิศาสตร์ สภาพแวดล้อม และประเภทงาน — โดยมีการจัดการ ไม่ใช่การระดมความคิดจากมวลชน
ความลึกของการระบุข้อมูลแบบหลายโมดอล:การมองเห็น, LiDAR, ภาษา, การกระทำ และบริบทของเวิร์กโฟลว์ — จัดโครงสร้างให้สอดคล้องกับวิธีการที่ AI ทางกายภาพฝึกฝน ประเมิน และนำไปใช้งานจริง
การบริหารจัดการบุคลากรและโครงสร้างพื้นฐานด้านคุณภาพ:ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ได้รับการรับรอง กระบวนการทำงานด้านการประกันคุณภาพที่เป็นระบบ การรับรองมาตรฐาน ISO, SOC 2 และ HIPAA ที่พร้อมใช้งาน — สร้างขึ้นเพื่อความแม่นยำระดับใช้งานจริง
การถ่ายทำแบบ พบปะตัวต่อตัว + สภาพแวดล้อมจริง:การบันทึกภาพในสตูดิโอที่มีการควบคุม และการถ่ายทำสดในสภาพแวดล้อมจริง — มีให้เลือกทั้งสองแบบและมีการจัดการอย่างเป็นระบบ รวมถึงการสร้างสถานการณ์จำลองแบบกำหนดเองและกรณีพิเศษต่างๆ
ข้อมูลจากสภาพแวดล้อมจริง ไม่ใช่ข้อมูลจากห้องทดลอง
โมเดล AI ทางกายภาพจะล้มเหลวในโลกแห่งความเป็นจริงหากได้รับการฝึกฝนจากภาพวิดีโอในห้องปฏิบัติการที่สะอาดและจัดเตรียมไว้อย่างดีเท่านั้น เครือข่ายเก็บข้อมูลของ Shaip รวบรวมข้อมูลจากพื้นผิวจริงที่โมเดลของคุณจะทำงาน ไม่ว่าจะเป็นสภาพแวดล้อมสำหรับผู้บริโภค ร้านค้าปลีก อุตสาหกรรม และการคมนาคมขนส่ง
ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ: มันคืออะไรและทำไมจึงแตกต่าง
ระบบ AI ที่ทำงานและโต้ตอบกับโลกทางกายภาพผ่านเซ็นเซอร์ ระบบควบคุม และตัวกระตุ้น ซึ่งเป็นการเชื่อมโยงสติปัญญากับการกระทำในโลกแห่งความเป็นจริง
โมเดลพื้นฐาน การจำลองที่ดีขึ้น เซ็นเซอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการประมวลผลแบบ Edge Computing ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น กำลังทำให้ระบบขับขี่อัตโนมัติในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นไปได้จริงในวงกว้างเป็นครั้งแรก
ข้อมูลมัลติโมดอลคุณภาพสูง(ภาพ + ภาษา + การกระทำ), การครอบคลุมกรณีพิเศษ, วงจรการตรวจสอบความถูกต้อง และเส้นทางที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นจากการจำลองไปสู่การใช้งานจริง
ไม่ใช่ในฐานะผู้ผลิตหุ่นยนต์ แต่เป็นพันธมิตรด้านโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและการตรวจสอบความถูกต้องเบื้องหลังทีม AI ทางกายภาพที่กำลังสร้างระบบอัตโนมัติรุ่นใหม่
เรื่องราวที่ประสบความสำเร็จ
โครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์กว่า 10,000 ชั่วโมง
การเรียนรู้จากแบบจำลองสู่ความเป็นจริงนั้นต้องการมากกว่าแค่ปริมาณ — มันต้องการข้อมูลการเคลื่อนไหวที่มีพื้นฐาน มีการปรับเทียบ และได้รับการตรวจสอบความถูกต้องของงานในระดับใหญ่ สำหรับลูกค้าหุ่นยนต์ฮิวมานอยด์รายหนึ่ง Shaip ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านการจัดการข้อมูลแบบครบวงจร: การตั้งค่าฉากด้วยแผนที่ QR การติดตามด้วยเซ็นเซอร์ห้าตัว การฝึกซ้อมที่มีผู้ดูแล และการตรวจสอบคุณภาพที่พร้อมใช้งานของโมเดล — ซึ่งสร้างข้อมูลการเคลื่อนไหว VR แบบมุมมองบุคคลที่หนึ่งได้ถึง 10,000 ชั่วโมง จากผู้เข้าร่วมประมาณ 4,000 คน และ 100 งาน ในเวลาเพียง 30 วัน
ชุดข้อมูล AI ทางกายภาพ
ชุดข้อมูลแต่ละชั้นจะขับเคลื่อนความสามารถที่แตกต่างกัน Shaip รองรับสแต็กแบบบูรณาการที่จำเป็นสำหรับการฝึกฝน ตรวจสอบ และเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบ AI ในโลกแห่งความเป็นจริง
| ชั้นความสามารถ | ประเภทชุดข้อมูลหลัก | Shaip ให้การสนับสนุนอย่างไร |
|---|---|---|
|
L1 ความเข้าใจของมนุษย์ |
ข้อมูลกิจกรรมและการสาธิตของมนุษย์ | แหล่งรวบรวมข้อมูลทั่วโลกเกี่ยวกับสถานการณ์จริง การสาธิตโดยมนุษย์ และบริบทที่อิงกับงานในสภาพแวดล้อมและประชากรที่หลากหลาย |
|
L2 การดำเนินการงาน |
ข้อมูลการควบคุมหุ่นยนต์ | การบันทึกและระบุรายละเอียดอย่างเป็นระบบของวิถีการเคลื่อนที่ สถานะข้อต่อ ปฏิสัมพันธ์ของวัตถุ และขั้นตอนการทำงาน — สร้างขึ้นเพื่อความสามารถในการทำซ้ำและขยายขนาดได้ |
|
L3 คำแนะนำการปฏิบัติตาม |
ข้อมูลการมองเห็น-ภาษา-การกระทำ (VLA) | การจัดเรียงข้อมูลภาพ คำแนะนำทางภาษา และเส้นทางการกระทำให้สอดคล้องกันสำหรับการดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริง รวมถึงการปรับแต่งการสนับสนุนสำหรับโมเดล VLA อย่างละเอียด |
|
L4 การดำเนินการตามขั้นตอนเสร็จสมบูรณ์ |
ข้อมูลงานระยะยาว | ชุดข้อมูลงานหลายขั้นตอน ชุดประเมินผล และการจัดการข้อยกเว้นสำหรับลำดับที่ซับซ้อน ช่วยให้ได้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานที่หลากหลาย |
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
พร้อมที่จะสร้าง AI ทางกายภาพที่สามารถใช้งานได้จริงแล้วหรือยัง?
พูดคุยกับ Shaip เกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบหลายรูปแบบ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ RLHF กระบวนการประเมิน และการตรวจสอบความถูกต้องโดยมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องสำหรับหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และ AI ที่ผสานรวมอยู่ในร่างกาย
ติดต่อเราคำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Shaip จัดหาข้อมูลการฝึกอบรม AI ทางกายภาพอย่างถูกกฎหมายและมีจริยธรรมได้อย่างไร?
ข้อมูลทั้งหมดของ Shaip ถูกรวบรวมภายใต้ความยินยอมที่ลงนามโดยผู้เข้าร่วม โดยมีเอกสารระบุสิทธิ์ในข้อมูลและข้อกำหนดการใช้งาน เราดำเนินการบันทึกภาพในสตูดิโออย่างเป็นระบบ การเก็บรวบรวมข้อมูลภาคสนามในโลกแห่งความเป็นจริง และโปรแกรมในบ้าน ซึ่งแต่ละโปรแกรมมีกรอบความยินยอมของตนเองที่สอดคล้องกับ GDPR, CCPA, HIPAA และมาตรฐานความเป็นส่วนตัวในระดับภูมิภาค เราไม่ดึงข้อมูล เราไม่นำวิดีโอสาธารณะมาใช้ซ้ำ และชุดข้อมูลทุกชุดจะมาพร้อมกับบันทึกแหล่งที่มาที่ตรวจสอบได้สำหรับการตรวจสอบทางกฎหมายขององค์กร
Shaip สามารถส่งมอบชุดข้อมูลแรกสำหรับโครงการนำร่อง AI ทางกายภาพได้เร็วแค่ไหน?
โดยทั่วไป แล้ว โครงการนำร่องจะใช้เวลาหลายสัปดาห์นับตั้งแต่มีการลงนามในข้อตกลงจนถึงการส่งมอบชุดแรก ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมในการเก็บรวบรวมข้อมูล ชุดเซ็นเซอร์ และข้อกำหนดของผู้เข้าร่วม โครงการสาธิตในสตูดิโอและการบันทึกภาพจากมุมมองบุคคลที่หนึ่งมักจะเร็วกว่า ในขณะที่โครงการรวมข้อมูลจากหลายเซ็นเซอร์ เช่น LiDAR และอุปกรณ์ปรับเทียบจะใช้เวลานานกว่า
Shaip สามารถรองรับเวิร์กโฟลว์จากการจำลองสู่ความเป็นจริงได้หรือไม่?
Shaip นำเสนอการจับภาพสถานการณ์จริง การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และกระบวนการแปลงข้อมูลจริงเป็นข้อมูลจำลอง พร้อมด้วยวงจรการตรวจสอบความถูกต้องที่มีโครงสร้างเพื่อลดช่องว่างระหว่างข้อมูลจำลองกับข้อมูลจริง ซึ่งรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลสังเคราะห์แบบสุ่มโดเมน การแทรกกรณีพิเศษ และการเปรียบเทียบข้อมูลจริงและข้อมูลสังเคราะห์
Shaip บันทึกและระบุข้อมูลจากเซ็นเซอร์ประเภทใดบ้าง?
กล้อง (RGB, ขาวดำ, เหตุการณ์), ความลึก (สเตอริโอ, แสงโครงสร้าง, ToF), LiDAR, IMU, เรดาร์, เสียง, แรง/แรงบิด, การติดตามมือ, การติดตามดวงตา, GPS และระบบโทรมาติกส์ ทุกช่องทางส่งข้อมูลแบบซิงโครไนซ์เวลาพร้อมข้อมูลเมตาการปรับเทียบ
Shaip รองรับการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้การควบคุมระยะไกลหรือไม่?
ใช่แล้ว Shaip ออกแบบและบริหารจัดการโปรแกรมบันทึกภาพการควบคุมระยะไกล ตั้งแต่การสรรหาและฝึกอบรมผู้ปฏิบัติงาน การตั้งค่าอุปกรณ์ การเขียนสคริปต์งาน การตรวจสอบคุณภาพระดับตอน และการระบุเส้นทางการเคลื่อนที่ การสาธิตการควบคุมระยะไกลจะถูกส่งแบบซิงโครไนซ์เวลาด้วยภาพจากกล้อง สถานะข้อต่อ และช่องสัญญาณแรง/แรงบิด โดยจัดรูปแบบให้พร้อมสำหรับการเรียนรู้แบบจำลองและการปรับแต่ง VLA อย่างละเอียด
Shaip จัดการกับกรณีพิเศษและสถานการณ์ที่สำคัญต่อความปลอดภัยสำหรับ AI ทางกายภาพอย่างไร?
Shaip ดูแลรักษาระบบการจัดหมวดหมู่ที่มีโครงสร้างสำหรับการรวบรวมกรณีพิเศษต่างๆ เช่น การบดบัง การมีแสงน้อย สภาพอากาศเลวร้าย สภาพแวดล้อมที่มีความหนาแน่นสูง พฤติกรรมของตัวละครที่ผิดปกติ และการเขียนสคริปต์เหตุการณ์หายาก ผลลัพธ์ที่ได้ประกอบด้วยชุดทดสอบการถดถอย เกณฑ์มาตรฐานความพร้อมสำหรับการปล่อยใช้งาน และความครอบคลุมของสถานการณ์ด้านความปลอดภัยที่เชื่อมโยงกับระดับความเสี่ยงในการใช้งาน
Shaip มีใบรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบอะไรบ้าง?
มาตรฐาน ISO 27001, SOC 2 Type II, ระบบควบคุมที่พร้อมสำหรับ HIPAA, GDPR และมีการนำกรอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเพิ่มเติมมาใช้ในแต่ละโครงการตามความจำเป็น
Shaip จัดการคุณภาพของคำอธิบายประกอบ AI ทางกายภาพอย่างไร?
Shaip ดำเนินการกระบวนการตรวจสอบคุณภาพแบบหลายระดับ: Ubiquity QA สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องในขั้นต้น, CPA (Shaip Review) สำหรับการปรับเทียบกับชุดข้อมูลอ้างอิง และ Shaip Validation สำหรับการตรวจสอบเพื่อเผยแพร่ขั้นสุดท้าย เกณฑ์ความสอดคล้องระหว่างผู้ให้ข้อมูล การตรวจสอบฉันทามติ และเกณฑ์การยอมรับเฉพาะงานจะถูกกำหนดค่าสำหรับแต่ละโครงการ
Shaip ส่งข้อมูล RLHF และข้อมูลการตั้งค่าสำหรับ AI ทางกายภาพหรือไม่?
ใช่แล้ว การรวบรวมความชอบของมนุษย์ การจัดอันดับเปรียบเทียบ ข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองรางวัล และเวิร์กโฟลว์การปรับพฤติกรรมให้สอดคล้องกัน — โดยมีขอบเขตสำหรับนโยบายหุ่นยนต์ การปรับ VLA ให้สอดคล้องกัน และแบบจำลองรางวัลสำหรับการสร้างวิดีโอ
