Soluciones de IA física
Datos de entrenamiento de IA física: del primer conjunto de datos a la implementación.
Recopilación de datos multimodales, anotación, datos sintéticos, RLHF y evaluación para robótica, autonomía e IA incorporada: un único socio, un flujo de trabajo completo.
Datos de entrenamiento de IA física de pila completa
Desde la recopilación de datos brutos hasta la evaluación y el análisis de la vida real, un único socio en todas las áreas que su equipo necesita.
Recopilación de datos multimodales
Captura de imágenes, vídeo, audio, metadatos vinculados a sensores, telemática, instrucciones y contexto a escala global en diversos entornos y tipos de tareas.
Anotación compleja
Objetos, acciones, seguimiento, segmentación, intención, contexto espacial, movimiento e interacciones humano-máquina: datos objetivos estructurados en cada capa.
Generación y soporte de datos sintéticos
Generación de conjuntos de datos sintéticos, control de calidad, enriquecimiento, validación, alineación taxonómica y flujos de trabajo de preparación para la transición de la simulación a la realidad: generar datos de calidad a gran escala, no solo verificarlos.
Aprendizaje de preferencias y RLHF
Recopilación de preferencias humanas, clasificación comparativa, datos de entrenamiento de modelos de recompensa y flujos de trabajo de alineación de comportamiento, estructurados para llevar la IA física de lo funcional a lo confiable.
Evaluación y puntos de referencia
Conjuntos de regresión, bibliotecas de casos extremos, cobertura de escenarios de seguridad y puntos de referencia de preparación para el lanzamiento diseñados específicamente para sistemas de IA físicos.
Revisión con participación humana
Validación por expertos, manejo de excepciones, control de calidad y ciclos de retroalimentación continua que mejoran la confiabilidad y reducen la brecha entre los resultados del modelo y el reentrenamiento.
Datos de entrenamiento de IA física creados para equipos de robótica, autonomía e IA encarnada.
En ámbitos como la IA integrada, la movilidad, la fabricación y la logística, Shaip proporciona los datos que hacen posible su implementación.
Humanoides e IA encarnada
Entrenar los sistemas para que interpreten el entorno, sigan instrucciones e interactúen de forma más segura con personas, herramientas y espacios, con datos de demostración basados en la actividad humana real.
Movilidad autónoma
Ofrece soporte para la percepción, la comprensión del entorno, la navegación y la seguridad operativa de vehículos y plataformas móviles, con cobertura integrada para casos extremos y escenarios de seguridad.
Automatización industrial y fábricas inteligentes
Mejorar la visión artificial, la detección de riesgos laborales, la monitorización de procesos y la gestión de excepciones en entornos complejos donde los requisitos de fiabilidad son máximos.
Automatización de almacenes y tareas
Ofrece soporte para operaciones de recogida y colocación, flujos de trabajo a largo plazo y gestión de excepciones en entornos reales para operaciones robóticas, desde la creación inicial del conjunto de datos hasta las pruebas de referencia para la preparación de la implementación.
Recopilación y anotación de datos para cada caso de uso de IA física.
Desde la captura de comportamiento en primera persona hasta las canalizaciones de simulación multisensor, Shaip recopila y anota los datos que su sistema específico necesita, con la escala y la calidad que exige su implementación.
Aprendizaje de demostración con robots humanoides
Capture demostraciones paso a paso de tareas humanas utilizando cámaras montadas en la cabeza y seguimiento de manos para establecer datos de referencia para el aprendizaje por imitación en los flujos de trabajo de selección, ensamblaje y cocina en almacenes.
Captura de actividad egocéntrica y flujos de trabajo Real2Sim
Cree conjuntos de datos en primera persona mediante gafas de realidad virtual, cámaras montadas en la cabeza y dispositivos portátiles para tareas de caminar, recoger, cocinar y ensamblar, estructurados para la formación directa o la conversión a simulación.
Recopilación de datos mediante fusión multisensor
Gestionar flujos de trabajo sincronizados de recopilación de visión, IMU, LiDAR y audio, incluyendo configuración, alineación temporal, control de calidad y anotación, para sistemas de robótica autónoma e inteligencia artificial espacial.
Colección de casos extremos de sistemas autónomos
Capture escenarios operativos poco comunes y de alto riesgo, como oclusiones, condiciones de poca luz y entornos concurridos, para mejorar el rendimiento del modelo donde los conjuntos de datos genéricos resultan insuficientes.
Entrenamiento con gafas inteligentes y dispositivos de IA portátiles
Recopilar conjuntos de datos POV del mundo real procedentes de gafas inteligentes y dispositivos de realidad mixta para el reconocimiento de objetos, la comprensión del contexto, el mapeo de la mirada y el etiquetado de la interacción espacial de la interfaz de usuario.
Supervisión de la seguridad industrial y el cumplimiento normativo
Registrar el comportamiento de los trabajadores en fábricas, plantas de petróleo y gas, y obras de construcción para la detección de EPI, la identificación de acciones inseguras, la revisión ergonómica y la anotación a nivel de evento.
Datos de movimiento en el ámbito sanitario y de rehabilitación
Permite realizar análisis de la marcha, seguimiento de movimientos terapéuticos y monitorización de personas mayores mediante la anotación del esqueleto con 42 puntos clave, análisis del ángulo articular, etiquetado de fases del movimiento e identificación del riesgo de caídas.
Entrenamiento en interacción y gestos con realidad aumentada/realidad virtual
Cree conjuntos de datos ricos en gestos para interacciones de apuntar, agarrar y desplazarse utilizando cascos de realidad virtual con seguimiento de manos y ojos en ecosistemas de realidad mixta.
¿Qué diferencia a Shaip de todos los demás proveedores de datos de IA?
No es un anotador de puntos. No es una plataforma de crowdsourcing. Es la capa de infraestructura de datos integrada que le faltaba a tu equipo de IA física.
Infraestructura integral: Desde la anotación de puntos hasta la recopilación de datos en el mundo real, la generación de datos sintéticos, la validación según los estándares RLHF y los puntos de referencia de escenarios de seguridad, todo ello en un mismo proyecto.
Recopilación global a gran escala: Demostraciones, actividad humana y captura de escenarios del mundo real en diferentes geografías, entornos y tipos de tareas; gestionadas, no obtenidas mediante colaboración colectiva.
Profundidad de anotación multimodal: Visión, LiDAR, lenguaje, acción y contexto del flujo de trabajo: estructurado para la forma en que la IA física se entrena, evalúa y se implementa.
Gestión de la fuerza laboral e infraestructura de calidad: Expertos acreditados en la materia, flujos de trabajo de control de calidad estructurados, certificaciones ISO, SOC 2 y compatibles con HIPAA: diseñados para una precisión de nivel de implementación.
Entornos presenciales y del mundo real: Captura en estudio controlada y entornos reales en directo: ambas opciones disponibles y gestionadas. Incluye escenarios personalizados y generación de casos excepcionales.
Comprensión de la IA física
¿Eres nuevo en este campo o estás preparando un caso interno? Esta sección explica qué es la IA física, por qué el desafío de los datos es más complejo de lo que parece y cómo la pila de conjuntos de datos se relaciona con capacidades reales.
Inteligencia artificial física: qué es y por qué es diferente.
Sistemas de IA que operar e interactuar con el mundo físico mediante sensores, sistemas de control y actuadores, uniendo la inteligencia con la acción en el mundo real.
Los modelos básicos, una mejor simulación, sensores más capaces y una computación de borde más potente están haciendo posible... autonomía práctica en el mundo real a gran escala por primera vez.
Alta calidad datos multimodales (visión + lenguaje + acción), cobertura de casos extremos, bucles de validación y rutas más seguras desde la simulación hasta la implementación.
No como fabricante de robots, sino como el socio de validación e infraestructura de datos Detrás de los equipos de IA física que construyen la próxima generación de sistemas autónomos.
Por qué es difícil obtener datos de IA físicos precisos
La IA física no aprende solo de datos a escala web. Los equipos necesitan datos específicos de la tarea basados en el mundo real.
Los modelos requieren entradas multimodales que abarca la visión, el lenguaje, la acción, la telemetría y el contexto, información que rara vez está disponible de forma integrada.
La mayoría de los equipos todavía dependen de conjuntos de datos fragmentados, lo que crea deficiencias en el rendimiento y ciclos de iteración lentos que retrasan la implementación.
La validación de seguridad, la cobertura de casos extremos y la preparación para la transición de la simulación a la realidad ya están disponibles. criterios básicos de compra que los proveedores rara vez abordan de principio a fin.
Los datos de simulación no se transfieren de forma fiable al despliegue físico. Cerrando el brecha entre simulación y realidad Requiere ciclos de validación estructurados, retroalimentación humana y una base en el mundo real, no solo más volumen sintético.
El conjunto de datos de IA física
Las distintas capas de conjuntos de datos potencian diferentes funcionalidades. Shaip ofrece la infraestructura integrada necesaria para entrenar, validar y fortalecer sistemas de IA del mundo real.
| Capa de capacidad | Tipo de conjunto de datos clave | Cómo lo apoya Shaip |
|---|---|---|
L1 Comprensión humana |
Datos sobre actividad humana y manifestaciones | Colección global de escenarios del mundo real, demostraciones humanas y contexto basado en tareas en diversos entornos y poblaciones. |
L2 Ejecución de tareas |
Datos de manipulación del robot | Captura y anotación estructurada de trayectorias, estados conjuntos, interacciones de objetos y flujos de trabajo, diseñada para la repetibilidad y la escalabilidad. |
L3 Instrucciones siguientes |
Datos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) | Alineación de la información visual, las instrucciones lingüísticas y las trayectorias de acción para su ejecución en el mundo real, incluyendo el ajuste fino del soporte para modelos VLA. |
L4 Finalización del flujo de trabajo |
Datos de tareas a largo plazo | Conjuntos de datos para tareas de varios pasos, conjuntos de evaluación y manejo de excepciones para secuencias complejas, lo que permite un rendimiento sólido en tareas extensas. |
¿Estás listo para crear IA física que realmente se pueda implementar?
Habla con Shaip sobre infraestructura de datos multimodales, generación de datos sintéticos, RLHF, flujos de trabajo de evaluación y validación con intervención humana para robótica, autonomía e IA incorporada.