Роботи & Physical AI
Сирий teleop. Чистий датасет.
Teleop demos з ваганням оператора. Egocentric video з desynced камерами. Авто-згенеровані VLA-інструкції, що дрейфують від реальної дії. Ми ловимо це до того, як воно потрапляє у ваш training set.
Де ламаються дані для роботів
Моделі провалюються не через архітектуру. Провалюються бо дані шумні, неузгоджені та тихо зламані.
Шум телеоперації
Погані демонстрації, вагання оператора, кинуті об'єкти, десинк камер, небезпечні траєкторії. Якщо це потрапляє в training set — політика деградує, і ви не знаєте чому.
Хаос у failure-кейсах
Роботи провалюються постійно. Без таксономії failure-modes ви не відділите grasp-slip від collision від environment mismatch.
Language–action дрейф
Авто-генеровані VLA-інструкції виглядають ок ізольовано. На практиці вони дрейфують від реальної дії — і ніхто не ловить це до evaluation collapse.
Від сирих teleop до VLA-ready датасета
Три кроки. Один time axis. Кожен крок можна перевірити окремо.
Мультимодально по всіх входах
Один пайплайн через модальності, які реально використовують команди Physical AI.
Відео з камер робота
Egocentric та third-person потоки.
Egocentric людське
Wearable-cam демонстрації людини.
Телеоперація
Траєкторії, force/torque, demo-логи.
LiDAR та глибина
Point clouds, RGB-D, multi-view.
Sensor fusion
Синхронізовані камери, IMU, force.
Під тих, хто реально випускає роботів
Різна фізика. Різні failure-modes. Різні дані.
Humanoid
Бімануальна маніпуляція. VLA training pairs. Верифікація hindsight-інструкцій. Scoring якості операторів через teleop-сесії.
Warehouse
Taxonomy grasp slip. Варіації упаковки SKU. Bin-picking failures, яких немає в симуляції.
Field
Off-road traversability. Operator intervention events. Де ваша sim-trained policy зустрічається з реальним terrain.
Home
Класифікація clutter. Long-tail каталог об'єктів. Safety events поруч з людьми.
Безкоштовний тестовий батч, потім реальна пропозиція.
Жодного фіксованого пакета і жодної оцінки наосліп. Спершу ви запускаєте нас на реальному тестовому батчі — і ще до будь-яких зобов'язань бачите нашу якість розмітки, швидкість і те, як це — працювати з нами.
Дзвінок → Тестовий батч → Пропозиція
- Починаємо з дзвінка — ваші дані, ваша модель, і що для вас означає "добре".
- Якщо підходить — ви надсилаєте репрезентативний тестовий батч і свою специфікацію розмітки.
- Наші люди розмічають його за вашою специфікацією і витягують corner-кейси, які реальні дані завжди приховують.
- Повертаємось із відкритими питаннями, узгоджуємо з вами і доразмічаємо, поки не буде правильно.
- Замірюємо реальну швидкість — і де вона осідає, коли команда набиває руку — і надсилаємо пропозицію на цих числах.
Що ви забираєте
- Анотований тестовий батч (JSON + video overlay)
- Таксономія corner-кейсів та failure-modes
- Реальні цифри швидкості — заміряні, а не обіцяні
- Пропозиція по вартості та графіку проєкту
- Schema-рекомендація для production scale
Multimodal video та CV — те, що ми робимо щодня
AI-команди у відео, спортивній аналітиці, телекомі та відеоспостереженні. Той самий рівень multimodal QA — тепер для даних у робототехніці.
Поговоримо про ваші дані.
Тренуєте VLA? Ведете teleop-програму? Масштабуєте data engine? Запишіться на 30-хв дзвінок — або залиште коротке повідомлення і ми зв'яжемося.