Datos para robots que actúan en el mundo físico.
La IA corporizada necesita datos que el texto no puede aportar: cómo se mueven las manos, cómo responden los objetos y cómo se desarrollan las tareas en entornos reales.
Qué obtenemos, generamos y evaluamos.
Visión egocéntrica
Video en primera persona de tareas realizadas en entornos reales.
Cámara de muñeca
Vistas de manipulación a corta distancia alineadas con las acciones.
UMI
Capturas con Universal Manipulation Interface para el aprendizaje de políticas.
Táctil
Señales de tacto y fuerza combinadas con contexto visual.
Teleoperación
Trayectorias y correcciones de robots controladas por operadores.
Demostraciones humanas
Demostraciones grabadas de manipulación y secuencias de tareas.
Cada ejemplo incluye un registro de cómo se creó.
Esta categoría se entrega mediante proyectos de datos de FelixSphere, con los mismos estándares de revisión y procedencia que se aplican en Unify Data.
- Equipos de modelos fundacionales de robótica
- Empresas de humanoides y manipulación
- Laboratorios de investigación
Cuéntenos qué necesita aprender su modelo.
Describa la capacidad, el dominio y cómo la medirá. Nosotros definiremos el alcance de los datos.