Soluções de IA Física
Operações de dados com IA física para equipes de robótica e IA incorporada.
Colete, anote, valide e forneça conjuntos de dados multimodais prontos para treinamento para modelos de robótica, autonomia e visão-linguagem-ação — com qualidade de nível empresarial, revisão com participação humana e formatos de saída flexíveis alinhados ao seu fluxo de trabalho de treinamento.
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O gargalo dos dados físicos da IA
Os robôs não estão falhando por causa do hardware. Os atuadores, sensores e capacidade computacional evoluíram mais rápido do que a quantidade de dados necessária para utilizá-los. Não existe um corpus de inteligência física em escala de internet — nenhum equivalente ao texto da web que treinou os LLMs (Métodos de Aprendizagem Baseados em Lógica). Cada preensão, passo e correção de tarefa precisa ser capturado, estruturado e validado no mundo real.
É essa lacuna que Shaip preenche: demonstração humana no mundo real e dados multissensoriais, coletados e anotados na escala que o treinamento de IA incorporada realmente exige.
Dados de treinamento de IA física de pilha completa
Desde a coleta de dados brutos até a análise RLHF e avaliação — um único parceiro em todas as camadas que sua equipe precisa.
Coleta de dados egocêntricos e de teleoperação
Captura de dados multimodais em escala global — incluindo imagens, vídeo, áudio, dados de sensores, telemática, demonstrações de robôs, trajetórias guiadas por humanos e gravações de tarefas.
Ler maisAnotação VLA/ação multissensorial
Objetos, ações, rastreamento, segmentação, intenção, contexto espacial, movimento e interações humano-máquina — dados de referência estruturados em todas as camadas.
Ler maisGeração e suporte de dados sintéticos
Geração de conjuntos de dados sintéticos, controle de qualidade, enriquecimento, validação, alinhamento de taxonomias e fluxos de trabalho de preparação de simulação para realidade — originando dados de qualidade em escala, e não apenas verificando-os.
Aprendizagem de Preferências e RLHF
Fluxos de trabalho para coleta de preferências humanas, classificação comparativa, treinamento de modelos de recompensa e alinhamento de comportamento — estruturados para transformar a IA física de funcional em confiável.
Avaliação e parâmetros de referência
Conjuntos de regressão, bibliotecas de casos extremos, cobertura de cenários de segurança e benchmarks de prontidão para lançamento, desenvolvidos especificamente para sistemas de IA física.
Revisão com participação humana
Validação por especialistas, tratamento de exceções, controle de qualidade e ciclos contínuos de feedback que melhoram a confiabilidade e reduzem a lacuna entre as saídas do modelo e o re-treinamento.
Dados de treinamento de IA física criados para equipes de robótica, autonomia e IA incorporada.
Humanoides e IA incorporada
Treinar sistemas para interpretar o ambiente ao redor, seguir instruções e interagir de forma mais segura com pessoas, ferramentas e espaços — com dados de demonstração baseados em atividades humanas reais.
Mobilidade autônoma
Suporte à percepção, compreensão de cenários, navegação e segurança operacional para veículos e plataformas móveis — com cobertura integrada para casos extremos e cenários de segurança.
Automação industrial e fábricas inteligentes
Aprimorar a visão computacional, a detecção de falhas de segurança do trabalhador, o monitoramento de processos e o tratamento de exceções em ambientes complexos onde os requisitos de confiabilidade são mais elevados.
Automação de armazém e tarefas
Suporte a operações de pegar e colocar, fluxos de trabalho de longo prazo e tratamento de exceções em situações reais para operações robóticas — desde a criação inicial do conjunto de dados até os testes de prontidão para implantação.
Coleta e anotação de dados para todos os casos de uso de IA Física.
Desde a captura de comportamento em primeira pessoa até fluxos de trabalho de simulação multissensor, a Shaip coleta e anota os dados que seu sistema específico precisa, na escala e com a qualidade exigidas para a implantação.
Aprendizagem de demonstração de robô humanoide
Capturar demonstrações passo a passo de tarefas humanas usando câmeras acopladas à cabeça e rastreamento das mãos para construir uma base de referência para o aprendizado por imitação em fluxos de trabalho de separação de pedidos em armazéns, montagem e cozinha.
Captura de atividades egocêntricas e pipelines Real2Sim
Crie conjuntos de dados em primeira pessoa por meio de headsets de realidade virtual, câmeras montadas na cabeça e dispositivos vestíveis para tarefas de caminhada, coleta, culinária e montagem, estruturados para treinamento direto ou conversão em simulação.
Coleta de dados por fusão multissensorial
Gerencie fluxos de trabalho sincronizados de coleta de dados de visão, IMU, LiDAR e áudio, incluindo configuração, alinhamento de tempo, controle de qualidade e anotação para sistemas de robótica autônoma e IA espacial.
Coleção de casos extremos de sistemas autônomos
Capturar cenários operacionais raros e de alto risco, como oclusões, condições de baixa luminosidade e ambientes lotados, para melhorar o desempenho do modelo onde os conjuntos de dados genéricos são insuficientes.
Óculos inteligentes e treinamento de IA vestível
Coletar conjuntos de dados POV do mundo real a partir de óculos inteligentes e dispositivos de realidade mista para reconhecimento de objetos, compreensão de contexto, mapeamento do olhar e rotulagem de interação espacial da interface do usuário.
Monitoramento de Segurança e Conformidade Industrial
Capturar o comportamento dos trabalhadores em fábricas, setores de petróleo e gás e canteiros de obras para detecção de EPIs, identificação de ações inseguras, revisão ergonômica e anotação de eventos.
Dados de movimento em saúde e reabilitação
Apoia a análise da marcha, o rastreamento de movimentos terapêuticos e o monitoramento de idosos com anotação de esqueleto de 42 pontos-chave, análise de ângulos articulares, marcação de fases do movimento e rotulagem de risco de quedas.
Treinamento de interação e gestos em AR/VR
Crie conjuntos de dados ricos em gestos para interações de apontar, agarrar e rolar usando headsets de realidade virtual com rastreamento de mãos e olhos em ecossistemas de realidade mista.
Outros casos de uso de IA física suportados
- Manipulação robótica e tarefas de pegar e colocar
- Sistemas de navegação e mobilidade
- Armazenagem, logística e robótica industrial
- Assistentes corporificados e robôs de serviço
- Conjuntos de dados de interação humano-robô
- Modelos de visão-linguagem condicionados à ação
- Fluxos de trabalho de clonagem comportamental e execução de tarefas em várias etapas
- Teleoperação e captura de demonstração guiada por humanos
O que diferencia a Shaip de todos os outros fornecedores de dados de IA?
Não é um anotador de pontos. Não é uma plataforma de crowdsourcing. É a camada de infraestrutura de dados integrada que faltava à sua equipe de IA física.
Infraestrutura completa: desde a anotação de pontos até a coleta em situações reais, geração de dados sintéticos, validação de nível RLHF e benchmarks de cenários de segurança — tudo em um único projeto.
Coleta global em grande escala: demonstrações, atividades humanas e captura de cenários do mundo real em diferentes geografias, ambientes e tipos de tarefas — gerenciada, não terceirizada.
Profundidade de anotação multimodal: visão, LiDAR, linguagem, ação e contexto de fluxo de trabalho — estruturada de acordo com a forma como a IA física é treinada, avaliada e implementada na prática.
Força de trabalho gerenciada e infraestrutura de qualidade: especialistas de domínio credenciados, fluxos de trabalho de garantia de qualidade estruturados, certificações ISO, SOC 2 e compatíveis com HIPAA — tudo desenvolvido para precisão em nível de implementação.
Ambientes presenciais e reais: Captura controlada em estúdio e ambientes reais ao vivo — ambos disponíveis e gerenciados. Cenários personalizados e geração de casos extremos incluídos.
Ambientes reais. Não dados de laboratório.
Os modelos de IA física falham no mundo real quando são treinados apenas com imagens de laboratório limpas e selecionadas. A rede coletora da Shaip captura dados das superfícies reais onde seu modelo irá operar — em ambientes de consumo, varejo, indústria e mobilidade.
Inteligência Artificial Física: O que é e por que é diferente
Sistemas de IA que operam e interagem com o mundo físico por meio de sensores, sistemas de controle e atuadores — conectando a inteligência à ação no mundo real.
Modelos fundamentais, simulações aprimoradas, sensores mais capazes e computação de borda mais robusta estão tornando a autonomia no mundo real viável em grande escala pela primeira vez.
Dados multimodais de alta qualidade (visão + linguagem + ação), cobertura de casos extremos, ciclos de validação e caminhos mais seguros da simulação à implementação.
Não como fabricante de robôs, mas sim como parceiro de infraestrutura de dados e validação por trás das equipes de IA física que constroem a próxima geração de sistemas autônomos.
Histórias de sucesso
A espinha dorsal de operações de dados por trás de 10,000 horas de dados de movimento de robôs humanoides.
A aprendizagem de simulação para realidade exige mais do que volume — exige dados de movimento fundamentados, calibrados e validados por tarefas em grande escala. Para um cliente de robótica humanoide, a Shaip construiu a infraestrutura completa de operações de dados: configuração de cena mapeada por QR Code, rastreamento com cinco sensores, ensaio moderado e controle de qualidade pronto para o modelo — gerando 10,000 horas de dados de movimento egocêntricos em realidade virtual com cerca de 4,000 participantes e 100 tarefas em apenas 30 dias.
A pilha de conjuntos de dados de IA física
Diferentes camadas de conjuntos de dados possibilitam diferentes funcionalidades. O Shaip oferece suporte à pilha integrada necessária para treinar, validar e fortalecer sistemas de IA do mundo real.
| Camada de capacidade | Tipo de conjunto de dados chave | Como Shaip o apoia |
|---|---|---|
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L1 compreensão humana |
Atividade humana e dados de demonstração | Coleção global de cenários do mundo real, demonstrações com humanos e contextos baseados em tarefas em diversos ambientes e populações. |
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L2 Execução de tarefa |
dados de manipulação do robô | Captura e anotação estruturadas de trajetórias, estados articulares, interações entre objetos e fluxos de trabalho — desenvolvidas para repetibilidade e escalabilidade. |
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L3 Instrução a seguir |
Dados de Visão-Linguagem-Ação (VLA) | Alinhamento de entrada visual, instruções de linguagem e trajetórias de ação para execução no mundo real — incluindo suporte de ajuste fino para modelos VLA. |
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L4 Conclusão do fluxo de trabalho |
Dados de tarefas de longo prazo | Conjuntos de dados para tarefas com várias etapas, conjuntos de avaliação e tratamento de exceções para sequências complexas — permitindo um desempenho robusto em tarefas extensas. |
Security & Compliance
Pronto para construir IA física que realmente seja implantada?
Converse com Shaip sobre infraestrutura de dados multimodais, geração de dados sintéticos, RLHF (Robotics and Learning Framework), fluxos de trabalho de avaliação e validação com interação humana para robótica, autonomia e IA incorporada.
ContatoPerguntas Frequentes (FAQ)
Como Shaip obtém dados físicos para treinamento de IA de forma legal e ética?
Todos os dados da Shaip são coletados mediante consentimento assinado dos participantes, com direitos de dados e termos de uso documentados. Operamos com captura controlada em estúdio, coleta de dados em campo e programas em domicílio — cada um com sua própria estrutura de consentimento alinhada ao GDPR, CCPA, HIPAA e padrões regionais de privacidade. Não extraímos dados de fontes externas, não reutilizamos vídeos públicos e cada conjunto de dados é fornecido com um registro de proveniência auditável para revisão jurídica corporativa.
Com que rapidez Shaip consegue entregar o primeiro conjunto de dados para um projeto piloto de IA física?
Os cronogramas típicos de projetos-piloto variam em semanas, desde a assinatura do briefing até a entrega do primeiro lote, dependendo do ambiente de coleta, do conjunto de sensores e dos requisitos dos participantes. Demonstrações em estúdio e capturas egocêntricas geralmente são mais rápidas; programas de fusão multissensor com LiDAR e equipamentos calibrados levam mais tempo.
O Shaip suporta fluxos de trabalho de simulação para realidade?
A Shaip oferece captura de dados do mundo real, geração de dados sintéticos e pipelines real2sim — com ciclos de validação estruturados para reduzir a lacuna entre simulação e realidade. Isso inclui aumento de dados sintéticos com randomização de domínio, injeção de casos extremos e benchmarks pareados de dados reais e sintéticos.
Quais modalidades de sensores o Shaip captura e anota?
Câmera (RGB, monocromática, eventos), profundidade (estéreo, luz estruturada, ToF), LiDAR, IMU, radar, áudio, força/torque, rastreamento de mãos, rastreamento ocular, GPS e telemática. Todos os canais são entregues sincronizados com os metadados de calibração.
O Shaip suporta a coleta de dados baseada em teleoperação?
Sim. A Shaip projeta e gerencia programas de captura de teleoperação — recrutamento e treinamento de operadores, configuração de equipamentos, roteirização de tarefas, controle de qualidade em nível de episódio e anotação de trajetória. As demonstrações teleoperadas são entregues sincronizadas com os canais de câmera, estado das articulações e força/torque, formatadas para aprendizado por imitação e fluxos de trabalho de ajuste fino de VLA.
Como o Shaip lida com casos extremos e cenários críticos de segurança para IA física?
Shaip mantém taxonomias estruturadas para a coleta de casos extremos — oclusão, baixa luminosidade, condições climáticas adversas, ambientes de alta densidade, comportamento atípico de atores e scripts de eventos raros. Os entregáveis incluem conjuntos de testes de regressão, benchmarks de prontidão para lançamento e cobertura de cenários de segurança mapeados para níveis de risco de implantação.
Quais certificações de conformidade Shaip possui?
ISO 27001, SOC 2 Tipo II, controles compatíveis com HIPAA, GDPR. Estruturas de conformidade adicionais são implementadas por programa, conforme necessário.
Como a Shaip gerencia a qualidade das anotações físicas de IA?
A Shaip opera um pipeline de controle de qualidade em etapas: Controle de Qualidade Universal para validação inicial, Revisão CPA (Shaip Review) para calibração do conjunto de referência e Validação Shaip para revisão final da versão. A concordância entre anotadores, a revisão por consenso e os limites de aceitação específicos da tarefa são configurados por projeto.
O Shaip fornece dados RLHF e de preferências para IA física?
Sim. Coleta de preferências humanas, classificação comparativa, dados de treinamento de modelos de recompensa e fluxos de trabalho de alinhamento comportamental — com foco em políticas de robótica, alinhamento VLA e modelos de recompensa para geração de vídeo.
