Soluções de IA Física
Dados de treinamento de IA física: do primeiro conjunto de dados à implantação
Coleta de dados multimodais, anotação, dados sintéticos, RLHF e avaliação para robótica, autonomia e IA incorporada — um único parceiro, fluxo de trabalho completo.
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 Multimodais
Captura de imagens, vídeos, áudios, metadados vinculados a sensores, telemática, instruções e contexto em escala global em diversos ambientes e tipos de tarefas.
Anotação complexa
Objetos, ações, rastreamento, segmentação, intenção, contexto espacial, movimento e interações humano-máquina — dados de referência estruturados em todas as camadas.
Geração 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.
Em áreas como IA incorporada, mobilidade, manufatura e logística, a Shaip fornece os dados que tornam a implementação possível.
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.
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 de ponta a ponta: 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 — gerenciadas, não terceirizadas.
Profundidade da anotação multimodal: Visão, LiDAR, linguagem, ação e contexto de fluxo de trabalho — estruturados de acordo com a forma como a IA física realmente treina, avalia e chega à implementação.
Força de trabalho gerenciada e infraestrutura de qualidade: Especialistas de domínio credenciados, fluxos de trabalho de controle de qualidade estruturados, certificações ISO, SOC 2 e compatíveis com HIPAA — tudo desenvolvido para precisão em nível de implementação.
Ambientes presenciais e do mundo real: Captura controlada em estúdio e ambientes reais ao vivo — ambos disponíveis e gerenciados. Cenários personalizados e geração de casos extremos incluídos.
Compreendendo a IA Física
É novo na área ou está desenvolvendo um caso de sucesso interno? Esta seção aborda o que é IA física, por que o desafio dos dados é mais complexo do que parece e como a estrutura de dados se traduz em capacidades reais.
Inteligência Artificial Física: O que é e por que é diferente
Sistemas de IA que operar e interagir com o mundo físico Por meio de sensores, sistemas de controle e atuadores — unindo inteligência à ação no mundo real.
Modelos fundamentais, simulações aprimoradas, sensores mais capazes e computação de borda mais robusta estão transformando o cenário. autonomia prática no mundo real em grande escala pela primeira vez.
Alta qualidade dados multimodais (visão + linguagem + ação), cobertura de casos extremos, ciclos de validação e caminhos mais seguros da simulação à implementação.
Não como fabricante de robôs — como o parceiro de infraestrutura e validação de dados por trás das equipes de IA física que constroem a próxima geração de sistemas autônomos.
Por que os dados físicos de IA são difíceis de obter corretamente?
A IA física não aprende apenas com dados em escala web. As equipes precisam Dados específicos da tarefa, fundamentados no mundo real..
Os modelos exigem entradas multimodais abrangendo visão, linguagem, ação, telemetria e contexto — raramente disponíveis de forma integrada.
A maioria das equipes ainda depende de conjuntos de dados fragmentados, criando lacunas de desempenho e ciclos de iteração lentos que atrasam a implementação.
Validação de segurança, cobertura de casos extremos e prontidão da simulação para a realidade agora são critérios de compra essenciais que os fornecedores raramente abordam de ponta a ponta.
Os dados de simulação não são transferíveis de forma confiável para a implementação física. Fechando o lacuna sim-real Requer ciclos de validação estruturados, feedback humano e fundamentação no mundo real — e não apenas mais volume sintético.
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 |
|---|---|---|
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. |
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. |
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. |
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. |
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.