Robotics
ข้อมูลสังเคราะห์อุตสาหกรรมสำหรับ world models, Physical AI และ Embodied AI
DataMesh Robotics สร้างข้อมูลฝึกสังเคราะห์ระดับอุตสาหกรรมสำหรับ Physical AI และ Embodied AI สร้างดิจิทัลทวิน จำลองเซ็นเซอร์ ติดป้าย ground truth อัตโนมัติ และส่งออกไปยัง NVIDIA Isaac Sim/Omniverse และไปป์ไลน์หุ่นยนต์
ความสามารถหลัก
ความสามารถหลักที่สร้างคุณค่าด้านการปฏิบัติงานตามที่หน้าเพจนี้นำเสนอ
- การสร้างแบบจำลองฉากอุตสาหกรรม
สร้างสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมความเที่ยงตรงสูงจาก CAD/BIM แบบแปลนสถานที่ คลังสินทรัพย์ และข้อจำกัดของไซต์ โดยปรับให้เหมาะกับการจำลองขนาดใหญ่
- การสร้างภาพสมจริงระดับภาพถ่าย
สร้างภาพ RGB และภาพสังเคราะห์คุณภาพสูง พร้อมควบคุมแสง พื้นผิว และเลนส์กล้อง เพื่อฝึก perception model ให้ทนต่อความเปลี่ยนแปลงในโลกจริง
- คุณสมบัติฟิสิกส์และวัสดุ
กำหนดมวล แรงเสียดทาน การเด้งกลับ ข้อต่อ ข้อจำกัด และวัสดุ เพื่อให้การโต้ตอบสมจริง สำหรับงานหยิบจับ การสัมผัส และการเคลื่อนที่
- Ground truth ที่ติดป้ายอัตโนมัติ
สร้าง annotation ขนาดใหญ่ที่สอดคล้องกัน เช่น segmentation mask, bounding box 2D/3D, instance ID, depth, keypoint, pose, trajectory และ metadata ของฉาก
- เป้าหมายงานอุตสาหกรรมและ reward
กำหนดเป้าหมาย เงื่อนไขความสำเร็จ และ reward signal สำหรับงานอุตสาหกรรมที่มี tolerances เข้มงวด ขั้นตอนหลายช่วง ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย และความหมายเฉพาะโดเมน
- ส่งออกไปยัง training และ simulation stacks
แพ็ก dataset และฉาก OpenUSD สำหรับการฝึก การประเมิน และเวิร์กโฟลว์ Sim2Real รวมถึงเส้นทางเชื่อมต่อกับ NVIDIA Isaac Sim/Omniverse และเครื่องมือหุ่นยนต์ทั่วไป
ภาพรวม
DataMesh Robotics สร้างข้อมูลฝึกสังเคราะห์ระดับอุตสาหกรรมสำหรับ Physical AI และ Embodied AI โดยรองรับการสร้างดิจิทัลทวิน การจำลองเซ็นเซอร์ การติดป้าย ground truth อัตโนมัติ และการส่งออกไปยัง NVIDIA Isaac Sim/Omniverse
การเข้าถึงล่วงหน้า — DataMesh Robotics เปิดให้ใช้งานสำหรับพันธมิตรองค์กรที่คัดเลือกในขณะนี้
พร้อมเร่ง pipeline การฝึกหุ่นยนต์หรือไม่?
บอกเราถึงหุ่นยนต์เป้าหมาย งาน และสภาพแวดล้อมของคุณ เราจะเสนอแผนสร้างข้อมูล แนวทางเชื่อมต่อ และเดโมที่เหมาะกับสถานการณ์อุตสาหกรรมของคุณ
ติดต่อ: robotics@datamesh.com
คำถามที่พบบ่อย
สามารถสร้างข้อมูลประเภทใดได้บ้าง?
สามารถสร้าง dataset หลายรูปแบบ เช่น RGB, depth, segmentation, instance ID, bounding box 2D/3D, pose ของวัตถุ, สถานะและ trajectory ของหุ่นยนต์ และ metadata ของสถานการณ์
ใช้ได้เฉพาะ perception หรือรวมถึง manipulation ด้วย?
ใช้ได้ทั้งสองแบบ DataMesh Robotics ออกแบบมาสำหรับงาน embodied ที่ฟิสิกส์มีความสำคัญ เช่น การหยิบจับ ปฏิสัมพันธ์ที่มีการสัมผัส การเคลื่อนที่ และการตรวจสอบ
รองรับ sim-to-real transfer อย่างไร?
เรารวม geometry และ constraints ที่แม่นยำตามอุตสาหกรรมเข้ากับพารามิเตอร์ฟิสิกส์ และ variation ที่มีโครงสร้าง เช่น domain randomization
เชื่อมต่อกับ NVIDIA Isaac Sim ได้หรือไม่?
DataMesh Robotics ออกแบบให้ทำงานกับเวิร์กโฟลว์ OpenUSD และสามารถปรับให้รองรับ Isaac Sim/Omniverse pipeline ตามสภาพแวดล้อมและข้อกำหนดของคุณ
ใช้สินทรัพย์ proprietary ของเราได้หรือไม่?
ได้ เราสามารถนำเข้าสินทรัพย์ของคุณและช่วยปรับให้เหมาะกับการจำลอง พร้อมตัวเลือก deployment ระดับองค์กรเพื่อปกป้อง IP
โครงการนำร่องมีลักษณะอย่างไร?
โดยทั่วไปจะมีสภาพแวดล้อมเป้าหมายหนึ่งชุด งานจำนวนจำกัด specification ของ dataset เส้นทางเชื่อมต่อกับ training stack และรอบตรวจสอบประสิทธิภาพ
ติดตั้งแบบ on-premise ได้หรือไม่?
ได้ DataMesh Robotics ใช้งานได้ทั้งใน cloud และสภาพแวดล้อม on-premise