جسمانی AI حل
روبوٹکس اور ایمبوڈیڈ AI ٹیموں کے لیے جسمانی AI ڈیٹا آپریشنز
روبوٹکس، خود مختاری، اور وژن-لینگویج-ایکشن ماڈلز کے لیے ٹریننگ کے لیے تیار ملٹی موڈل ڈیٹا سیٹس جمع کریں، تشریح کریں، توثیق کریں اور ڈیلیور کریں — انٹرپرائز-گریڈ کوالٹی، ہیومن-ان-دی-لوپ ریویو، اور آپ کی ٹریننگ پائپ لائن کے ساتھ منسلک لچکدار آؤٹ پٹ فارمیٹس کے ساتھ۔
کلپس پکڑے گئے
کے جمعکار
مکمل اسٹیک فزیکل AI ٹریننگ ڈیٹا
RLHF اور تشخیص کے ذریعے خام ڈیٹا اکٹھا کرنے سے - آپ کی ٹیم کی ضرورت کی ہر پرت میں ایک پارٹنر۔
ایگو سینٹرک ملٹی موڈل ڈیٹا کلیکشن
متنوع ماحول اور کام کی اقسام میں عالمی سطح پر تصویر، ویڈیو، آڈیو، سینسر سے منسلک میٹا ڈیٹا، ٹیلی میٹکس، ہدایات، اور سیاق و سباق کی گرفت۔
ملٹی سینسر VLA/ایکشن تشریح
آبجیکٹ، اعمال، ٹریکنگ، سیگمنٹیشن، ارادہ، مقامی سیاق و سباق، حرکت، اور انسانی مشین کے تعاملات - ہر پرت پر ساختی زمینی سچائی۔
مصنوعی ڈیٹا جنریشن اور سپورٹ
مصنوعی ڈیٹاسیٹ جنریشن، QA، افزودگی، توثیق، درجہ بندی کی ترتیب، اور سم سے حقیقی تیاری کے کام کے بہاؤ — معیار کے ڈیٹا کو پیمانے پر شروع کرنا، نہ صرف اسے چیک کرنا۔
RLHF اور ترجیحی تعلیم
انسانی ترجیحات کا مجموعہ، موازنہ کی درجہ بندی، انعامی ماڈل کی تربیت کا ڈیٹا، اور رویے کی صف بندی کے ورک فلوز — جسمانی AI کو فنکشنل سے قابل اعتماد کی طرف منتقل کرنے کے لیے تشکیل دیا گیا ہے۔
تشخیص اور بینچ مارکس
ریگریشن سیٹس، ایج کیس لائبریریاں، حفاظتی منظر نامے کی کوریج، اور ریلیز کی تیاری کے بینچ مارکس فزیکل AI سسٹمز کے لیے بنائے گئے ہیں۔
ہیومن ان دی لوپ کا جائزہ
ماہر کی توثیق، استثنیٰ ہینڈلنگ، QA، اور مسلسل فیڈ بیک لوپس جو وشوسنییتا کو بہتر بناتے ہیں اور ماڈل آؤٹ پٹ اور دوبارہ تربیت کے درمیان فرق کو ختم کرتے ہیں۔
روبوٹکس، خود مختاری، اور مجسم AI ٹیموں کے لیے تیار کردہ جسمانی AI ٹریننگ ڈیٹا
ہیومینائڈز اور مجسم AI
ماحول کی ترجمانی کرنے، ہدایات پر عمل کرنے، اور لوگوں، ٹولز اور خالی جگہوں کے ساتھ زیادہ محفوظ طریقے سے تعامل کرنے کے لیے سسٹمز کو تربیت دیں — حقیقی انسانی سرگرمیوں پر مبنی مظاہرے کے ڈیٹا کے ساتھ۔
خود مختار نقل و حرکت
گاڑیوں اور موبائل پلیٹ فارمز کے لیے سپورٹ پرسیپشن، منظر کی سمجھ، نیویگیشن، اور آپریشنل سیفٹی — جس میں ایج کیس اور سیفٹی سیناریو کوریج شامل ہے۔
صنعتی آٹومیشن اور سمارٹ فیکٹریاں
مشین کے نقطہ نظر کو بہتر بنائیں، کارکن کی حفاظت کا پتہ لگانا، عمل کی نگرانی، اور ایسے پیچیدہ ماحول میں مستثنیٰ ہینڈلنگ جہاں قابل اعتماد تقاضے سب سے زیادہ ہیں۔
گودام اور ٹاسک آٹومیشن
پک اینڈ پلیس، لانگ ہورائزن ورک فلو، اور روبوٹک آپریشنز کے لیے حقیقی دنیا کی استثنائی ہینڈلنگ کی حمایت کریں — ڈیپلائمنٹ ریڈی نیس بینچ مارکس کے ذریعے ابتدائی ڈیٹا سیٹ کی تخلیق سے۔
ہر جسمانی AI استعمال کیس کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تشریح
فرسٹ پرسن رویے کیپچر سے لے کر ملٹی سینسر سمولیشن پائپ لائنز تک — شیپ پیمانے اور معیار کی تعیناتی کے تقاضوں کے مطابق آپ کے مخصوص سسٹم کی ضرورت کے ڈیٹا کو جمع اور تشریح کرتا ہے۔
ہیومنائڈ روبوٹ ڈیموسٹریشن لرننگ
گودام چننے، اسمبلی اور کچن کے کام کے فلو میں نقلی سیکھنے کے لیے زمینی سچائی کی تعمیر کے لیے ہیڈ ماونٹڈ کیمروں اور ہینڈ ٹریکنگ کا استعمال کرتے ہوئے قدم بہ قدم انسانی کام کے مظاہروں کو کیپچر کریں۔
Egocentric سرگرمی کیپچر اور Real2Sim پائپ لائنز
VR ہیڈ سیٹس، ہیڈ ماونٹڈ کیمروں، اور چلنے پھرنے، چننے، کھانا پکانے، اور اسمبلی کے کاموں کے لیے پہننے کے قابل کے ذریعے پہلے فرد کے ڈیٹا سیٹس بنائیں، جو براہ راست تربیت یا نقلی تبدیلی کے لیے بنائے گئے ہیں۔
ملٹی سینسر فیوژن ڈیٹا کلیکشن
خود مختار روبوٹکس اور مقامی AI سسٹمز کے لیے سیٹ اپ، ٹائمنگ الائنمنٹ، QA، اور تشریحی ورک فلو کے ساتھ مطابقت پذیر وژن، IMU، LiDAR، اور آڈیو کلیکشن پائپ لائنوں کا نظم کریں۔
خود مختار سسٹمز ایج کیس کلیکشن
نایاب اور زیادہ خطرے والے آپریشنل منظرناموں کو کیپچر کریں جیسے کہ رکاوٹیں، کم روشنی والے حالات، اور ہجوم والے ماحول تاکہ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے جہاں عام ڈیٹاسیٹس کم پڑ جائیں۔
سمارٹ شیشے اور پہننے کے قابل AI ٹریننگ
آبجیکٹ کی شناخت، سیاق و سباق کی تفہیم، نگاہوں کی نقشہ سازی، اور مقامی UI تعامل لیبلنگ کے لیے سمارٹ شیشوں اور مخلوط حقیقت والے آلات سے حقیقی دنیا کے POV ڈیٹا سیٹس جمع کریں۔
صنعتی حفاظت اور تعمیل کی نگرانی
فیکٹریوں، تیل اور گیس، اور تعمیراتی سائٹس میں پی پی ای کا پتہ لگانے، غیر محفوظ کارروائی کی شناخت، ایرگونومکس کا جائزہ، اور ایونٹ کی سطح کی تشریح کے لیے کارکنوں کے رویے کو کیپچر کریں۔
صحت کی دیکھ بھال اور بحالی کی تحریک کا ڈیٹا
42 کلیدی نکتہ کنکال تشریح، مشترکہ زاویہ تجزیہ، تحریک کے مرحلے کی ٹیگنگ، اور زوال کے خطرے کے لیبلنگ کے ساتھ گیٹ تجزیہ، تھراپی موومنٹ ٹریکنگ، اور بزرگوں کی نگرانی کی حمایت کریں۔
AR/VR تعامل اور اشارے کی تربیت
مخلوط حقیقت کے ماحولیاتی نظام میں ہاتھ اور آنکھ سے باخبر رہنے کے ساتھ VR ہیڈ سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے اشارہ کرنے، پکڑنے اور اسکرولنگ تعاملات کے لیے اشاروں سے بھرپور ڈیٹا سیٹس بنائیں۔
دیگر معاون جسمانی AI استعمال کے کیسز
- روبوٹک ہیرا پھیری اور جگہ لینے کے کام
- نیویگیشن اور نقل و حرکت کے نظام
- گودام، لاجسٹکس، اور صنعتی روبوٹکس
- مجسم معاون اور سروس روبوٹ
- انسانی روبوٹ کے تعامل ڈیٹاسیٹس
- ایکشن کنڈیشنڈ وژن لینگوئج ماڈل
- ملٹی سٹیپ ٹاسک ایگزیکیوشن اور رویے کی کلوننگ ورک فلوز
- سیفٹی، ایج کیس، اور ناکامی کے موڈ کی تشخیص
ہر دوسرے AI ڈیٹا فراہم کنندہ سے شیپ کو کیا الگ کرتا ہے۔
پوائنٹ اینوٹیٹر نہیں۔ کراؤڈ سورسنگ پلیٹ فارم نہیں ہے۔ آپ کی فزیکل AI ٹیم میں مربوط ڈیٹا انفراسٹرکچر پرت غائب ہے۔
آخر سے آخر تک بنیادی ڈھانچہ: نقطہ تشریح سے لے کر حقیقی دنیا کا مجموعہ، مصنوعی ڈیٹا جنریشن، RLHF- گریڈ کی توثیق، اور حفاظتی منظر نامے کے بینچ مارکس - سب ایک مصروفیت کے تحت۔
پیمانے پر عالمی مجموعہ: مظاہرے، انسانی سرگرمیاں، اور حقیقی دنیا کے منظر نامے کی گرفت جغرافیوں، ماحول اور کام کی اقسام میں — منظم، کراؤڈ سورس کے ذریعے نہیں۔
ملٹی ماڈل تشریح کی گہرائی: وژن، LiDAR، زبان، ایکشن، اور ورک فلو سیاق و سباق — اس بات کے لیے تشکیل دیا گیا ہے کہ کس طرح فزیکل AI اصل میں تربیت، تشخیص، اور تعیناتی تک پہنچتا ہے۔
منظم افرادی قوت اور معیاری انفراسٹرکچر: سند یافتہ ڈومین ماہرین، ساختہ QA ورک فلوز، ISO، SOC 2، اور HIPAA کے لیے تیار سرٹیفیکیشنز — جو تعیناتی کے درجے کی درستگی کے لیے بنائے گئے ہیں۔
ذاتی طور پر + حقیقی دنیا کے ماحول: کنٹرول شدہ اسٹوڈیو کیپچر اور لائیو حقیقی دنیا کے ماحول — دونوں دستیاب ہیں، دونوں کا انتظام۔ اپنی مرضی کے مطابق منظرنامے اور ایج کیس جنریشن شامل ہیں۔
حقیقی ماحول۔ لیب کا ڈیٹا نہیں۔
جسمانی AI ماڈلز حقیقی دنیا میں ناکام ہو جاتے ہیں جب انہیں صرف صاف، کیوریٹڈ لیب فوٹیج پر تربیت دی جاتی ہے۔ شیپ کا کلکٹر نیٹ ورک حقیقی سطحوں سے ڈیٹا حاصل کرتا ہے جہاں آپ کا ماڈل کام کرے گا — صارفین، خوردہ، صنعتی، اور نقل و حرکت کے ماحول میں۔
جسمانی AI: یہ کیا ہے اور یہ کیوں مختلف ہے۔
AI سسٹمز کہ کام کریں اور جسمانی دنیا کے ساتھ تعامل کریں۔ سینسرز، کنٹرول سسٹمز، اور ایکچیوٹرز کے ذریعے - حقیقی دنیا کی کارروائی کے ساتھ ذہانت کو کم کرنا۔
فاؤنڈیشن ماڈل، بہتر تخروپن، زیادہ قابل سینسرز، اور مضبوط ایج کمپیوٹ بنا رہے ہیں۔ حقیقی دنیا کی خود مختاری عملی پہلی بار پیمانے پر۔
اعلی معیار ملٹی موڈل ڈیٹا (وژن + زبان + ایکشن)، ایج کیس کوریج، توثیق کے لوپس، اور نقلی سے تعیناتی تک محفوظ راستے۔
روبوٹ بنانے والے کے طور پر نہیں۔ ڈیٹا انفراسٹرکچر اور توثیق پارٹنر خود مختار نظام کی اگلی نسل کی تعمیر کرنے والی جسمانی AI ٹیموں کے پیچھے۔
کامیاب کہانیاں۔
10,000 گھنٹے کے ہیومنائڈ روبوٹکس موشن ڈیٹا کے پیچھے ڈیٹا آپریشنز بیک بون
سم سے حقیقی سیکھنے کے لیے حجم سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے — اس کے لیے زمینی، کیلیبریٹڈ، ٹاسک سے تصدیق شدہ موشن ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہیومنائیڈ روبوٹکس کے ایک صارف کے لیے، Shaip نے اینڈ ٹو اینڈ ڈیٹا آپس بیک بون بنایا: QR-میپڈ سین سیٹ اپ، پانچ سینسر ٹریکنگ، معتدل ریہرسل، اور ماڈل کے لیے تیار QA — ~ 4,000 شرکاء اور صرف 1003 دنوں میں 10,000 گھنٹے ایگو سینٹرک VR موشن ڈیٹا تیار کرتا ہے۔
فزیکل AI ڈیٹا سیٹ اسٹیک
مختلف ڈیٹاسیٹ پرتیں مختلف صلاحیتوں کو طاقت دیتی ہیں۔ Shaip حقیقی دنیا کے AI سسٹمز کو تربیت دینے، تصدیق کرنے اور سخت کرنے کے لیے درکار مربوط اسٹیک کی حمایت کرتا ہے۔
| صلاحیت کی پرت | کلیدی ڈیٹاسیٹ کی قسم | شیپ اس کی حمایت کیسے کرتا ہے۔ |
|---|---|---|
L1 انسانی سمجھ |
انسانی سرگرمی اور مظاہرے کا ڈیٹا | متنوع ماحول اور آبادیوں میں حقیقی دنیا کے منظرناموں، انسانی مظاہروں، اور ٹاسک گراؤنڈ سیاق و سباق کا عالمی مجموعہ۔ |
L2 ٹاسک پر عمل درآمد |
روبوٹ ہیرا پھیری ڈیٹا | سٹرکچرڈ کیپچر اور ٹریجیکٹریز، مشترکہ ریاستوں، آبجیکٹ کے تعاملات، اور ورک فلو کی تشریح - دوبارہ قابلیت اور پیمانے کے لیے بنایا گیا ہے۔ |
L3 مندرجہ ذیل ہدایات |
Vision-Language-Action (VLA) ڈیٹا | بصری ان پٹ کی سیدھ، زبان کی ہدایات، اور حقیقی دنیا کے عمل کے لیے ایکشن ٹریجیکٹریز — بشمول VLA ماڈلز کے لیے فائن ٹیوننگ سپورٹ۔ |
L4 ورک فلو کی تکمیل |
طویل افق ٹاسک ڈیٹا | ملٹی سٹیپ ٹاسک ڈیٹا سیٹس، ایویلیویشن سیٹس، اور پیچیدہ سلسلے کے لیے استثنیٰ ہینڈلنگ — توسیع شدہ کاموں میں مضبوط کارکردگی کو قابل بنانا۔ |
سیکیورٹی اور تعمیل
جسمانی AI بنانے کے لئے تیار ہیں جو حقیقت میں تعینات ہے؟
شیپ سے ملٹی موڈل ڈیٹا انفراسٹرکچر، مصنوعی ڈیٹا جنریشن، RLHF، ایویلیویشن ورک فلوز، اور روبوٹکس، خود مختاری، اور مجسم AI کے لیے انسانی اندر کی توثیق کے بارے میں بات کریں۔
اکثر پوچھے گئے سوالات (سوالات)
Shaip قانونی اور اخلاقی طور پر جسمانی AI ٹریننگ ڈیٹا کا ذریعہ کیسے بنتا ہے؟
تمام Shaip ڈیٹا دستاویزی ڈیٹا کے حقوق اور استعمال کی شرائط کے ساتھ دستخط شدہ شرکاء کی رضامندی کے تحت جمع کیا جاتا ہے۔ ہم کنٹرول شدہ ان اسٹوڈیو کیپچر، ریئل ورلڈ فیلڈ کلیکشن، اور ان ہوم پروگرامز چلاتے ہیں - ہر ایک اپنی رضامندی کے فریم ورک کے ساتھ GDPR، CCPA، HIPAA، اور علاقائی رازداری کے معیارات سے منسلک ہے۔ ہم سکریپ نہیں کرتے ہیں، ہم عوامی ویڈیو کو دوبارہ استعمال نہیں کرتے ہیں، اور ہر ڈیٹاسیٹ انٹرپرائز قانونی جائزے کے لیے قابل آڈیٹ پرووینس ریکارڈ کے ساتھ بھیجتا ہے۔
شیپ جسمانی AI پائلٹ کے لیے پہلی ڈیٹاسیٹ کتنی تیزی سے فراہم کر سکتا ہے؟
عام پائلٹ ٹائم لائنز I چلاتے ہیں۔in جمع کرنے کے ماحول، سینسر اسٹیک، اور شرکت کنندگان کی ضروریات کے لحاظ سے دستخط شدہ مختصر سے پہلے بیچ کی ترسیل تک ہفتوں۔ اسٹوڈیو پر مبنی مظاہرے اور انا سینٹرک کیپچرز عام طور پر تیز ہوتے ہیں۔ LiDAR اور calibrated rigs کے ساتھ ملٹی سینسر فیوژن پروگرام زیادہ وقت لیتے ہیں۔
کیا شیپ سم سے حقیقی ورک فلو کو سپورٹ کر سکتا ہے؟
Shaip حقیقی دنیا کی گرفتاری، مصنوعی ڈیٹا جنریشن، اور real2sim پائپ لائنز فراہم کرتا ہے — سم سے حقیقی خلا کو بند کرنے کے لیے ساختی توثیق کے لوپس کے ساتھ۔ اس میں ڈومین بے ترتیب مصنوعی اضافہ، ایج کیس انجیکشن، اور جوڑا اصلی + مصنوعی بینچ مارکس شامل ہیں۔
شیپ کس سینسر کے طریقوں کو پکڑتا ہے اور تشریح کرتا ہے؟
کیمرہ (RGB، مونوکروم، ایونٹ)، گہرائی (سٹیریو، سٹرکچرڈ لائٹ، ToF)، LiDAR، IMU، ریڈار، آڈیو، فورس/ٹارک، ہینڈ ٹریکنگ، آئی ٹریکنگ، GPS، اور ٹیلی میٹکس۔ تمام چینلز نے انشانکن میٹا ڈیٹا کے ساتھ وقت کی مطابقت پذیری فراہم کی۔
Shaip جسمانی AI کے لیے ایج کیسز اور حفاظتی نازک منظرناموں کو کیسے ہینڈل کرتا ہے؟
شیپ ایج کیس کلیکشن کے لیے سٹرکچرڈ ٹیکنومیز کو برقرار رکھتا ہے - روکنا، کم روشنی، منفی موسم، زیادہ کثافت والے ماحول، غیر معمولی اداکار کے رویے، اور نایاب واقعہ کی اسکرپٹنگ۔ ڈیلیوریبلز میں ریگریشن ٹیسٹ سیٹس، ریلیز کی تیاری کے بینچ مارکس، اور حفاظتی منظر نامے کی کوریج کو تعیناتی کے خطرے کے درجات کے مطابق بنایا گیا ہے۔
شیپ کے پاس کون سے تعمیل کے سرٹیفیکیشن ہیں؟
ISO 27001، SOC 2 قسم II، HIPAA کے لیے تیار کنٹرولز، GDPR۔ اضافی تعمیل کے فریم ورک کو فی پروگرام لاگو کیا جاتا ہے جہاں ضرورت ہو۔
Shaip جسمانی AI تشریحات کے معیار کا انتظام کیسے کرتا ہے؟
Shaip ایک ٹائرڈ QA پائپ لائن چلاتا ہے: فرسٹ پاس کی توثیق کے لیے Ubiquity QA، گولڈ سیٹ کیلیبریشن کے لیے CPA (Shaip Review)، اور آخری ریلیز کے جائزے کے لیے Shaip Validation۔ انٹر اینوٹیٹر معاہدہ، اتفاق رائے، اور کام کے لیے مخصوص قبولیت کی حدیں فی پروجیکٹ کنفیگر کی جاتی ہیں۔
کیا Shaip جسمانی AI کے لیے RLHF اور ترجیحی ڈیٹا فراہم کرتا ہے؟
جی ہاں انسانی ترجیحات کا مجموعہ، موازنہ کی درجہ بندی، انعامی ماڈل کی تربیت کا ڈیٹا، اور رویے کی صف بندی کے ورک فلوز — روبوٹکس پالیسیوں، VLA الائنمنٹ، اور ویڈیو جنریشن ریوارڈ ماڈلز کے لیے دائرہ کار۔
