Palo Alto · 200~300명의 건축업자, 연구원, 운영자, 투자자

로봇공학 데이터 서밋

로봇 공학의 다음 병목 현상에 대한 높은 신호 수집: 아직 어떤 데이터가 누락됐나요, 팀이 다음에 수집해야 할 사항과 하드웨어, 원격 조작, 주석, 평가를 연결하는 방법, 하나의 실제 운영 루프로 배포합니다.

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200–300 예상 참석자

하드웨어 + 데이터 라이브 데모 및 작업 스택

전문가 + 교수 로봇공학이 아직도 잘 배울 수 없는 것

이번 정상회담이 필요한 이유

로봇 공학에는 더 나은 모델만 필요한 것이 아닙니다. 더 나은 데이터 루프가 필요합니다.

우리는 연구실, 스타트업, 운영자 및 시스템 빌더가 정보를 비교할 수 있는 단일 공간을 원합니다. 구현된 AI 데이터 세트에는 오류 데이터, 촉각 신호, 엣지 케이스, 복구 추적 등이 여전히 누락되어 있습니다. 인간의 수정, 차량 피드백 및 도메인별 워크플로.

오늘은 무엇이 빠졌나요?

장거리 가구 시퀀스, 다중 카메라 조작 추적, 촉각이 풍부한 파악 실패, 개입 데이터 및 실제 배포 제약 조건과 연결된 평가 데이터 세트.

전문가들이 논의할 내용

현재 가장 중요한 데이터 형식, 시뮬레이션만으로 어디까지 갈 수 있는지, 주석 표준이 여전히 깨지는 부분, 생태계에 실제로 필요한 새로운 벤치마크는 무엇입니까?

참석자들은 무엇을 가지고 떠날 것인가

로봇 공학 데이터 스택, 실용적인 수집 및 주석 패턴, 하드웨어 액세스를 교육용 데이터 세트로 전환하는 구체적인 방법에 대한 보다 명확한 지도입니다.

주요 하드웨어

사람들이 실제로 검사할 수 있는 실습 시스템

슬라이드뿐만이 아닙니다. 현장의 실제 로봇, 데이터 수집 장비 및 작업자 작업 흐름.

OpenArm 데이터 수집 장비

조작 시연, 운영자 개입 및 신속한 작업 반복을 수집하는 데 눈에 띄고 저렴하며 실용적입니다.

휴머노이드 및 전신 캡처

고립된 클립 너머의 고가치 휴머노이드 데이터는 의도, 균형, 접촉, 복구 및 감독 비용입니다.

운영을 위한 구체화된 플랫폼

팀이 원격 운용, 정책 평가, 주석 QA 및 실제 피드백을 통해 데모에서 반복 가능한 데이터 파이프라인으로 이동하는 방법입니다.

토론 주제

업계 전문가와 교수들이 우리에게 도전해 주기를 바라는 것

어떤 로봇공학 데이터가 과소수집되나요?

오류 추적, 불확실성 레이블, 재시도, 촉각적 상호 작용 및 인간이 정책에 개입하거나 정책을 수정하는 시퀀스입니다.

주석을 달기에는 여전히 비용이 너무 많이 드는 것은 무엇입니까?

시각적이 아닌 운영상 중요한 긴 비디오, 밀집된 조작 상태, 다중 모드 정렬, 정책 의도 및 이벤트 레이블입니다.

데이터 세트를 더 재사용 가능하게 만드는 것은 무엇입니까?

공유 스키마, 더욱 풍부한 메타데이터, 로봇 간 전송 가정, 원격 운영 출처, 환경 태그 및 벤치마크 지원 구조.

평가에서 아직 부족한 것은 무엇입니까?

배포 위험, 엣지 케이스에 대한 벤치마크 적용 범위, 롤아웃 증거를 다시 컬렉션 우선순위에 연결하는 루프와 연결된 오프라인 QA입니다.

우리의 통합 접근 방식

SVRC가 하드웨어, 운영자, 주석 및 배포 피드백을 연결하는 방법

우리는 “데이터가 중요하다”는 회담을 원하지 않습니다. 우리는 풀 스택 팀이 사용할 수 있는 것을 보여주고 싶습니다: 하드웨어 액세스, 원격 조작, 다중 모드 캡처, 구조화된 주석, QA 및 루프 이동을 유지하는 플랫폼입니다.

실제 하드웨어에 액세스

장난감 전용 추적 대신 의미 있는 상호 작용 데이터를 생성하는 OpenArm, 휴머노이드, 손 및 모바일 시스템입니다.

더욱 풍부한 운영자 신호 캡처

작업이 실제로 어떻게 진행되는지 알려주는 Teleop, 카메라 보기, 상태 스트림, 개입 로그 및 세션 메타데이터.

구조 주석 및 QA

작업 루브릭, 검토자 역할, 거부 이유, 버전이 지정된 주석, 원시 미디어에서 학습 가능한 자산으로의 깔끔한 경로.

배포를 데이터 운영에 다시 적용

직관만 기다리지 않고 플랫폼 원격 측정, 에피소드 기록, 실패 검토를 사용하여 다음에 수집할 항목을 결정하세요.

프로그램