スケール AIの主な特徴には、高品質なトレーニングデータ、データラベリングや注釈付けのための経験豊富な専門家チーム、使いやすいプラットフォームインターフェース、さまざまなAIアプリケーションのニーズに対応するスケーラビリティがあります。
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ロボティクスは、ロボットの設計、構築、運用、および応用を扱う工学およびコンピュータサイエンスの分野です。機械工学、電気工学、人工知能などさまざまな分野を組み合わせて、自律的にまたは最小限の人間介入でタスクを実行できる機械を作成します。近年、ロボティクスの分野は大きな進歩を遂げており、製造業や医療、宇宙探査、エンターテイメントなどさまざまな産業でロボットが使用されています。
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スケール AI | スケール AIの主な特徴には、高品質なトレーニングデータ、データラベリングや注釈付けのための経験豊富な専門家チーム、使いやすいプラットフォームインターフェース、さまざまなAIアプリケーションのニーズに対応するスケーラビリティがあります。 | スケール AIを使用するには、企業はプラットフォームにアクセスし、データをアップロードして専門家チームにラベリングや注釈付けを行ってもらいます。プラットフォームは使いやすいインターフェースを提供し、データラベリングプロセスを効率化します。 | |
Cyber Square | コンピュータ科学教育のソリューションを提供 | ||
Rerun | Rerunは以下の主要な機能を提供しています: - コンピュータビジョンとロボティクスデータの記録と視覚化 - 複数のプロセスからのライブストリーム - 録音データの再生 - 理にかなったデフォルトを使用した設定可能な視覚化の自動構築 - データの関係に基づいた設定可能な視覚化 - 時間の経過によるデータのスクロール可能なタイムライン - ログ時間やセンサー時間などの異なるタイムラインのサポート - 速度と高速な探索のために構築 - レイアウト、データ変換、シェーダーのカスタマイズ可能なツールキット - 他のアプリケーションに埋め込み可能なビュー - 柔軟性、速度、移植性のためのRustで構築 - 高パフォーマンスなwgpuを使用したカスタムレンダラー - Arrowの上に構築されたインメモリデータストア - エンドツーエンドのイミディエイトモードアーキテクチャを使用して構築されたビューア | Rerunを使用するには、開発者はデータをRerun SDKに記録し、SDKがデータの視覚化を処理します。Rerunはネットワーク上の複数のプロセスからのライブストリームを処理し、録画も再生できます。Rerunビューアは記録されたデータに基づいて設定可能な視覚化を作成し、時間の経過に応じて前後にスクロールできます。ユーザーはログ時間やセンサー時間など、異なるタイムラインを切り替えてデータを多角的に調査できます。 | |
Sanctuary | Carbon™によって動力を与えられた世界初の人型一般的な用途のロボット | Sanctuaryを使用して、AIによって動力を与えられた人型の一般的な用途のロボットを開発してください。 | |
Covariant | Covariant Brain | Covariantを使用して複数の施設で複数のユースケースを自動化する方法を学びましょう。 | |
Furhat Robotics | 人間のような表情 |
ベーシック $15,000 手頃な価格で社会的ロボットの探索を開始することができます。
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Flojoy Studio | オープンソース | フロジョイスタジオをダウンロードして、700以上のサポートされるベンチトップ機器、センサー、モーター、カメラ、DAQボード、DMMに接続します。コーディングの知識は必要ありません。強力なPythonベースのエンジニアリングやAIアプリをビルドして実行し、DAQやテスト&計測の自動化を行います。 | |
Duckietown | Hands-on learning | Get started by teaching, learning, researching, or building | |
Pixta AI | 大規模なデータ注釈 | Pixta AIを使用するには、単純にチームに連絡を取り、AIプロジェクトの要件を相談してください。彼らは完全に管理されたデータ注釈サービスを提供し、専門家が最新技術と厳密な品質管理を使用して注釈プロセスを処理します。さらに、ライセンスされた広範なデータセットへのアクセスを提供するデータソーシングサービスも提供しています。ソリューションは、特定のユースケースに合わせてカスタマイズすることができます。 | |
アノティブスタジオ | データアノテーションのためのウェブベースのツール | アノティブスタジオを使用するには、ベータ版に登録して、提供されている機能を活用し始めます。データをアップロードし、画像のオブジェクトにラベルを付けて簡単にアノテーションを作成できます。アノテーションの進捗状況を追跡したり、データセットのバージョン管理を行ったり、独自のワークフローを設計したり、提供されているライブラリから選択したりすることができます。 |
産業オートメーション:ロボットは溶接、塗装、組み立て、物流などの作業に広く使用されています。
医療:外科手術、リハビリテーション、患者ケアなどにロボティクスが適用され、医療専門家の支援と患者の結果の向上に役立っています。
農業:植付け、収穫、農作物の監視などのタスクにロボットが使用され、農業プロセスの最適化や労働要件の削減が行われています。
宇宙航空:ロボティクスは宇宙探査において重要な役割を果たし、惑星探査、衛星のメンテナンス、宇宙ステーションの運用などのタスクに使用されています。
ロボティックシステムのユーザーレビューは、特定のアプリケーションや産業によって異なります。消費者市場では、ロボット掃除機や芝刈り機などが利便性と時間短縮能力に関して一般的に好意的なレビューを受けています。ただし、一部のユーザーは、ナビゲーションの問題や頻繁なメンテナンスの必要性について報告しています。産業部門では、ロボティクスシステムに関するレビューは大部分が肯定的であり、企業は生産性の向上、品質の向上、労働コストの削減を報告しています。ただし、初期投資が必要で雇用に与える影響についての懸念もあります。全体として、レビューからは、適切に適用するとロボティクスが大きな利益を提供できることが示唆されていますが、各ユースケースの特定のニーズや課題には慎重に対処する必要があります。
製造業者は協力ロボットを使用して組み立てタスクを支援し、身体的負担を軽減し、生産速度を向上させています。
病院の患者は、滞在中に孤独感や感情的なサポートを提供するために設計されたソーシャルロボットと交流しています。
家庭の所有者は、自動的に床を掃除するロボット掃除機を使用して、日常の清掃タスクにかかる時間と労力を節約しています。
特定のアプリケーションでロボティクスを実装するためには、次の一般的な手順に従います: 1. 問題の定義:ロボティクスを使用して自動化または改善する必要のあるタスクまたはプロセスを特定します。 2. ロボットの設計:タスク要件に基づいて、ロボットに必要な機能、センサ、アクチュエータを決定します。機械的、電気的、ソフトウェア的なコンポーネントを含む詳細な設計を作成します。 3. ロボットの構築:必要なハードウェアとソフトウェアコンポーネントを統合して、設計に従って物理的なロボットを構築します。 4. ロボットのプログラム:知覚、動作計画、意思決定用のアルゴリズムを含むソフトウェアを開発して、ロボットの動作を制御します。ROS(Robot Operating System)などのロボティクス向けのプログラミング言語やフレームワークを利用します。 5. テストおよび改善:ロボットが望ましいタスクを正確かつ信頼性を持って実行することを確認するために徹底的なテストを実施します。テスト結果やユーザフィードバックに基づいて設計とソフトウェアを改善します。 6. デプロイおよび維持:ロボットを対象の環境にインストールし、ユーザに必要なトレーニングを提供します。ロボットを定期的にメンテナンスして更新し、最適なパフォーマンスを確保し、発生した問題に対処します。
効率と生産性の向上
精度と一貫性の改善
危険な環境での安全性の向上
労働コストの削減
人間の能力を超えるタスクの実行能力