Notizen zu realen Trainingsdaten für Physical AI
Felderfassung, Rechte, Annotation und Evaluation – praxisnahe Beiträge des Teams, das mit deutschen Handwerksbetrieben Robotikdatensätze aufbaut.
Fünf Kennzahlen, um einen Robotikdatensatz vor dem Kauf zu beurteilen
Videostunden sind die am wenigsten aussagekräftige Zahl auf einem Datenblatt. Mitwirkendenvielfalt, Umgebungsstreuung, Episodenvollständigkeit, Annotationsdichte und Rechteabdeckung sagen mehr.
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- evaluation
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Von Rohmaterial zu Trainingsepisoden: ein Blick in die Curatrix-Pipeline
Segmentierung, Annotationsschema, Manifeste und Formate. Was passiert zwischen dem Druck auf die Aufnahmetaste und einem versionierten Datensatz im Trainingslauf.
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Egozentrisches Video für Manipulationslernen: Kopf-, Helm- oder Brustkamera?
Wo die Kamera sitzt, bestimmt, was ein Modell lernen kann. Abwägungen zwischen Kopf-, Helm- und Brustkamera bei qualifizierter Handarbeit.
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Was „rechtlich geklärte“ Trainingsdaten wirklich bedeuten
Einwilligung, Standortfreigaben, DSGVO und Lizenzumfang: die vier Ebenen, die nutzbare Robotikdaten von Material trennen, auf dem sich kein Produkt ausliefern lässt.
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- compliance
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Warum Physical AI Felddaten braucht – und keine Labor-Benchmarks
Roboter, die auf aufgeräumten Labor-Demonstrationen trainiert wurden, scheitern auf echten Baustellen. Ein praxisnaher Blick darauf, was im Feld erfasste Manipulationsdaten bringen und wie man sie bewertet.
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Lieber eine schnelle Antwort? Die FAQ deckt Aufnahme, Rechte, Formate und Preise ab. FAQ →
Mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt starten
Bringen Sie eine Aufgabe mit. Im Gespräch definieren wir Aufnahmeprotokoll, Episodenumfang, Annotationsschema und Lieferformat.
Pilotprojekte starten in der Regel ab rund 25.000 €. Das ist ein Richtwert — endgültiger Umfang und Preis werden nach einem technischen Qualifizierungsgespräch festgelegt.