Curatrix
Blog

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.

1 Min. LesezeitVon Curatrix Research

Datensatz-Marketing führt mit Stunden. Stunden sind leicht zu zählen und leicht aufzublähen: Eine Person, die eine Woche lang eine Aufgabe in einem Raum wiederholt, erzeugt eine große Zahl und einen engen Datensatz. Bevor Budget in eine Release fließt, lohnt der Blick auf fünf andere Zahlen.

1. Mitwirkendenvielfalt

Wie viele verschiedene Personen haben die Aufgabe ausgeführt? Fachkräfte unterscheiden sich in Händigkeit, Tempo, Griff und Fehlerkorrektur. Eine Policy, die zwanzig Elektriker gesehen hat, generalisiert auf den einundzwanzigsten deutlich besser als eine, die die Gewohnheiten einer einzelnen Person auswendig gelernt hat.

2. Umgebungsstreuung

Werkstatt, Baustelle, Wohnung, Industrie: Jede Umgebung hat eigene Beleuchtung, Unordnung und Hintergrundbewegung. Prüfen Sie, wie viele Standorte und Umgebungstypen vertreten sind und ob das dorthin passt, wo der Roboter tatsächlich arbeiten wird.

3. Episodenvollständigkeit

Welcher Anteil der aufgenommenen Stunden wurde zu akzeptierten Episoden mit klarem Start- und Endzustand? Eine niedrige Quote ist nicht zwangsläufig schlecht – strenge Abnahmekriterien verwerfen viel –, aber man sollte die Quote und die dahinterstehenden Kriterien kennen.

4. Annotationsdichte

Wie viele Phasen, Werkzeuge, Objekte und Ergebniszustände sind pro Episode gelabelt – und von wem? Annotationen von Menschen, die das Gewerk kennen, sind mehr wert als gecrowdsourcte Bounding Boxes, und der Unterschied zeigt sich in der Label-Konsistenz über Mitwirkende hinweg.

5. Rechteabdeckung

Schließlich: Für welchen Anteil der Episoden kann der Anbieter Mitwirkendenfreigabe, Standortgenehmigung und Datenschutz-Review nachweisen? Alles unter hundert Prozent ist ein Risiko, das man erbt. Jede Curatrix-Release veröffentlicht diese Zahlen im Datenblatt; der Katalog zeigt die Kennzahlen, und die FAQ erklärt, wie sie berechnet werden. Für Fragen zu einer bestimmten Release nehmen Sie gern Kontakt auf.

Passende Beiträge

Alle Beiträge
2 Min. Lesezeit

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.

  • physical-ai
  • data-quality
  • field-capture
1 Min. Lesezeit

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.

  • field-capture
  • sensors
  • physical-ai
1 Min. Lesezeit

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.

  • licensing
  • compliance
  • data-quality
Nächster Schritt

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.