Roboto 개요
Roboto: 물리적 AI를 위한 분석 엔진
Roboto란 무엇인가요? Roboto는 로보틱스 및 물리적 AI 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 분석 엔진입니다. 이를 통해 팀은 대규모 멀티모달 데이터를 효율적으로 검색, 변환 및 분석하여 원시 로그에서 실행 가능한 통찰력으로 이어지는 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
Roboto는 어떻게 작동하나요?
Roboto는 실제 또는 시뮬레이션된 데이터를 사용하는 로보틱스 팀을 다음과 같은 방식으로 지원합니다.
- 로그 및 파일을 데이터세트로 구성: 구조화된 데이터세트를 생성하여 데이터 관리를 간소화하고 간편한 액세스 및 협업을 지원합니다.
- 작업을 통한 데이터 처리 자동화: 데이터 변환 및 분석을 위한 자동화된 작업을 통해 워크플로를 간소화합니다.
- 포괄적인 데이터 검색 활성화: 데이터세트, 파일, 주제 및 이벤트에서 특정 데이터 포인트와 이벤트를 빠르게 찾습니다.
- 다양한 로그 형식 시각화: 다양한 로그 형식의 데이터를 직관적으로 시각화하여 통찰력을 얻습니다.
- AI를 통한 문제 및 이상 징후 발견: AI 기반 도구를 활용하여 데이터에서 이상 징후와 잠재적인 문제를 식별합니다.
주요 기능
- 데이터세트: 로보틱스 로그를 손쉽게 구성하고 검색합니다. 데이터세트를 만들고, 메타데이터를 추가하고, 팀과 통찰력을 공유합니다. 다양한 파일 형식과 자체 스토리지 버킷에 대한 연결을 지원합니다.
- 작업: 작업을 실행하여 로그의 처리 및 분석을 자동화합니다. 커뮤니티 작업에서 선택하거나 사용자 지정 작업을 만듭니다. 검토, QA 절차를 자동화하고 사용자 지정 보고서를 생성합니다.
- 이벤트: 이상 징후, 충돌 또는 장애물과 같은 로보틱스 데이터의 중요한 순간을 강조 표시합니다. 작업을 사용하여 수동으로 또는 자동으로 이벤트를 만듭니다.
- 검색: 강력한 멀티모달 쿼리를 사용하여 필요한 것을 정확하게 찾습니다. 태그, 메타데이터 및 주제 통계를 사용하여 엣지 케이스가 문제가 되기 전에 찾아냅니다.
- SDK 및 CLI: Python SDK 및 CLI를 통해 프로그래밍 방식으로 Roboto에 액세스합니다. 주제 데이터 슬라이스를 가져오고 신호 유사성 검색과 같은 고급 기능을 활용하여 데이터 분석을 개선합니다.
- 형식: ROS, PX4 및 기타 로보틱스 프레임워크는 물론 독점 및 사용자 지정 데이터 형식을 지원합니다.
Roboto 사용 방법
- Python SDK 설치:
pip install roboto
- 기능 탐색: 데이터세트, 작업, 이벤트 및 검색 기능을 자세히 살펴보고 로보틱스 데이터를 효과적으로 분석합니다.
사용 사례
- 드론 비행 분석: 블로그에서 강조한 것처럼 Roboto는 AI 요약을 통해 드론 비행 분석을 가속화하여 중요한 문제를 신속하게 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 조작 이벤트 분석: 블로그 게시물에서 소개된 것처럼 신호 유사성 검색을 통해 로보틱스 데이터에서 이벤트를 더 빠르게 검색하고 큐레이팅합니다.
- 로보틱스 로그 검토: 로보틱스 팀이 가이드 예제를 통해 로보틱스 데이터 분석을 자동화하도록 돕습니다.
Roboto는 누구를 위한 것인가요?
Roboto는 다음과 같은 사용자에게 이상적입니다.
- 로보틱스 엔지니어 및 개발자.
- 물리적 시스템을 연구하는 AI 연구원.
- 로봇 시스템의 테스트, QA 및 배포에 참여하는 팀.
Roboto를 선택해야 하는 이유
Roboto는 로보틱스 데이터 분석을 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 팀이 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 처리 및 분석에 소요되는 시간을 줄입니다.
- 로봇 시스템의 신뢰성과 성능을 향상시킵니다.
- 새로운 로보틱스 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화합니다.
Roboto는 강력한 검색, 변환 및 분석 도구를 제공하여 로보틱스 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 물리적 AI 분야의 혁신을 주도하는 데 도움을 줍니다.
ROS 및 PX4와 같은 널리 사용되는 로보틱스 프레임워크는 물론 사용자 지정 데이터 형식과 함께 작동하도록 설계된 기능을 갖춘 Roboto는 광범위한 애플리케이션을 위한 유연하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 플랫폼의 Python SDK 및 CLI를 사용하면 프로그래밍 방식으로 액세스하고 기존 워크플로와 통합할 수 있어 활용도가 더욱 높아집니다.
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