Genie Studio
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Genie Studio
紹介 :
Genie Studioは、智元机器人が具現化された知能シナリオのために特別に開発されたワンストップ開発プラットフォームであり、データ収集、モデルトレーニング、シミュレーション評価、モデル推論の全工程に対応した製品機能を備えています。開発者に対し、「収集」「トレーニング」「テスト」「推論」の標準化されたソリューションを提供することで、開発のハードルを大幅に下げ、開発効率を向上させます。このプラットフォームは、効率的なデータ収集、柔軟なモデルトレーニング、正確なシミュレーション評価、シームレスなモデル推論を通じて、具現化された知能技術の急速な発展と応用を促進します。Genie Studioは強力なツールを提供するだけでなく、具現化された知能の規模拡大に向けた展開を支援し、業界が標準化、プラットフォーム化、量産化に向けた新たな段階への飛躍を加速させます。
ターゲットユーザー :
Genie Studioは、ロボット開発者、研究機関、大学、そして具現化された知能の研究開発や応用を行う企業に最適です。これらのユーザーにワンストップの開発プラットフォームを提供し、データ収集、モデルトレーニング、シミュレーション評価、モデル推論を効率的に行うことで、具現化された知能技術の研究開発と応用を加速させます。Genie Studioを使用することで、ユーザーはデータのサイロ化と計算能力の制約から解放され、仮想と現実が混在する環境でロボットが継続的に進化し、具現化された知能がコード実行者から環境認識者へと変貌を遂げることを可能にします。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: CN(86.60%)
ウェブサイト閲覧数 : 39.5K
使用シナリオ
ロボット開発者はGenie Studioを使用して、具現化された知能アルゴリズムを迅速に開発および展開し、複雑な環境におけるロボットの操作能力を向上させます。
研究機関はGenie Studioを使用して具現化された知能の研究を行い、研究所から実際の応用への移行プロセスを加速します。
大学はGenie Studioを使用して具現化された知能の教育および研究プロジェクトを実施し、関連分野の専門家を育成します。
製品特徴
データのライフサイクル全体を網羅するデータソリューションを提供し、大量のデータを効率的に収集します(単一マシンで1日当たり最大1000件のデータ生成が可能)ことで、モデルトレーニングに高品質なデータを提供します。
独自開発および主流のオープンソースロボットベースモデルを提供し、トレーニング、微調整、量子化、展開のパイプラインを構築することで、トレーニングのハードルを低減し、オープンソース/プライベートデータセットの協調トレーニングをサポートします。
シミュレーション評価機能を提供し、6000以上の物体アセットとシミュレーションシナリオを備え、ユーザー側でのシナリオ再構築、専門家の軌跡データ取得、評価結果の視覚化を実現し、アルゴリズムのパフォーマンスを迅速に検証し、モデルを最適化します。
「ワンクリックでの実機展開」機能を提供し、アルゴリズムをクラウドから実機環境へシームレスに移行することを容易にします。従来の方法と比べて、単一カードの推論性能が2~3倍向上し、具現化された知能の規模拡大を促進します。
複数の本体と複数のエンドエフェクターを備えたデバイスの管理をサポートし、バッチ処理によるテンプレート化されたデータ収集タスクの生成、全工程の注釈と視覚的な確認、データセット管理など、全工程の機能サービスを提供します。
分散型アーキテクチャのデータパイプラインを搭載し、データクレンジング、異常検知などの処理を効率的に実行し、リアルタイム処理とオフライン処理の両方のモードをサポートすることで、大量のデータの「収集と即時使用」を保証します。
VRおよびキーボードによる遠隔操作機能を備え、シミュレーションにおいて実機遠隔操作機能の検証を迅速に行い、正確な評価結果を得ることができます。GO-1モデルのシミュレーションテスト結果と実機結果の誤差は5%未満です。
モデルコンパイラ、GDK実機制御システム、ローコード開発システム、アプリケーション開発フレームワーク、アプリケーション公開システムなどの重要な機能を統合し、「アルゴリズム-展開-管理」の閉ループを構築します。
使用チュートリアル
Genie Studioの公式ウェブサイトにアクセスし、プラットフォームの機能と使用方法を確認する
プラットフォームに登録してログインし、プロジェクトを作成し、適切なロボットモデルとデータセットを選択する
データ収集モジュールを使用して、プロジェクトのニーズに合わせて多様なモダリティのデータを取得またはインポートする
モデルトレーニングモジュールを使用して、事前トレーニング済みのモデルまたはカスタムモデルを選択してトレーニングと微調整を行う
シミュレーション評価モジュールで、シミュレーションシナリオを作成し、アルゴリズムのパフォーマンス評価と最適化を行う
モデル推論モジュールを使用して、トレーニング済みのモデルをワンクリックで実機環境にデプロイし、実際のテストを行う
評価結果と実際のテストフィードバックに基づいて、モデルとアルゴリズムをさらに最適化し、具現化された知能アプリケーションの反復と改良を実現する
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