𝗡𝗮𝗰𝗵 𝟭𝟬+ 𝗝𝗮𝗵𝗿𝗲𝗻 𝗶𝗻 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗲𝗿𝗻 𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝘀𝗰𝗵𝘂𝗻𝗴, von meinem Doktorat am Imperial über Berkeley bis hin zum Aufbau des Dyson Robot Learning Lab, hatte ich eine ständige Frustration: 𝗪𝗲𝗿𝗻 𝗶𝗰𝗵 𝗺𝗶𝘁 𝗱𝗲𝗺 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝗹𝗲𝗻 𝗜𝗻𝗳𝗿𝗮𝘀𝘁𝗿𝘂𝗸𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗻𝗼𝗰𝗵 𝗺𝗮𝗹 𝗻𝗲𝘂 𝗯𝗮𝘂𝗲𝗻 𝗺𝘂𝗳𝗳𝗲? 𝗗𝗲𝗿 𝗛𝗮𝗹𝘁𝗲 𝗶𝘀𝘁 𝗱𝗲𝗿 𝗵𝗼𝗹𝗲 𝗙𝗮𝗰𝗵𝗯𝗲𝗿𝗲𝗶𝗰𝗵 𝗶𝗰𝗵 𝗵𝗮𝗯𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗺𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗦𝗰𝗵𝗼𝗹𝗮𝗿𝘀𝗰𝗵𝗮𝗳𝘁 𝗯𝗲𝗿𝗲𝗶𝘁 𝗮𝗻𝗴𝗲𝗳𝗮𝗿𝗲𝗻: • Neues Robotik-Team startet • Verbringt 6 Monate mit dem Aufbau einer Datenpipeline • Verbringt weitere 3 Monate mit der Fehlersuche bei Synchronisationsproblemen • Beginnt schließlich mit der Sammlung aufgabenspezifischer Daten • Erkennt, dass ihre Infrastrukturentscheidungen ihre Flexibilität einschränken • Beginnt von vorne 𝗗𝗲𝗿 𝗛𝗮𝗹𝘁𝗲 𝗶𝘀𝘁 𝗱𝗲𝗿 𝗵𝗼𝗹𝗲 𝗙𝗮𝗰𝗵𝗯𝗲𝗿𝗲𝗶𝗰𝗵 𝗶𝗰𝗵 𝗵𝗮𝗯𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗺𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗦𝗰𝗵𝗼𝗹𝗮𝗿𝘀𝗰𝗵𝗮𝗳𝘁 𝗯𝗲𝗿𝗲𝗶𝘁 𝗮𝗻𝗴𝗲𝗳𝗮𝗿𝗲𝗻: • Multi-Sensor-Daten-Synchronisation über verschiedene Frequenzen • Flexible Speicherung, die mit zukünftigen Algorithmen funktioniert • Visualisierungstools, um Ihre Daten zu verstehen • Die Fähigkeit, mit verschiedenen zeitlichen Auflösungen zu experimentieren • Robuste Protokollierung, die alles erfasst, was Sie später benötigen könnten Der Trend zur KI in der Robotik wächst, da Roboter große Mengen an Sensordaten verarbeiten und analysieren müssen, um Variabilität und Unvorhersehbarkeit in realen Umgebungen zu bewältigen. 𝗕𝘂𝘁 𝗲𝘃𝗲𝗿𝘆 𝘁𝗲𝗮𝗺 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱𝘀 𝘁𝗵𝗶𝘀 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝘀𝗰𝗿𝗮𝘁𝗰𝗵. Stellen Sie sich vor, jeder Webentwickler müsste seine eigene Datenbank, seinen eigenen Webserver und seine eigene Bereitstellungspipeline erstellen, bevor er seine erste Zeile Anwendungscode schreibt. 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗶𝘀 𝘄𝗵𝘆 𝗜 𝗳𝗼𝘂𝗻𝗱𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘂𝗿𝗮𝗰𝗼𝗿𝗲. Anstatt dass jedes Robotik-Team Monate mit der Infrastruktur verbringt, bieten wir die gemeinsamen Werkzeuge, die es Ihnen ermöglichen, in Tagen, nicht Monaten, von "Ich habe einen Roboter" zu "Ich versende intelligente Roboterverhalten" zu gelangen. 𝗧𝗵𝗲 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝗶𝗻𝗻𝗼𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗶𝗻 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝘄𝗼𝗻'𝘁 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗲𝘃𝗲𝗿𝘆𝗼𝗻𝗲 𝗿𝗲𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗵𝗲 𝘀𝗮𝗺𝗲 𝗽𝗹𝘂𝗺𝗯𝗶𝗻𝗴. 𝗜𝘁'𝗹𝗹 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝘁𝗲𝗮𝗺𝘀 𝘄𝗵𝗼 𝗰𝗮𝗻 𝗳𝗼𝗰𝘂𝘀 𝗲𝗻𝘁𝗶𝗿𝗲𝗹𝘆 𝗼𝗻 𝘄𝗵𝗮𝘁 𝗺𝗮𝗸𝗲𝘀 𝘁𝗵𝗲𝗶𝗿 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘂𝗻𝗶𝗾𝘂𝗲....