Rerun

Rerunはロボティクス学習のための最新のインフラ構築を提供します

Rerunは、物理AIのためのデータスタックを構築するために1700万ドルを調達しました。このプラットフォームは、ロボティクス学習を加速させる統一インフラを提供し、データの収集、視覚化、注釈、クエリ、変換のプロセスを一貫して行うことができます。

特徴名: 統合データインフラ - ユーザー中心のコアベネフィット

ロボティクス学習を加速するための一元化されたインフラを提供します。アノテーション、クエリ、変換および可視化を、データ収集からトレーニングまで、シームレスに実行できます。

• 技術的な差別化: ペタバイト規模のロボティクスデータに対して、数秒で検索および取得が可能です。

特徴名: データ可視化 - 基本的なコアベネフィット

データと可視化を一元的に管理して、探索、構築、評価、デバッグの過程で一貫してデータを視覚化します。

• 技術的な差別化: 一箇所で全てのデータと可視化を管理・共有でき、ユーザーは迅速に分析を行うことができます。

特徴名: クエリ＆トランスフォーム - ユーザー中心のコアベネフィット

ロボティクスデータのために最適化されたスナッピーなデータフレームクエリを実行し、ログをトレーニング準備が整ったデータに変換します。

• 技術的な差別化: 単純なパイプラインを通じて、複雑なデータ変換を直感的に実施できます。

特徴名: データの収集・ストレージ・取得 - ユーザー中心のコアベネフィット

さまざまな形式のロボティクスログを収集、保存、インデックス化します。

• 技術的な差別化: タイムリーなデータ取得を可能にし、分析サイクルを短縮します。

特徴名: オープンソース - ユーザー中心のコアベネフィット

Rerunはオープンソースであり、ユーザーはそのインフラストラクチャを自由に活用し、自身のニーズに応じてカスタマイズできます。

• 技術的な差別化: コミュニティによる強力なサポートとリソースの共有を提供します。

特徴名: 効率的なデモ体験 - ユーザー中心のコアベネフィット

ウェブブラウザでのデモ体験を通じて、ユーザーは直感的にインターフェースにアクセスでき、ツールの機能を理解することができます。

• 技術的な差別化: ユーザーは設定なしで即時にツールを試すことができ、その場でフィードバックを得ることができるため、時間を大幅に節約できます。

RerunについてのFAQ

1. Rerunはどのようにロボティクス学習をサポートしていますか？

Rerunは、データ収集からトレーニングまで、ロボティクス学習のための統合インフラストラクチャを提供します。データを取り込み、可視化し、注釈を付け、クエリを実行し、変換することで、迅速に学習を進めることができます。

2. Rerunのオープンソース版について教えてください。

Rerunは完全にオープンソースで、コミュニティの貢献を歓迎しています。利用者は自身のプロジェクトにコードを組み込むか、独自の機能を追加することが可能です。

3. データの可視化はどのように行うのですか？

Rerunを使用すると、データの探索、構築、評価、デバッグを一つのプラットフォームで行えます。強力で柔軟な可視化ツールを利用することで、データを一目で把握することができます。

4. ペタバイトスケールのデータ検索は可能ですか？

はい、Rerunはマルチフォーマットのロボティクスログを取り込むことができ、数秒でペタバイトスケールのロボティクスデータを検索、取得できます。この機能により、データを効率的に活用することが可能です。

アカウント登録

まず、公式ウェブサイトにアクセスし、画面に表示されている「登録」ボタンをクリックします。必要な情報を入力し、「送信」ボタンを押して登録を完了させてください。

プロフィール設定

登録が完了したら、ログインしてプロフィールを設定します。プロフィール画像や基本情報を追加して、他のユーザーにあなたを知ってもらいましょう。

データの取り込み

次に、ロボティクスデータを取り込むための準備をします。多様なフォーマットのロギングデータをサポートしているので、必要なデータを選択して、システムにアップロードしてください。

データの可視化

取り込んだデータは、直感的なインターフェースを使って簡単に可視化できます。データを探索し、ビジュアリゼーションを作成して、成果を共有しましょう。

クエリと変換

システム内でデータのクエリを実行し、必要に応じてデータを変換します。シンプルなパイプラインを使用して、トレーニングに適したデータを準備しましょう。

重要な機能の使用

自分のデータが準備できたら、さまざまな機能を使用して進めていきましょう。イテレーションを加速させ、ロボティクスの学習を進めるためのインフラであることを実感してください。