Платформа Voxel51 3.0 объединяет поиск, разметку и анализ данных для физического ИИ

Выпуск масштабного обновления Voxel51 3.0 знаменует собой появление комплексной мультимодальной платформы для работы с данными. Система объединяет в единой среде поисковые инструменты, кураторство, аннотирование и оценку моделей.

Платформа ориентирована на команды разработчиков, занимающихся обучением моделей на основе сенсорных потоков от робототехнических систем, автономного транспорта и промышленных предприятий. В релиз вошли агентские инструменты, расширенная система отслеживания происхождения данных и бесплатный доступ.

Основные новшества релиза

Платформа существенно расширяет возможности работы с визуальной информацией, добавляя поддержку различных типов данных и мультимодального анализа. На временной шкале можно одновременно просматривать несколько потоков с сенсоров, а сегментные эмбеддинги позволяют находить конкретные эпизоды в длительных записях.

Инструменты унифицированной разметки охватывают двухмерные и трехмерные данные, видеопотоки и мультимодальные массивы. Встроены функции автоматического контроля качества, метрики для аннотаторов и проверки с участием человека. Агентская разметка использует зрительно-языковые модели для генерации тегов на основе текстовых инструкций и примеров.

Поддерживаемые типы данных

Система работает с файлами MCAP, изображениями, видеоматериалами, трехмерными облаками точек, полигональными сетками, форматами DICOM и NIfTI, геопространственными данными и аудиодорожками.

Принцип работы поисковой системы Voxel51 Search

В основу поиска положен постоянный гибридный индекс. Платформа производит индексацию датасетов и автоматический расчет эмбеддингов сразу после загрузки, что делает поиск доступным с первого дня использования.

Поиск и извлечение данных

Семантический поиск находит визуально или смыслово похожие фрагменты даже при отсутствии общих меток. Лексические и структурированные запросы обрабатывают точные термины, временные метки, поля сенсоров и метаданные. Векторный поиск функционирует на базе LanceDB, разделяя хранение и вычисления с поддержкой векторных, скалярных и полнотекстовых индексов.

Возможности Voxel51 Agent

Специальный агент связывает поиск, отбор данных, разметку и оценку в единые повторяющиеся рабочие процессы. Разработчики робототехники могут искать поведенческие паттерны среди тысяч эпизодов и формировать сбалансированные наборы для обучения.

Агент также способен писать программный код для создания пользовательских плагинов. Все операции подчиняются общим правилам безопасности и правам доступа организации.

Управление происхождением данных

В платформе реализовано четыре уровня прослеживаемости информации, обеспечивающих полный контроль над жизненным циклом датасетов.

Уровни контроля и аудита

Журнал активности на уровне развертывания фиксирует действия пользователей, а аналогичный лог на уровне датасета показывает эволюцию конкретного набора. История изменений каждого сэмпла отслеживает правки меток и свойств, а версионирование создает неизменяемые снимки для воспроизводимости экспериментов.

Интеграция пользовательских моделей

Архитектура платформы не зависит от конкретных моделей для работы с эмбеддингами, автоматической разметкой, инференсом и оценкой. Команды могут начать работу с базовой фундаментальной моделью, а затем заменить ее на специализированное собственное решение.

Эмпирические данные об эффективности работы с данными

В материалах платформы приводятся данные опроса State of Physical AI за 2026 год, согласно которым 58% успешных команд тратят на подготовку данных больше половины рабочего времени. Среди отстающих коллективов этот показатель составляет 21%.

Сравнение Voxel51 3.0 с аналогами

Платформа конкурирует с решениями вроде Encord и Foxglove, предлагая собственные бесплатные лимиты (три датасета по 10 000 сэмплов и 20 ГБ хранилища) и встроенный агент с поддержкой десятков инструментов MCP.