Aprender localmente
Explorar atualizações limitadas de adaptadores a partir da experiência em campo, mantendo congelado o modelo original do cliente.
Basalostat Runtime · Em desenvolvimento
As condições mudam. O aprendizado precisa de controle.
Estamos desenvolvendo adaptação no dispositivo para modelos de percepção de robôs em campo. O objetivo: aprender com as condições locais, verificar se um ajuste ajuda e devolver aprendizado útil à sua equipe — preservando o modelo original.
Protótipo de pesquisa. O modelo original permanece inalterado e o candidato separado não controla o robô. Os efeitos sobre CPU, memória e latência compartilhadas ainda precisam ser medidos.
A abordagem em desenvolvimentoRuntime
Experiência em campoUm novo local, estação ou condição visual
Modelo de referênciaParâmetros originais preservados
Adaptador candidatoAvaliado separadamente · não controla o robô
Avaliação independenteHouve melhora? Houve regressão?
Evidências para sua equipeRevisar o candidato, reter dados úteis ou rejeitar
Fluxo previsto. A validação e a exportação do aprendizado estão em desenvolvimento.
Para equipes que desenvolvem seus modelos de percepção
Incubada na
O problema que estamos investigando
O modelo foi entregue. O ambiente não parou.
Novos campos, iluminação e estações podem expor lacunas em um modelo de percepção treinado. Para quem desenvolve robôs agrícolas e de uso externo, aprender com essas falhas exige decidir quais dados importam — e o que pode mudar com segurança.
Verificar o benefício
Comparar candidatos em dados independentes e verificar o desempenho de referência antes de considerar uma implantação.
Alimentar o ciclo de aprendizado
Buscar devolver candidatos rastreáveis e registros úteis de dados de campo ao seu processo de desenvolvimento de modelos.
Como o Runtime está sendo desenvolvido
Adaptar. Avaliar. Só então decidir.
O primeiro caminho de avaliação é o aprendizado em modo sombra: os ajustes candidatos ficam isolados da produção. Sua equipe mantém a decisão sobre o que é útil e o que implantar.
Partir do seu modelo
Definir uma tarefa de visão compatível e um episódio de campo gravado. Preservar os parâmetros do modelo original como referência.
Criar um candidato
Ajustar um adaptador separado: um pequeno conjunto de parâmetros treináveis ligado ao modelo. Registrar os dados, a configuração e o modelo usados para criá-lo.
Testar em dados independentes
Medir o benefício local e a regressão na referência. Uma perda de treinamento menor, sozinha, não comprova melhora.
Devolver um resultado
Fornecer evidências para revisão, dados úteis ou uma rejeição clara. Alimentar o processo de treinamento existente.
Este é o fluxo de avaliação previsto, não uma promessa de adaptação automática em produção ou de recuperação garantida.
Onde estamos hoje
Um protótipo de pesquisa com escopo definido.
Em uma configuração de visão selecionada em CPU, verificamos que o modelo original e o candidato podem gerar previsões por caminhos separados. Também verificamos que os parâmetros salvos do adaptador candidato podem ser restaurados a um estado anterior.
O aprendizado de ponta a ponta, a validação independente e o pacote de aprendizado de campo seguem em desenvolvimento. O benefício da adaptação, a compatibilidade ampla e o desempenho em dispositivos-alvo ainda não foram estabelecidos.
Antes de conversarmos
Algumas distinções importantes.
Defina o modelo, os dados e a pergunta antes de uma avaliação.
Para quem é o Runtime?
Equipes de robótica e autonomia que desenvolvem seus modelos de percepção e controlam o processo de treinamento. Nosso foco inicial é a robótica agrícola e de uso externo, com variações entre locais e estações.
Ele mudará o modelo que controla meu robô?
A abordagem inicial preserva os parâmetros do modelo original e avalia um candidato separado que não controla o robô. Essa separação não comprova impacto zero sobre CPU, memória ou latência compartilhadas; esses efeitos ainda precisam ser medidos. Sua equipe decide o que implantar. A ativação automática em produção está fora do protótipo atual.
Quais modelos e hardwares são compatíveis?
A compatibilidade precisa ser avaliada por modelo e ponto de adaptação. A verificação atual cobre uma configuração de visão estática selecionada em CPU com ONNX Runtime. Suporte geral a arquiteturas, custos em hardware-alvo e requisitos de integração ainda estão em avaliação.
Isso substitui nosso treinamento central?
O objetivo é complementá-lo: aprender com a experiência em campo, avaliar alterações candidatas e devolver dados úteis ou artefatos candidatos com evidências. Acesso, retenção e exportação de dados seriam definidos para cada avaliação.
O que muda quando seus robôs chegam ao campo?
Conte sobre um modelo, um ambiente e o problema que sua equipe está investigando.