Rerun
Die Dateninfrastruktur für Physische KI und visuelles Debugging.
Rerun entwickelt die Dateninfrastruktur für Physical AI, einschließlich Robotik und Spatial Computing, um Teams bei der Entwicklung intelligenter Systeme zu unterstützen. Das Kernstück ist ein quelloffenes Framework (SDK und Viewer) zur Protokollierung und leistungsstarken Visualisierung multimodaler Daten, das schnelles Debugging und Analyse ermöglicht. Das Unternehmen baut zusätzlich eine kommerzielle Datenplattform für das Management von Physical AI-Daten im großen Maßstab auf.
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Über die Firma Rerun
Rerun positioniert sich als Anbieter der fehlenden Dateninfrastruktur für den schnell wachsenden Sektor der Physischen KI (Physical AI), der Bereiche wie Robotik, autonome Fahrzeuge und räumliches Computing umfasst. Traditionelle Robotik-Tools sind oft nicht für die Anforderungen des modernen maschinellen Lernens (ML) skaliert, während herkömmliche Data Lakes keine nativen räumlichen und zeitlich veränderlichen Daten der Physischen KI verstehen. Rerun schließt diese Lücke, indem es spezialisierte Tools zur Verfügung stellt. Das Unternehmen hat kürzlich eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 17 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um seine kommerzielle Datenplattform weiter auszubauen.
Das Kernprodukt ist das Rerun SDK und der Rerun Viewer, ein quelloffenes Framework zur Protokollierung und schnellen Visualisierung multimodaler Daten in Sprachen wie C++, Python und Rust. Es verwendet ein zeitgesteuertes Entity Component System (ECS), um die Modellierung komplexer, räumlicher Daten zu vereinfachen. Der Viewer bietet leistungsstarke, interaktive Visualisierungen von Live- und aufgezeichneten Daten, was Entwicklern hilft, Probleme schnell zu erkennen, das Systemverhalten zu verstehen und Trainingsprozesse zu debuggen. Das Framework wird bereits von führenden Forschungseinrichtungen und Unternehmen wie Meta, Google und Hugging Face (LeRobot) eingesetzt.
Zusätzlich zum Open-Source-Angebot entwickelt Rerun eine kommerzielle Datenmanagement-Plattform für Physical AI im großen Maßstab. Diese geplante Cloud-Plattform soll die Ingestion, Speicherung und Indexverwaltung massiver Datensätze vereinfachen. Das Ziel ist es, eine Umgebung zu schaffen, in der alle Daten sofort visualisierbar und debugfähig sind, wodurch Teams in der Lage sind, mehr Experimente schneller durchzuführen und die Entwicklung von physischen KI-Systemen zu beschleunigen.
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