Rerun

O que é Rerun?

Rerun é uma stack de dados multimodais abrangente projetada para modelar, ingerir, armazenar, consultar e visualizar fluxos de dados complexos no estilo robótico. Suporta vários tipos de dados, incluindo 2D, 3D, texto, séries temporais e tensores, permitindo que os usuários depurem, analisem e melhorem sistemas envolvendo IA espacial e corporificada, robótica, simulação e mais. A plataforma oferece SDKs em Python, Rust e C++ para registro e consulta de dados fáceis, junto com um visualizador independente para visualização interativa. Seu modelo de dados de Sistema de Entidade Componente consciente do tempo garante o processamento flexível, mas de alto desempenho, de dados temporais e espaciais, tornando-o ideal para entender dados complexos de sensores e comportamentos do sistema.

Recursos Principais

• Registro de Dados Multimodais

  Suporta o registro de diversos tipos de dados como pontos 3D, imagens, tensores e séries temporais com código mínimo usando SDKs em Python, Rust e C++.

• Visualização Interativa

  Fornece um visualizador independente e opções baseadas na web para visualizar fluxos de dados espaciais e temporais para depuração e análise.

• Modelo de Dados Consciente do Tempo

  Utiliza um Sistema de Entidade Componente (ECS) consciente do tempo para modelar e consultar eficientemente relações temporais e espaciais nos dados.

• Modos de Operação Flexíveis

  Suporta múltiplos modos, incluindo iniciar um visualizador, conectar a visualizadores remotos, servir dados via gRPC e salvar registros em disco.

• Código Aberto e Extensível

  Código aberto com uma comunidade ativa, permitindo personalização e extensão para atender a necessidades específicas em fluxos de trabalho de robótica e dados espaciais.

• Consulta e Extração de Dados

  Permite consultar dados registrados em dataframes limpos compatíveis com ferramentas como Pandas e DuckDB para análises adicionais.

Casos de Uso

• Depuração de Robótica : Visualizar e analisar fluxos de dados de sensores como lidar, feeds de câmera e mapas 3D para identificar e resolver problemas em sistemas robóticos.
• Desenvolvimento de IA Espacial : Rastrear e interpretar representações espaciais e previsões ao longo do tempo para melhorar modelos de IA corporificada.
• Simulação e Testes : Registrar e revisar dados de simulação multimodais para validar e refinar algoritmos e comportamentos do sistema.
• Monitoramento de Processos Industriais : Ingerir e visualizar dados complexos de sensores de ambientes industriais para monitoramento e diagnóstico em tempo real.
• Criação de Conjuntos de Dados : Extrair conjuntos de dados limpos e alinhados temporalmente de dados multimodais registrados para treinamento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

Perguntas Frequentes