Voxel51 lanserer en enhetlig dataplattform 3.0 for team som arbeider med fysisk KI

15. oktober 2026 introduserte Voxel51 Voxel51 3.0, en ende-til-ende-plattform for multimodale data til fysisk KI som samler søk, kuratering, annotering og evaluering i ett utvidbart system. Medgründer og administrerende direktør Brian Moore omtalte den i selskapets kunngjøring som selskapets «viktigste lansering hittil». Team kan nå prøve plattformen gratis med sine egne data på app.voxel51.com.

Lanseringen innebærer også et nytt navn på selskapets bedriftsprodukt: Voxel51 er det nye navnet på FiftyOne Enterprise, mens FiftyOne fortsatt viser til åpen kildekode-prosjektet. Moore skrev at selskapet i årevis har samarbeidet med team som tar i bruk KI i autonome systemer, robotikk, produksjon og helsevesen, og at plattformen de siste månedene er bygget opp på nytt rundt dataarbeidet som begynner når en modell går videre fra prototypestadiet: å undersøke feil, kuratere treningssett og evaluere modeller på tvers av virkelige scenarioer.

Multimodalt søk og støtte for tidsseriedata

Voxel51 Search er en vedvarende hybrid søkeindeks som kombinerer semantisk gjenfinning med leksikalske søk og filtre på tvers av ustrukturert innhold og strukturerte metadata i multimodale datasett. Ifølge kunngjøringen indekserer Search datasett automatisk og beregner embedding-vektorer, slik at søk er tilgjengelige fra første dag. Tjenesten holder embedding-vektorer og strukturerte felt søkbare i sitt opprinnelige format og kombinerer dem ved gjenfinning. Til vektorsøk bruker plattformen LanceDB, der den kolonnebaserte arkitekturen støtter vektorsøk sammen med skalarindekser og fulltekstindekser, samtidig som lagring og databehandling holdes adskilt.

Teamene styrer selve pipelinen for generering av embedding-vektorer, blant annet hvilke data som skal få beregnet vektorer, hvilken modell og hvilke dataressurser som skal brukes, og når vektorene skal genereres. Inkrementelle oppdateringer gjør det mulig å oppdatere uten å bygge opp hele datasettet på nytt. Lanseringen gir dessuten førsteklasses støtte for multimodale tidsseriedata: Flere sensorstrømmer kan visualiseres på samme tidslinje, og embedding-vektorer på segmentnivå gjør det mulig for teamene å hente fram bestemte øyeblikk i lange opptak i stedet for å representere en hel sekvens med én enkelt embedding-vektor.

Voxel51 Agent og agentbasert merking

Voxel51 Agent kjeder sammen søk, kuratering, annotering og evaluering i repeterbare arbeidsflyter som er bygget opp av over 45 MCP-verktøy, over 80 operatører og 18 ferdigheter med åpen kildekode. Kunngjøringen beskriver flere bruksområder: Et robotikkteam søker etter bestemte handlinger i tusenvis av sekvenser for å kuratere målrettede trenings- og evalueringssett; et persepsjonsteam går fra en modellfeil til lignende sjeldne scenarioer, ny annotering og ny evaluering; og forberedelser til annotering sender usikre tilfeller videre til menneskelige kontrollører. Agenten kan også skrive kode for å legge til ny funksjonalitet, og alle arbeidsflytene arver tilgangsrettighetene, sikkerhetsinnstillingene og styringskontrollene organisasjonen har satt.

I et innlegg publisert 8. oktober 2026, før lanseringen, opplyste Voxel51 at Agent er bygget på Model Context Protocol, en åpen standard for å koble KI-applikasjoner til eksterne verktøy, og at den kobler seg til mer enn 100 modelltilbydere, deriblant Anthropic, OpenAI og Google. Den kan tas i bruk i skyen, i hybride miljøer, lokalt, i isolerte miljøer uten nettverkstilgang og som administrerte distribusjonsløsninger. Selskapet rapporterte at en sammenligning av de samme agentoppgavene på tvers av Claude Sonnet 5, Claude Opus 5, GPT-5.1 og Gemini 3.1 Pro avdekket kostnadsforskjeller på opptil 15 ganger.

3.0-utgivelsen samler også annoteringsarbeidsflyter for 2D-, 3D-, video- og multimodale data, med automatisert kvalitetssikring, annotatørmålinger og verktøy for å håndtere gjennomgang med menneskelig medvirkning. Funksjonen Agentic Labeling bruker syns- og språkmodeller til å generere etiketter ut fra instruksjoner og eksempler på naturlig språk, med arbeidsflyter for gjennomgang og validering av resultatene. Med henvisning til selskapets undersøkelse State of Physical AI 2026 opplyste selskapet at de beste teamene bruker mer enn halvparten av prosjekttiden på dataarbeid, med en andel som er nesten tre ganger så høy som hos team som strever. Diagrammet fra undersøkelsen viser at andelene er 58 prosent blant de beste teamene og 21 prosent blant teamene som strever.

Sporbarhet for data på fire nivåer

Voxel51 3.0 innfører sporbarhet for data på fire nivåer, beskrevet nærmere i et tilhørende innlegg av sjefarkitekt Ritchie Martori 9. oktober 2026. En aktivitetslogg på distribusjonsnivå viser hvem som utførte en handling, når den fant sted og hva den påvirket i en distribusjon; en aktivitetslogg på datasettnivå registrerer endringer i hvert enkelt datasett; en redigeringshistorikk på eksempelnivå sporer endringer i etiketter, metadata og andre egenskaper; og versjonering av datasett tar vare på uforanderlige øyeblikksbilder, slik at team kan sammenligne tidligere tilstander, gjenskape arbeidsflyter og finne nøyaktig hvilke data som ble brukt til trening eller evaluering.

Den underliggende hendelsesarkitekturen bruker fiftyone-mq til jobbplanlegging og Activity Core til hendelsessporing, og gir et felles grunnlag for revisjonslogger, annoteringsmålinger og jobbovervåking. Tilgangsrettigheter og innsyn i arbeidsflyter knytter hver dataendring til personen eller den automatiserte jobben som utførte den.

Modelluavhengig utforming og workshops med Nebius

Plattformen er utformet for å være modellagnostisk, slik at team kan bruke sine egne grunnmodeller og domenespesifikke modeller til innbygginger, automatisk merking, inferens og evaluering uten å være låst til en forhåndsdefinert teknologistakk. I kunngjøringen heter det at generelle grunnmodeller hovedsakelig er trent på tekst og visuelle data fra internett, og har begrenset erfaring med de kroppsliggjorte, multimodale sensordataene som fysiske systemer genererer. Videre heter det at fysiske KI-team, med unntak av noen få godt finansierte domener som autonom kjøring, ofte må kombinere grunnmodeller med domenespesifikke modeller og egne treningsdata.

Tidligere måtte man først snakke med teamet til Voxel51 for å få tilgang til selskapets bedriftsfunksjoner. Med 3.0 er selvbetjent tilgang gratis på app.voxel51.com, mens selvdriftede distribusjoner fortsatt er tilgjengelige ved å kontakte selskapet. Voxel51 opplyste også at selskapet samarbeider med AI-skyplattformen Nebius, der utviklere kjører arbeidsflyter som innbygginger og automatisk merking på Nebius AI Cloud under praktiske arrangementer. De to selskapene arrangerer ni ekstra verksteder om fysisk KI i Canada og USA fram til november 2026, og påmeldingen er åpen.