HFlowは、ロボットや人間オペレータのマルチモーダル録画（同期映像、関節状態、アクション、タイムスタンプ、メタデータ）を、標準化された品質チェック済みエピソードと照会可能なデータセットマニフェストに変換するSDKです。パイプラインは変換・チェック・ラベル付け・エンリッチメントの各ステップをPython関数として公開し、開発中はインプロセスで実行、定期処理ではAirflow 3のDAGとしてパッケージしてタスク状態やリトライを検査できます。
Hebbian Robotics、ロボットのマルチモーダル録画を構造化データセットに変換するSDK「HFlow」を公開
入力形式は1エピソード1つのMCAPファイルで、Foxgloveのオープンコンテナ形式を用います。出力は帯域内H.264映像と生成過程を記述するプロベナンスを含む正規化MCAPで、FoxgloveやRerunとの互換性を維持します。
品質チェックは、黒画面・映像フリーズ・タイムスタンプドリフト・不可能な関節運動などの決定論的検出と、VLMやMediaPipe Handsによるモデル検出の両方をサポートします。各ステップに挙動バージョンを付与し、測定値・メタデータ・成果物場所をappend-onlyのParquetカタログに記録します。DuckDB SQLで照会してバージョン固定のマニフェストを生成でき、重要なチェックでエピソードを隔離しますがデータを削除しません。
創業者のBrandon氏は2アーム産業用清掃ロボットのembodied AIモデル訓練で、Kingston氏はJane Streetでの高スループット基盤構築で、ロボットのデータ処理がモデル改善のボトルネックになる問題に直面したと述べています。
出典: Launch HN: Hebbian Robotics (YC S26) – Build scalable robotics data pipelines（Hacker News Frontpage、2026-09-01）