Axis Robotics Torna Público Um dos Maiores Conjuntos de Dados de Simulação do Braço Franka para IA Física

A Axis Robotics lançou o Axis Sim Dataset V1, um dos maiores conjuntos de dados de simulação de código aberto para manipulação do braço Franka, com o conjunto completo de dados, código de treinamento e benchmarks disponíveis publicamente. O V1 é construído a partir de mais de 50.000 trajetórias de simulação operadas por humanos em 207 tarefas de manipulação e mais de 60.000 variantes de cena em um braço Franka Research 3 simulado.

Esse conjunto de dados teve mais de 160.000 downloads, tornando-se o conjunto de dados de simulação de manipulação Franka de código aberto mais baixado no Hugging Face. Nos benchmarks, o pré-treinamento contínuo no V1 elevou π0.5 e superou uma linha de base RoboCasa com volume correspondente, com cada resultado aberto e verificável.

A Axis Robotics está construindo o motor de dados de composição definitivo para IA Física, um sistema verticalmente integrado que abrange simulação em grande escala, captura do mundo real egocêntrica, locomoção humanoide e DAgger pós-treinamento com controle humano. A empresa levantou US$ 12 milhões em financiamento inicial liderado pela Hack VC, com a participação da Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures e investidores anjos.

Uma suposição comum na robótica é que as demonstrações devem ser quase ótimas para começar --- filtrar para trajetórias de especialistas, padronizar a configuração e descartar qualquer coisa ruidosa antes que seja seguro imitar. A tese da Axis vai na direção oposta: a qualidade dos dados reside no nível de distribuição, não na única trajetória. Quando uma multidão grande e diversificada produz trajetórias ruidosas e subótimas e seus erros não estão correlacionados, o ruído se average e uma política funcional sobrevive durante o treinamento.

O Axis Sim Dataset V1 coloca essa tese à prova pública. Suas trajetórias abrangem pegar e colocar, empilhamento, despejo, manipulação de objetos articulados e uso de ferramentas, todas coletadas através da plataforma de teleoperação baseada em navegador da Axis, Axis Hub, por uma multidão distribuída em vez de uma única equipe de especialistas. O conjunto de dados foi construído com pesquisadores da UC Berkeley, Johns Hopkins, Universidade de Michigan e outras instituições.

No LIBERO-Plus, o pré-treinamento contínuo no V1 eleva π0.5 de 83,9% para 88,8% de sucesso e supera uma linha de base RoboCasa365 com volume correspondente em 37,3%. O desempenho melhora consistentemente à medida que os dados de pré-treinamento aumentam de 25% para 100% do conjunto de dados, sem saturação à vista, evidência de que os ganhos vêm da diversidade e cobertura, em vez de um aumento pontual. As maiores melhorias aparecem sob perturbações de câmera, ruído de sensor e layout, os eixos exatos que a Axis aleatoriza durante a geração.

A equipe afirma que o V2 já está em andamento, escalando para 1,2 milhão de trajetórias em 1.200 tarefas, com generalização de cruzamento de corpo e resultados em vários modelos VLA mostrando que dados de simulação subótimos treinam políticas robustas.

O conjunto de dados é uma saída de um motor de dados maior e ativamente em composição. Onde um fornecedor de dados tradicional coleta para uma especificação fixa e para, a Axis usa o desempenho do modelo e casos de falha para determinar o que deve ser coletado a seguir, de modo que cada rodada de treinamento informa a próxima. Esse motor opera em uma estratégia híbrida em quatro linhas de dados, e todas as quatro agora operam em escala:

• Simulação : mais de 200.000 colaboradores distribuídos no Axis Hub, um dos 3 principais dApps na Base, produzindo mais de 4,7 milhões de trajetórias em 13 emanações.
• Egocêntrico : uma rede gerenciada de mais de 1.000 coletores em tempo integral, treinados em QC, capturando atividades em primeira pessoa em lares e negócios reais em 14 indústrias: mais de 200.000 horas já acumuladas e crescendo em mais de 4.000 horas todos os dias, com pose de mão verificada pela Vicon.
• Locomoção-manipulação : mais de 500 horas combinando mobilidade e destreza em humanoides reais (Unitree G1, Booster T2) através de teleoperação independente de hardware.
• DAgger pós-treinamento com controle humano : mais de 500 horas de correção com humano no loop, direcionadas a casos de borda de implantação.

Cada tarefa e trajetória é registrada em cadeia na Base para proveniência, e os colaboradores são recompensados pela qualidade do trabalho verificada.

Além de tornar os dados de simulação de código aberto, a Axis trabalha diretamente com empresas de incorporação de robôs para construir pipelines de dados personalizados e específicos para a incorporação e modelos anteriores.

Como o primeiro parceiro de dados de simulação da Booster Robotics, a Axis reconstruiu o espaço de trabalho real da Booster como um gêmeo digital alinhado à tarefa, teve colaboradores distribuídos coletando mais de 42.000 episódios de simulação sobre ele e destilou-os em um modelo anterior específico da Booster. Com apenas 30 demonstrações de robô real, esse anterior alcançou 87,5% de sucesso contra 37,5% para um π0.5 padrão, igualando o π0.5 usando metade das demonstrações do mundo real.

Outros parceiros abrangem empresas de incorporação (Feagine Robotics), empresas de modelos (Manycore Tech, Dexmal) e automação industrial (Lotus Cars, Geely Auto). A Axis também fornece redes de robótica em cadeia : BitRobot na Solana e OpenRoboto na Bittensor.

"O futuro da IA Física não é um conjunto de dados estático que você baixa uma vez", disse Chris Feng, fundador da Axis Robotics. "É um motor que continua produzindo os dados que o modelo precisa a seguir. A escala proporciona uma ampla cobertura. A diversidade mantém o ruído imparcial. O ciclo fechado transforma cada falha em progresso. É isso que compõe."

A Axis foi fundada por pesquisadores da UC Berkeley, CMU, Georgia Tech e SJTU, juntamente com fundadores em série que escalaram plataformas de consumo para mais de 30 milhões de usuários. Sua pesquisa é aconselhada por Jiachen Li, Professor Assistente na Georgia Tech.

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