Axis Robotics rende open-source uno dei più grandi dataset di simulazione del braccio Franka per l'IA fisica

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Axis Robotics ha rilasciato Axis Sim Dataset V1, uno dei più grandi dataset open-source di simulazione per la manipolazione con braccio Franka, con dataset completo, codice di addestramento e benchmark pubblicamente disponibili. V1 è costruito a partire da oltre 50.000 traiettorie di simulazione teleoperate da umani, distribuite su 207 task di manipolazione e oltre 60.000 varianti di scena su un braccio Franka Research 3 simulato.

Questo dataset ha registrato oltre 160.000 download, diventando il dataset open-source di simulazione per manipolazione Franka più scaricato su Hugging Face. Nei benchmark, il pre-addestramento continuo su V1 ha migliorato π0.5 e ha superato una baseline RoboCasa a volume equivalente, con ogni risultato aperto e verificabile.

Axis Robotics sta costruendo il motore di dati a capitalizzazione composta definitivo per l'IA Fisica, un sistema verticalmente integrato che comprende simulazione su larga scala, acquisizione egocentrica nel mondo reale, loco-manipolazione umanoide e post-addestramento DAgger con supervisione umana. L'azienda ha raccolto 12 milioni di dollari in finanziamento seed guidato da Hack VC, con la partecipazione di Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures e angel investor.

Un presupposto comune nella robotica è che le dimostrazioni debbano essere quasi ottimali fin dall'inizio — filtrare fino alle traiettorie esperte, standardizzare la configurazione ed eliminare tutto ciò che è rumoroso prima che sia sicuro da imitare. La tesi di Axis va nella direzione opposta: la qualità dei dati vive a livello di distribuzione, non di singola traiettoria. Quando una folla sufficientemente ampia e diversificata produce traiettorie rumorose e subottimali e i loro errori non sono correlati, il rumore si annulla in media e una policy funzionante sopravvive durante l'addestramento.

Axis Sim Dataset V1 mette questa tesi alla prova pubblicamente. Le sue traiettorie coprono pick-and-place, impilamento, versamento, manipolazione di oggetti articolati e uso di strumenti, tutte raccolte tramite la piattaforma di teleoperazione basata su browser di Axis, Axis Hub, da una folla distribuita anziché da un singolo team di esperti. Il dataset è stato costruito con ricercatori di UC Berkeley, Johns Hopkins, University of Michigan e altre istituzioni.

Su LIBERO-Plus, il pre-addestramento continuo su V1 porta π0.5 dall'83,9% all'88,8% di successo e supera una baseline RoboCasa365 a volume equivalente del 37,3%. Le prestazioni migliorano costantemente man mano che i dati di pre-addestramento scalano dal 25% al 100% del dataset, senza saturazione in vista, prova che i guadagni derivano da diversità e copertura piuttosto che da un incremento una tantum. I miglioramenti maggiori si manifestano sotto perturbazioni di camera, rumore dei sensori e layout, esattamente gli assi che Axis randomizza durante la generazione.

Il team afferma che V2 è già in corso, con scalabilità a 1,2 milioni di traiettorie su 1.200 task, generalizzazione cross-embodiment e risultati su più modelli VLA che mostrano come i dati di simulazione subottimali addestrino policy robuste.

Il dataset è un output di un motore di dati più ampio e attivamente in capitalizzazione composta. Laddove un fornitore di dati tradizionale raccoglie secondo una specifica fissa e si ferma, Axis utilizza le prestazioni del modello e i casi di fallimento per determinare cosa raccogliere successivamente, così ogni ciclo di addestramento informa il successivo. Questo motore opera con una strategia ibrida su quattro linee di dati, e tutte e quattro ora funzionano su larga scala:

Simulazione: oltre 200.000 contributori distribuiti su Axis Hub, una top-3 dApp su Base, che producono oltre 4,7 milioni di traiettorie su 13 embodiment.

Egocentrica: una rete gestita di oltre 1.000 raccoglitori a tempo pieno, addestrati al controllo qualità, che catturano attività in prima persona in case e attività reali in 14 settori: oltre 200.000 ore già accumulate e in crescita di oltre 4.000 ore al giorno, con posa della mano verificata da Vicon.

Loco-manipolazione: oltre 500 ore che combinano mobilità e destrezza su umanoidi reali (Unitree G1, Booster T2) tramite teleoperazione hardware-agnostica.

Post-addestramento DAgger con supervisione umana: oltre 500 ore di correzione human-in-the-loop mirata ai casi limite di deployment.

Ogni task e traiettoria è registrato on-chain su Base per la provenienza, e i contributori sono ricompensati per la qualità del lavoro verificata.

Oltre all'open-sourcing dei dati di simulazione, Axis collabora direttamente con aziende produttrici di robot per costruire pipeline di dati personalizzate e specifiche per embodiment, oltre a priori di modello.

In qualità di primo partner per i dati di simulazione di Booster Robotics, Axis ha ricostruito il vero spazio di lavoro di Booster come gemello digitale allineato ai task, ha fatto raccogliere a contributori distribuiti oltre 42.000 episodi di simulazione su di esso e li ha distillati in un prior specifico per Booster. Con sole 30 dimostrazioni su robot reale, quel prior ha raggiunto l’87,5% di successo contro il 37,5% di un π0.5 pronto all’uso, eguagliando π0.5 utilizzando la metà delle dimostrazioni nel mondo reale.

Altri partner includono aziende di embodiment (Feagine Robotics), aziende di modelli (Manycore Tech, Dexmal) e automazione industriale (Lotus Cars, Geely Auto). Axis fornisce anche reti robotiche on-chain: BitRobot su Solana e OpenRoboto su Bittensor.

“Il futuro dell’IA fisica non è un dataset statico che scarichi una volta sola,” ha dichiarato Chris Feng, fondatore di Axis Robotics. “È un motore che continua a produrre i dati di cui il modello ha bisogno in seguito. La scala ti dà una copertura ampia. La diversità mantiene il rumore imparziale. Il ciclo chiuso trasforma ogni fallimento in progresso. È questo che genera interesse composto.”

Axis è stata fondata da ricercatori di UC Berkeley, CMU, Georgia Tech e SJTU, insieme a fondatori seriali che hanno scalato piattaforme consumer fino a oltre 30 milioni di utenti. La ricerca è supervisionata da Jiachen Li, Assistant Professor presso Georgia Tech.

Pagina del progetto: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

Link al dataset: https://huggingface.co/datasets/axisrobotics/Franka-Dataset

Codebase Github: https://github.com/AxisAIOrg/Axis-V1-Training

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