Axis Robotics、物理AI向けに最大級のFrankaアームシミュレーションデータセットをオープンソース化

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Axis Roboticsは、Frankaアーム操作のための最大級のオープンソースシミュレーションデータセットの一つであるAxis Sim Dataset V1をリリースしました。完全なデータセット、トレーニングコード、ベンチマークが公開されています。V1は、シミュレートされたFranka Research 3アーム上で、207の操作タスクと60,000以上のシーンバリエーションにわたる50,000以上の人間によるテレオペレーションのシミュレーショントラジェクトリから構築されています。

このデータセットは160,000以上のダウンロードを記録し、Hugging Face上で最もダウンロードされているオープンソースのシミュレーションFranka操作データセットとなりました。ベンチマークでは、V1での継続的事前学習によりπ0.5が向上し、ボリュームを一致させたRoboCasaベースラインを上回り、すべての結果が公開され検証可能です。

Axis Roboticsは、Physical AIのための究極の複利的データエンジンを構築しています。これは、大規模シミュレーション、自己中心的実世界キャプチャ、ヒューマノイドのロコ・マニピュレーション、人間がゲートするDAggerポストトレーニングにまたがる垂直統合システムです。同社はHack VCが主導し、Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures、エンジェル投資家が参加したシード資金で1,200万ドルを調達しました。

ロボティクスにおける一般的な前提は、デモンストレーションは最初からほぼ最適でなければならないというものです。つまり、エキスパートのトラジェクトリに絞り込み、セットアップを標準化し、模倣しても安全になる前にノイズの多いものをすべて破棄するという考え方です。Axisのテーゼはその逆です。データ品質は単一のトラジェクトリではなく、分布レベルに存在するというものです。十分に大規模で多様な群衆がノイズの多い準最適なトラジェクトリを生成し、そのエラーが無相関である場合、ノイズは平均化され、トレーニング中に機能するポリシーが生き残ります。

Axis Sim Dataset V1は、そのテーゼを公のテストにかけます。そのトラジェクトリは、ピックアンドプレース、積み重ね、注ぎ、関節物体操作、ツール使用にわたり、すべてAxisのブラウザベースのテレオペレーションプラットフォームであるAxis Hubを通じて、単一のエキスパートチームではなく分散した群衆によって収集されました。データセットは、UC Berkeley、Johns Hopkins、University of Michiganなどの研究者と共に構築されました。

LIBERO-Plusでは、V1での継続的事前学習によりπ0.5が83.9%から88.8%の成功率に向上し、ボリュームを一致させたRoboCasa365ベースラインを37.3%上回りました。パフォーマンスは、事前学習データがデータセットの25%から100%にスケールするにつれて一貫して向上し、飽和の兆候は見られません。これは、ゲインが一回限りの上昇ではなく、多様性とカバレッジから来ている証拠です。最大の改善は、カメラ、センサーノイズ、レイアウトの摂動下で現れますが、これらはまさにAxisが生成中にランダム化する軸です。

チームによると、V2はすでに進行中で、1,200タスクにわたる120万トラジェクトリにスケールし、クロスエンボディメント汎化と複数のVLAモデルにわたる結果により、準最適なシミュレーションデータが堅牢なポリシーを訓練することが示されています。

このデータセットは、より大規模で積極的に複利化するデータエンジンの一つの成果です。従来のデータベンダーが固定仕様に収集して停止するのに対し、Axisはモデルのパフォーマンスと失敗事例を使用して次に何を収集すべきかを決定し、各トレーニングラウンドが次に情報を与えます。そのエンジンは4つのデータラインにわたるハイブリッド戦略で稼働しており、4つすべてが現在スケールで稼働しています。

シミュレーション：Base上のトップ3 dAppであるAxis Hub上の200,000以上の分散コントリビューターが、13のエンボディメントにわたって470万以上のトラジェクトリを生成。

自己中心的：1,000人以上のフルタイムでQC訓練を受けたコレクターの管理ネットワークが、14業界にわたる実際の家庭や事業所で一人称の活動をキャプチャ。200,000時間以上がすでに蓄積され、毎日4,000時間以上増加しており、Vicon検証済みの手のポーズ付き。

ロコ・マニピュレーション：ハードウェアに依存しないテレオペレーションを通じて、実際のヒューマノイド（Unitree G1、Booster T2）上でモビリティと器用さを組み合わせた500時間以上。

人間がゲートするDAggerポストトレーニング：デプロイメントのエッジケースを対象とした、人間がループに入る修正の500時間以上。

すべてのタスクとトラジェクトリは、来歴のためにBase上でオンチェーンに記録され、コントリビューターは検証された作業品質に対して報酬を受け取ります。

シミュレーションデータのオープンソース化を超えて、Axisはロボットエンボディメント企業と直接協力し、カスタマイズされたエンボディメント固有のデータパイプラインとモデル事前分布を構築しています。

Booster Roboticsの最初のシミュレーションデータパートナーとして、AxisはBoosterの実際の作業空間をタスクに整合したデジタルツインとして再構築し、分散型の貢献者に42,000以上のシミュレーションエピソードを収集してもらい、それらをBooster固有のモデル事前知識へと蒸留しました。わずか30件の実ロボットデモで、その事前知識は87.5%の成功率に達し、既製のπ0.5の37.5%を上回り、実世界のデモを半分に抑えながらπ0.5に匹敵しました。

他のパートナーには、エンボディメント企業（Feagine Robotics）、モデル企業（Manycore Tech、Dexmal）、産業オートメーション（Lotus Cars、Geely Auto）が含まれます。Axisはまた、オンチェーンロボティクスネットワークも提供しています。Solana上のBitRobotとBittensor上のOpenRobotoです。

「Physical AIの未来は、一度ダウンロードすれば終わりの静的データセットではありません」とAxis Roboticsの創業者Chris Fengは述べました。「それは、モデルが次に必要とするデータを生み出し続けるエンジンです。スケールは広範なカバレッジをもたらします。多様性はノイズを偏りのないものに保ちます。クローズドループはあらゆる失敗を進歩へと変えます。それが複利のように効くのです。」

Axisは、UC Berkeley、CMU、Georgia Tech、SJTUの研究者と、消費者向けプラットフォームを3,000万人以上のユーザー規模に拡大した連続起業家によって設立されました。その研究は、Georgia Techの助教授であるJiachen Liの助言を受けています。

プロジェクトページ: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

データセットリンク: https://huggingface.co/datasets/axisrobotics/Franka-Dataset

Githubコードベース: https://github.com/AxisAIOrg/Axis-V1-Training

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