Axis Robotics, 물리 AI를 위한 최대 규모의 Franka Arm 시뮬레이션 데이터셋 중 하나를 오픈소스로 공개

세부 사항

정확성, 관련성, 공정성에 중점을 둔 엄격한 편집 정책

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Axis Robotics가 Axis Sim Dataset V1을 출시했습니다. 이는 Franka 암 조작을 위한 최대 규모의 오픈소스 시뮬레이션 데이터셋 중 하나로, 전체 데이터셋, 훈련 코드, 벤치마크가 공개적으로 제공됩니다. V1은 시뮬레이션된 Franka Research 3 암에서 207개의 조작 작업과 60,000개 이상의 장면 변형에 걸쳐 50,000개 이상의 인간 원격 조작 시뮬레이션 궤적으로 구축되었습니다.

이 데이터셋은 160,000회 이상의 다운로드를 기록하며 Hugging Face에서 가장 많이 다운로드된 오픈소스 시뮬레이션 Franka 조작 데이터셋이 되었습니다. 벤치마크에서 V1에 대한 지속적 사전 훈련은 π0.5를 향상시켰고, 볼륨 매칭된 RoboCasa 기준선을 능가했으며, 모든 결과는 공개되고 검증 가능합니다.

Axis Robotics는 Physical AI를 위한 궁극적인 복합 데이터 엔진을 구축하고 있습니다. 이는 대규모 시뮬레이션, 자기 중심적 실제 세계 캡처, 휴머노이드 로코 조작, 인간 게이트 DAgger 사후 훈련을 아우르는 수직 통합 시스템입니다. 이 회사는 Hack VC가 주도하고 Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures, 엔젤 투자자들이 참여한 시드 펀딩에서 1,200만 달러를 조달했습니다.

로보틱스에서 흔한 가정은 데모가 처음부터 거의 최적이어야 한다는 것입니다. 전문가 궤적으로 필터링하고, 설정을 표준화하며, 모방하기에 안전해질 때까지 노이즈가 있는 모든 것을 버리는 방식입니다. Axis의 논제는 그 반대 방향으로 갑니다. 데이터 품질은 단일 궤적이 아니라 분포 수준에 존재한다는 것입니다. 충분히 크고 다양한 군중이 노이즈가 많고 차선의 궤적을 생성하고 그 오류가 상관관계가 없을 때, 노이즈는 평균화되어 훈련 중에 작동하는 정책이 살아남습니다.

Axis Sim Dataset V1은 이 논제를 공개적으로 시험합니다. 그 궤적은 집기 및 배치, 쌓기, 붓기, 관절형 객체 조작, 도구 사용에 걸쳐 있으며, 모두 Axis의 브라우저 기반 원격 조작 플랫폼인 Axis Hub를 통해 단일 전문가 팀이 아닌 분산된 군중에 의해 수집되었습니다. 이 데이터셋은 UC 버클리, 존스 홉킨스, 미시간 대학교 및 기타 기관의 연구자들과 함께 구축되었습니다.

LIBERO-Plus에서 V1에 대한 지속적 사전 훈련은 π0.5를 83.9%에서 88.8% 성공률로 끌어올렸고, 볼륨 매칭된 RoboCasa365 기준선을 37.3% 능가했습니다. 성능은 사전 훈련 데이터가 데이터셋의 25%에서 100%로 확장됨에 따라 일관되게 향상되며 포화 징후가 보이지 않는데, 이는 이득이 일회성 상승이 아니라 다양성과 커버리지에서 비롯된다는 증거입니다. 가장 큰 개선은 카메라, 센서 노이즈, 레이아웃 섭동 하에서 나타나는데, 이는 Axis가 생성 중에 무작위화하는 정확한 축입니다.

팀은 V2가 이미 진행 중이며, 1,200개 작업에 걸쳐 120만 개의 궤적으로 확장되고, 교차 구현 일반화와 여러 VLA 모델에 걸친 결과를 통해 차선의 시뮬레이션 데이터가 강력한 정책을 훈련시킨다는 것을 보여준다고 말합니다.

이 데이터셋은 더 크고 활발히 복합되는 데이터 엔진의 한 출력물입니다. 전통적인 데이터 공급업체가 고정된 사양에 맞춰 수집하고 멈추는 반면, Axis는 모델 성능과 실패 사례를 사용하여 다음에 무엇을 수집할지 결정하므로 모든 훈련 라운드가 다음 라운드에 정보를 제공합니다. 이 엔진은 네 가지 데이터 라인에 걸친 하이브리드 전략으로 운영되며, 네 가지 모두 현재 규모 있게 실행되고 있습니다:

시뮬레이션 : Axis Hub에서 200,000명 이상의 분산 기여자 — Base에서 상위 3위 dApp — 13개 구현에 걸쳐 470만 개 이상의 궤적을 생산.

자기 중심적 : 14개 산업의 실제 가정과 사업장에서 1인칭 활동을 캡처하는 1,000명 이상의 풀타임, QC 훈련을 받은 수집가의 관리 네트워크: 이미 200,000시간 이상이 축적되었고 매일 4,000시간 이상씩 증가 중이며, Vicon 검증 손 자세 포함.

로코 조작 : 하드웨어 독립적 원격 조작을 통해 실제 휴머노이드(Unitree G1, Booster T2)에서 이동성과 손재주를 결합한 500시간 이상.

인간 게이트 DAgger 사후 훈련 : 배포 엣지 케이스를 대상으로 한 500시간 이상의 인간 개입 교정.

모든 작업과 궤적은 출처 확인을 위해 Base에 온체인으로 기록되며, 기여자는 검증된 작업 품질에 대해 보상을 받습니다.

시뮬레이션 데이터의 오픈소스화를 넘어, Axis는 로봇 구현 회사와 직접 협력하여 맞춤형, 구현별 데이터 파이프라인과 모델 사전 지식을 구축합니다.

Booster Robotics의 첫 번째 시뮬레이션 데이터 파트너로서 Axis는 Booster의 실제 작업 공간을 작업 정렬 디지털 트윈으로 재구축했고, 분산 기여자들이 그 위에서 42,000개 이상의 시뮬레이션 에피소드를 수집하도록 했으며, 이를 Booster 전용 모델 사전 학습으로 증류했습니다. 단 30개의 실제 로봇 데모만으로 그 사전 학습은 87.5%의 성공률에 도달했고, 기본 제공 π0.5는 37.5%였으며, 실제 세계 데모의 절반만 사용해 π0.5와 동등한 성능을 보였습니다.

다른 파트너로는 구현체 기업(Feagine Robotics), 모델 기업(Manycore Tech, Dexmal), 산업 자동화(Lotus Cars, Geely Auto)가 있습니다. Axis는 또한 온체인 로보틱스 네트워크를 공급합니다: Solana의 BitRobot과 Bittensor의 OpenRoboto.

Axis Robotics의 설립자 Chris Feng은 "피지컬 AI의 미래는 한 번 다운로드하고 끝나는 정적 데이터셋이 아닙니다."라고 말했습니다. "모델이 다음에 필요로 하는 데이터를 계속 생산하는 엔진입니다. 규모는 넓은 커버리지를 제공합니다. 다양성은 노이즈를 편향되지 않게 유지합니다. 폐루프는 모든 실패를 진전으로 바꿉니다. 그것이 복리로 작용하는 방식입니다."

Axis는 UC Berkeley, CMU, Georgia Tech, SJTU 출신 연구자들과 소비자 플랫폼을 3천만 명 이상의 사용자로 확장한 연쇄 창업자들이 설립했습니다. 연구는 Georgia Tech의 조교수인 Jiachen Li가 자문을 맡고 있습니다.

프로젝트 페이지: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

데이터셋 링크: https://huggingface.co/datasets/axisrobotics/Franka-Dataset

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

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