Axis Robotics disponibiliza em código aberto um dos maiores conjuntos de dados de simulação do braço Franka para IA física

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

Este conjunto de dados ultrapassou 160.000 downloads, tornando-se o conjunto de dados de simulação Franka de código aberto mais baixado no Hugging Face. Em benchmarks, o pré-treinamento contínuo no V1 elevou o π0.5 e superou uma linha de base RoboCasa com volume equivalente, com todos os resultados abertos e verificáveis.

A Axis Robotics está construindo o mecanismo de dados composto definitivo para IA Física, um sistema verticalmente integrado que abrange simulação em larga escala, captura egocêntrica no mundo real, loco-manipulação humanoide e pós-treinamento DAgger com supervisão humana. A empresa levantou US$ 12 milhões em financiamento seed liderado pela Hack VC, com participação da Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures e investidores-anjo.

Uma suposição comum na robótica é que as demonstrações devem ser quase ótimas desde o início — filtrar para trajetórias de especialistas, padronizar a configuração e descartar qualquer coisa ruidosa antes que seja seguro imitar. A tese da Axis segue na direção oposta: a qualidade dos dados existe no nível da distribuição, não da trajetória individual. Quando uma multidão grande e diversificada o suficiente produz trajetórias ruidosas e subótimas, e seus erros não são correlacionados, o ruído se anula 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, empilhar, despejar, manipulação de objetos articulados e uso de ferramentas, todas coletadas por meio da plataforma de teleoperação baseada em navegador da Axis, o 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 o π0.5 de 83,9% para 88,8% de sucesso e supera uma linha de base RoboCasa365 com volume equivalente em 37,3%. O desempenho melhora consistentemente à medida que os dados de pré-treinamento escalam de 25% para 100% do conjunto de dados, sem saturação à vista, evidência de que os ganhos vêm da diversidade e cobertura, não de um impulso pontual. As maiores melhorias aparecem sob perturbações de câmera, ruído de sensor e layout, exatamente os eixos que a Axis randomiza 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 entre corporificações e resultados em múltiplos modelos VLA mostrando que dados de simulação subótimos treinam políticas robustas.

O conjunto de dados é um dos resultados de um mecanismo de dados maior e em composição ativa. Onde um fornecedor de dados tradicional coleta de acordo com uma especificação fixa e para, a Axis usa o desempenho do modelo e os casos de falha para determinar o que deve ser coletado em seguida, de modo que cada rodada de treinamento informa a próxima. Esse mecanismo opera com uma estratégia híbrida em quatro linhas de dados, e todas as quatro agora funcionam em escala:

Simulação: mais de 200.000 contribuidores distribuídos no Axis Hub, um dApp top-3 na Base, produzindo mais de 4,7 milhões de trajetórias em 13 corporificações.

Egocêntrica: uma rede gerenciada de mais de 1.000 coletores em tempo integral, treinados em controle de qualidade, capturando atividade em primeira pessoa em residências e empresas reais em 14 setores: mais de 200.000 horas já acumuladas e crescendo mais de 4.000 horas por dia, com pose de mão verificada por Vicon.

Loco-manipulação: mais de 500 horas combinando mobilidade e destreza em humanoides reais (Unitree G1, Booster T2) por meio de teleoperação independente de hardware.

Pós-treinamento DAgger com supervisão humana: mais de 500 horas de correção com humanos no circuito, direcionadas a casos extremos de implantação.

Cada tarefa e trajetória é registrada on-chain na Base para proveniência, e os contribuidores são recompensados pela qualidade verificada do trabalho.

Além de abrir os dados de simulação, a Axis trabalha diretamente com empresas de corporificação robótica para construir pipelines de dados personalizados e específicos para cada corporificação, além de priores de modelo.

Como primeira parceira de dados de simulação da Booster Robotics, a Axis reconstruiu o espaço de trabalho real da Booster como um gêmeo digital alinhado às tarefas, fez com que colaboradores distribuídos coletassem mais de 42.000 episódios de simulação nele e os destilou em um prior de modelo específico para a Booster. Com apenas 30 demonstrações em robô real, esse prior alcançou 87,5% de sucesso, contra 37,5% de um π0.5 pronto para uso, igualando o π0.5 com 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 on-chain: 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 em seguida. Escala oferece cobertura ampla. Diversidade mantém o ruído sem viés. O ciclo fechado transforma cada falha em progresso. É isso que gera composição.”

A Axis foi fundada por pesquisadores da UC Berkeley, CMU, Georgia Tech e SJTU, ao lado de fundadores em série que escalaram plataformas de consumo para mais de 30 milhões de usuários. Sua pesquisa é orientada por Jiachen Li, professor assistente da Georgia Tech.

Página do Projeto: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

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

Código no Github: https://github.com/AxisAIOrg/Axis-V1-Training

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