Axis Robotics открывает исходный код одного из крупнейших наборов данных симуляции руки Franka для физического ИИ

Детали

Строгая редакционная политика, ориентированная на точность, актуальность и беспристрастность

Morbi pretium leo et nisl aliquam mollis. Quisque arcu lorem, ultricies quis pellentesque nec, ullamcorper eu odio.

Компания Axis Robotics выпустила Axis Sim Dataset V1 — один из крупнейших открытых наборов данных симуляции для манипуляций с роботизированной рукой Franka, при этом полный набор данных, код обучения и бенчмарки находятся в открытом доступе. V1 построен на основе более чем 50 000 траекторий, собранных с помощью человеческого телеуправления в симуляции, охватывающих 207 задач манипуляции и более 60 000 вариантов сцен на симулированной руке Franka Research 3.

Этот набор данных привлёк более 160 000 загрузок, что сделало его самым скачиваемым открытым набором данных симуляции манипуляций Franka на Hugging Face. В бенчмарках продолженное предобучение на V1 повысило результат π0.5 и превзошло базовый уровень RoboCasa с сопоставимым объёмом данных, при этом все результаты открыты и проверяемы.

Axis Robotics строит предельно эффективный накопительный механизм данных для Physical AI — вертикально интегрированную систему, охватывающую крупномасштабную симуляцию, эгоцентричный сбор данных в реальном мире, локомо-манипуляцию гуманоидов и постобучение DAgger с контролем человека. Компания привлекла $12 млн начального финансирования под руководством Hack VC при участии Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures и бизнес-ангелов.

Распространённое предположение в робототехнике состоит в том, что демонстрации должны быть почти оптимальными с самого начала — отфильтровать до экспертных траекторий, стандартизировать установку и отбросить всё шумное, прежде чем это станет безопасным для имитации. Тезис Axis работает в обратном направлении: качество данных существует на уровне распределения, а не отдельной траектории. Когда достаточно большая и разнообразная группа людей создаёт шумные, субоптимальные траектории, а их ошибки некоррелированы, шум усредняется, и в процессе обучения сохраняется работоспособная политика.

Axis Sim Dataset V1 подвергает этот тезис публичной проверке. Его траектории охватывают операции «взять и положить», штабелирование, переливание, манипуляции с шарнирными объектами и использование инструментов — всё это собрано через браузерную платформу телеуправления Axis Hub распределённой группой участников, а не одной экспертной командой. Набор данных создавался совместно с исследователями из Калифорнийского университета в Беркли, Университета Джонса Хопкинса, Мичиганского университета и других учреждений.

На LIBERO-Plus продолженное предобучение на V1 повышает успешность π0.5 с 83,9% до 88,8% и превосходит базовый уровень RoboCasa365 с сопоставимым объёмом данных на 37,3%. Производительность стабильно улучшается по мере масштабирования данных предобучения с 25% до 100% набора данных, без признаков насыщения — это свидетельствует о том, что выигрыш обусловлен разнообразием и покрытием, а не разовым скачком. Наибольшие улучшения проявляются при возмущениях камеры, шума датчиков и компоновки — именно по этим осям Axis проводит рандомизацию при генерации.

Команда сообщает, что V2 уже в разработке: масштабирование до 1,2 миллиона траекторий по 1 200 задачам, с кросс-воплощённым обобщением и результатами на нескольких VLA-моделях, показывающими, что субоптимальные данные симуляции обучают устойчивые политики.

Набор данных — это один из результатов более крупного, активно накапливаемого механизма данных. В то время как традиционный поставщик данных собирает их по фиксированной спецификации и останавливается, Axis использует производительность модели и случаи отказов, чтобы определить, что следует собирать дальше, — таким образом, каждый цикл обучения определяет следующий. Этот механизм работает по гибридной стратегии на четырёх линиях данных, и все четыре уже работают в масштабе:

Симуляция : более 200 000 распределённых участников на Axis Hub — топ-3 dApp на Base, создавших более 4,7 млн траекторий на 13 воплощениях.

Эгоцентричный сбор : управляемая сеть из более чем 1 000 штатных сборщиков, прошедших контроль качества, фиксирующих активность от первого лица в реальных домах и предприятиях в 14 отраслях: уже накоплено более 200 000 часов, объём растёт более чем на 4 000 часов ежедневно, с верифицированной Vicon позой рук.

Локомо-манипуляция : более 500 часов, сочетающих мобильность и ловкость на реальных гуманоидах (Unitree G1, Booster T2) через аппаратно-независимое телеуправление.

Постобучение DAgger с контролем человека : более 500 часов коррекции с участием человека в цикле, нацеленной на граничные случаи развёртывания.

Каждая задача и траектория записываются в блокчейн Base для подтверждения происхождения, а участники получают вознаграждение за проверенное качество работы.

Помимо открытия данных симуляции, Axis напрямую сотрудничает с компаниями, создающими роботизированные воплощения, для построения специализированных конвейеров данных и модельных априорных знаний под конкретное воплощение.

Как первый партнер Booster Robotics по данным симуляции, Axis воссоздал реальное рабочее пространство Booster в виде цифрового двойника, согласованного с задачами, привлек распределенных участников для сбора более 42 000 эпизодов симуляции на нем и дистиллировал их в модельный приор, специфичный для Booster. Всего с 30 демонстрациями на реальном роботе этот приор достиг 87,5% успеха против 37,5% у готового π0.5, сравнявшись с π0.5 при использовании вдвое меньшего числа реальных демонстраций.

Другие партнеры охватывают компании по воплощению (Feagine Robotics), модельные компании (Manycore Tech, Dexmal) и промышленную автоматизацию (Lotus Cars, Geely Auto). Axis также поставляет ончейн-сети робототехники: BitRobot на Solana и OpenRoboto на Bittensor.

«Будущее физического ИИ — это не статичный набор данных, который вы скачиваете один раз, — сказал Крис Фэн, основатель Axis Robotics. — Это двигатель, который продолжает производить данные, нужные модели дальше. Масштаб дает широкое покрытие. Разнообразие сохраняет шум несмещенным. Замкнутый цикл превращает каждую неудачу в прогресс. Именно это дает накопительный эффект».

Axis основана исследователями из UC Berkeley, CMU, Georgia Tech и SJTU, а также серийными основателями, которые масштабировали потребительские платформы до более чем 30 миллионов пользователей. Научным консультантом является Цзячэнь Ли, доцент Georgia Tech.

Страница проекта: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

Ссылка на датасет: https://huggingface.co/datasets/axisrobotics/Franka-Dataset

Кодовая база на Github: https://github.com/AxisAIOrg/Axis-V1-Training

BlockmanPR — это крипто-PR и медиаагентство, которое с 2020 года выводит бренды Web3 на глобальную аудиторию. От распространения пресс-релизов в более чем 300 крипто- и мейнстрим-изданиях до размещений уровня Tier-1, PR на биржах, кампаний с KOL и платных медиа — агентство управляет каждым каналом из одного центра. BlockmanPR обеспечил более 100 000 медийных ссылок для токен-проектов, бирж и Web3-стартапов.

Для получения дополнительной информации посетите: https://blockman.pro

Дисклеймер: Информация на NewsBTC предназначена только для образовательных целей. Она не отражает мнение NewsBTC о том, покупать, продавать или держать какие-либо инвестиции, и, естественно, инвестирование сопряжено с рисками. Вам рекомендуется проводить собственное исследование перед принятием любых инвестиционных решений. Используйте информацию, представленную на этом сайте, полностью на свой страх и риск.

Читайте последнее обновление о Circle Reserve Attestation Shows USDC Backing Above Circulating Supply.

Читайте последнее обновление о Marathon Mines 670 Bitcoin In August As Treasury Reaches 25,000 BTC.

Читайте последнее обновление о CFTC Advisory Sets Expectations For Tokenized Collateral At Clearinghouses.

Строгая редакционная политика, ориентированная на точность, актуальность и беспристрастность

Morbi pretium leo et nisl aliquam mollis. Quisque arcu lorem, ultricies quis pellentesque nec, ullamcorper eu odio.

BlockDAG’s $0.002 Entry Raises Questions About a... 3 weeks ago

ChangeNOW Brings Martin Masser Into Its Crypto Super App 4 weeks ago

Global Venture Firms Make Their Move: Zerra Ventures &amp... 1 month ago

CreditBlockchain cloud mining helps users earn up to 0.078... 7 months ago

NewsBTC — это новостной сервис о криптовалютах, который освещает новости биткоина сегодня, технический анализ и прогнозы цены биткоина и других альткоинов. Здесь, на NewsBTC, мы стремимся просвещать всех о биткоине и других криптовалютах.

Мы освещаем новости BTC, связанные с биткоин-биржами, майнингом биткоина и прогнозами цен на различные криптовалюты.

Связанные монеты

SOL

Источник

NewsBTC RSS