Axis Robotics công bố mã nguồn mở một trong những bộ dữ liệu mô phỏng cánh tay Franka lớn nhất cho AI vật lý

Chi tiết

Chính sách biên tập nghiêm ngặt tập trung vào độ chính xác, tính liên quan và tính khách quan

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

Axis Robotics đã phát hành Axis Sim Dataset V1, một trong những bộ dữ liệu mô phỏng mã nguồn mở lớn nhất dành cho thao tác cánh tay Franka, với toàn bộ bộ dữ liệu, mã huấn luyện và các tiêu chuẩn đánh giá được công khai. V1 được xây dựng từ hơn 50.000 quỹ đạo mô phỏng do con người điều khiển từ xa trên 207 tác vụ thao tác và hơn 60.000 biến thể cảnh trên cánh tay Franka Research 3 mô phỏng.

Bộ dữ liệu này đã thu hút hơn 160.000 lượt tải xuống, trở thành bộ dữ liệu mô phỏng Franka mã nguồn mở được tải xuống nhiều nhất trên Hugging Face. Trong các tiêu chuẩn đánh giá, việc tiền huấn luyện liên tục trên V1 đã nâng π0.5 và vượt qua một đường cơ sở RoboCasa có khối lượng tương đương, với mọi kết quả đều công khai và có thể xác minh.

Axis Robotics đang xây dựng công cụ dữ liệu tích lũy tối thượng cho AI Vật lý, một hệ thống tích hợp theo chiều dọc bao gồm mô phỏng quy mô lớn, thu thập dữ liệu thực tế từ góc nhìn thứ nhất, thao tác-di chuyển hình người và hậu huấn luyện DAgger có con người kiểm soát. Công ty đã huy động được 12 triệu đô la vòng hạt giống do Hack VC dẫn đầu, với sự tham gia của Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures và các nhà đầu tư thiên thần.

Một giả định phổ biến trong robot học là các minh họa phải gần tối ưu ngay từ đầu — lọc xuống các quỹ đạo chuyên gia, chuẩn hóa thiết lập và loại bỏ bất kỳ thứ gì nhiễu trước khi an toàn để bắt chước. Luận điểm của Axis đi theo hướng ngược lại: chất lượng dữ liệu nằm ở cấp độ phân phối, không phải ở từng quỹ đạo đơn lẻ. Khi một đám đông đủ lớn và đa dạng tạo ra các quỹ đạo nhiễu, dưới mức tối ưu và các lỗi của họ không tương quan với nhau, nhiễu sẽ trung bình hóa và một chính sách hoạt động được vẫn tồn tại trong quá trình huấn luyện.

Axis Sim Dataset V1 đưa luận điểm đó ra thử nghiệm công khai. Các quỹ đạo của nó bao gồm nhặt-và-đặt, xếp chồng, rót, thao tác vật thể có khớp nối và sử dụng công cụ, tất cả được thu thập thông qua nền tảng điều khiển từ xa dựa trên trình duyệt của Axis, Axis Hub, bởi một đám đông phân tán thay vì một nhóm chuyên gia duy nhất. Bộ dữ liệu được xây dựng cùng với các nhà nghiên cứu từ UC Berkeley, Johns Hopkins, Đại học Michigan và các tổ chức khác.

Trên LIBERO-Plus, tiền huấn luyện liên tục trên V1 nâng π0.5 từ 83,9% lên 88,8% tỷ lệ thành công và vượt trội hơn đường cơ sở RoboCasa365 có khối lượng tương đương tới 37,3%. Hiệu suất cải thiện nhất quán khi dữ liệu tiền huấn luyện mở rộng từ 25% đến 100% bộ dữ liệu, không có dấu hiệu bão hòa, bằng chứng cho thấy lợi ích đến từ sự đa dạng và độ phủ chứ không phải là một cú tăng đột biến một lần. Những cải thiện lớn nhất xuất hiện dưới các nhiễu loạn về camera, nhiễu cảm biến và bố cục, chính là các trục mà Axis ngẫu nhiên hóa trong quá trình tạo dữ liệu.

Nhóm cho biết V2 đã được triển khai, mở rộng lên 1,2 triệu quỹ đạo trên 1.200 tác vụ, với khả năng tổng quát hóa xuyên hiện thân và kết quả trên nhiều mô hình VLA cho thấy dữ liệu mô phỏng dưới mức tối ưu vẫn huấn luyện được các chính sách mạnh mẽ.

Bộ dữ liệu là một đầu ra của một công cụ dữ liệu lớn hơn, đang tích lũy chủ động. Trong khi một nhà cung cấp dữ liệu truyền thống thu thập theo một thông số kỹ thuật cố định rồi dừng lại, Axis sử dụng hiệu suất mô hình và các trường hợp thất bại để xác định nên thu thập gì tiếp theo, để mỗi vòng huấn luyện thông tin cho vòng tiếp theo. Công cụ đó vận hành theo chiến lược lai trên bốn tuyến dữ liệu, và cả bốn hiện đều chạy ở quy mô lớn:

Mô phỏng: hơn 200.000 người đóng góp phân tán trên Axis Hub, một dApp top-3 trên Base, tạo ra hơn 4,7 triệu quỹ đạo trên 13 hiện thân.

Góc nhìn thứ nhất: một mạng lưới được quản lý gồm hơn 1.000 người thu thập toàn thời gian, được đào tạo về QC, ghi lại hoạt động góc nhìn thứ nhất trong các ngôi nhà và doanh nghiệp thực trên 14 ngành: hơn 200.000 giờ đã được lưu trữ và tăng thêm hơn 4.000 giờ mỗi ngày, với tư thế bàn tay được xác minh bằng Vicon.

Thao tác-di chuyển: hơn 500 giờ kết hợp di chuyển và khéo léo trên các robot hình người thực (Unitree G1, Booster T2) thông qua điều khiển từ xa bất khả tri về phần cứng.

Hậu huấn luyện DAgger có con người kiểm soát: hơn 500 giờ hiệu chỉnh có con người trong vòng lặp nhắm vào các trường hợp biên khi triển khai.

Mọi tác vụ và quỹ đạo đều được ghi lại trên chuỗi trên Base để xác minh nguồn gốc, và những người đóng góp được thưởng cho chất lượng công việc đã được xác minh.

Ngoài việc công khai dữ liệu mô phỏng mã nguồn mở, Axis còn làm việc trực tiếp với các công ty hiện thân robot để xây dựng các pipeline dữ liệu tùy chỉnh theo từng hiện thân và các tiên nghiệm mô hình.

Là đối tác dữ liệu mô phỏng đầu tiên của Booster Robotics, Axis đã tái tạo không gian làm việc thực của Booster thành một bản sao số phù hợp với nhiệm vụ, huy động các cộng tác viên phân tán thu thập hơn 42.000 tập mô phỏng trên đó, và chắt lọc chúng thành một mô hình tiền nghiệm dành riêng cho Booster. Chỉ với 30 bản demo robot thực, mô hình tiền nghiệm đó đạt tỷ lệ thành công 87,5% so với 37,5% của π0.5 nguyên bản, tương đương π0.5 khi chỉ dùng một nửa số minh họa thực tế.

Các đối tác khác trải dài từ các công ty embodiment (Feagine Robotics), công ty mô hình (Manycore Tech, Dexmal) đến tự động hóa công nghiệp (Lotus Cars, Geely Auto). Axis cũng cung cấp các mạng lưới robot trên chuỗi: BitRobot trên Solana và OpenRoboto trên Bittensor.

“Tương lai của Physical AI không phải là một bộ dữ liệu tĩnh mà bạn tải xuống một lần,” Chris Feng, nhà sáng lập Axis Robotics, cho biết. “Đó là một cỗ máy liên tục sản sinh dữ liệu mà mô hình cần tiếp theo. Quy mô mang lại độ phủ rộng. Sự đa dạng giữ cho nhiễu không bị thiên lệch. Vòng lặp khép kín biến mọi thất bại thành tiến bộ. Đó chính là thứ tạo nên hiệu ứng cộng dồn.”

Axis được thành lập bởi các nhà nghiên cứu từ UC Berkeley, CMU, Georgia Tech và SJTU, cùng với những nhà sáng lập kỳ cựu đã mở rộng các nền tảng tiêu dùng lên hơn 30 triệu người dùng. Nghiên cứu của họ được cố vấn bởi Jiachen Li, Trợ lý Giáo sư tại Georgia Tech.

Trang dự án: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

Liên kết bộ dữ liệu: https://huggingface.co/datasets/axisrobotics/Franka-Dataset

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

BlockmanPR là một công ty PR và truyền thông tiền mã hóa đã đưa các thương hiệu Web3 đến với khán giả toàn cầu từ năm 2020. Từ phân phối thông cáo báo chí trên hơn 300 kênh truyền thông tiền mã hóa và chính thống đến các vị trí Tier-1, PR sàn giao dịch, chiến dịch KOL và truyền thông trả phí, công ty vận hành mọi kênh từ một bàn làm việc duy nhất. BlockmanPR đã mang lại hơn 100.000 liên kết truyền thông cho các dự án token, sàn giao dịch và startup Web3.

Để biết thêm thông tin, vui lòng xem: https://blockman.pro

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên NewsBTC chỉ nhằm mục đích giáo dục. Thông tin này không đại diện cho quan điểm của NewsBTC về việc mua, bán hay nắm giữ bất kỳ khoản đầu tư nào và đầu tư tự nhiên luôn đi kèm rủi ro. Bạn nên tự nghiên cứu trước khi đưa ra bất kỳ quyết định đầu tư nào. Sử dụng thông tin trên trang web này hoàn toàn do bạn tự chịu rủi ro.

Đọc cập nhật mới nhất về Chứng thực dự trữ Circle cho thấy lượng USDC được đảm bảo cao hơn nguồn cung lưu hành.

Đọc cập nhật mới nhất về Marathon khai thác 670 Bitcoin trong tháng 8 khi kho bạc đạt 25.000 BTC.

Đọc cập nhật mới nhất về Tư vấn CFTC đặt kỳ vọng cho tài sản thế chấp token hóa tại các tổ chức thanh toán bù trừ.

Chính sách biên tập nghiêm ngặt tập trung vào tính chính xác, liên quan và khách quan

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

Mức giá khởi điểm 0,002 USD của BlockDAG đặt ra câu hỏi về... 3 tuần trước

ChangeNOW đưa Martin Masser vào Siêu ứng dụng tiền mã hóa của mình 4 tuần trước

Các quỹ đầu tư mạo hiểm toàn cầu hành động: Zerra Ventures &... 1 tháng trước

CreditBlockchain cloud mining giúp người dùng kiếm tới 0,078... 7 tháng trước

NewsBTC là một dịch vụ tin tức tiền mã hóa bao gồm tin tức bitcoin hôm nay, phân tích kỹ thuật và dự báo giá bitcoin cũng như các altcoin khác. Tại NewsBTC, chúng tôi cam kết giúp mọi người hiểu rõ về bitcoin và các loại tiền mã hóa khác.

Chúng tôi đưa tin BTC liên quan đến các sàn giao dịch bitcoin, khai thác bitcoin và dự báo giá cho nhiều loại tiền mã hóa khác nhau.

Các đồng tiền liên quan

SOL

Nguồn

NewsBTC RSS