Axis는 현재 플랫폼의 대규모 업그레이드를 준비하고 있습니다
V2를 공개하기 전에, 먼저 Axis V1이 오늘날 무엇을 제공하고 있으며,
어디에서 한계를 가지는지 다시 짚어보려 합니다
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🔘핵심 관점과 전체 개요
로봇 학습에서 단순한 원시 시연 데이터 이상의 것이 필요합니다
로봇이 실제로 학습할 수 있는 데이터는 시각적으로 현실에 기반해야하고,
물리적으로 다시 재생 가능해야하며,
최신 비전-언어-행동 모델이 바로 사용할 수 있는 구조로 정리되어 있어야 합니다
Axis V1은 이 원칙을 중심으로 설계 되었습니다
핵심은 웹 기반 조작 데이터를 로컬에서 렌더링된 로봇 학습 데이터로 변환하고,
이를 별도 복잡한 처리 없이 바로 정책 모델 학습에 사용할 수 있도록 만드는 것입니다
오늘 날 로봇 조작 학습의 병목은 데이터 입니다
그리고 유용한 데이터의 핵심은 다양성입니다
실제 로봇 데이터는 비싸고, 특정 하드웨어에 묶여있습니다
또한 대부분의 데이터셋은 한 번 수집된 뒤 고정된 상태로 남습니다
Axis V1은 다른 길을 택했습니다
다양하고, 확장 가능하며, 자동화된 데이터 파이프라인을 만드는 것
Axis V1은 완전한 엔드투엔드 데이터 파이프라인입니다
웹 규모의 조작 작업에서 시작해, IsaacLab 기반 시뮬레이션 렌더링을 통해 트래젝토리를 재구성하고,
풍부한 시각적 무작위화를 포함한 구조화된 다중 시점 데이터셋,
즉 Axis 데이터셋을 생성합니다
이 데이터셋은 전용 학습 인프라인 Axis V1 트레이닝을 통해 Pi0.5 미세조정에 바로 사용됩니다
이후 학습된 정책 모델은 표준화된 LIBERO Plus 환경에서 평가됩니다
즉, Axis V1은 원시 웹 데이터에서 시작해 벤치마크된 로봇 정책 모델까지 이어지는 전체 경로를 하나의 파이프라인으로 연결합니다
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