우리는 매일 데이터에 기여하고 있습니다
궁극적인 목적과 가치는 무엇인가요?
여러분의 기여는 궁극적으로 두 가지 명확한 출구를 가질 것 입니다
🥹 모델 트레이닝 & 오픈 데이터셋
우리는 데이터의 가치를 지속적으로 검증하고
이를 모델 훈련에 활용할 것입니다
주요 이정표
5월, 저희는 해외 유명 대학 로보틱스 연구소와 공동 발표하는 대규모 시뮬레이션 기반 Franka 팔 데이터셋을 출시할 계획입니다
이는 오픈소스 일 것이며
저희는 Axis 커뮤니티의 힘을 세상에 보여주고 싶습니다
공은 여러분, 저희 커뮤니티 멤버들에게 있습니다
그리고 이를 더 구체적으로 만들기 위해
저희는 이미 여러분의 데이터를 대규모 렌더링과 증강에 사용하고 있습니다
구체적인 예시를 하나 설명해 보겠습니다
Operation
이것은 우리의 웹 기반 원격 조작 인터페이스에서 수집된 원본 궤적입니다
이것은 커뮤니티가 기여한 원시 데이터입니다
MuJoCo Replay
저희는 MuJoCo안에서 동일한 궤적을 재생하여 일관성과 재현성을 검증합니다
Isaac Replay
그런 다음 저희는 그것을 MuJoCo에서 Isasac으로 전송하여 추가 렌더링과 증강을 수행합니다
여기서 저희는 확장합니다
시각적 변형, 도메인 무작위화, 조명 변화 , 자산 변화 등
Eval
마지막으로, 저희는 처리된 데이터로 모델을 훈련시키고
이 비디오는 훈련된 모델이 작업을 성공적으로 재현하는 것을 보여줍니다
따라서 여러분이 보고 있는 것은 전체 파이프라인입니다
커뮤니티 데이터 → 물리재 재생→ 크로스-시뮬레이터 렌더링 & 증강→ 모델 훈련 → 성공적인 재현
이것이 원시 궤적이 훈련 준비 자산으로 변하는 방식입니다
🥹 상용화
상용화 측면에서, 저희는 이제 '태스크'를
핵심 상용 단위로 명확히 정의했습니다
Hub에서 보시는 것, 그 작업 카드들
그건 단순한 UI가 아닙니다
그게 바로 수익화의 기반입니다
Explore 페이지로 가서 어떤 궤적의 Task 열을 클릭하면
저희가 작업을 어떻게 정의하는지 보실 수 있습니다
( 페이지는 아직 업그레이드 중입니다 )
그 안에는 다음이 포함됩니다
시나리오
원자적 스킬
자산 무작위화
레이아웃 무작위화
데이터 궤적 수 & 점수화
이것들이 작업을 정의하는 핵심 요소들입니다
그리고 저희 상용화 모델의 초기 형태입니다
현재 저희는 두 개의 상용 계약을 체결했습니다
( 4월에 시작 )
상대방들은 아직 내부 프로세스를 거치고 있으며,앞으로 몇 달 안에 더 많은 진척이 있을 것으로 예상합니다
그리고 중요한 점
작업이 판매될 때, 수익의 일부는 궤적을 생성한 기여자들에게 다시 돌아갑니다
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