태스크 패키지를 핵심 단위로
피지컬 AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다.
하지만 정적인 데이터 수집만 단순히 늘리는 방식은 정책 모델 학습에서 한계 효용이 점점 줄어듭니다.
이제 업계에는 규모, 다양성, 커버리지 측면에서 동적으로 성장할 수 있는 데이터 자산이 필요합니다.
Axis는 바로 이러한 데이터 자산을 만들어내며,
그 핵심 상업 단위로 Task Package를 활용해 생태계 파트너들에게 대규모로 제공하고 있습니다.
Task Package는 Axis의 기본 상업 전달 단위입니다.
그리고 그 가치는 다음의 4가지 차원에 의해 결정됩니다.
🔘차원1: 시나리오
시나리오는 물리적 환경과 맥락을 정의하며,
실제 배치 대상 환경에 대응합니다.
예를 들어,
◽️주방 조리대 작업
◽️산업용 분류 작업대
◽️테이블 정리 작업
같은 형태가 이에 해당합니다.
즉, 시나리오는 데이터 패키지가 어떤 비즈니스 의미와 적용 가능성을 가지는지를 결정합니다.
🔘차원2: 원자적 스킬
이 차원은 해당 태스크가 포함하는 기본 조작 능력을 의미합니다.
예를 들어,
◽️Grasp(집기)
◽️Place(놓기)
◽️Push(밀기)
◽️Rotate(회전시키기)
같은 동작이 여기에 포함됩니다.
하나의 태스크는 단일 스킬만 포함할 수도 있고, 여러 스킬의 조합으로 구성될 수도 있습니다.
특히 더 복잡하고 연속적인 작업 시퀀스일수록 학습 가치가 더 높아집니다.
🔘차원3: 태스크 내 랜덤화
이 항목은 데이터 다양성을 측정하는 핵심 지표이며,
다음 두 차원의 곱으로 결정됩니다.
◽️ 레이아웃 랜덤화 (Layout Randomization)
같은 오브젝트 세트를 동일한 작업 공간 안에서 얼마나 다양한 위치와 배치로 구성할 수 있는지를 의미합니다.
이 수의 상한은 물리적 공간의 제약을 받습니다.
◽️에셋 랜덤화 (Asset Randomization)
대상 오브젝트의 외형, 크기, 재질 등 물리적 속성의 변화 수를 의미합니다.
Axis의 자동 태스크 생성 파이프라인은
단 하나의 프롬프트만으로도 시뮬레이션 기반 텔레오퍼레이션 태스크를 생성할 수 있습니다.
이 두 차원의 곱은 하나의 프롬프트 아래에서 생성되는 총 랜덤화 인스턴스 수를 의미합니다.
예를 들어:
40개의 레이아웃 × 4개의 에셋 변형 = 160개의 이질적 인스턴스
이처럼 분포 차원의 다양성은 정책 모델의 강건성(robustness) 을 높이기 위한 필수 조건입니다.
🔘차원4: 총 트래젝토리 수
이는 최종적으로 고객에게 전달되는 사용 가능한 학습 데이터의 양을 의미합니다.
즉, 전달되는 데이터 규모를 가장 직접적으로 평가할 수 있는 지표입니다.
Task Package 대규모 생산을 가능하게 하는 Axis의 엔드투엔드 오픈소스 데이터 파이프라인
이처럼 대규모 Task Package 생산은
Axis의 엔드투엔드 오픈소스 데이터 파이프라인을 통해 지원됩니다.
🔘AxisTaskGen
업스트림에 위치합니다.
시나리오를 정의하고 태스크 내 랜덤화를 설정하며,
데이터 생성의 출발점에서부터 물리적 다양성과 태스크 생성 로직을 보장합니다.
🔘AxisWebInfra
미드스트림에 위치합니다.
분산형 웹 브라우저 아키텍처를 활용한 텔레오퍼레이션 시스템으로,
로컬 하드웨어 장벽을 없애고 동시 수집을 가능하게 하여
차원 4의 대규모 데이터 수집 요구를 충족합니다.
🔘AxisDataCleaning
다운스트림에 위치합니다.
텔레오퍼레이션 신호를 리샘플링, 스무딩, 필터링하여
유효하지 않은 프레임을 제거하고,
전달되는 데이터가 실제 학습에 바로 사용할 수 있는 수준이 되도록 보장합니다.
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🥹 Axis의 상업화 진전
이처럼 표준화되고 자동화된 Task Package 전달 시스템을 기반으로,
Axis는 상업 확장 측면에서도 상당한 진전을 이루고 있습니다.
저희는 이미 다수의 모델 개발사, 로보틱스 하드웨어 기업, 그리고 시나리오 적용 파트너
(예: 선도 제조 기업)와 함께
상업적 구매 및 공동 배치 계약에 도달했으며,
관련 내용은 곧 발표될 예정입니다.
🥹 Axis의 상업 모델
Axis의 상업 모델은 단순한 데이터 판매가 아니라,
체계적이고 폐쇄 루프를 갖춘 데이터 서비스 위에 구축되어 있습니다.
저희가 만들고 있는 것은 Dynamic Data Engine입니다.
이미 입증된 상업 배치 역량과,
데이터와 모델이 함께 성장하는 진화적 패러다임이 결합되어,
이것이 바로 Axis의 핵심적인 상업적 해자(moat) 를 형성합니다.
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