Axis Robotics 한국 공지방

😁 Axis 태스크 함께 배워보기 라이브

최근 캠페인 등으로 신규 커뮤니티원 분들이 증가함에 따라
태스크를 함게 배워보기 위해
라이브를 진행하려고 합니다!

내일 ( 16일 ) 오후 9시 태스크 업데이트 시점에 맞춰
라이브를 진행할 예정이니
많은 시청부탁드립니다!

직접 태스크 해보시면서 궁금한점 편하게 질문해주세요!

📌장소
Axis 한국 커뮤니티 채팅방

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» Axis Hub

😁 Axis Robotics 컨텐츠 캠페인

Axis Robotics 로봇 인텔리전스의 미래를 만들어가고 있습니다

✅ 캠페인 내용

1. 웹 사이트 접속
2. X / TG 핸들 및 상품 수령을 위한 연락처 제출
3. Axis 네이버블로그 서로이웃하기
4. X 또는 블로그에 Axis Robotics 소개 포스팅 작성 후 링크 제출

🎁 컨텐츠 리워드

🔘1등 당첨자 미스터리 리워드
🔘2등 배민2만원 기프티콘
🔘그외 커피기프티콘

🎁 커뮤니티 리워드

🔘활동유저상 (5명) 굿즈세트

📆 참여 기간

6월 15일~ 6월 22일 오후9시

📌유의사항

🔘유효하지 않은 제출물을 제출한 사실이 확인될 경우, 당첨 및 이벤트 참여가 제한될 수 있습니다

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😁 Axis는 어떻게 돈을 벌까?

태스크 패키지를 핵심 단위로 상업화 하는 방법

피지컬 AI의 진짜 상품은 모델이 아닌
태스크 패키지입니다

피지컬 AI 모델의 성능은 결국 학습 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다

하지만 단순히 정적인 데이터를 많이 수집하는 방식은
로봇 행동 정책 모델을 훈련하는 데 있어
점점 한계 효용이 줄어듭니다

즉, 데이터를 많이 쌓는 것만으로는 충분하지 않다는 뜻입니다

피지컬 AI 산업에는 규모, 다양성, 적용 범위 전반에서 계속 성장할 수 있는 데이터 자산이 필요합니다

Axis는 바로 이러한 데이터 자산을 생산합니다
그리고 이를 생태계 파트너에게 대규모로 제공하기 위한 핵심 상업 단위로
태스크 패키지를 활용하고 있습니다

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😁 Axis x Bitrobot 엑세스코드 한국 커뮤니티 이벤트!

솔라나 기반 오픈 로보틱스 연구소인
Bitrobot과의 협업 태스크를 수행하기 위한
엑세스코드를 얻어보세요!

📌이벤트 참가 방법

매일 오후 9시에 업로드되는
태스크 진행
10개이상의 태스크를 완료한 후
구글폼 제출

🎁 총 10분에게 엑세스코드를 지급합니다!

📌코드 사용 방법
➡️ 협업 태스크
위 링크에서 태스크에 접속 후 코드 입력

코드는 한정되어 있으니
절대 놓치지 마세요!

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😁 Axis는 어떻게 상업화할까?

Axis의 전달물은 구조화된 학습 데이터셋, 모델, 배포 워크플로우 등 다양한 형태를 가질 수 있습니다

하지만 출발점은 항상 같습니다
바로 태스크입니다

데이터셋은 단순히 트래젝토리 파일을 모아둔 폴더가 아닙니다

여러 태스크를 기준으로 수집되고 정리된 데이터입니다

모델 역시 일반적인 데이터를 아무렇게나 학습해서 만들어지는 것이 아닙니다
로봇이 무엇을 배워야 하는지를 정의하는
태스크 기반 데이터 위에서 학습됩니다

이것이 바로 Axis가 서로 다른 상업적 전달물을
하나의 폐쇄 루프 데이터 파이프라인 아래에서 정렬하는 방식입니다

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😁 Axis 태스크 펜딩오류

Axis 허브 태스크에서 펜딩 오류를 겪고 계신분들은
구글폼 제출 부탁드립니다!

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😁 Axis는 이제 시작!

Base에서 로보틱스를 만들어갈 수 있어 정말 기대됩니다!

baseapac과 함께한 SuperAI 현장에서도 정말 강한 에너지를 느낄 수 있었습니다

로봇, AI, 그리고 온체인 협업을 하나로 연결하는 여정은 이제 막 시작되었습니다

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😁 Axis 데이터 엔진은 왜 다를까?
➖ π0.5 성능 개선으로 본 진짜 이유

이번 학회 제출 논문에서 Axis를 확장 가능한 로봇 제작 데이터 엔진으로 평가하며,
아래 세 가지 질문에 답하고자 했습니다

1. Axis 사전학습이 동일한 데이터 규모의 기준선보다,
다운 스트림 LIBERO-plus 강건성 태스크에서 π0.5 성능을 더 개선하는가?
2. 그 성능 향상은 Axis 데이터 규모가 25% > 50% > 100% 로 늘어날수록 함께 커지는가?
3. 어떤 교란축에서 가장 큰 효과가 나타나며, 그것이 우리가 설계한 증강 파이프라인의 다양성 목표와 실제로 일치하는가?

여기서 Axis는 Franka Research3 로봇을 중심으로 구축한, 확장 가능한 조작 데이터셋 스냅샷을 의미합니다

이 데이터셋은 다음과 같이 구성되어 있습니다

🔘7개의 씬 카테고리
🔘207개의 테이블탑 태스크
🔘5만 개 이상의 인간 시연 데이터
🔘데이터 클리닝과 의미 보존형 증강을 통해 생성된 6만 개 이상의 태스크/씬 변형

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😁 Axis 주간 업데이트

이번 주 Axis는 Axis 루프를 엔드투엔드로 더 확장 가능하게 만드는 것에 집중했습니다
데이터-투-모델 워크플로우를 자동화하고,
복구 기반 학습을 테스트했으며,
태스크생성의 커버리지를 넓히고,
데이터셋과 모델 스택의 공개준비도
진행했습니다

🥹 주요 업데이트
🔘데이터-투-모델 자동화

반복적이지만 중요한 여러 워크플로우를 더 빠르고 일관되게 처리할 수 있도록 스크립트를 활용

⬇️디테일

1) 이제 attempt ID가 주어지면,
해당 시도에 대응하는 시뮬레이션 리플레이
영상까지 바로 매핑할 수 있습니다
또한 프로덕션 측 환경도 설정을 마쳤고,
제품 인계를 위한 핵심 버그들도 수정되었습니다

2) task ID가 주어지면,
파이프라인이 자동으로 모델을 학습하고,
체크포인트를 업로드한뒤,
모델 메타데이터를 다시 제품측과
연결할 수 있습니다

3) task ID와 모델이 주어지면,
시스템은 자동으로 평가를 실행하고,
성공률 통계를 생성하며,
성공 상태 히트맵 같은 시각화 자료도 출력할 수 있습니다

이를 통해 Axis는 태스크 생성, 학습 평가, 시각화가 더 이상 수작업이 아니라
체계적으로 호출되고 재현 가능한 서비스에 한층 더 가까워지고 있습니다

🔘연속 성장형 학습

여러 실패 태스크를 대상으로 데이터 규모별 학습과 성공률 비교를 완료

⬇️디테일

또한 shape 원샷 학습, 모델 업로드,
그리고 성공 초기 상태 히트맵의 내보내기 및 업로드 기능도 추가했습니다

복구 기반 설정에서는 기준선 대비 약 10% 수준의 초기 성능 개선이 확인되었지만,
이 개선에 데이터 규모, 데이터 품질,
랜덤화 범위가 각각 얼마나 기여했는지를 정확히 이해하려면
더 많은 ablation study가 필요합니다

이 평가 범위를 더욱 넓히기 위해,
새로운 실패 태스크 배치도 테스트 환경에 추가되었습니다

🔘실패 태스크 확장

데이터 규모, 데이터 품질, 랜덤화에 대한 ablation 평가 범위를 넓히기 위해 새로운 실패 태스크 배치를 테스트 환경에 추가

🔘태스크 생성

관절형 오브젝트 생성 기능이 이제 자동 생성 파이프라인에 통합

⬇️디테일

이제 태스크 생성은 캐비닛, 식기세척기, 서랍 같은 오브젝트를 지원하면서도,
기존 랜덤화 워크플로우와의 호환성도 그대로 유지합니다

또한 고객사 F******를 위해, 27개의 태스크가 수집 준비를 마쳤고,
추가로 9개의 태스크가 생성 중입니다
멀티 임바디먼트와 chain-of-thought 기반
태스크 생성도 이미 활성화된 상태입니다

이를 통해 태스크 생성은
장기 수평, 멀티 에셋, 관절형 오브젝트 조작까지 더 폭넓게 확장되고 있습니다

🔘모델 및 공개 준비

파인튜닝, 평가, 벤치마킹의 1차 사이클을 마쳤고, 데이터셋의 학회 제출도 완료
현재는 공개를 위한 실험 결과를 더욱 개선중

⬇️디테일

또한 π0.5 평가 파이프라인이 실제 환경 스택에 통합되었고,

웹 기반 정책 추론은 이제 온라인 배포용 모델 체크포인트를 불러올 수 있게 되었습니다

아울러 데이터셋의 학회 제출도 완료했으며,
현재는 다가오는 공개를 위해 실험 결과를 더욱 개선하고 있습니다.

📈 Next Step

다음 단계에서는
배치 단위 ablation 실험을 계속 진행하고,
체크포인트와 실패 태스크를 대규모로 생성하며,
모델 시각화 기능도 허브(hub) 에 적용할 예정입니다.

또한 새로운 실제 환경 임바디먼트와 스택을 연결하는 작업도 시작하고 있습니다.
이 부분에 대해서는 곧 더 자세히 공유드릴 예정입니다

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😁 Axis 트래젝토리 1M 생성

Axis에서 백만개의 트젝토리가 생성되었습니다!

이는 저희 분산형 피지컬 AI 데이터 엔진에 있어 중요한 마일스톤입니다

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😁 Axis x Bitrobot 네트워크

Axis는 솔라나 기반 오픈 로보틱스 연구소인
Bitrobot에서 SN/04를 시작합니다

❓Bitrobot

분산된 기여자들을 조율해
피지컬 AI 연구를 가속화하는 플랫폼

❓SN/04

시뮬레이션 기반 텔레오퍼레이션 미션으로,
기여자들은 웹 기반 로보틱스 시뮬레이션 태스크를 수행하고,
가치 있는 학습 데이터를 생성하며,
양쪽 생태계로부터 보상도 받을 수 있습니다

즉, 저희는 모두의 참여를 통해
피지컬 AI를 위한 인간 시연 데이터를 더 큰 규모로 확장해나가고 있습니다

🥹 참여 방법
Axis에서 BitRobot 협업 태스크에 참여하려면
액세스 코드가 필요합니다

1차 배포에서는 총 1,000개의 액세스 코드가 제공됩니다.
🔘500개
BitRobot 커뮤니티
🔘500개
충성도 높은 Axis 커뮤니티 멤버
Axis 커뮤니티에서 X,Y,Z 롤을 모두 보유한 멤버는 디스코드 티켓을 열어 코드를 획득할 수 있습니다

나머지 코드는 Axis 디스코드 ,텔레그램 , 지역 커뮤니티를 통해 순차적으로 공개될 예정입니다

또한 태스크 완료 진행 상황에 따라,
특정 Axis 뱃지를 보유한 커뮤니티 멤버들에게도
추가 엑세스 코드가 점진적으로 제공될 예정입니다

➡️ 지금 참여하기

자세한 내용은 블로그를 참고해주세요!
➡️ 자세히 알아보기

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😁 Axis 태스크 영상 가이드

태스크 참여에 어려움을 겪고 계신 분들을 위한 영상 가이드를 제작하였습니다

위의 영상을 참조하여 매일 9PM에 업로드되는 태스크에 참여하는데에 어려움이 없으시길 바랍니다!

» Axis 한국어 가이드 ( 노션가이드 )
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😁 Axis 5월 리캡
➖ Loop , Scale , Commercialize

5월은 Axis Robotics에게 매우 중요한 한 달이었습니다
​

지난 한 달 동안 저희는 피지컬 AI를 확장하기 위한 기술적, 제품적, 상업적 기반을 다지는 데 집중했습니다.

이번 글에서는 저희의 데이터 엔진이 어떻게 복리처럼 성장하는 상업화 청사진과 연결되고 있는지 소개합니다.

➡️ 자세히 알아보기

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😁 RoboReads
실제 로봇은 시뮬레이션 데이터만으로도 학습할 수 있을까?

MolmoBot은 Ai2가 공개한 오픈소스 로봇 조작 정책 스위트로,
전적으로 시뮬레이션 데이터만으로 학습한 뒤
실제 로봇에서 현실 데이터 기반 파인튜닝 없이 테스트된 모델입니다

​
🥹 핵심 포인트

🔘대규모 시뮬레이션 환경과 다양한 오브젝트, 랜덤화된 카메라, 조명, 텍스처, 물리 파라미터를 활용해 조작 정책을 학습합니다

🔘MolmoBot은 시뮬레이션으로 생성된 데이터만으로도, 대규모 실제 시연 데이터로 학습한 모델과 경쟁할 수 있는 정책을 만들 수 있음을 보여줍니다

🔘Axis는 MolmoBot을 통해, 시뮬레이션이 로봇 학습 확장을 돕는 강력한 근거를 확인합니다. 다만 Axis는 여기서 더 나아가 인간 텔레오퍼레이션, 시뮬레이션 기반 태스크 생성, 데이터 클리닝, 통합 학습 포맷, 배포 검증까지 포함한 더 넓은 데이터 레이어에 집중하고 있습니다

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😁 Axis의 상업화 방식#2
➖ 누가 Axis의 데이터를 구매하는가?

이전 글에서 저희는 태스크 패키지를 Axis의 기본 상업 전달 단위로 소개했습니다
그리고 그 가치를
시나리오, 원자적스킬, 태스크 내 랜덤화
총 궤적 수 라는 네 가지 차원으로 측정한다고 설명했습니다

하지만 데이터 자산만으로는 충분하지 않습니다
그 데이터가 실제 병목을 해결하지 못한다면, 아무란 가치도 만들어내지 못합니다

그렇다면 누가 이 태스크 패키지를 실제로 구매할까요?
누가 다이나믹 데이터 엔진을 필요로 할까요?

오늘날 로보틱스 산업은 점점 더 전문화된 계층으로 분화되고 있습니다
하드웨어 기업은 몸체를 만들고,
모델 기업은 두뇌를 만들며,
전통 산업은 실제 현장에서 작동하는 솔루션을 원합니다

Axis는 이들을 연결하는 인프라 레이어 역할을 합니다

Axis가 세 가지 주요 고객군을 대상으로 데이터 엔진을 어떻게 상업화하고 있으며,
각 고객에게 정확히 어떤 가치를 제공하는지
아래에서 알아보세요!
➡️ 자세히 알아보기

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😁 Axis 블로그 개설안내

Axis의 다양한 소식들을 더 자세하게 전해드리기위해
네이버 블로그를 개설했습니다!

주간업데이트 등 긴공지들은
텔레그램에 요약본으로 업로드되며
자세한 내용은 블로그에 업로드될 예정입니다!

많은 관심 부탁드립니다!
➡️ Axis 블로그

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😁 Axis 주간 업데이트

이번 주 Axis는 로보틱스 데이터 루프를 더 측정 가능하고 재현 가능하게 만드는데 집중 했습니다

실제 유저 신호와 봇 트래픽을 구분하고,
태스크생성을 관절형 오브젝트 태스크까지 확장했으며,
데이터-투-모델 워크플로우를 반복 가능한 서비스 형태로 정리했습니다

🥹 주요 업데이트
🔘데이터 품질

Task 805의 높은 실패율은 실제 유자가 아니라 봇 때문에 발생한 것으로 확인되었습니다

🔘태스크 생성

프롬포트만으로 관절형 오브젝트 태스크를 엔드투엔드로 생성할 수 있는 기능을 지원하는 차기 업데이트용 코드베이스가 준비되었습니다

🔘시뮬레이션 및 데이터 인프라

에셋 관련 버그를 수정했으며,
자동화된 recover-from-failure 파이프라인도 거의 전체 배포 단계에 도달했습니다

🔘모델 학습

교차 시뮬레이션 평가에서 약 40%의 성공률을 달성했습니다

🔘Sim-to-real

물리 파라미터 다양성을 대폭 늘리는 방향으로 도메인 랜덤화 로드맵을 업데이트 했습니다

➡️ 자세히 알아보기

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😁 봇 계정 차단 안내

저희는 명백히 봇으로 식별된 79개의 계정을 차단했습니다
이 계정들은 50개 이상의 제출을 완료했지만
검증을 통과한 적이 없었습니다

검증을 통과하지 못했기 때문에, 이 조치 이전에 이미 서명할 수 없었으므로,
어떤 슬롯도 점유하지 않았으며 어떠한 보상도 받지 못할 것입니다

다음으로, 제출 간격 데이터, 데이터 유효성, 데이터 품질 및 기타 신호를 기반으로 더 광범위한 봇 정리를 실시할 예정입니다

계정이 실수로 차단되었다고 생각되면, 저희에게 연락해 주세요

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