Axis Robotics 한국 공지방

😁 Axis 새로운 기능 출시!

더블 클릭 자동 이동과 저장/되돌리기 기능이 적용되었습니다

지난 주 클릭 앤 드래그 그리퍼 제어에 이어
이번에는 아래 기능들이 새롭게 추가되었습니다

어떤 오브젝트든 더블클릭하면,
가장 가까운 로봇 암이 자동으로 해당 위치로 이동합니다

🔘각 이동 경로는 랜덤화되기 때문에, 매번의 접근이 곧 학습 데이터의 다양성으로 이어집니다
🔘이 기능은 싱글 암 태스크와 듀얼 암 태스크 모두에서 작동합니다

저장 & 되돌리기 기능

🔘태스크 수행 중 중요한 순간에 N 키를 눌러 체크포인트를 저장할 수 있습니다. 저장이 완료되면 우측 상단의 체크포인트 표시등이 켜집니다
🔘이후 문제가 생기면 B 키를 눌러 저장된 상태로 즉시 되돌아갈 수 있습니다

즉, 이제 브라우저 안에서 바로
로봇 암을 드래그해 위치를 맞추고,
더블클릭으로 원하는 오브젝트까지 자동 이동시키며,
필요한 순간마다 체크포인트를 저장할 수 있게 되었습니다

가장 매끄러운 시뮬레이션 텔레오퍼레이션 UX
오직 Axis에서만 경험할 수 있습니다
지금 바로 사용해보세요!

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😁 Axis 6월 결산
➖확장하고, 연결하고, 정교하게 다듬은 6월

26년 6월은 Axis Robotics에게 매우 바쁘고도 생산적인 한 달이었습니다

Axis는 여러 제품 업그레이드를 출시했고,
두 가지 주요 마일스톤을 달성했으며,
중요한 협업도 만들어냈습니다

또한 구조화된 학습 데이터셋을 납품하고, 더 큰 구조적 변화를 위한 기반도 마련했습니다

동시에 Axis 커뮤니티의 열기도 빠르게 올라오고 있으며,
전 세계 여러 지역에서 커뮤니티 주도 및 공식 오프라인 밋업이 진행되고 있습니다
SuperAI 현장 참여를 통해 크립토 외부 영역에서도 큰 노출을 만들어냈습니다

함께 피지컬 AI의 미래를 만들어갑시다
(✱,✱)

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😁 Axis 레퍼럴 챔피언십 [7월]이 시작되었습니다!

6월은 정말 큰 한 달이었습니다
저희는 주요 제품 업그레이드를 완료했고,
데이터에서 모델로 이어지는 폐쇄 루프도 검증했습니다

이제 여러분의 차례입니다!

📅 진행 기간

7월 1일 9PM KST ~ 7월 31일 9PM KST

🎁 상금 구성

🥇500 USDT
🥈300 USDT
🥉200 USDT
🥇4 ~ 10위 각 50 USDT

📌참고

캠페인 기간 안에 새롭게 초대한 유저만 인정되며,
그 유저들이 같은 기간 안에 완료한 트래젝토리만 여러분의 순위에 반영됩니다

함께 이 루프를 더 크게 키워봅시다 (✱,✱)

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😁 Axis 주간 업데이트#6/30
➖로봇 제어부터 정책 평가까지 더 정교해진 로보틱스 루프

이번 주 Axis는 브라우저 기반 로봇 제어를 더 부드럽게 만들고,
더 긴 흐름을 가진 관절형 물체 태스크를 준비하며, 작업 데이터가 학습된 정책 모델과 평가 결과로 이어지는 경로를 더 촘촘하게 다듬는데 집중했습니다

이번 업데이트의 핵심 주제는 로보틱스 루프 전체를 개선하는 것이었습니다

상호작용, 리플레이, 검증, 학습, 평가까지 모든 과정이 더 쉽게 확인하고, 재현하고, 설명할 수 있는 작업 흐름으로 이동하고 있습니다

🥹 핵심 업데이트
🔘원격 조작

로봇팔 끝부분 드래그 기능이 더 부드러운 관절 보간 방식으로 다시 구축
이를 통해 드래그중 도착 지점에서 발생하던 떨림을 줄이고, 실제 제어 빈도를 높일 수 있게되었습니다

🔘장기 작업

여러 단계로 구성된 관절형 물체 데모쪽으로 작업 세트가 확장
여기에는 경첩이 있거나 움직일 수 있는 물체를 다루는 작업, 그리고 네다섯 개의 의미있는 행동 단계가 포함된 작업들이 들어갑니다

🔘정책 모델 배포, 평가

작업 ID, 모델 경로, 평가 결과, 성공률 요약, 시각적 진단 자료가 서로 연결되며 정책 작업 흐름이 더 명확해졌습니다

🔘다중 로봇 본체 데이터셋

여러 로봇 본체에 걸친 데이터셋 생성이 검증되었습니다
이는 공통 작업 정의, 렌더링, 평가 표면을 여러 로봇팔과 이동형 조작 로봇에서 재사용하는 방향으로 나아가고 있음을 의미합니다

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라이브 시청자분들 대상으로
비트로봇 코드 5개를 추첨으로 배포할 예정입니다!

코드는 한정되어 있으니 많은 시청 부탁드립니다!

😁 Axis 태스크 라이브#2

태스크에 신규 기능들이 많이 추가되어,
함께 라이브에서 태스크를 해보며
어떤것들이 바뀌었는지 이야기를 나눠보려 합니다!

새로오신분들은 어려운 점들 편하게 질문하고
배워보는 시간을 가져보기를 바랍니다!

📅 일정

내일 ( 30일 ) 오후 9시

📌장소

Axis 한국 커뮤니티 채팅방

많은 시청 부탁드립니다!

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😁 Axis 진행 상황 공유

몇 주 전, 저희는 관절형 오브젝트와, 장기 수평 태스크에 대한 진행 상황을 공유한 적이 있습니다

아래는 그 중 대표적인 두 가지 예시입니다

🔘관절형 오브젝트를 더 폭넓게 다룰 수 있도록 에셋 라이브러리를 꾸준히 확장하고 있습니다

관절형 오브젝트는 시뮬레이션에서 항상 다루기 어려운 에셋 유형이었습니다
이들과 상호작용하려면 로봇은 밀기,당기기,열기,닫기 같은 기본 기술을 익혀야 할 뿐 아니라,
오브젝트의 부품 구조, 상호작용 제약, 그리고 어떻게 움직이는지까지 이해해야합니다

🔘장기 수평 태스크도 이제 대규모로 생성할 수 있게 되었습니다

장기 수평 태스크는 또 다른 어려운 범주입니다
이 태스크들은 여러 개의 하위 목표를 순차적으로 연결해야 하며,
초기 단계에서 한 번 실패가 발생하면
그 영향이 뒤로 이어지면서 이후 과정을 복구할 수 없게 만들 수 있습니다

Axis는 현재 세 가지 차원을 동시에 확장하고 있습니다

바로 데이터 양, 데이터 품질, 그리고 태스크 난이도입니다

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😁 Axis 딜리버리 로그#1
데이터에서 모델로, 그리고 실제 로봇까지 연결하다

Axis의 상업화 프레임워크가 실제 고객 워크플로우로 어떻게 이어지는지 공유하는 시리즈입니다

앞선 상업화 시리즈에서는 Axis의 작업화 패키지, 고객 유형, 그리고 데이터에서 모델로 이어지는 복리형 파이프라인의 논리를 설명했습니다
이번 딜리버리 로그에서는 더 구체적인 질문에 집중합니다

이 파이프라인은 실제 로봇 본체와 어떻게 연결되는가?

Axis는 최근 한 로봇 본체 파트너와 함께 초기 실제 로봇 데이터 수집 및 모델 학습 테스트를 완료했습니다

처음으로 검증한 기술은 의도적으로 단순한 작업인 잡기입니다

Axis는 실제 로봇에서 기본 잡기 작업 데이터를 수집하고,
이 현실 데이터셋을 활용해 정책 모델을 학습시킨 뒤,
다시 실제 로봇에 배포해 검증했습니다

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😁 Axis Policy Checker

이전에 Axis가 중간 단계 모델과 성공 히트맵을 보여드리겠다고 말씀드렸던 것 기억하시나요?

이제 그 내용을 허브에서 실시간으로 확인하실 수 있습니다!

각 중간 정책마다 다음과 같은 내용을 볼 수 있습니다
🔘요약 정보 확인

성공률, 태스크 유형, 체크포인트 등 주요 정보를 확인할 수 있습니다

🔘브라우저에서 직접 실행

정책을 브라우저에서 바로 실행해 실시간 추론 과정을 볼 수 있습니다
(조금 끊겨 보일 수 있는데, 이는 모델이 실시간으로 추론 중이기 때문에 자연스러운 현상입니다!)

🔘성공 히트맵 확인

어떤 초기 상태에서 해당 정책이 태스크를 성공적으로 완료하는지를 보여주는 히트맵을 확인할 수 있습니다

이를 통해 커뮤니티는 저희 백엔드 정책 학습 과정을 직접 들여다볼 수 있게 되었고,
앞으로는 recover-from-failure 학습 루프를 더 잘 보여드릴 수 있는 기반도 마련하게 되었습니다

현재 이 페이지는 일부 태스크에 한해 우선 적용되고 있으며,
지원 범위는 점차 확대될 예정입니다

🔘현재 지원되는 태스크

Task 764, 1050, 1053, 1055, 1058, 1060, 1063, 1065, 1068
* URL 끝부분의 ID를 변경하면 다른 태스크로도 전환할 수 있습니다

➡️ https://hub.axisrobotics.ai/action?id=1050

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😁 Axis 주간 업데이트
➖로봇 데이터 수집의 핵심

이번 주 Axis의 핵심은 로봇 데이터 수집을 더 쉽게 제어하고, 더 신뢰할 수 있게 만드는 데 있었습니다

더 부드러운 원격조작, 다양한 로봇 본체를 지원하는 강력한 태스크 생성 시스템,
더 엄격한 검사 로직, 그리고 웹 정책 모델과 실패 복구 데이터 수집 루프를 더 체계적으로 정리하는 작업이 진행되었습니다

🥹 핵심 업데이트
🔘원격 조작

로봇팔 끝부분 드래그 기능과 물체 기반 사전 그립 움직임을 추가
이를 통해 불필요한 조작 복잡도를 줄이고,
특히 앞으로의 양손 로봇 데이터 수집을 더 쉽게 만들 수 있습니다

🔘웹 정책 모델 / 실패 복구 데이터

정책 모델 배포 프로토콜 정리
여러 작업에 대한 브라우저 정책 모델과 성공률 히트맵으 업로드했으며,
실패 복구 데이터 수집도 계속 진행했습니다

🔘태스크 생성

다중 로봇 본체 파이프라인을 최적화
더 많은 로봇 구성을 지원하도록 개선했으며,
로봇 본체마다 별도로 조정해야하는 부담을 줄였습니다

🔘검사 로직 / 데이터 품질

더 엄격한 위치 및 방향 제약 추가
또한 계정 단위 제출 제한을 도입해 낮은 품질의 트래젝토리 데이터나 비정상적인 제출을 줄일 수 있도록 했습니다

🔘데이터 납품 / 실제 로봇 스택

35개 태스크에 걸쳐 약 7천개의 트래젝토리 데이터를 제공
또한 데이터 수집 인터페이스를 개선했으며,
새로운 로봇 본체를 위한 원격 조작 최적화도 계손 진행했습니다

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😁 Click-and-Drag Gripper Control 기능 출시

복잡한 시뮬레이션 원격 제어를 더욱 쉽고 직관적으로 만들기 위해, 이제 직접 클릭 앤 드래그 방식의 그리퍼 제어를 지원합니다.

기존의 여러 중간 조작 단계를 거칠 필요 없이, 카메라 시점을 원하는 각도로 조정한 후 그리퍼를 클릭하여 원하는 위치로 드래그하기만 하면 됩니다.

이제 사용자는 복잡한 조작보다 그리퍼와 물체의 접촉에 집중하며 더욱 효율적으로 로봇을 제어할 수 있습니다.
지금 바로 새로운 컨트롤 방식을 경험해 보세요!

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😁 ABC 팀의 행보에 큰 리스펙을 보냅니다

오픈 데이터, 학습, 인프라를 한 번에 공개하는 것이야말고 지금 이 분야에 꼭 필요한 방향이라고 생각합니다

곧 10개 태스크에 걸친 400시간 이상의 시뮬레이션 텔레오퍼레이션 데이터가 공개된다는 점도 정말 반가운 소식입니다

그리고 Axis의 소식도 함께 전하게 되어 기쁩니다
Axis의 시뮬레이션 기반 텔레오퍼레이션 데이터는 이제 400개 이상의 태스크에서 1,000 시간을 돌파했습니다

현재 Axis의 수집 역량은 1시간에 약 5,000개의 유효한 트래젝토리를 확보할 수 있는 수준이며,
이는 실제로 10~15시간 분량의 사용 가능한 데이터에 해당합니다

Axis는 지금까지 본 적 없는 규모로,
피지컬 AI를 위한 궁극의 복리형 데이터 엔진을 만들어가고 있습니다

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😁 Axis Robotics의 다음 단계

피지컬 AI에서는 데이터 수집이 시작일 뿐입니다

Axis 의 플랫폼이 확장될수록 단순히
얼마나 많은 데이터를 모았는가
보다 더 중요한 질문이 생깁니다

커뮤니티가 대규모 로봇 데이터를 제공했을때
우리가 그 데이터의 가치를 어떻게 판단할 수 있을까?

그리고 모델이 무엇을 배웠는지,
어디에서 실패하는지,
다음에는 어떤 데이터를 수집해야 하는지 어떻게 알 수 있을까?

Axis가 바라보는 방향은
단순한 일방향 데이터 저장 구조가 아닙니다
데이터가 조용히 쌓이고 끝나는 것이 아니라,
데이터와 모델, 커뮤니티가 하나의 살아있는 피드백 루프를 형성하는 구조입니다

수집 → 학습 → 실패 평가 →
목표 보정 데이터 수집 → 재학습 → 개선

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😁 Axis는 어떻게 돈을벌까? #3
➖ Axis의 복리형 경쟁력

피지컬 AI는 단순히 데이터 양만으로 성장하지 않습니다

Axis는 납품을 거듭할수록 더 강해집니다 각각의 상업적 납품이 다음 프로젝트의 데이터, 학습 방식, 배포 역량을 개선하기 때문입니다

🔘Axis의 핵심 성장 루프

더 많은 고객 시나리오
→ 더 풍부한 작업 정의
→ 더 정확한 데이터 생성
→ 배포 피드백
→ 개선된 데이터와 학습 방식
→ 더 강력한 다음 납품

여기서 태스크 패키지는 Axis의 상업적 납품 단위입니다
그리고 그 뒤에서 작동하는 파이프라인은 Axis의 복리형 자산이죠

Axis가 더 많은 고객을 상대할수록,
동적 데이터 엔진은 더 강해집니다
고객이 정의한 물리적 작업을 데이터로 바꾸고,
데이터를 모델로 바꾸며,
모델을 신뢰 가능한 로봇 배포로 연결하는 능력이 계속 개선되기 떄문입니다

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😁 Axis 주간 업데이트

이번 주 Axis의 핵심은 전체 로보틱스 루프를 더 안정적으로 만드는 것이었습니다

관절형 물체를 다루는 태스크 생성을 안정화하고,
무작위 시점 데이터 수집을 확장했으며,
새로운 로봇 전체에서의 제품 신뢰성을 개선했습니다

또한 사용자의 시도 데이터가 리플레이,
시뮬레이션 영상, 실제 환경 검증으로 이어지는 흐름을 더 촘촘하게 다듬었습니다

🥹 핵심 업데이트
🔘태스크 생성

6개 카테고리에 걸친 12개의 관절형 물체를 테스트했으며,
회전 및 충돌 관련 버그를 수정했고,
관절형 물체 파이프라인을 다음 내부 테스트 단계로 넘길 준비를 마쳤습니다

🔘무작위 시점 데이터

카메라 위치 무작위화를 강화했습니다
이를 기반으로 약 8만개의 시연 데이터를 수집했으며,
다음 목표는 10만 개 시연 데이터 달성입니다

🔘새로운 로봇 본체 신뢰성

새로운 로봇 본체에 대한 원격 조작을 완료했습니다
또한 이전 작업 버전과 일관되지 않은 검사 로직으로 인해 발생했던 평가 문제를 수정했습니다

🔘제품 인프라

MuJoCo 및 시도 영상 내보내기 기능,
백엔드 작업 분리, 리플레이 시각화와 디버깅 작업 흐름을 위한 API 안정성을 개선했습니다

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😁 Axis Super AI

피지컬 AI가 온체인 위에 올라온다는 건 단지 흥미로운 일이 아니라,
누구나 접근할 수 있는 시대가 열렸다는 뜻입니다

SuperAI에서 저희를 소개해준 baseapac에 큰 감사를 전합니다!

저희는 이제 시뮬레이션이 더 이상 비싼 장비 뒤에 갇혀 있지 않다는 점을 보여주었습니다

특별한 하드웨어는 전혀 필요하지 않습니다
이제 누구나 바로 base 위에서 실제 로봇을 학습시킬 수 있습니다

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