AX @axisroboticskor
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이번을 시작으로 커뮤니티 내
레벨 시스템 (Level 1 ~ Level 6) 을 도입할 예정입니다.
이번 콘텐츠 제작에 참여해주신 분들은 Level 2로 적용됩니다.
앞으로는 레벨이 높을수록 더 많은 혜택이 제공될 예정이니
지속적인 참여 부탁드립니다 🎆
사람이 웹으로 로봇을 조작하면 완벽할 수 없습니다.
손이 떨리고, 멈추고, 망설입니다.
이 데이터를 그대로 AI에 넣으면?
👉 로봇이 버그난 것처럼 움직입니다.
그래서 "Task Complete"를 누르는 순간, 자동으로 처리됩니다 👇
Hesitation 제거: 멈춤/망설임 구간 자동 삭제
고주파 스무딩: 끊기는 움직임 → 부드러운 궤적으로 변환
업샘플링:
웹 입력 (6~8Hz) →
실제 로봇 기준 (20Hz)로 즉시 변환
👉 결과
거친 입력 데이터 → 부드럽고 현실적인 로봇 동작 데이터로 변환
웹 환경은 접근성은 좋지만
리얼한 시각 데이터 + 다양성 부족 문제가 있습니다.
그래서 Axis는 여러분의 데이터를 GPU 서버로 보내
NVIDIA Isaac Sim 기반으로 재생 & 확장합니다.
물리 랜덤화: 질량, 마찰 등 변화
환경 랜덤화: 텍스처, 조명 다양화
하나의 시연 데이터 →
다양한 상황이 반영된 멀티모달 데이터셋으로 확장
이렇게 정제 + 증강된 데이터는
OpenVLA 같은 VLA 모델 학습에 사용됩니다.
그리고 핵심 포인트 👇
➡️실제 로봇 (Franka Research 3)에 바로 적용
Pick & Place
액체 따르기
관절형 오브젝트 조작
까지 실제 환경에서 검증 완료 ✅
😁 Axis Robotics의 핵심 가치
Axis는 단순한 툴이 아니라
🟢 웹 기반 텔레오퍼레이션
🟢GPU 기반 현실 시뮬레이션
🟢 실제 로봇 배포
를 하나로 연결한 통합 인프라
사람이 하는 걸 보여주고 그대로 따라하게 만드는 방식입니다.
전문가가 직접 로봇을 조작해서 데이터를 쌓고
그걸 기반으로 “이 상황에서는 이렇게 행동해라”를 학습시키는 구조죠.
대표적으로는
Open-X-Embodied Dataset 같은 프로젝트가 있는데,
여러 연구소 데이터를 모아서 로봇판 ImageNet을 만들려는 시도입니다.
다만 문제도 명확합니다
특정 로봇에 종속됨 (센서, 구조 바뀌면 데이터 못 씀)
데이터 수집 비용이 너무 큼 (직접 조작해야 함)
➡️ 현실성은 좋은데, 확장성이 부족한 구조
이건 반대로
➡️시행착오로 스스로 배우는 방식입니다.
시뮬레이터에서 수천, 수만 번 반복하면서
가장 좋은 행동을 찾는 구조죠.
그래서 사족보행 로봇 같은 움직임 제어에서는 굉장히 잘 먹힙니다.
하지만 이것도 한계가 있습니다
보상 함수 설계가 너무 어려움
(잘못 설계하면 엉뚱한 행동)
아직은 locomotion + 단순 작업 위주로만 잘 작동
➡️ 자율성은 좋은데, 현실 적용이 까다로운 구조
• 시뮬레이션 데이터는 다시 만드는 게 어렵지 않음
• sim-to-real 갭이 크지 않게 설계
• 서로 다른 로봇 간 데이터 활용 (cross-embodiment) 가능
• 기존 ML의 높은 비용 구조(창고, VR/XR 등)
→ 대폭 절감
• 다양한 작업을 유연하게 수행
→ 데이터 다양성 확보
• Sim-Real 혼합 학습 + 배포 전 검증
→ 데이터 신뢰성 강화
Forwarded from Axis Robotics 한국 공지방
매일 오후 3시/8시에 업로드되는 태스크를 완료하고
X에 태스크 완성 인증샷+ @axisrobotics , @imsharonw 멘션
하고 후기작성
태스크에서 어려운 부분이 있다면 언제든 편하게 질문남겨주세요!
Forwarded from Axis Robotics 한국 공지방
위의 영상을 참조하여 매일 9PM에 업로드되는 태스크에 참여하는데에 어려움이 없으시길 바랍니다!
Axis Robotics는 Base에서 실행되는 물리 AI를 위한 분산 데이터 엔진으로, 일상적인 사용자들이 브라우저에서 가상 로봇을 제어하여 실제 기계를 위한 훈련 데이터를 생성할 수 있게 합니다
🥹 Axis는 인간의 시연 데이터를 로보틱스 지능으로 전환하는 인터랙티브 인터페이스를 구축하며, 피지컬 AI의 발전을 가속화하고 있습니다
가장 열정적인 AI 인재들이 모여 있는 Base 글로벌 커뮤니티와 함께하게 되어 정말 기대됩니다
피지컬 AI 혁신의 대표 관문으로 함께 만들어갑시다!
매일 오후 3시/8시에 업로드되는 태스크를 완료하고
X에 태스크 완성 인증샷+ @axisrobotics , @imsharonw 멘션
하고 후기작성
태스크에서 어려운 부분이 있다면 언제든 편하게 질문남겨주세요!
지난 2주 동안 전반적으로 폭발적인 성장을 확인했습니다
일일 활성 유저(DAU): 1.5k → 12k (8배 증가)
시간당 완료 태스크 수: 1k+ → 6k+ (6배 증가)
태스크 소진 속도: 기존 3시간 → 현재 1시간 이내
트래픽 피크: 최대 트래픽 3배 증가 + 매우 집중된 사용 패턴
트래픽 급증, 대용량 데이터, 검증 부담, 봇 활동 증가 등 다양한 문제에 대응하며 5가지 핵심 병목을 해결했습니다
1. 대용량 Trajectory 저장 및 I/O 병목
문제: 최대 1MB에 달하는 trajectory 파일로 인해 피크 시간대 데이터베이스 I/O 병목 발생 → 응답 속도 저하
해결: trajectory 데이터를 DB에서 분리하여 S3에 JSON 형태로 저장
DB에는 메타데이터와 포인터만 유지
시뮬레이션 데이터 샘플링 최적화로 불필요한 데이터 제거
결과: DB 읽기/쓰기 부하 완전 해소
2. 치팅 방지 & 태스크 검증
문제 : 유저들이 과거 trajectory 데이터를 재사용하여 보상 획득 시도
해결 : 환경 랜덤화 도입 (객체 위치/레이아웃 랜덤 변경)
모든 제출은 서버 측 재실행(Server-side Replay)으로 검증
결과: 복제/재사용 불가능, 공정성 확보
3. 대기열 및 검증 지연
문제 : CPU 집약적인 검증으로 인해 제출 후 수시간 대기 발생
해결 : 비동기 큐 시스템 도입
요청 즉시 상태 반환 + 백그라운드 워커 처리
수평 확장 가능한 구조로 개선
결과: 대기 시간 수시간 → 약 10분 수준으로 감소
4. 극단적 트래픽 상황에서의 안정성
문제 : 집중 트래픽으로 인해 메인 시스템 안정성 위협
해결 : 읽기/쓰기 분리
Redis 캐싱 적용
DB 인덱싱 최적화
피크 시 비핵심 기능 제한 (애니메이션 등)
결과: 핵심 경로 (로그인 → 태스크 → 제출 → 검증) 속도 유지
5. 악성 봇 및 자동화 공격
문제 : 분당 2,000건 이상의 API 호출로 서버 부하 유발
해결 : WAF(웹 방화벽) 도입
Rate Limiting 적용
이상 트래픽 및 IP 사전 차단
결과: 봇 활동 차단 + 정상 유저 경험 보호
사용자가 생성하는 데이터는 정확히 어떻게 처리되나요?
브라우저 클릭이 실제 로봇의 동작으로 어떻게 변환되나요?
개인 대시보드에서 고유 레퍼럴 링크를 받으세요
커뮤니티와 공유하여 새로운 빌더를 참여시키세요
등록이 완료되면 당사 시스템에 영구적인 추천인 - 추천대상자 연결이 설정됩니다
Axis Robotics 한국 공지방 😁 Axis Robotic 커뮤니티 입장 이벤트 Axis Robotic의 커뮤니티가 공식 오픈했습니다 👋 이제 한국에서도 더 빠르게, 더 가까이 소통합니다 오픈 기념 이벤트도 진행 중이니 지금 합류하세요! 💰 이벤트 상품 🟢커뮤니티 참가 (400명) - 커피 🟢콘텐츠 제작 (30명) - 네이버 상품권 2만원권 🟢베스트 크리에이터 (1명) - 반려로봇, 네이버 상품권 2만원권 ➡️참여 방법 👋커뮤니티 참가 부문 1. Axis Robotics 한국…
Axis Robotics 커뮤니티 입장이벤트의 종료일정이 4월 9일 21:00으로 연기되었습니다!
많은 참여 부탁드립니다!
현재 열심히 태스크에 참여해주시는 분들에게는
Axis 디스코드 에서 초기기여자로 등록되며
추후 출시되는 포인트 시스템에서 혜택을 받게됩니다
