Axis Roboticsは、Frankaアーム操作のための大規模なオープンソースシミュレーションデータセットであるAxis Sim Dataset V1をリリースしました。このデータセットは、207の異なる操作タスクと60,000のシーンバリエーションにわたる50,000以上の人間によるテレオペレーション軌道で構成されています。Hugging FaceでFranka操作のための最もダウンロードされたオープンソースシミュレーションデータセットとなり、160,000以上のダウンロードを記録しています。ベンチマークによると、V1での事前学習はパフォーマンスを大幅に向上させ、同等のベースラインを上回りました。Axis Roboticsは、大規模シミュレーション、実世界キャプチャ、ヒューマノイド移動を統合した、Physical AIのための包括的なデータエンジンを開発しています。同社はこの野心的なプロジェクトを推進するために1200万ドルのシード資金を確保しました。彼らの哲学は、「クリーンデータ」のみに依存するという考え方に異議を唱え、多様でノイズの多いデータでさえ、集約されると堅牢なポリシーにつながる可能性があると主張しています。このデータセットには、Axis Hubテレオペレーションプラットフォームを通じて収集された、ピッキング＆プレース、スタッキング、ツールの使用など、幅広いタスクが含まれています。V1での継続的な事前学習は、データスケールが増加するにつれて一貫したパフォーマンスの向上を示し、多様性とカバレッジの利点を示唆しています。Axis Roboticsは、このデータセットが、モデルのパフォーマンスと失敗から継続的に学習する、より大きな、複利効果のあるデータエンジンの成果であると強調しています。このエンジンは、シミュレーション、自己中心的な実世界キャプチャ、ロコマニピュレーション、および人間によるゲートDaggerのポストトレーニングを利用してデータを収集します。オープンソース化を超えて、彼らはBooster Roboticsとの共同作業で例示されるように、カスタマイズされたデータパイプラインとモデルプライアーズを作成するためにロボットエンボディメント企業と協力しています。Axis Roboticsは、Physical AIの未来は、静的なデータセットではなく、動的なデータエンジンにあり、スケール、多様性、クローズドループ学習による継続的な進歩を促進すると主張しています。