Axis Robotics, silnik danych kompozytowych przyspieszający Fizyczną Sztuczną Inteligencję, ogłasza, że pozyskał 12 milionów dolarów w rundzie seed prowadzonej przez Hack VC, z udziałem Nomad Capital, Pi Network Ventures, 10K Ventures oraz różnych inwestorów anielskich.
Finansowanie przyspieszy misję Axis do zbudowania masowo równoległego, globalnego silnika danych z człowiekiem w pętli, rozwiązując największy problem Fizycznej Sztucznej Inteligencji: skalowalną generację strukturalnych, wysoce zróżnicowanych danych treningowych dla robotów.
Rozwiązywanie wąskiego gardła danych w Fizycznej Sztucznej Inteligencji
Podczas gdy Duże Modele Językowe skalują się na bilionach tokenów istniejących danych internetowych, Fizyczna Sztuczna Inteligencja stoi przed trzema ważnymi barierami: poważnym niedoborem danych, luką w generalizacji oraz fragmentacją ucieleśnienia w różnych sprzętach robotycznych.
„Fizyczna Sztuczna Inteligencja wymaga miliardów trajektorii ruchu interakcji człowiek-fizyczny,” powiedział Chris, założyciel Axis Robotics. „Przez lata branża nie miała efektywnego, nieskończenie skalowalnego hybrydowego systemu produkcji danych, który mógłby pomóc modelom w łatwej iteracji – i dokładnie to zbudowaliśmy z Axis, silnikiem danych kompozytowych.”
Jak Axis Wzmacnia Ogólną Inteligencję Robotyczną
Własny Silnik Danych Kompozytowych Axis dostarcza kompleksowy przepływ pracy integrujący generację zadań, przechwytywanie danych, ciągłe szkolenie modeli i optymalizację:
Silnik Generacji Zadań: Generuje eksponencjalnie zróżnicowane atomowe zadania robotyczne poprzez randomizację obiektów, układów przestrzennych, wizualizacji, wcieleń robotów i semantyki, wprowadzając różnorodność w każdą pojedynczą trajektorię danych;
Platforma zdalnej teleoperacji oparta na przeglądarce: Pierwszy na świecie interfejs oparty na sieci, który umożliwia każdemu generowanie wysokiej jakości trajektorii ruchu robotów zdalnie. Axis zapewnia 10 razy wyższą przepustowość niż zbieranie danych w laboratoriach i bezproblemowo integruje interwencyjne pętle DAgger (Agregacja Zbiorów Danych) z bramkami ludzkimi, aby ciągle udoskonalać i korygować polityki robotów;
Aplikacja mobilna do przechwytywania danych Ego: Przenosi przechwytywanie danych z rzeczywistego świata z kosztownych, ciężkich zestawów sprzętowych do mobilnej aplikacji bez barier. Łącząc nowoczesne (SOTA) śledzenie pozycji rąk w czasie rzeczywistym z globalną siłą roboczą, Axis przekształca ludzką wizję i zręczność w ruch robotów na globalną skalę;
Pipeline przetwarzania danych: Automatyzuje czyszczenie trajektorii, randomizację domeny i gęste adnotacje językowe, generując gotowe do modelu multimodalne zbiory danych o jakości przekraczającej 10 razy.
Zunifikowana architektura tworzy samonapędzający się mechanizm: nieudane trajektorie robotów z wdrożeń rzeczywistych/symulacyjnych wyzwalają ludzką interwencję korygującą, która wraca do szkolenia, aby rozszerzyć pokrycie przypadków brzegowych, tworząc kumulującą się inteligencję w miarę wzrostu objętości danych.
Strukturalne rowy Axis: Poziomo zintegrowany silnik różnorodności i globalna sieć współpracowników
Podstawową przewagą Axis jest jego zintegrowana platforma, która obejmuje cały cykl życia Fizycznej AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych, fragmentarycznych podejść, Axis zbudował pionowo zintegrowany silnik, który łączy zbieranie danych do wstępnego treningu na dużą skalę oraz agregację zbiorów danych z udziałem ludzi w czasie rzeczywistym po treningu.
Stworzony z myślą o różnorodności danych, opatentowany silnik generowania zadań Axis losowo zmienia układy obiektów, oświetlenie, pozycje kamer, właściwości fizyczne i morfologie robotów, tworząc nieskończone unikalne sceny i zadania manipulacyjne, generując dane treningowe gotowe do generalizacji.
Aby dostarczyć zróżnicowane dane na skalę modelu podstawowego, Axis stworzył globalną infrastrukturę danych robotycznych z ponad 100 000 aktywnych współpracowników, którzy przesyłają dane średnio 3 do 4 razy dziennie, co maksymalizuje zarówno efektywność produkcji, jak i zasięg różnorodności. Dziś Axis może generować ponad 1 200 godzin danych symulacyjnych i 20 000+ godzin danych ego-centrycznych z rzeczywistego świata w różnych scenariuszach każdego miesiąca.
Axis niedawno wprowadził Sim Dataset V1, a wyniki benchmarków pokazują, że zaprojektowana różnorodność przynosi wymierne zyski wydajnościowe. Na LIBERO-Plus, wstępne szkolenie π0.5 na w pełni zróżnicowanym zbiorze danych Axis poprawiło ogólny sukces o 4,9 punktu, przewyższając bazowy poziom RoboCasa365 o 31,3 punktu, z zyskami w zakresie generalizacji układów, odporności na szumy czujników i odporności na pozycję robota. Ta różnica pokazuje, że przewaga Axis wynika z jego własnego procesu różnorodności — nie tylko z większej skali danych.
Komercjalizacja i partnerstwa strategiczne
Axis Robotics szybko komercjalizuje swoje wysokiej jakości dane treningowe do zastosowań w rzeczywistym świecie. Firma dostarcza dostosowane „Pakiety Zadań” dopasowane do specyficznych potrzeb producentów sprzętu robotycznego, firm modeli AI oraz liderów automatyzacji przemysłowej.
Wstępne partnerstwa komercyjne zostały już nawiązane z takimi firmami jak Booster Robotics, Manycore Tech, Feagine Robotics, Dexmal, Lotus Car, Geely Auto, SomaStacks i innymi. Te współprace podkreślają natychmiastowe zapotrzebowanie rynkowe na skalowalne, wysokiej wierności dane treningowe dla robotów.
Zdefiniuj na nowo ogólną inteligencję fizyczną
„Przyszłość Fizycznej AI zależy od głębokiej symbiozy między modelami a danymi” – powiedział Chris. „Statyczne zbiory danych nie mogą napędzać ogólnej inteligencji robotycznej. Zwycięskim rozwiązaniem jest silnik danych kumulacyjnych: pionowo zintegrowany system łączący globalną sieć współpracowników z ciągłą iteracją modeli. Każda różnorodna trajektoria i ludzka korekta przyspieszają poprawę modeli, tworząc samonapędzające się koło inteligencji.”
Firma jest napędzana przez zespół światowej klasy, łączący najlepszych badaczy AI i robotyki z elitarnych instytucji, takich jak UC Berkeley, Carnegie Mellon University, Georgia Tech, NTU i SJTU, obok hackerów wzrostu, którzy wcześniej skalowali produkty konsumenckie do ponad 30 milionów globalnych użytkowników.
Dzięki tej rundzie finansowania w wysokości 12 milionów dolarów, prowadzonej przez Hack VC, Axis Robotics dalej rozszerzy swoje możliwości generacji proceduralnej, zwiększy swoją rozproszoną sieć współpracowników i umocni swoją pozycję jako kluczowego silnika danych napędzającego przyszłość Fizycznej AI.
Linktree | Twitter | Doc | Produkt
Źródło: BeInCrypto
