Post

Axis vừa triển khai loạt nhiệm vụ thu thập dữ liệu mới, tập trung vào các tác vụ dài hạn (Long-Horizon) và đa dạng hình thái robot (Multi-Embodiment). Điểm đáng chú ý là người dùng giờ đây có thể tham gia điều khiển robot hai tay và thực hiện các nhiệm vụ được thiết kế để hoạt động trên nhiều loại robot khác nhau. Vì sao điều này quan trọng? • Axis đang từng bước tiến tới các tác vụ robot phức tạp hơn, gần với môi trường thực tế hơn. • Các nhiệm vụ dài hạn giúp mở rộng khả năng thu thập dữ liệu trong môi trường mô phỏng một cách hiệu quả hơn. • Hệ thống kiểm tra theo từng giai đoạn giúp chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành những tín hiệu huấn luyện rõ ràng hơn. • Các tác vụ đa hình thái giúp mô hình thích ứng với nhiều loại robot và phương thức điều khiển khác nhau. • Chất lượng dữ liệu không chỉ đa dạng hơn mà còn có độ phức tạp cao hơn. • Mục tiêu của Axis không đơn thuần là thu thập nhiều dữ liệu hơn, mà là tạo ra những bộ dữ liệu có giá trị hơn cho việc huấn luyện Physical AI. Axis đang xây dựng nền tảng dữ liệu để robot có thể học hỏi tốt hơn, thích nghi nhanh hơn và tiến gần hơn tới việc ứng dụng trong thế giới thực.

Trước đây, phần lớn các nhiệm vụ thu thập dữ liệu của @axisrobotics tập trung vào các thao tác đơn lẻ. Nhưng với các nhiệm vụ long-horizon và điều khiển robot hai tay mới, mọi thứ đang trở nên thú vị hơn rất nhiều. Những nhiệm vụ này bao gồm nhiều giai đoạn liên tiếp, đòi hỏi robot phải ghi nhớ ngữ cảnh, lập kế hoạch cho các bước tiếp theo, phối hợp hành động chính xác và biết cách xử lý khi gặp lỗi trong quá trình thực hiện. Đây không chỉ là việc thu thập thêm dữ liệu, mà còn là bước nâng cấp đáng kể về chất lượng và độ phức tạp của dữ liệu. Những bộ dữ liệu giàu ngữ cảnh và nhiều tầng thông tin hơn sẽ giúp mô hình học được các kỹ năng gần với môi trường thực tế hơn. Axis đang dần xây dựng nền tảng dữ liệu để đào tạo những hệ thống Physical AI thông minh và linh hoạt hơn trong tương lai.

Một trong những lợi thế lớn nhất của các nhiệm vụ long-horizon là khả năng tận dụng tối đa môi trường mô phỏng. Trong thế giới thực, khi một tác vụ dài gặp lỗi giữa chừng, toàn bộ môi trường thường phải được thiết lập lại. Việc khôi phục trạng thái của vật thể, đưa robot về vị trí ban đầu và bắt đầu lại quá trình thu thập dữ liệu có thể tốn rất nhiều thời gian và chi phí. Tuy nhiên, trong môi trường mô phỏng, Axis có thể sử dụng các cơ chế lưu trạng thái, đặt lại và quay lại những mốc quan trọng của nhiệm vụ chỉ trong thời gian ngắn. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí thu thập dữ liệu cho các tác vụ phức tạp, đồng thời cho phép tập trung thu thập nhiều dữ liệu hơn ở những giai đoạn quan trọng của quá trình thực hiện. Thay vì phải bắt đầu lại từ đầu sau mỗi lần thất bại, hệ thống có thể tiếp tục từ các điểm trung gian, giúp việc xây dựng các bộ dữ liệu chất lượng cao trở nên hiệu quả hơn rất nhiều.

Một điểm mạnh khác trong hệ thống nhiệm vụ của Axis là khả năng theo dõi tiến độ liên tục và đánh giá thành công theo từng giai đoạn. Thay vì chỉ xác định một nhiệm vụ là thành công hay thất bại ở điểm cuối, các tác vụ long-horizon có thể được chia nhỏ thành nhiều mục tiêu rõ ràng. Ví dụ như nhấc một vật thể lên, di chuyển đến vị trí chỉ định, đặt đúng vị trí hoặc đóng một hộp chứa. Mỗi bước hoàn thành đều tạo ra những tín hiệu huấn luyện và nhãn dữ liệu riêng, giúp mô hình hiểu rõ hơn về quá trình thực hiện nhiệm vụ thay vì chỉ nhìn vào kết quả cuối cùng. Nhờ đó, dữ liệu thu thập được không chỉ bao gồm toàn bộ hành trình của tác vụ mà còn chứa thông tin về từng giai đoạn trung gian. Đây là những tín hiệu có giá trị cho cả quá trình huấn luyện lẫn đánh giá năng lực của mô hình. Cách tiếp cận này giúp Axis xây dựng các bộ dữ liệu có cấu trúc rõ ràng hơn, tạo nền tảng để robot học được những kỹ năng phức tạp theo từng bước một.

Không chỉ mở rộng độ phức tạp của nhiệm vụ, Axis còn đang mở rộng khả năng ứng dụng của dữ liệu thông qua các tác vụ cross-embodiment. Với việc hỗ trợ điều khiển robot hai tay và thích ứng trên nhiều loại robot khác nhau, Axis đang dần chuyển từ các bộ dữ liệu dành cho một robot đơn lẻ sang hệ thống dữ liệu đa hình thái và đa phương thức điều khiển. Điều này đặc biệt quan trọng đối với việc xây dựng các mô hình robot tổng quát. Một mô hình nền tảng thực sự không nên chỉ hoạt động tốt trên một cánh tay robot hay một giao diện điều khiển cụ thể. Thay vào đó, mô hình cần học được những nguyên tắc chung của nhiệm vụ, cách tương tác với môi trường và các chiến lược thao tác có thể áp dụng trên nhiều loại robot khác nhau. Càng có nhiều dữ liệu từ các hình thái robot và phương thức điều khiển đa dạng, khả năng tổng quát hóa của mô hình càng được cải thiện. Đây là một bước tiến quan trọng trên hành trình xây dựng thế hệ robot linh hoạt và thích ứng tốt hơn với các tình huống trong thế giới thực.

Ở góc độ sản phẩm và chiến lược, năng lực dữ liệu của Axis đang được mở rộng theo hai hướng song song. Một mặt, Axis tiếp tục gia tăng tính đa dạng của dữ liệu bằng cách bổ sung thêm nhiều môi trường, vật thể, bố cục và biến thể hình ảnh khác nhau. Điều này giúp mô hình tiếp xúc với nhiều tình huống hơn và cải thiện khả năng thích ứng khi triển khai trong thực tế. Mặt khác, Axis cũng đang nâng cao độ phức tạp của các nhiệm vụ. Thay vì chỉ tập trung vào những thao tác đơn giản, dữ liệu giờ đây hướng tới các hành vi dài hạn hơn, đòi hỏi robot phải lập kế hoạch, phối hợp nhiều bước và biết cách xử lý khi gặp tình huống ngoài dự kiến. Sự kết hợp giữa tính đa dạng và độ phức tạp giúp tạo ra những bộ dữ liệu có giá trị cao hơn cho quá trình huấn luyện. Robot không chỉ học cách thực hiện một nhiệm vụ trong nhiều bối cảnh khác nhau, mà còn học được cách suy nghĩ và hành động qua những chuỗi tác vụ phức tạp hơn. Đây là nền tảng quan trọng để xây dựng các mô hình robot có khả năng tổng quát hóa tốt hơn và hoạt động hiệu quả trong thế giới thực.

Tóm lại, Axis đang từng bước xây dựng một hệ thống dữ liệu có giá trị cao hơn cho tương lai của robot. Từ những hành động đơn lẻ đến các nhiệm vụ nhiều giai đoạn. Từ điều khiển một cánh tay robot đến phối hợp hai tay. Từ dữ liệu dành cho một loại robot duy nhất đến khả năng thích ứng trên nhiều hình thái robot khác nhau. Mỗi bước mở rộng không chỉ giúp tăng quy mô dữ liệu, mà còn nâng cao chất lượng và giá trị học tập của dữ liệu được thu thập. Đây là hướng đi giúp Axis tiến gần hơn tới việc xây dựng một hạ tầng dữ liệu đủ mạnh để hỗ trợ thế hệ robot thông minh hơn, linh hoạt hơn và có khả năng thích ứng với nhiều tình huống thực tế hơn. Hành trình phát triển Physical AI không chỉ cần nhiều dữ liệu, mà cần đúng loại dữ liệu. Và đó chính là điều Axis đang tập trung xây dựng.