एक्सिस रोबोटिक्स, भौतिक एआई को तेज़ी से बढ़ाने वाला डेटा इंजन, ने घोषणा की है कि उसने हैक वीसी द्वारा नेतृत्व किए गए एक सीड राउंड में $12 मिलियन जुटाए हैं, जिसमें नोमैड कैपिटल, पीआई नेटवर्क वेंचर्स, 10के वेंचर्स और विभिन्न एंजेल निवेशकों की भागीदारी है।
यह फंडिंग एक्सिस के मिशन को एक विशाल समानांतर, मानव-इन-द-लूप वैश्विक डेटा इंजन बनाने में तेजी लाएगी, जो भौतिक एआई के सबसे बड़े दर्द बिंदु को हल करती है: संरचित, अत्यधिक विविध रोबोटिक प्रशिक्षण डेटा का स्केलेबल उत्पादन।
भौतिक एआई में डेटा बाधा को हल करना
जबकि बड़े भाषा मॉडल पूर्व-निर्मित इंटरनेट डेटा के ट्रिलियन टोकनों पर स्केल करते हैं, भौतिक एआई तीन महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करता है: गंभीर डेटा की कमी, सामान्यीकरण अंतर, और विभिन्न रोबोट हार्डवेयर के बीच अवतार विखंडन।
“भौतिक एआई को मानव-भौतिक इंटरैक्शन गति पथों के अरबों की आवश्यकता है,” एक्सिस रोबोटिक्स के संस्थापक क्रिस ने कहा। “वर्षों तक उद्योग के पास एक कुशल, अनंत स्केलेबल हाइब्रिड डेटा उत्पादन प्रणाली की कमी थी जो मॉडलों को बिना किसी कठिनाई के पुनरावृत्त करने में मदद कर सके - और यही हमने एक्सिस के साथ बनाया, एक संचित डेटा इंजन।”
एक्सिस सामान्य रोबोटिक्स बुद्धिमत्ता को कैसे सशक्त बनाता है
एक्सिस का स्वामित्व वाला संचित डेटा इंजन कार्य उत्पादन, डेटा कैप्चर, निरंतर मॉडल प्रशिक्षण, और अनुकूलन को एकीकृत करने वाला एक एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो प्रदान करता है:
कार्य जन इंजन: वस्तुओं, स्थानिक लेआउट, दृश्य, रोबोट रूपों और अर्थशास्त्र के बीच यादृच्छिकता के माध्यम से अत्यधिक विविध परमाणु रोबोटिक कार्य उत्पन्न करता है, हर एक डेटा पथ में विविधता को समाहित करता है;
ब्राउज़र-आधारित सिम टेलीऑपरेशन प्लेटफ़ॉर्म: दुनिया का पहला वेब-आधारित इंटरफ़ेस जो किसी को भी दूरस्थ रूप से उच्च गुणवत्ता वाली रोबोटिक गति पथ उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है। एक्सिस प्रयोगशाला-आधारित संग्रह की तुलना में 10x अधिक थ्रूपुट प्रदान करता है और मानव-गेटेड DAgger (डेटासेट एग्रीगेशन) हस्तक्षेप लूप को निर्बाध रूप से एकीकृत करता है ताकि रोबोट नीतियों को लगातार परिष्कृत और सही किया जा सके;
ईगो डेटा मोबाइल कैप्चर ऐप: महंगे, हार्डवेयर-भारी सेटअप से वास्तविक दुनिया के डेटा कैप्चर को एक शून्य-बाधा मोबाइल एप्लिकेशन में स्थानांतरित करता है। अत्याधुनिक (SOTA) वास्तविक समय के हाथ के पोज़ ट्रैकिंग को वैश्विक कार्यबल के साथ जोड़कर, एक्सिस मानव दृष्टि और कुशलता को वैश्विक स्तर पर रोबोटिक गति में अनुवाद करता है;
डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन: पथ की सफाई, डोमेन यादृच्छिकता और घनी भाषा एनोटेशन को स्वचालित करता है, 10x से अधिक सुधारित डेटा गुणवत्ता के साथ मॉडल-तैयार मल्टीमोडल डेटासेट आउटपुट करता है।
एकीकृत आर्किटेक्चर एक आत्म-प्रवर्धक फ्लाईव्हील बनाता है: वास्तविक/सिम तैनाती से असफल रोबोट पथ मानव सुधारात्मक हस्तक्षेप को ट्रिगर करते हैं, जो प्रशिक्षण में वापस फीड करता है ताकि एज-केस कवरेज का विस्तार हो सके, डेटा मात्रा बढ़ने के साथ संचित बुद्धिमत्ता उत्पन्न करता है।
एक्सिस की संरचनात्मक खाइयाँ: एक ऊर्ध्वाधर रूप से एकीकृत विविधता इंजन और वैश्विक योगदानकर्ता नेटवर्क
Axis का मुख्य लाभ इसका एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म है जो भौतिक AI के पूरे जीवन चक्र को कवर करता है। पारंपरिक विखंडित दृष्टिकोणों के विपरीत, Axis ने एक ऊर्ध्वाधर रूप से एकीकृत इंजन बनाया है जो बड़े पैमाने पर वितरित पूर्व-प्रशिक्षण डेटा संग्रह और वास्तविक समय में मानव-गेटेड डेटा सेट एकत्रीकरण को एकजुट करता है।
डेटा विविधता के लिए मूल रूप से निर्मित, Axis का स्वामित्व वाला टास्क जनरेशन इंजन वस्तुओं के लेआउट, प्रकाश, कैमरा पोज़, भौतिक गुणों और रोबोट रूपों को यादृच्छिक बनाता है, अनंत अद्वितीय दृश्यों और हेरफेर कार्यों का निर्माण करता है, सामान्यीकरण-तैयार प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करता है।
फाउंडेशन-मॉडल स्केल विविधीकृत डेटा प्रदान करने के लिए, Axis ने एक वैश्विक रोबोटिक डेटा अवसंरचना स्थापित की है जिसमें 100,000 से अधिक सक्रिय योगदानकर्ता हैं जो औसतन 3 से 4 बार दैनिक सबमिट करते हैं, जो उत्पादन दक्षता और विविधता कवरेज दोनों को अधिकतम करता है। आज, Axis हर महीने विविध परिदृश्यों में 1,200 घंटे से अधिक सिमुलेशन डेटा और 20,000+ घंटे का वास्तविक-विश्व आत्म-केंद्रित डेटा उत्पन्न कर सकता है।
Axis ने हाल ही में Sim Dataset V1 लॉन्च किया, जिसमें बेंचमार्क परिणाम दिखाते हैं कि इंजीनियर की गई विविधता मापनीय प्रदर्शन लाभ प्रदान करती है। LIBERO-Plus पर, Axis के पूरी तरह से विविधीकृत डेटासेट पर π0.5 का प्रीट्रेनिंग समग्र सफलता में 4.9 अंक की वृद्धि की, जो एक मात्रा-मैच RoboCasa365 बेसलाइन से 31.3 अंक बेहतर है, जिसमें लेआउट सामान्यीकरण, सेंसर-शोर सहनशीलता, और रोबोट-स्थिति मजबूती में लाभ शामिल हैं। यह अंतर दर्शाता है कि Axis की बढ़त इसके स्वामित्व वाले विविधता पाइपलाइन से आती है—सिर्फ बड़े डेटा पैमाने से नहीं।
व्यावसायीकरण और रणनीतिक साझेदारियाँ
Axis Robotics तेजी से अपने उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए व्यावसायीकरण कर रहा है। कंपनी रोबोटिक्स हार्डवेयर निर्माताओं, भौतिक AI मॉडल कंपनियों, और औद्योगिक स्वचालन नेताओं की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित "कार्य पैकेज" प्रदान करती है।
प्रारंभिक व्यावसायिक साझेदारियाँ पहले ही Booster Robotics, Manycore Tech, Feagine Robotics, Dexmal, Lotus Car, Geely Auto, SomaStacks और अन्य कंपनियों के साथ स्थापित की जा चुकी हैं। ये सहयोग स्केलेबल, उच्च-निष्ठा वाले रोबोटिक प्रशिक्षण डेटा की तत्काल बाजार मांग को उजागर करते हैं।
सामान्य भौतिक बुद्धिमत्ता को फिर से परिभाषित करें
“भौतिक एआई का भविष्य मॉडल और डेटा के बीच गहरे सहजीवन पर निर्भर करता है,” क्रिस ने कहा। “स्थिर डेटा सेट सामान्य रोबोटिक बुद्धिमत्ता को शक्ति नहीं दे सकते। विजेता समाधान एक संचित डेटा इंजन है: एक ऊर्ध्वाधर रूप से एकीकृत प्रणाली जो एक वैश्विक योगदानकर्ता नेटवर्क को निरंतर मॉडल पुनरावृत्ति के साथ जोड़ती है। हर विविध पथ और मानव सुधार तेजी से मॉडल सुधार को बढ़ावा देता है, एक आत्म-प्रवर्धक बुद्धिमत्ता फ्लाईव्हील बनाता है।”
कंपनी एक विश्व स्तरीय टीम द्वारा संचालित है जो UC बर्कले, कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय, जॉर्जिया टेक, NTU और SJTU जैसे प्रतिष्ठित संस्थानों से शीर्ष एआई और रोबोटिक्स शोधकर्ताओं को जोड़ती है, साथ ही ऐसे विकास हैकर जो पहले उपभोक्ता उत्पादों को 30 मिलियन से अधिक वैश्विक उपयोगकर्ताओं तक बढ़ा चुके हैं।
हैक वीसी द्वारा संचालित इस $12 मिलियन फंडिंग राउंड के साथ, एक्सिस रोबोटिक्स अपनी प्रक्रियात्मक जनरेशन क्षमताओं को और बढ़ाएगा, अपने योगदानकर्ताओं के वितरित नेटवर्क को स्केल करेगा, और भौतिक एआई के भविष्य को शक्ति देने वाले महत्वपूर्ण डेटा इंजन के रूप में अपनी स्थिति को मजबूत करेगा।
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स्रोत: BeInCrypto
