ডেটা প্রসেসিং লেয়ারই হল রোবট ডেটাকে ব্যবহারযোগ্য করে তোলার জন্য দায়ী রোবট ডেটা সংগ্রহ করা শুধুমাত্র সমস্যার অর্ধেক। অন্য অর্ধেক হল সেই ডেটাকে এমনভাবে রূপান্তর করা যাতে একটি মডেল এটি ব্যবহার করতে পারে। একটি রোবট ট্রাজেক্টরি শুধুমাত্র সংগৃহীত হওয়ার কারণেই অবশ্যই ট্রেনিং-প্রস্তুত হয় না। ফিজিক্যাল AI-এর জন্য, ডেটাকে সিস্টেমের পরবর্তী পর্যায়ে পাঠানোর আগে একটি প্রসেসিং পাইপলাইনের মধ্যে দিয়ে যেতে হয়। এখানেই Axis-এর ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইনটি কাজ করে। পাইপলাইনটি সংগৃহীত ট্রাজেক্টরিগুলিকে কয়েকটি ধাপের মধ্যে দিয়ে নিয়ে যায়: যাচাইকরণ → ফিল্টারিং → স্মুথিং → রিস্যাম্পলিং → র‍্যান্ডমাইজড শর্তের অধীনে পুনরায় চালনা। এই ধাপগুলি সংগৃহীত ট্রাজেক্টরিগুলিকে ট্রেনিং-প্রস্তুত ডেটাতে রূপান্তরিত করে, যা পলিসি ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহারযোগ্য। এটির আকর্ষণীয়তা হল, এই প্রসেসিং লেয়ারটি Axis-এর বাকি স্ট্যাকের সাথেকীভাবে 연결। টাস্ক জেনারেশন, масশটবিশিষ্ট task families sthāpana kore। সিমুলেশন ডেটা collection eita manush pradarshon o sammohan e rupantorito kore। ডেটা processing eita training-er jnno taiyar kore। ফলস্বরূপ policies ke phisical robots-er upor deploy kora jay, ar tader phire sammohan o punar-trainig-er jnno feedback sthapan kora jay। অতএব, Axis-এর architecture shudhu beshi trajectory sammohan-er kotha nay। Ei ekta loop-er shonge juddho: জেনারেট → কালেক্ট → প্রসেস → ট্রেন → ডিপ্লয় → করেকশন। এটি গুরুত্বপূর্ণ, karon Physical AI-কে scale-up kora shudhu apani koto data sammohan korte parbona—tader upor nirbhar kore, ei interactions ke usable training data-ye rupantorito kora jay kivabe o ki infrastructure use kora hoyeche। প্রসেসিং layer holo raw collection o robot intelligence-er agle iteration-er modhye connection-er jnno dayyee। @axisrobotics