আমার মনে হয় @axisrobotics-এর সবচেয়ে আকর্ষণীয় বিষয় হল এটি রোবোটিক্স ডেটাসেট কীভাবে পরিণত হতে পারে তার অর্থনীতিকে পরিবর্তন করে। প্রচলিতভাবে, রোবোট ডেটা সংগ্রহ করা মানে প্রচুর খরচের হার্ডওয়্যারকে একটি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে রাখা এবং এটি চালানোর জন্য মানুষকে পারিশ্রমিক দেওয়া। এটি গবেষণার জন্য কাজ করে। কিন্তু সাধারণ উদ্দেশ্যের রোবোটগুলির প্রয়োজনীয় বিশাল পরিমাণের অভিজ্ঞতা গড়ে তোলার জন্য এটি একটি কঠিন ভিত্তি। অক্সিস একটি ভিন্ন পদ্ধতি অনুসরণ করে: সংগ্রহের অবকাঠামোকে পুনর্ব্যবহারযোগ্য করে তোলা। একটি সিস্টেম কাজগুলি তৈরি করে। অন্যটি সিমুলেশনে প্রদর্শনগুলি সংগ্রহ করতে মানুষকে সক্ষম করে। এগোসেন্ট্রিক অ্যাপটি বাস্তব বিশ্বের মানবিক ক্রিয়াকলাপ যোগ করে। তারপর, একটি একীভূত পাইপলাইন এই ইনপুটগুলিকে প্রশিক্ষণ-প্রস্তুত ডেটায় পরিণত করে। যা আমি আকর্ষণীয় মনে করি, তা হল—একই অবকাঠামোটি বিভিন্ন ডেটা-প্রয়োজনকেই পরিচালনা করতে পারে, বিনা-পুনর্গঠনে। একটি নতুন কাজের জন্যই অবশ্যই একটি নতুন ল্যাবের দরকার হয়না। একটি নতুন সংগ্রহেরউৎসেরও অবশ্যইএকটিনতুনপাইপলাইনেরদরকারহয়না। এবংএকটিপলিসি-ব্যর্থতাকেশুধুমাত্রএকটিব্যর্থপরীক্ষাহিসাবেদেখা-যায়না,বরংএটিকেএকটিনতুনকাজতৈরিরকারণহিসাবেদেখা-যায়। আমারজন্য,অক্সিস-এরপিছনেবড়ধারণাটি: এমনএকটিপ্ল্যাটফর্মযারোবোটদেরজন্যডেটাসংগ্রহকরে,বরংএমনএকটিসিস্টেমযারোবোটগুলিআজওশিখেননি—এমনডেটাৎপতিনিয়মিতভাবেউৎপাদনকরতেডিজাইনকরা। যদিএটিকাজকরে,তবেআসলপণ্যহলমেশিনগুলিরসম্ভাবনা-সমষ্টিকেঅবিরতভাবেবিস্তৃতকরারক্ষমতা। শুধুমাত্রব্যক্তিগতদৃষ্টিভঙ্গি,বিনিয়োগ-পরামর্শনয়।