একটি রোবটের একটি শক্তিশালী মডেল থাকতে পারে এবং এখনও একটি সাধারণ কাজের সাথে সংগ্রাম করতে পারে। অপ্রাপ্ত অংশটি প্রায়শই অভিজ্ঞতা। বাস্তব বিশ্বের রোবট ডেটা সংগ্রহ করা খরচের। প্রতিটি নতুন কাজ অর্থাৎ আরও টেলিঅপারেশন, আরও ভৌত পরীক্ষা, আরও প্রকৌশল এবং আরও সময়। এখানেই @axisrobotics একটি আকর্ষণীয় পদ্ধতি অনুসরণ করছে। ভৌত প্রদর্শনের উপর সম্পূর্ণভাবে নির্ভরশীল না হয়ে, অক্সিস ডিজিটাল টুইন, সিমুলেশন এবং বাস্তব রোবট ডেটাকে একটি নিরবচ্ছিন্ন শিক্ষা লুপের মধ্যে যুক্ত করে। একটি বাস্তব কাজের জায়গাকে ডিজিটাল টুইন হিসাবে পুনর্গঠন করা যায়। এই পরিবেশটিকে তখন বস্তু, ক্যামেরা দৃষ্টিভঙ্গি, আলোকসজ্জা এবং বিভিন্ন দৃশ্যের অবস্থার মধ্যে বিভিন্নতা দিয়ে বিস্তৃত করা যায়। সিমুলেশনটি আরও কাজ-সম্পর্কিত অভিজ্ঞতা তৈরি করে। বাস্তব প্রদর্শনগুলি এই অভিজ্ঞতাকে ভৌতবাস্তবতায় ভিত্তি দেয়। তারপরে,ব্যর্থতাগুলি পরবর্তী ডেটা-সংগ্রহের জন্য নতুন লক্ষ্যগুলিরূপে পরিণত হয়। বুস্টারের (Booster)ফলাফলগুলি اইটি ধারণাকে 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 199999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888877777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777766666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666665555555555555555555555555555555555555555555555555555555555444444444444444444444444444444444444444444444444444443333333333333333333333333333333333333333322222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222221111111111111111111111111111111111111111 এখনও,একটি earbud case task-এরজন্যমাত্র১০টিবাস্তবপ্রদর্শনদিয়ে,রোবটটি২০টিপরীক্ষারমধ্যে০/২০টিতেলক্ষ্যপৌঁছেছিল। ৫০টি Axisসিমুলেশনট্রাজেকটরি(trajectories)যোগকরারপর: ১৭/২০টিপরীক্ষাতেলক্ষ্যপৌঁছেছিল। অক্সিস(AXIS)আরও৯৫টিরিপোজিটরি(repositories)থেকে৪২,০৪৬টিসিমুলেশনএপিসড(episode)ফিল্টারকরেছে,যা৩.২মিলিয়নথেকেঅধিকফ্রেম(frames)অন্তর্ভুক্তকরেছে,এবংএগুলিকেবাস্তবBoosterডেটারসঙ্গেযুক্তকরেএকটিBooster-বিশেষফাউনডেশনমডেল(Booster-specific foundation model)তৈরিকরেছে। পরিবর্তনগুলিআকর্ষণীয়: ১৭.২৭সেমি→৫.৭৮সেমি গড়ওষ্ঠি-থেকে-লক্ষ্যদূরত্ব ৪৩.৯%→৮৮.২% নির্দিষ্টহাতথেকেগতি ~৯৫%হ্রাস অ-লক্ষ্যহাতেরগতি এবংপ্রতিটিকাজেমাত্র৩০টিপ্রদর্শনদিয়ে: ৬/১৬→১৪/১৬ অনুযায়ীকাজপালন আমারউপসংহারসহজ। আকর্ষণীয়বিষয়হলশুধুAxisযেঅধিকরোবটডেটাৎপদনকরতপারছে। এটি,যেসিসটমটিডেটাকেসংযোজনযাৎপদনকরতপারছে। একটিব্যর্থতা,পরবর্তীডেটা-সংগহন-লক্ষণহিসাবেএকটিনতুনলক্ষণতইয়াছ। একটিনতুনকাজ,ভঙ্‌গি-পথ(embodiment prior)উন্নতকরছ। এইউন্নতভঙ্‌গি-পথ,পরবর্তীকাজএখনওসহজহয়। এবংচক্‌রটি,আবারশুরুহয়। ধারণ→সিমुলेशन→প্‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌​ উৎপাদন→অধিগম→পুন:আবহওয়া ভৌত AI-এরজন্্য,এইধরণেরঅধিগমচক্্rআমডল-এইতদশমহতইহতপারছ। Axis-এরএইঅংশইআমিখচচছি।