Ang Data Processing Layer ang nagiging sanhi kung bakit gamitin ang robot data Ang pagkuha ng robot data ay kalahati lang ng problema. Ang kalahating bahagi naman ay ang pagpapalit ng data na iyon sa isang bagay na maaaring gamitin ng modelo. Hindi agad training-ready ang isang robot trajectory kahit na nakolekta na ito. Para sa Physical AI, kailangang dumaraan ang data sa isang processing pipeline bago ito maaaring magbigay ng input sa susunod na bahagi ng sistema. Dito pumasok ang Data Processing Pipeline ni Axis. Dumaraan ang pipeline sa mga nakolektong trajectory sa ilang hakbang: Validation → Filtering → Smoothing → Resampling → Replay sa randomized conditions. Ang mga hakbang na ito ay nagpapalit ng mga nakolektong trajectory sa training-ready na data na maaaring gamitin para sa policy training. Ang nagiging interesante dito ay kung paano konektado ang processing layer sa iba pang bahagi ng Axis stack. Ang Task Generation ay gumagawa ng scalable na task families. Ang Simulation Data Collection ay nagpapalit ng mga task na iyon sa mga human demonstration at correction. Ang Data Processing ay handa ang mga trajectory para sa pag-train. Ang mga resultang policy ay maaaring i-deploy sa mga physical robot, na gumagawa ng feedback na maaaring gamitin para sa correction at retraining. Kaya ang Axis architecture ay hindi lamang tungkol sa pagkuha ng higit pang trajectories. Ito ay bumubuo ng isang loop: Generate → Collect → Process → Train → Deploy → Correct. Mahalaga ito dahil ang pag-scale ng Physical AI ay hindi lamang tungkol sa gaano kalaki ang data na maaari mong kunin. Depende rin ito sa infrastraktura na nagpapalit ng mga interaksyon na iyon sa gamitin at training data. Ang processing layer ang nag-uugnay sa raw collection sa susunod na iterasyon ng robot intelligence. @axisrobotics