La couche de traitement des données est ce qui rend les données des robots exploitables Collecter les données des robots n'est qu'une moitié du problème. L'autre moitié consiste à transformer ces données en quelque chose qu'un modèle peut réellement utiliser. Une trajectoire de robot n'est pas automatiquement prête à l'entraînement simplement parce qu'elle a été collectée. Pour l'IA physique, les données doivent passer par un pipeline de traitement avant de pouvoir alimenter la prochaine étape du système. C'est ici que le pipeline de traitement des données d'Axis intervient. Ce pipeline fait passer les trajectoires collectées à travers plusieurs étapes : Validation → Filtrage → Lissage → Rééchantillonnage → Rejouer dans des conditions randomisées. Ces étapes transforment les trajectoires collectées en données prêtes à l'entraînement, utilisables pour l'entraînement des politiques. Ce qui rend cela intéressant, c'est la manière dont la couche de traitement s'articule avec le reste de la pile Axis. La génération de tâches crée des familles de tâches évolutives. La collecte de données en simulation transforme ces tâches en démonstrations et corrections humaines. Le traitement des données prépare ces trajectoires pour l'entraînement. Les politiques résultantes peuvent ensuite être déployées sur des robots physiques, générant des retours utilisables pour la correction et le re-entraînement. Ainsi, l'architecture Axis ne se limite pas à collecter davantage de trajectoires. Elle forme une boucle : Générer → Collecter → Traiter → Entraîner → Déployer → Corriger. Cela compte, car le passage à l'échelle de l'IA physique ne dépend pas seulement de la quantité de données que vous pouvez collecter. Il dépend aussi de l'infrastructure qui transforme ces interactions en données d'entraînement exploitables. La couche de traitement est ce qui relie la collecte brute à la prochaine itération de l'intelligence robotique. @axisrobotics