@continuumlabs_ のGitHubを確認している際に、ロボットデータの収集が最終目標ではないことに気づきました。 むしろ、そこから別の課題が始まるのです。その膨大な生データをどう扱うべきでしょうか？ 数千ものロボットのデモを記録したと想像してみてください。 いくつかの動きはノイズが多すぎたり、軌道に一貫性がなかったり、中にはトレーニングにまったく役立たないデータもあるでしょう。すべてをモデルに突っ込んで、うまくいくことを期待するだけではいけません。 ここで登場するのが、Continuum Data Cleaningです。 これはAxisエコシステム内に位置づけられたツールキットで、パイプラインの後段で使用される前にロボット軌道を処理・評価することを目的としています。 正直、この部分はあまり語られていません。私たちは「より多くのデータを収集する」ことについてはよく耳にしますが、データ量が増えたからといって、必ずしもデータの質が向上するわけではありません。 ロボットの軌道とは、あるタスクを完了する過程で発生したすべての出来事を記録したものだと考えてください。 その記録に不要なノイズや不規則性が含まれていると、モデルはあなたが本当に学習したい行動ではなく、その不完全さから学んでしまう可能性があります。 そのため、データを点検し、処理する必要があります。Continuum Data Cleaningには、軌道のスムージングやリサンプリングといったツールと、軌道の品質を評価するための指標が含まれています。 たとえば、スムージングは動きデータの不要なノイズを減らすのに役立ちます。リサンプリングは、時間に沿ったデータポイントの分布をより一貫性のある形に整えることができます。 また、評価指標は、すべての記録されたデモが有用であると勝手に仮定するのではなく、軌道が妥当かどうかを判断する手段を提供します。タスクレベルの検証も含まれています。 これは重要です。軌道が技術的には問題なく見えても、実際のタスクを達成できていない可能性があるからです。 ロボットが滑らかに動いているからといって、それが本来行うべきタスクを成功させたとは限りません。したがって、次の両方を問う必要があります： 「この軌道はクリーンか？」 「ロボットは実際にタスクを達成したか？」 この区別は、Physical AI用のデータセットを構築する際に重要です。 Axisの興味深い点は、さまざまなリポジトリがどのように連携しているかが見えるようになることです。Continuum Task Genはタスクを作成し、 人間はテレオペレーションを通じてそのタスクをデモします。そのインタラクションから軌道が生成されます。 その後、Continuum Data Cleaningのようなツールがその軌道データの処理と評価を支援します。これらのステップを経て、ようやくトレーニングに適したデータに近づくのです。これはロボティクスをより包括的に捉えるアプローチです。 単に… →可能な限り多くのデータを収集する だけではなく、 →収集 →点検 →クリーニング →検証 →改善 →トレーニング というプロセスです。 なぜなら、ロボットが人間のデモから学ぶのであれば、そのデモの品質が重要だからです。 だからこそ、私はこのパイプラインの地味な部分——データクリーニング、検証、評価——が、誰もが話題にする派手なAIモデルと同等に重要になると信じています。 明日は、@continuumlabs_ がロボット軌道をクリーニング・処理する際に実際に何が起こるのかを詳しく見ていきます。