Lapisan Pemprosesan Data ialah yang menjadikan data robot boleh digunakan Mengumpul data robot hanyalah separuh masalah. Separuh lagi ialah menukar data tersebut kepada sesuatu yang boleh digunakan oleh model. Trajektori robot tidak secara automatik bersedia untuk latihan hanya kerana ia telah dikumpul. Untuk AI Fizikal, data perlu melalui saluran pemprosesan sebelum ia boleh memasuki peringkat seterusnya dalam sistem. Di sinilah Saluran Pemprosesan Data Axis datang ke dalam gambaran. Saluran ini membawa trajektori yang dikumpul melalui beberapa langkah: Pengesahan → Penapisan → Pemhalusan → Penyemulaan semula → Main semula di bawah keadaan rawak. Langkah-langkah ini mengubah trajektori yang dikumpul menjadi data yang bersedia untuk latihan dan boleh digunakan untuk latihan polisi. Yang menjadikan ini menarik ialah bagaimana lapisan pemprosesan ini bersambung dengan seluruh tatanan Axis. Penghasilan Tugas mencipta keluarga tugas yang boleh diskalakan. Pengumpulan Data Simulasi menukar tugas-tugas tersebut menjadi demonstrasi dan koreksi manusia. Pemprosesan Data mempersiapkan trajektori-trajektori ini untuk latihan. Polisi yang dihasilkan kemudian boleh dideploy ke robot fizikal, mencipta maklum balas yang boleh digunakan untuk koreksi dan latihan semula. Oleh itu, arsitektur Axis bukan sekadar tentang mengumpul lebih banyak trajektori. Ia membentuk satu gelung: Hasilkan → Kumpul → Proses → Latih → Deploy → Koreksi. Ini penting kerana penskalaan AI Fizikal bukan sahaja bergantung pada seberapa banyak data yang boleh dikumpul. Ia juga bergantung pada infrastruktur yang menukar interaksi-interaksi tersebut kepada data latihan yang boleh digunakan. Lapisan pemprosesan ialah yang menyambungkan pengumpulan mentah kepada iterasi seterusnya dalam kecerdasan robot. @axisrobotics