Шар обробки даних — це те, що робить роботизовані дані придатними для використання Збір даних робота — лише половина проблеми. Інша половина — перетворити ці дані на те, що модель може реально використовувати. Траєкторія робота не стає готовою до навчання просто тому, що її було зібрано. Для фізичної ШІ дані повинні пройти через конвеєр обробки, перш ніж їх можна буде використати на наступному етапі системи. Саме тут на сцену виходить конвеєр обробки даних Axis. Конвеєр проходить зібрані траєкторії через кілька етапів: Перевірка → Фільтрація → Згладжування → Перевибірка → Відтворення за умов випадкового шуму. Ці кроки перетворюють зібрані траєкторії в дані, готові до навчання, які можна використовувати для навчання політик. Цікаво те, як шар обробки пов’язаний з іншими компонентами стеку Axis. Генерація завдань створює масштабовані сімейства завдань. Збір даних у симуляції перетворює ці завдання на людські демонстрації та корекції. Обробка даних підготovлює ці траєкторії до навчання. Отримані політики потім можна розгорнути на фізичних роботах, що створює зворотний зв’язок, який можна використовувати для корекції та повторного навчання. Отже, архітектура Axis — це не просто збір більше траєкторій. Це замкнений цикл: Генерація → Збір → Обробка → Навчання → Розгортання → Корекція. Це важливо, бо масштабування фізичної ШІ — це не лише про те, скільки даних можна зібрати. Воно також залежить від інфраструктури, яка перетворює ці взаємодії на придатні для навчання дані. Шар обробки — це те, що з’єднує сирі дані з наступною ітерацією роботизованої інтелектуальності. @axisrobotics