ڈیٹا پروسیسنگ لیئر وہ چیز ہے جو روبوٹ ڈیٹا کو استعمال کے قابل بناتی ہے روبوٹ ڈیٹا کو جمع کرنا صرف مسئلے کا ایک حصہ ہے۔ دوسرا حصہ اس ڈیٹا کو ایسی شکل میں تبدیل کرنا ہے جسے ماڈل حقیقت میں استعمال کر سکے۔ ایک روبوٹ کا ٹریجکٹری صرف اس لیے تربیت کے لیے تیار نہیں ہوتا جب تک کہ اسے جمع نہ کر لیا جائے۔ فزیکل AI کے لیے، ڈیٹا کو سسٹم کے اگلے مرحلے تک پہنچانے سے پہلے ایک پروسیسنگ پائپ لائن سے گزرنا ہوتا ہے۔ یہی جگہ ایکسس کی ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائن کا کام ہے۔ پائپ لائن جمع کردہ ٹریجکٹریز کو درج ذیل مراحل سے گزارتی ہے: تصدیق → فلٹرنگ → سموذنگ → ری سیمپلنگ → تصادفی حالات میں دوبارہ چلانا۔ یہ مراحل جمع کردہ ٹریجکٹریز کو تربیت کے لیے تیار ڈیٹا میں تبدیل کرتے ہیں جو پالسی تربیت کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ اس میں دلچسپ بات یہ ہے کہ پروسیسنگ لیئر ایکسس سٹیک کے باقی حصوں سے کس طرح جڑتا ہے۔ ٹاسک جنریشن قابلِ توسیع ٹاسک فملیز بناتا ہے۔ سمنولیشن ڈیٹا جمع کرنا ان ٹاسکس کو انسانی نمائش اور درستگیوں میں تبدیل کرتا ہے۔ ڈیٹا پروسیسنگ ان ٹریجکٹریز کو تربیت کے لیے تیار کرتا ہے۔ پھر نتائج میں حاصل شدہ پالسیز فزیکل روبوٹس پر لاگو کر دی جاتی ہیں، جس سے درستگی اور دوبارہ تربیت کے لیے فید بیک حاصل ہوتا ہے۔ اس طرح ایکسس آرکٹیکچر صرف زائد ٹریجکٹریز جمع کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ا ek لوپ تشکیل دेतا ہے: جینریٹ → کالکٹ → پروسس → ٹرین → ڈپلو → کارکشن۔ اس بات کا اہم ہونا اس لئے ہے کہ فزیکل AI کو سکلز کرنامحض اتنا نہیں کہ آپ kitni زائد ڈیٹا جمع کر سکتے ہو۔ اس پر اس انفراسٹرکچر بھي منحصر ہوتا ہے جو ان تعاملات کو استعمال کے قابل تربیت ڈیٹا میں تبدیل کرتا ہے۔ پروسسنگ لئیر وہ رابطہ ہے جو خام جمع کردہ ڈیٹا اور روبوٹ انٹلینجنس کے اگلے دور سے جوڑتا ہے۔ @axisrobotics