＼ let’s AXIS／
Physical AI向けのデータ基盤を開発するAxis Roboticsは9月5日、高難度のロボット操作タスクに特化した「Axis Challenger Program」を開始した。
通常のタスクとは別に難易度の高いタスクを用意し、一定の実績を持つコントリビューターのみが参加できる仕組みだ。対象タスクを完了すると、通常の2～3倍のAxis Pointsを獲得できる。
今回のプログラムは、参加者が増えるなかで「データ量」だけでなく「データ品質」をさらに高める狙いがある。
初心者と熟練者のタスクを分離
Axisでは、世界中のユーザーがブラウザからロボットを操作し、その操作をロボット学習用のTrajectory(軌跡データ)として収集している。
しかし、すべてのタスクが同じ難易度というわけではない。
比較的簡単なタスクがある一方、複雑な操作を必要とし、多くの参加者が失敗するタスクも存在する。
そこでAxisは、難易度の高いタスクを通常のタスクプールから切り離した。
初心者はこれまで通り通常タスクに参加できる。一方、実績のある参加者には、より難しいデータ収集を任せる。
これにより初心者の参加ハードルを抑えながら、高難度タスクから得られるTrajectoryの品質を高める狙いだ。
ホワイトリストは毎週更新
Challenger Programへの参加にはホワイトリスト入りが必要になる。
具体的な判定式や基準値は公開していないものの、Axisは「継続性」「高い成功率」「幅広いタスクへの参加」を重要な要素としている。
Pre-trainingだけを大量にこなすのではなく、Pre-trainingとPost-trainingの両方に取り組むことも評価につながる。
対象になっているかどうかは、Axis HubのPortfolioに表示される「Seek the Unseen」バッジから確認できる。
ホワイトリストは毎週更新される予定だ。
1日1～2種類、報酬は最大3倍
Challenger Programでは、1日に1～2種類の高難度タスクが公開される。
Pre-trainingまたはPost-trainingのタスクが対象となり、参加枠には限りがある。先着順となるため、ホワイトリストに入っただけで必ず参加できるわけではない。
注目されるのが報酬だ。
Challengerタスクを完了すると、通常タスクと比較して2～3倍のAxis Pointsを獲得できる。
「量」から「質」へ
Axisは8月末時点で、登録ユーザーが20万人を超え、累計Trajectoryは470万件に達している。
参加者を増やしてデータ量を拡大する段階から、そのネットワークの中から熟練した参加者を選び、難しいデータ収集を任せる段階へ移りつつある。
ロボット学習では単純な動作だけでなく、モデルが失敗しやすい複雑な状況のデータも重要になる。
Challenger Programは、ゲームの上級者向けモードのようにも見えるが、その裏側にあるのは「難しいデータを、得意な人に集めてもらう」というPhysical AIのデータ戦略だ。
Axisが今後、参加者数だけでなくデータ品質をどこまで高められるか。Challenger Programは、その次の段階を示す取り組みになりそうだ。
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翻訳・編集 EIICHI JOURNAL
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