Top Tweets for #Sim2Real
『フィジカルAI 研究/開発向け オープンソース人型ロボット』
https://t.co/RuR5r3M9Ik
#humanoidrobot #PhysicalAI #opensource #RobotLearning #Sim2Real #pipeline #DYNAMIXEL #AISapiens #ROBOTIS
Hugging Face open-sourced this training pipeline, making the duck a reproducible motion-learning sample. #Microducks #Sim2Real
When @jensenhuang asks for a somersault, you deliver. 🦆
See how AI agents on NVIDIA RTX Spark help bring @huggingface's Microduck from simulation to the real world.
Closing that sim-to-real gap is why cheap small bodies can still pull off agile moves. #Microducks #Sim2Real
『ロボットも靴に合わせて歩き方を調整』
足元を交換して用途を広げる研究
https://t.co/BQALMGs5O8
基本の歩行AIを固定し、小さな補正だけを実機で追加学習。
約10分相当の実機経験で後退試験の速度誤差を約75%削減。靴付きで溝のある面も通過。
#PhysicalAI #RobotLearning #Sim2Real #SHOES
『DeepMindのGemini 4 Argon、人の動画をロボットの練習環境へ』
https://t.co/qz6Gn0aJzR
袋を板の穴へ投げる映像から空間と全身動作を推定し、物理シミュレーションを自動生成。人型ロボットの実験で7投連続成功。
動画⇒仮想環境⇒実機が新技能の開発負担を減らす可能性。
#PhysicalAI #Sim2Real
🚗 자동차 부품 800종을 하나의 AI가 분류한다면?
Axis의 진짜 시험대
@axisrobotics
#AxisRobotics #PhysicalAI #Sim2Real #AXIS
로봇 데이터 프로젝트의 성패는 수집한 데이터의 양보다 실제 공장에서 얼마나 쓸모 있느냐로 갈릴 것 같아요.
10월 8일 Axis가 공개한 소식은 그래서 눈여겨볼 만합니다.
Lotus Cars·Geely와의 협력에서 Axis Suite를 활용해 자동차 생산라인의 부품 분류를 자동화하는 Sim2Real 솔루션을 발표했죠.
핵심은 단순히 로봇 팔이 물건 하나를 집는 시연이 아닙니다.
🔹 실제 생산라인을 가상 환경으로 재현
🔹 다양한 부품과 상황에 맞춰 작업 생성
🔹 시뮬레이션 데이터로 분류 정책 학습
🔹 학습된 정책을 실제 생산라인에 적용
Axis가 제시한 처리 범위는 자동차 부품 500~800종입니다.
여기서 경제성이 달라집니다.
부품이 바뀔 때마다 사람이 규칙을 새로 작성하는 방식에서, 하나의 학습된 정책이 다양한 부품을 처리하는 방식으로 전환할 가능성이 생기기 때문이죠.
저는 이 사례가 토큰 뉴스보다 더 중요한 질문을 던진다고 봐요.
누가 데이터를 많이 모았는가가 아니라, 누가 고객의 반복 비용을 줄여주는가?
10월 10일에는 $AXIS의 역할과 배분 구조를 소개하는 공식 발표도 나왔습니다.
하지만 토큰의 지속적인 가치는 발표 자체보다 실제 데이터 수요와 사업 성과가 뒷받침하는지 살펴봐야겠죠.
아직 개별 생산라인의 장기 가동률과 비용 절감 수치까지 독립적으로 확인된 것은 아닙니다.
Physical AI의 진짜 전환점이 대규모 데이터 확보일까요, 아니면 공장 현장의 반복 가능한 성과일까요?
Axis를 보면 궁금했던게 있었습니다.
로봇이 학습한 행동 데이터, 블록체인에 기록하는 이유는 뭘까???
@axisrobotics @KaitoAI
#AxisRobotics #PhysicalAI #AXIS #Robotics
로봇 산업에서 앞으로 가장 비싸질 자원은 무엇일까요?
저는 단순한 GPU나 로봇 하드웨어보다 검증된 행동 데이터에 주목하고 있습니다.
Axis Robotics의 구조를 살펴보면 그 이유가 조금씩 보이죠.
사용자가 시뮬레이션 환경에서 로봇을 조작하면 행동 궤적이 생성됩니다.
하지만 모든 데이터가 학습에 사용되는 것은 아닙니다.
🔹 시뮬레이션 재실행으로 물리적 일관성 확인
🔹 작업 성공 여부 평가
🔹 VLM 기반 주요 장면 검증
🔹 유효한 데이터의 품질 점수 기록
흥미로운 부분은 여기서부터입니다.
Axis는 승인된 행동 데이터의 기록을 Base 네트워크에 남기는 구조를 운영하고 있어요.
즉, 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어 데이터의 생성과 검증 이력을 추적할 수 있는 인프라를 구축하려는 겁니다.
여기에 $AXIS 토큰 경제가 연결됩니다.
공식 커뮤니티 세일은 9월 28일 종료됐으며, 판매 가격은 $0.10, 총판매 물량은 전체 공급량의 1%였습니다.
세일 배정분의 25%는 TGE에 잠금 해제되고, 나머지 75%에는 별도 베스팅 조건이 적용됩니다. TGE 날짜는 아직 확정 공지되지 않았어요.
여기서 중요한 건 토큰 가격보다 실제 데이터 수요입니다.
데이터 생산 → 품질 검증 → 기업 활용 → 지속적인 수요.
이 연결이 상업적으로 입증된다면 Axis는 단순한 로봇 게임 플랫폼이 아닌 Physical AI 데이터 공급망으로 평가받을 수 있겠죠.
물론 온체인 기록만으로 데이터의 실제 활용 가치가 보장되는 것은 아닙니다.
여러분은 Physical AI 시장에서 가장 큰 가치를 가져갈 주체가 로봇 제조사일까요, 아니면 데이터를 공급하는 인프라일까요?
New edit for the GOAT RACER! We are now on latest IsaacLab and using Netwon MJWarp! #sim2real @NVIDIARobotics
基板焼けたり色々ありましたが足あげ歩行が安定してきたりPush回復も安定してきたり少しずつ進歩しています！
まだ突然転んだりすることも多いため、今回は操縦体験は控えめにする予定💦
#NT東京2026
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