私は @axisrobotics の最初のトレーニング軌道を、1時間かけて走り切りました。
選んだのはすでに一番簡単なタスクです。物をつかんで指定の場所に置くやつ。でも操作してみると想像以上に難しいです。ロボットアームが移動したあと、方向を何度も微調整する必要があります。上下左右を少しずつ動かす感じで、感度が高いとすぐオーバーシュートします。つかむためのグリッパー角度が合わないと、うまく掴めません。なんか「UFOキャッチャー」みたいで、見えてるのに取れないんです。
Axisがやっているのは、私たちがブラウザ上でロボットアームを操作できるようにして、操作データをAIロボットの学習に使うことです。
以下はAxisのテストネットチュートリアル 👇👇👇
▎ 準備
→ PC + Chrome（スマホは不可）
→ Axis Hubを開く： http://s.kaito.ai/HdfrZ0t
→ 登録はメール/Google/X/ウォレットどれでもOK
▎ タスク選択
→ 状態はLiveを選ぶ
→ 難易度は Beginner / Easy
→ タイプは Pick、Place（つかんで指定位置に置く）
→ 残りSlotsがあるのを確認してから入る
▎ 操作
シミュレーターに入ると、左が目標、右に参考画像があります。
物体をダブルクリック → アームが自動で近づく
方向キー → 前後左右を微調整
E / D → 上昇 / 降下
スペースを押し続ける → クランプ（つかむ）
スペースを離す → 開放
N → 保存
B → 読み込み
💡 コツ：近づいたら感度を下げる。まず真上まで行ってから、ゆっくり降ろす。横に引っ張らないと、ほかの物にぶつかりにくい。
▎ 完了後（ ⚠️ 重要）
Task Completed が出たら → Portfolio → History で検証通過 → Sign を押す → ウォレットで署名してブロックチェーンに記録
❗ 署名しないと、タスクをやったのに無効扱いで、Axis Pointsにもカウントされず、Kaito Katalystの有効Trajectoriesにもなりません。
▎ 分割（分け方）戦略
→ 同じタスクは最大5回まで。平均点として計算されるので、できたら次のタスクに切り替える
→ 異なるシーンや難易度を多めにやってPointsの多様性を出す
→ Pointsは将来のエアドロップの参考として使われる予定ですが、比率は現時点では未公開
完全な流れ： Hubに入る → タスクを選ぶ → 操作を完了 → 検証通過 → 署名して上鏈（チェーンに記録）✅ AIロボットの学習データに貢献開始 @axisrobotics @kaitoaihash
選んだのはすでに一番簡単なタスクです。物をつかんで指定の場所に置くやつ。でも操作してみると想像以上に難しいです。ロボットアームが移動したあと、方向を何度も微調整する必要があります。上下左右を少しずつ動かす感じで、感度が高いとすぐオーバーシュートします。つかむためのグリッパー角度が合わないと、うまく掴めません。なんか「UFOキャッチャー」みたいで、見えてるのに取れないんです。
Axisがやっているのは、私たちがブラウザ上でロボットアームを操作できるようにして、操作データをAIロボットの学習に使うことです。
以下はAxisのテストネットチュートリアル 👇👇👇
▎ 準備
→ PC + Chrome（スマホは不可）
→ Axis Hubを開く： http://s.kaito.ai/HdfrZ0t
→ 登録はメール/Google/X/ウォレットどれでもOK
▎ タスク選択
→ 状態はLiveを選ぶ
→ 難易度は Beginner / Easy
→ タイプは Pick、Place（つかんで指定位置に置く）
→ 残りSlotsがあるのを確認してから入る
▎ 操作
シミュレーターに入ると、左が目標、右に参考画像があります。
物体をダブルクリック → アームが自動で近づく
方向キー → 前後左右を微調整
E / D → 上昇 / 降下
スペースを押し続ける → クランプ（つかむ）
スペースを離す → 開放
N → 保存
B → 読み込み
💡 コツ：近づいたら感度を下げる。まず真上まで行ってから、ゆっくり降ろす。横に引っ張らないと、ほかの物にぶつかりにくい。
▎ 完了後（ ⚠️ 重要）
Task Completed が出たら → Portfolio → History で検証通過 → Sign を押す → ウォレットで署名してブロックチェーンに記録
❗ 署名しないと、タスクをやったのに無効扱いで、Axis Pointsにもカウントされず、Kaito Katalystの有効Trajectoriesにもなりません。
▎ 分割（分け方）戦略
→ 同じタスクは最大5回まで。平均点として計算されるので、できたら次のタスクに切り替える
→ 異なるシーンや難易度を多めにやってPointsの多様性を出す
→ Pointsは将来のエアドロップの参考として使われる予定ですが、比率は現時点では未公開
完全な流れ： Hubに入る → タスクを選ぶ → 操作を完了 → 検証通過 → 署名して上鏈（チェーンに記録）✅ AIロボットの学習データに貢献開始 @axisrobotics @kaitoaihash