OpenRoboto

OpenRoboto는 개방형 로봇 지능 프로젝트로, 그 아레나(Arena)는 고객과 로봇 모델을 위한 데이터를 수집하고 처리하는 탈중앙화 데이터 엔진입니다. 이 프로젝트는 자신의 접근 방식을 "개방된 환경에서 구축되는 로봇 지능"이라고 설명합니다.^[1]​

개요 (Overview)

OpenRoboto의 공개 마이너(miner), 프로토콜 및 검증자(validator)는 netuid 80으로 식별되는 Bittensor 서브넷을 통해 제공됩니다. 참가자들은 π0.5 베이스 모델을 미세 조정(fine-tune)하고, 모델 가중치를 온체인에 제출하며, 리더보드에서 경쟁합니다.^[2]​

서브넷의 소프트웨어에는 MuJoCo의 6개 LIBERO 스위트 전체에서 모델을 병렬로, 그리고 재현 가능하게 점수를 매기는 평가 하네스(evaluation harness)가 포함되어 있습니다.^[2] 해당 프로토콜 저장소에는 시드 도출, 모델 핑거프린팅, 상태 어휘 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 스키마를 다루는 공유 컨트랙트가 포함되어 있습니다. 이는 백엔드, 마이너 명령줄 인터페이스(CLI) 및 평가 워커(worker)에서 사용됩니다.^[2]​

소프트웨어 도구 (Software Tools)

Python 패키지 인덱스(PyPI)에 OpenRoboto로 게시된 OpenRoboto의 명령줄 인터페이스(CLI)는 초기화, 업로드, 제출 및 상태 확인을 위한 명령을 제공합니다. 이는 서브넷 netuid 80을 대상으로 합니다.^[2] 이 조직은 또한 jev-robot-control이라는 이름의 저장소를 목록에 올리고 있습니다.^[2]​

서브넷 (Subnet)

OpenRoboto는 Bittensor 네트워크에서 서브넷 80으로 운영되며, 로보틱스를 위한 오픈 소스 시각-언어-행동(VLA) 모델을 평가하고 개선하는 데 중점을 둡니다. 마이너(miner)로 알려진 참가자들은 지원되는 베이스 모델을 미세 조정하고 평가를 위해 전체 모델 체크포인트를 Hugging Face에 게시합니다. 모델은 시뮬레이션 벤치마크를 통해 평가되며, 별도의 트랙에서는 실제 로봇 테스트를 거칩니다. 결과는 순위를 결정하고 네트워크 배출량(emissions)을 할당하는 데 사용됩니다.

서브넷은 재현성을 지원하고 조작을 줄이기 위해 공개 제출 기록, Bittensor 블록 데이터와 drand 무작위 비콘에서 도출된 무작위 평가 시드, 모델 검증 절차를 사용합니다. 제출 시에는 시즌별 평가 수수료가 필요하며, 이는 경쟁 방식에 따라 소각되거나 이전될 수 있습니다. 검증자는 결과 순위를 사용하여 온체인 가중치를 설정하고, 공개 API는 벤치마크 점수, 리더보드 및 제출 상태를 노출합니다. ^[3]

주요 특징 (Key Features)

• 오픈 소스 모델 개발: OpenRoboto는 참가자들이 시각-언어-행동(VLA) 모델을 미세 조정하고 공개 액세스 및 평가를 위해 모델 가중치를 게시할 수 있도록 합니다.
• 경쟁적 벤치마킹: 제출된 모델은 표준화된 로봇 작업에 대해 시뮬레이션 테스트를 거치며, 성능에 따라 순위가 매겨지고 기존 모델과 비교됩니다.
• 온체인 인센티브: Bittensor의 서브넷 80으로 운영되는 OpenRoboto는 모델 성능과 경쟁 규칙에 따라 네트워크 배출량을 분배합니다.
• 재현 가능한 평가: 제출물은 독립적인 검토와 비교를 지원하기 위해 검증 가능한 평가 절차와 공개 점수 기록을 사용합니다.
• 실제 로봇 테스트: 이 플랫폼은 실제 로봇을 사용하는 평가 트랙을 포함하며, 모델이 시뮬레이션된 성능을 실제 세계의 작업으로 전이할 수 있는지 평가하는 것을 목표로 합니다.
• 커뮤니티 참여: 연구자와 개발자는 모델을 기여할 수 있으며, 마이너와 검증자는 모델 평가 및 네트워크 조정에 참여합니다. ^{[2] [1]}