投稿 · @0x_kippo
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Robots ca not learn from simulation alone they need real world data. Thats exactly what PrismaX is working on with UPenn GRASP Lab providing real world robotics data to support robot learning research through its University Research Program. UPenn is the first publicly announced university partner in this program
The capstone team consists of four Robotics master students Kaifan Yu, Sumukh Shrote, Smrithi Lokesh, and Dayoon Suh under the supervision of Professor Antonio Loquercio. Their research explores how reinforcement learning can help robotic policies adapt to tasks and environments they have never encountered during training
The baseline has already been completed on LIBERO PRO. Using RLDT, a method from Professor Loquercio’s previous research, the team increased the success rate from 40% to 78% in one object layout variation scenario. The next step is to incorporate YAM demonstrations and compare supervised fine tuning (SFT) alone against SFT followed by reinforcement learning
PrismaX is providing the research team with:
YAM teleoperation episodes from its existing data bank
Pick and place tasks involving fruit, toothbrushes, and first aid kits
Access to existing datasets or the option to request custom data collection based on thesis specifications
Free data access for selected projects from accredited universities and research laboratories
The collaboration was formalized at the Fall 2026 GRASP Lab Industry Day on October 9 at the Singh Center for Nanotechnology
Shaye Backus, Head of Growth at @PrismaXai presented during the morning industry talks
Vivian Li, Marketing Operations Lead, introduced the University Research Program
The team connected with Professor Vijay Kumar, Professor Camillo J. Taylor, and Professor Ani Hsieh during the faculty lunch and evening reception
A week earlier, they had also met at IROS 2026 in Pittsburgh, where GRASP had a major presence
Understanding PrismaX and GRASP Lab
PrismaX is a robotics native service layer for Physical AI, backed by a16z and NVIDIA Inception
Its offering covers the full stack diverse, usable datasets across teleoperation and egocentric modalities, alongside end to end software that enables a decentralized network of owner operators and reviewers to capture and verify data while getting paid for their contributions
Meanwhile, founded in 1979, UPenn’s GRASP Lab is one of the world's most respected robotics research centers. It serves as a leading hub for research in vision, perception, control, automation, and machine learning within Penn Engineering
UPenn is just one of the first university partnerships PrismaX is building, and the opportunity remains open
If your lab needs realworld robotics data, whether from an existing data bank or through custom collection, you can apply to the PrismaX University Research Program. Selected projects receive access to the data for free
The future of robotics is being trained with the data we collect today, and that data is now becoming accessible to research labs everywhere
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ロボットはシミュレーションだけで学ぶことはできず、現実世界のデータが必要です。それこそがPrismaXがUPenn GRASP Labと共に取り組んでいることであり、大学研究プログラムを通じて、ロボット学習研究をサポートするための現実世界のロボティクスデータを提供しています。UPennはこのプログラムで、公に発表された最初の大学パートナーです。
キャップストーンチームは、Antonio Loquercio教授の指導の下、4人のロボティクス修士課程の学生（Kaifan Yu、Sumukh Shrote、Smrithi Lokesh、Dayoon Suh）で構成されています。彼らの研究は、強化学習がどのようにロボットのポリシーを、トレーニング中に一度も遭遇したことのないタスクや環境に適応させるのに役立つかを探求しています。
ベースラインはすでにLIBERO PRO上で完了しています。Loquercio教授の以前の研究である手法RLDTを用いることで、チームはある物体のレイアウトバリエーションシナリオにおいて、成功率を40%から78%に向上させました。次のステップは、YAMデモンストレーションを組み込み、教師あり微調整（SFT）のみの場合と、SFTに続いて強化学習を行った場合を比較することです。
PrismaXは研究チームに以下を提供しています：
既存のデータバンクからのYAM遠隔操作エピソード
果物、歯ブラシ、救急箱を含むピックアンドプレースタスク
既存のデータセットへのアクセス、または論文の仕様に基づいたカスタムデータ収集のリクエストオプション
認定大学および研究施設からの選定されたプロジェクトに対する無料のデータアクセス
このコラボレーションは、10月9日にSingh Center for Nanotechnologyで開催された2026年秋のGRASP Lab Industry Dayで正式に発表されました。
@PrismaXaiのGrowth HeadであるShaye Backusが、午前の業界トークでプレゼンテーションを行いました。
Marketing Operations LeadのVivian Liが、大学研究プログラムを紹介しました。
チームは、教職員とのランチとイブニングレセプションの際に、Vijay Kumar教授、Camillo J. Taylor教授、Ani Hsieh教授と交流しました。
その一週間前には、ピッツバーグで開催されたIROS 2026でも面会しており、そこではGRASPが大きな存在感を示していました。
PrismaXとGRASP Labを理解する
PrismaXは、a16zとNVIDIA Inceptionの支援を受ける、フィジカルAIのためのロボティクスネイティブなサービスレイヤーです。
その提供内容はフルスタックに及び、遠隔操作および一人称視点（egocentric）のモダリティにわたる多様で利用可能なデータセットと、所有オペレーターとレビューアーの分散ネットワークが対価を得ながらデータを収集・検証することを可能にするエンドツーエンドのソフトウェアをカバーしています。
一方、1979年に設立されたUPennのGRASP Labは、世界で最も尊敬されるロボティクス研究センターの一つです。Penn Engineering内におけるビジョン、知覚、制御、オートメーション、および機械学習の研究の主要なハブとして機能しています。
UPennは、PrismaXが構築している最初の大学パートナーシップの一つに過ぎず、機会は引き続き開かれています。
既存のデータバンクからであれ、カスタム収集を通じてであれ、あなたの研究室が現実世界のロボティクスデータを必要としている場合は、PrismaX大学研究プログラムに申請することが可能です。選定されたプロジェクトは無料でデータへのアクセス権を得られます。
ロボティクスの未来は、私たちが今日収集するデータでトレーニングされており、そのデータは今、あらゆる場所の研究室で利用可能になりつつあります。
この投稿の詳細
access to the data for free
PrismaX · open
未確認の情報
the opportunity remains open
labs needing real-world robotics data, from accredited universities and research laboratories
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