Robotlar belirli görevlerde iyidir. Örneğin, nesneleri alıp hareket ettirmede çok iyiler ve aynı zamanda yemek pişirmede de gelişiyorlar. Ancak robotlar bu tür görevleri bir laboratuvarda kolayca tamamlayabilirken, onları çok az verinin mevcut olduğu alışılmadık bir ortamda eğitmek gerçek bir zorluktur.
Duyuru
OK-Robot adı verilen yeni bir sistemle robotlar artık daha önce bilinmeyen arazilerdeki nesneleri alıp taşımayı öğrenebilecek. Bu yaklaşım, yapay zeka modellerinin hızlı gelişimi ile robotların gerçek yetenekleri arasındaki boşluğu doldurabilir. Bu, ek, pahalı ve karmaşık eğitimlerden kaçınabileceğiniz anlamına gelir.
Sistemi geliştirmek için New York Üniversitesi ve Meta'daki araştırmacılar, Hello Robot şirketi tarafından üretilen Stretch adlı ticari bir robotu test etti. Bir tekerlek, bir yüksek direk ve geri çekilebilir bir koldan oluşan basit bir yapıya sahiptir. Araştırmacıların henüz uzmanlar tarafından incelenmemiş olan yayınlarında açıkladığı gibi, beş dairenin toplam on odasında kullanıldı.
Robot alanı nasıl biliyor?
İlgili oda hakkında bilgi edinmek için önce bir araştırmacı robotla içeri girdi. Araştırmacı daha sonra 3D video yakalamak için telefonun lidar sistemini kullanan bir iPhone uygulaması olan Record3D'yi kullanarak ortamı yakalamak zorunda kaldı. Bunu robota aktarmayı başardı.
OK Robot sistemi daha sonra video kareleri üzerinde açık kaynaklı bir yapay zeka nesne tanıma modeli çalıştırdı. Diğer açık kaynaklı modellerle birleştirildiğinde bu, robotun odadaki oyuncak ejderha, diş macunu tüpü ve oyun kağıdı destesi gibi nesneleri tanımasına yardımcı oldu. Ancak odadaki “varış yeri” görevi gören nesneler de bu şekilde tanınabiliyor: sandalye, masa ve çöp kutusu gibi.
Daha sonra görev şu şekilde ilerledi: Ekip, robota belirli bir nesneyi alıp yeni bir konuma getirmesi talimatını verdi. Robotun kıskaç kolu bunu yüzde 58,5 oranında başarıyla gerçekleştirdi. En az dağınık odalarda başarı oranı %82'ye yükseldi.
Önerilen editoryal içerik
İzniniz doğrultusunda harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videolarını yükle
YouTube videosunu şimdi indirin
OK-Robot temizler
Google DeepMind'ın kıdemli görüntü işleme bilimcisi Matthias Minderer, yapay zekadaki son patlamanın dil ve görüntü işleme yeteneklerinde büyük sıçramalara yol açarak robot bilimi araştırmacılarına üç yıl önce var olmayan açık kaynaklı yapay zeka modellerine ve araçlarına erişme olanağı sağladığını söylüyor: projede yer almayan kişi.
“Tamamen kullanıma hazır modellere güvenmenin oldukça sıra dışı olduğunu ve onları çalıştırmanın oldukça etkileyici olduğunu söyleyebilirim” diyor. Minderer, “Makine öğrenimi alanında, yalnızca laboratuvarda değil doğada da çalışan modeller oluşturmayı mümkün kılan bir devrim yaşadık” diye ekliyor. “Gerçek bir ortamda gerçekten çalıştığını görmek çok faydalı bir bilgi.”
“O sadece bu iki şeyi biliyor”
Ancak araştırmacıların bu spesifik projeye uyarlanmayan modeller kullanması nedeniyle bir çıkmaz yaratıldı. Robot aradığı nesneyi bulamazsa çözüm aramak yerine durdu. Bu önemli sınırlama, robotun daha düzenli ortamlarda başarılı olma ihtimalinin daha yüksek olmasının bir nedenidir: daha az nesne, daha az kafa karışıklığı fırsatı ve gezinme için daha temiz bir alan anlamına geliyordu.
Projeye liderlik eden New York Üniversitesi bilgisayar bilimi yardımcı doçenti Lerrel Pinto, hazır açık kaynak şablonlarının kullanılmasının hem bir nimet hem de bir lanet olduğunu söylüyor.
“İyi tarafı, robota ortamda ek eğitim verileri vermenize gerek olmaması, sadece işe yarıyor” diyor. “Dezavantajı ise yalnızca bir eşyayı alıp başka bir yere koyabilmesi. Ondan çekmeceyi açmasını isteyemezsiniz. Çünkü o yalnızca bu iki şeyi yapabilir.”
OK-Robot'un konuşma tanıma modelleriyle birleştirilmesi, araştırmacıların yalnızca robotla konuşarak talimat vermelerine olanak tanıyabilir. New York Üniversitesi'nde araştırmayı yöneten yüksek lisans öğrencisi Mahi Shafiullah, bunun, hazır veri kümeleriyle deney yapmalarını kolaylaştıracağını söylüyor.
“İçinde [Robotik-]”Toplumda evlerin zor, robotların zor olduğu, evlerle robotların bir araya getirilmesinin tamamen imkansız olduğu yönünde bir his var” diyor. “İnsanlar yerli robotların mümkün olduğuna inandıklarında bunun gerçekleşeceğini düşünüyorum. Bu alanda çok daha fazla çalışma yapılacak.”
(Jle)
Haberin Sonu
Duyuru
OK-Robot adı verilen yeni bir sistemle robotlar artık daha önce bilinmeyen arazilerdeki nesneleri alıp taşımayı öğrenebilecek. Bu yaklaşım, yapay zeka modellerinin hızlı gelişimi ile robotların gerçek yetenekleri arasındaki boşluğu doldurabilir. Bu, ek, pahalı ve karmaşık eğitimlerden kaçınabileceğiniz anlamına gelir.
Sistemi geliştirmek için New York Üniversitesi ve Meta'daki araştırmacılar, Hello Robot şirketi tarafından üretilen Stretch adlı ticari bir robotu test etti. Bir tekerlek, bir yüksek direk ve geri çekilebilir bir koldan oluşan basit bir yapıya sahiptir. Araştırmacıların henüz uzmanlar tarafından incelenmemiş olan yayınlarında açıkladığı gibi, beş dairenin toplam on odasında kullanıldı.
Robot alanı nasıl biliyor?
İlgili oda hakkında bilgi edinmek için önce bir araştırmacı robotla içeri girdi. Araştırmacı daha sonra 3D video yakalamak için telefonun lidar sistemini kullanan bir iPhone uygulaması olan Record3D'yi kullanarak ortamı yakalamak zorunda kaldı. Bunu robota aktarmayı başardı.
OK Robot sistemi daha sonra video kareleri üzerinde açık kaynaklı bir yapay zeka nesne tanıma modeli çalıştırdı. Diğer açık kaynaklı modellerle birleştirildiğinde bu, robotun odadaki oyuncak ejderha, diş macunu tüpü ve oyun kağıdı destesi gibi nesneleri tanımasına yardımcı oldu. Ancak odadaki “varış yeri” görevi gören nesneler de bu şekilde tanınabiliyor: sandalye, masa ve çöp kutusu gibi.
Daha sonra görev şu şekilde ilerledi: Ekip, robota belirli bir nesneyi alıp yeni bir konuma getirmesi talimatını verdi. Robotun kıskaç kolu bunu yüzde 58,5 oranında başarıyla gerçekleştirdi. En az dağınık odalarda başarı oranı %82'ye yükseldi.
Önerilen editoryal içerik
İzniniz doğrultusunda harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videolarını yükle
YouTube videosunu şimdi indirin
OK-Robot temizler
Google DeepMind'ın kıdemli görüntü işleme bilimcisi Matthias Minderer, yapay zekadaki son patlamanın dil ve görüntü işleme yeteneklerinde büyük sıçramalara yol açarak robot bilimi araştırmacılarına üç yıl önce var olmayan açık kaynaklı yapay zeka modellerine ve araçlarına erişme olanağı sağladığını söylüyor: projede yer almayan kişi.
“Tamamen kullanıma hazır modellere güvenmenin oldukça sıra dışı olduğunu ve onları çalıştırmanın oldukça etkileyici olduğunu söyleyebilirim” diyor. Minderer, “Makine öğrenimi alanında, yalnızca laboratuvarda değil doğada da çalışan modeller oluşturmayı mümkün kılan bir devrim yaşadık” diye ekliyor. “Gerçek bir ortamda gerçekten çalıştığını görmek çok faydalı bir bilgi.”
“O sadece bu iki şeyi biliyor”
Ancak araştırmacıların bu spesifik projeye uyarlanmayan modeller kullanması nedeniyle bir çıkmaz yaratıldı. Robot aradığı nesneyi bulamazsa çözüm aramak yerine durdu. Bu önemli sınırlama, robotun daha düzenli ortamlarda başarılı olma ihtimalinin daha yüksek olmasının bir nedenidir: daha az nesne, daha az kafa karışıklığı fırsatı ve gezinme için daha temiz bir alan anlamına geliyordu.
Projeye liderlik eden New York Üniversitesi bilgisayar bilimi yardımcı doçenti Lerrel Pinto, hazır açık kaynak şablonlarının kullanılmasının hem bir nimet hem de bir lanet olduğunu söylüyor.
“İyi tarafı, robota ortamda ek eğitim verileri vermenize gerek olmaması, sadece işe yarıyor” diyor. “Dezavantajı ise yalnızca bir eşyayı alıp başka bir yere koyabilmesi. Ondan çekmeceyi açmasını isteyemezsiniz. Çünkü o yalnızca bu iki şeyi yapabilir.”
OK-Robot'un konuşma tanıma modelleriyle birleştirilmesi, araştırmacıların yalnızca robotla konuşarak talimat vermelerine olanak tanıyabilir. New York Üniversitesi'nde araştırmayı yöneten yüksek lisans öğrencisi Mahi Shafiullah, bunun, hazır veri kümeleriyle deney yapmalarını kolaylaştıracağını söylüyor.
“İçinde [Robotik-]”Toplumda evlerin zor, robotların zor olduğu, evlerle robotların bir araya getirilmesinin tamamen imkansız olduğu yönünde bir his var” diyor. “İnsanlar yerli robotların mümkün olduğuna inandıklarında bunun gerçekleşeceğini düşünüyorum. Bu alanda çok daha fazla çalışma yapılacak.”
(Jle)
Haberin Sonu