Google robotları daha akıllı hale getirmek için yapay zeka öğrenme sistemini yayınladı. Yeni model RT-2 önemli geliştirmeler aldı.
Google’ın robotik ekibi DeepMind, robotları daha akıllı hale getirebilecek yeni bir yapay zeka öğrenme sistemi yayınladı. Yeni yapay zeka modeli Robotic Transformer (RT-2), Google’ın vizyon-dil-eylem (VLA) modeli olarak adlandırdığı modelin en son sürümü.
Bu VLA modelleri, özünde, robotlara daha iyi akıl yürütme ve sağduyu yetenekleri sağlıyor. Robotlar, hem web tabanlı hem de deneyime dayalı bilgilere daha fazla erişim sağlayarak, talimatları anlama ve istenen eylemleri karşılamak için en iyi nesneleri seçme konusunda daha yetenekli.
[bkz url= https://www.techinside.com/otomatik-taslaksanayi-ve-teknoloji-bakani-yapay-zeka/
RT-2 modeli hakkında
Google DeepMind’da robotik başkanı Vincent Vanhoucke, bir robottan çöp atmasının istendiği bir örnek verdi. Mevcut modellerde, robotun görevi gerçekleştirmeden önce çöpün ne olduğunu anlaması için kullanıcının robotu eğitmesi gerekiyor. RT2 ile robot, çöp kutusunu kendisi için tanımlaması ve görevi öncekinden daha yüksek düzeyde özerklikle gerçekleştirmesi için web’e ve deneyim verilerine erişebiliyor. DeepMind, sistemin ilk tekrarı olan RT1’i geçen Aralık ayında tanıttı. Şirket, bu ilk modeli kullanarak Gündelik Robot sistemlerini nesneleri seçip yerleştirme ve çekilişleri açma gibi görevleri gerçekleştirmek üzere eğitti.
Bir blog gönderisinde ekip, RT2’nin RT1’e kıyasla “gelişmiş genelleme yeteneklerine” sahip olduğunu ve daha geniş bir sözlü ve görsel ipuçları anlayışına sahip olduğunu söyledi. DeepMind’e göre RT2, web ve robotik verilerden öğrenir ve “bu bilgiyi robotik kontrol için genelleştirilmiş talimatlara dönüştürüyor.
Ekip 6.000’den fazla robotik deneme gerçekleştirdi. RT2’yi bir mutfak ofisi senaryosunda bir robotik kol üzerinde test etti. Robottan, her biri robotun kendi deneyimlerinden ve web’de araştırılan verilerden edindiği bilgileri birleştirmesini gerektiren belirli görevleri en iyi şekilde nasıl yerine getireceğine dair kararlar alması istendi.
Ekip, robotların yeni görevleri yerine getirmedeki etkinliğinin, RT-1’den RT-2’ye geçişle birlikte yüzde 32’den yüzde 62’ye yükseldiğini söyledi. Vanhoucke’ye göre, yeni sistem genel amaçlı robotlarda potansiyel uygulamalara sahip. Vanhoucke: “RT-2, yalnızca AI’daki ilerlemelerin hızla robot teknolojisine nasıl geçtiğini göstermekle kalmıyor, aynı zamanda daha genel amaçlı robotlar için muazzam bir umut vaat ediyor. İnsan merkezli ortamlarda yardımcı robotlara olanak sağlamak için yapılması gereken çok fazla iş olmasına rağmen, RT-2 bize robot bilimi için heyecan verici bir geleceğin çok yakın olduğunu gösteriyor” dedi.