Koşmayı kendi kendine öğrenen robot çita, hız rekoru kırdı

MIT’nin geliştirdiği robot, simülasyonlarda 100 günlük deneyim biriktirdi

Mini Cheeta, ortalama bir insandan daha hızlı koşuyor (MIT)
Mini Cheeta, ortalama bir insandan daha hızlı koşuyor (MIT)
TT

Koşmayı kendi kendine öğrenen robot çita, hız rekoru kırdı

Mini Cheeta, ortalama bir insandan daha hızlı koşuyor (MIT)
Mini Cheeta, ortalama bir insandan daha hızlı koşuyor (MIT)

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nün (MIT) geliştirdiği 4 ayaklı robot, yapay zeka destekli simülasyonlar aracılığıyla koşmayı öğrendi.
Mini Cheetah (Mini Çita) adı verilen robot, simülasyonlar sayesinde hiç olmadığı kadar hızlı hareket etti ve kendi hız rekoruna ulaştı.
Bu simülasyonlarda sadece üç saatlik eğitime tabi tutulan robot, bu süre zarfında çeşitli arazilerde 100 günlük sanal eğitim deneyimi biriktiriyor. Bu da robotun aynı zamanda çok hızlı öğrendiği anlamına geliyor.
New Atlas’ın aktardığına göre, pekiştirmeli öğrenme sistemi diye nitelenen bu sürecin ardından Mini Cheetah, saatte yaklaşık 14 kilometre hızla, ortalama bir insandan daha hızlı hareket edebilir hale geldi.
Öte yandan, Mini Cheeta robotlar aleminin en hızlı 4 ayaklı makinesi değil. MIT'nin Olasılıksız Yapay Zeka Laboratuvarı ve Ulusal Bilim Vakfı'nın Yapay Zeka ve Temel Etkileşimler Enstitüsü’nde geliştirilen daha büyük bir robot, 2012’de saatte yaklaşık 45 kilometre hıza ulaşmayı başarmıştı.
Ancak uzmanlar, mini çitanın o robottan çok daha çevik olduğunu ve yeni yaklaşım sayesinde çok daha hızlı öğrendiğini vurguladı.
Bu yaklaşım sayesinde robotlar, hareket etme kapasitelerini daha önce bizzat yer almadıkları çeşitli arazi tiplerine göre uyarlayabilecek. Bu da robotların gerçek dünyadaki kullanım olanaklarını geliştirecek.
MIT araştırmacılarına göre yeni yaklaşım sadece robotlara koşmayı öğretmekle ilgili de değil. Örneğin taşımacılıkta kullanılan robotlar daha önce fiziksel olarak dokunmadıkları binlerce farklı nesneyi güvenle tutarak başka bir noktaya taşıyabilir.
Bunun yanı sıra otonom drone’lar da deneme yanılma yoluyla öğrenmeleri için simülasyonlara tabi tutulabilir. Bu sayede hava araçları, sert havalarda nasıl uçacaklarını öğrenebilir.
Robotların geliştirilmesinde görev alan MIT araştırmacılar Gabriel Margolis ve Ge Yang’ın ortak açıklamasında, "Laboratuvarımızda bu paradigmayı, birçok farklı nesneyi tutup manipüle edebilen el şeklindeki robotlar da dahil olmak üzere, diğer robotik sistemlere uygulamaya başladık" ifadeleri yer aldı:
“Birçok farklı beceriye sahip bir robot inşa etmenin pratik yolu, robota ne yapacağını söylemek ve nasıl yapacağını kendisinin bulmasına izin vermektir. Sistemimiz buna örnek.”
Independent Türkçe, New Atlas, Gizmodo



Google'dan internetsiz çalışan yapay zekalı robot

Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)
Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)
TT

Google'dan internetsiz çalışan yapay zekalı robot

Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)
Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)

Google'ın yapay zeka bölümü DeepMind, güçlü yapay zeka robotlarının internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlayan yeni bir model çıkardı.

Genellikle yapay zekayla çalışan robotlar, gerekli hesaplamaları gerçekleştirmek için uzak sunuculara bel bağlıyor. DeepMind'ın yeni Gemini Robotics On-Device modeli, bu yaklaşımda büyük bir değişime işaret ediyor.

Cihaz içi sistem, insansı robotların internet olmadan Dünya'nın neredeyse her yerinde, hatta uzayda bile çalışmasına olanak tanıyor.

DeepMind'ın robotik bölümü başkanı Carolina Parada, bir blog yazısında "Model, veri ağından bağımsız çalıştığı için gecikmeye duyarlı uygulamalar için yararlı ve kesintili veya sıfır bağlantı olan ortamlarda dayanıklılık sağlar" diye yazdı.

Gemini Robotics On-Device'la güçlü robotik modellerin daha erişilebilir ve uyarlanabilir hale getirilmesinde bir adım ileri gidiyoruz... Yapay zekayı fiziksel dünyaya getirmenin geleceğini keşfetmeye devam ederken, robotik topluluğunun bu yeni araçlarla neler inşa edeceğini görmekten heyecan duyuyoruz.

Yeni nesil yapay zeka, robotların çamaşırları katlamak veya çantaları açmak gibi günlük görevleri bağımsız olarak yerine getirmesini sağlıyor.

Dr. Parada, cihaz içi modelin, nasıl yapılacağı 50 ila 100 defa gösterildiğinde yeni görevleri hızlıca öğrenebildiğini de belirtti.

Model, farklı türde görevleri yerine getirmek için çeşitli robotlarda çalışacak şekilde de uyarlanabiliyor.
 

scdfgrthy
Nvidia'nın en son modeli Isaac Groot N1, insansı robotlarda çalışıyor (Nvidia)

Diğer önde gelen yapay zeka firmaları da robotik için bu tür modeller üzerinde çalışıyor. Nvidia, insansı robotların geliştirilmesini hızlandırmak amacıyla kısa süre önce Isaac Groot N1 modelini tanıttı.

"Hızlı düşünen eylem modeli", genellikle insanlar tarafından gerçekleştirilen rolleri yerine getirmek için insan reflekslerini ve sezgilerini yansıtacak şekilde tasarlandı.

Nvidia'nın kurucusu ve CEO'su Jensen Huang, modelin marttaki tanıtımında "Genel amaçlı robotik çağı geldi" demişti.

Nvidia Isaac GR00T N1, yeni veri üretimi ve robot öğrenme çerçeveleriyle, dünyanın her yerindeki robotik geliştiricileri yapay zeka çağında yeni bir çığır açacak.

Independent Türkçe