Google bünyesinde görev yapan araştırmacılar, robotların dünya üzerinde tıpkı insanlar gibi dolaşabilmesine yardımcı olmaya çalışıyor. İşin pratik kısmı da bu çalışmaların içinde oldukça fazla yer tutuyor. Google robot çalışmalarını yürüten araştırmacı bilim adamlarından biri olan Sergey Levine, ekibiyle birlikte 14 robotik kolu aynı ağ üzerinde buluşturdu. Levine, kıvrımlı nöral ağların yardımıyla söz konusu robotların küçük nesneleri müdahale olmadan kavramayı öğrenmelerini sağladı.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
XPENG robot yarışına 900 milyon dolarlık yatırımla hız verdi
Google aramada bir adımı daha yapay zekaya teslim ediyor
Google Arama artık uçuş fiyatlarını takip edip otel ayırtıyor
100’den fazla teknoloji devi yapay zeka saldırıları için alarm verdi
Google, Gemini 3.5 Transcribe ile konuşmadaki gereksiz sesleri siliyor
İnsanlar genelde 1 yaşındayken bir şeyleri tutmayı ve kavramayı öğreniyor. Ancak makineler için bu eylemleri gerçekleştirmek oldukça zorlu bir görev. Robotik kollar, genellikle önceden belirlenmiş bir program çerçevesinde nesneleri tanıyıp reaksiyon gösterebiliyor. Dolayısıyla çevresel değişikliklere karşı uyum sağlaması, insanlardaki kadar kolay olmuyor.
Robotların daha önce hiç görmedikleri nesneleri kavrayıp kavrayamayacağını görmek isteyen araştırmacılar, robotların önüne içinde çeşitli nesneler bulunan kutular koydu. Günün sonunda robotların nesne kavrama girişimlerinden elde edilen verileri analiz eden araştırmacılar, söz konusu verileri nöral ağları kavramanın sonuçlarını daha iyi öngörmeleri amacıyla eğitmek için de kullandı. 800 binden fazla kavrama girişiminin sonunda aynı ağ içinde bulunan kollar, yapmaları gereken hareketleri daha etkin biçimde tahmin etmeye başladı. Bir süre sonra nesneleri tutma sıklıkları artan kollar, farklı sertlikteki cisimleri kavramak için alternatif yollar geliştirme ve bir nesnenin önüne geçen diğer nesneyi itme gibi yeteneklere de kavuştu.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Bütün bu hareketlerin araştırmacılardan gelen bir programlama desteği olmadan yapılabilmesi, kaydedilen aşamayı daha kıymetli hâle getiriyor. Araştırmacılar, başarısızlıkla sonuçlanan nesne kavrama girişimlerinin oranının yüzde 18’e kadar düşmesine de ayrıca dikkat çekiyor.
