- Robotlar öngörülebilir fabrika ortamlarından çıkarıldıktan sonra hâlâ hızlı bir şekilde başarısız oluyor
- Microsoft Rho-alpha, dil anlayışını doğrudan robotik hareket kontrolüne bağlar
- Dokunsal algılama, yazılım ile fiziksel eylem arasındaki boşlukların daraltılmasında merkezi öneme sahiptir
Robotlar, öngörülebilir ortamlar ve sınırlı sapmalar ile sıkı bir şekilde kontrol edilen endüstriyel ortamlarda uzun süredir güvenilir bir performans sergiliyor, ancak bunun dışında genellikle zorluk çekiyorlar.
Bu sorunu hafifletmek için, Microsoft duyurdu Rho-alfaPhi vizyon dili serisinden türetilen ilk robotik modeli, robotların talimatları görmek ve anlamak için daha iyi yollara ihtiyacı olduğunu savunuyor
Şirket, sistemlerin katı kuralları takip etmek yerine değişen koşullara yanıt vererek montaj hatlarının ötesinde de çalışabileceğine inanıyor.
Rho-alfa ne yapmak için tasarlandı?
Microsoft bunu, yazılım modellerinin daha az yapılandırılmış durumlarda makinelere rehberlik etmesinin beklendiği, yaygın olarak fiziksel yapay zeka olarak adlandırılan şeye bağlar.
Sabit üretim hatlarına veya talimatlara bağımlılığı azaltan dili, algıyı ve eylemi birleştirir.
Rho-alpha, doğal dil komutlarını robotik kontrol sinyallerine çevirir ve iki robotik kol arasında koordinasyon ve ayrıntılı kontrol gerektiren çift manuel manipülasyon görevlerine odaklanır.
Microsoft, sistemi hem algı hem de öğrenme girdilerini genişleterek tipik VLA yaklaşımlarını genişleten bir sistem olarak nitelendiriyor.
Microsoft Research Accelerator Kurumsal Başkan Yardımcısı ve Genel Müdür Ashley Llorens şunları söyledi: “Fiziksel sistemler için vizyon-dil-eylem (VLA) modellerinin ortaya çıkışı, sistemlerin çok daha az yapılandırılmış ortamlarda insanlarla birlikte artan özerklikle algılamasına, akıl yürütmesine ve hareket etmesine olanak tanıyor.”
Rho-alfa, devam eden bir gelişme olan kuvvet gibi ek algılama yöntemleriyle birlikte görmenin yanı sıra dokunsal algılamayı da içerir.
Bu tasarım seçenekleri, simüle edilmiş zeka ile fiziksel etkileşim arasındaki boşluğu daraltma girişimini akla getiriyor, ancak bunların etkinliği halen değerlendirme aşamasındadır.
Microsoft’un yaklaşımının merkezi bir kısmı, sınırlı büyük ölçekli robotik verileri, özellikle de dokunma içeren verileri ele almak için simülasyona dayanıyor.
Sentetik yörüngeler, takviyeli öğrenme yoluyla oluşturulur. Nvidia Isaac Sim, daha sonra ticari ve açık veri kümelerinden fiziksel gösterimlerle birleştirildi.
Nvidia Robotik ve Edge AI Başkan Yardımcısı Deepu Talla, “Akıl yürütebilen ve harekete geçebilen temel modellerin eğitimi, çeşitli gerçek dünya verilerinin kıtlığının üstesinden gelmeyi gerektirir” dedi.
“Microsoft Research, fiziksel olarak doğru sentetik veri kümeleri oluşturmak için Azure üzerinde NVIDIA Isaac Sim’den yararlanarak, karmaşık manipülasyon görevlerinin üstesinden gelebilecek Rho-alpha gibi çok yönlü modellerin geliştirilmesini hızlandırıyor.”
Microsoft ayrıca dağıtım sırasında insan düzeltici girdiyi vurgulayarak operatörlerin teleoperasyon cihazlarını kullanarak müdahale etmesine ve sistemin zaman içinde öğrenebileceği geri bildirim sağlamasına olanak tanır.
Bu eğitim döngüsü simülasyonu, gerçek dünya verilerini ve insan düzeltmesini harmanlayarak, eğitime artan bağımlılığı yansıtıyor. Yapay zeka araçları kıt somutlaştırılmış veri kümelerini telafi etmek için.
Washington Üniversitesi’nden Yardımcı Doçent Profesör Abhishek Gupta şunları söyledi: “Teleoperasyonlu robotik sistemlerle eğitim verileri üretmek standart bir uygulama haline gelirken, teleoperasyonun pratik olmadığı veya imkansız olduğu birçok ortam var.”
“Fiziksel robotlardan toplanan eğitim öncesi veri kümelerini, simülasyon ve takviyeli öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanarak çeşitli sentetik gösterilerle zenginleştirmek için Microsoft Research ile çalışıyoruz.”
TechRadar’ı Google Haberler’de takip edin Ve bizi tercih edilen kaynak olarak ekleyin Akışlarınızda uzman haberlerimizi, incelemelerimizi ve görüşlerimizi almak için. Takip Et butonuna tıklamayı unutmayın!
Ve tabii ki siz de yapabilirsiniz TechRadar’ı TikTok’ta takip edin haberler, incelemeler ve video biçimindeki kutu açma işlemleri için bizden düzenli olarak güncellemeler alın WhatsApp fazla.