DeepMind robot ekibi açıkladı üç yeni gelişme robotların vahşi doğada daha hızlı, daha iyi ve daha güvenli kararlar almasına yardımcı olacağını söylüyor. Bunlardan biri, robot ofis yardımcınızın size daha fazla yazıcı kağıdı getirebilmesini sağlamak için bir “Robot Anayasası” ile eğitim verilerinin toplanmasına yönelik bir sistemi içerir; ancak bunu, yolunuza çıkan bir iş arkadaşınızı biçmeden yapar.
Google’ın veri toplama sistemi AutoRT, ortamını anlamak, alışılmadık ayarlara uyum sağlamak ve uygun görevlere karar vermek için el ele çalışan bir görsel dil modeli (VLM) ve büyük dil modeli (LLM) kullanabilir. Isaac Asimov’un “Robot Biliminin Üç Yasası”ndan esinlenen Robot Anayasası, LLM’ye insanları, hayvanları, keskin nesneleri ve hatta elektrikli aletleri içeren görevleri seçmekten kaçınması talimatını veren bir dizi “güvenlik odaklı yönlendirme” olarak tanımlanıyor.
Daha fazla güvenlik sağlamak için DeepMind, robotları, eklemlerine uygulanan kuvvet belirli bir eşiği aştığında otomatik olarak duracak şekilde programladı ve insan operatörlerin bunları devre dışı bırakmak için kullanabileceği fiziksel bir kapatma anahtarı ekledi. Google, yedi aylık bir süre boyunca 53 AutoRT robottan oluşan bir filoyu dört farklı ofis binasına yerleştirdi ve 77.000’den fazla deneme gerçekleştirdi. Bazı robotlar, insan operatörler tarafından uzaktan kontrol edilirken, diğerleri ya bir komut dosyasına dayalı olarak ya da Google’ın Robotik Transformer (RT-2) yapay zeka öğrenme modelini kullanarak tamamen özerk bir şekilde çalıştırılıyordu.
Denemede kullanılan robotlar gösterişli olmaktan ziyade kullanışlı görünüyor; yalnızca bir kamera, robot kolu ve mobil tabanla donatılmışlar. “Sistem, her robot için çevresini ve görüş alanındaki nesneleri anlamak için bir VLM kullanıyor. Daha sonra, Yüksek Lisans, robotun gerçekleştirebileceği, ‘Atıştırmalığı tezgahın üzerine yerleştirin’ gibi yaratıcı görevlerin bir listesini önerir ve robotun gerçekleştirmesi için uygun bir görevi seçme konusunda karar verici rolünü oynar.” blog yazısında.
DeepMind’ın diğer yeni teknolojisi, mevcut Robotik Transformatör RT-2’yi daha doğru ve daha hızlı hale getirmek için tasarlanmış bir sinir ağı mimarisi olan SARA-RT’yi içeriyor. Ayrıca robotların masa silmek gibi belirli fiziksel görevleri daha iyi gerçekleştirmesine yardımcı olmak için 2 boyutlu ana hatlar ekleyen RT-Trajectory’yi de duyurdu.
İçecek servisini yapan ve yastıkları otonom olarak kabartan robotlara hâlâ çok uzağız gibi görünüyor, ancak mevcut olduklarında AutoRT gibi bir sistemden öğrenmiş olabilirler.