Kaliforniya’nın San Leandro kentindeki bir depo, fiziksel yapay zekanın en dikkat çekici projelerinden birine ev sahipliği yapıyor. Encord adlı şirket, yapay zeka modellerini eğitmek için veri araçları üreterek, robotların gerçek dünya ile etkileşimlerini veri odaklı bir yaklaşımla geliştirmeyi amaçlıyor. Şirketin kıdemli editörü Andrew Ceja, özel bir başlık ile donatılmış bir headset kullanarak bir Jenga kulesini dikkatle söküyor. Ancak bu başlık, sadece görüntü toplamakla kalmayıp, aynı zamanda beyin dalgalarını ölçerek, robotların eğitim verilerini zenginleştiriyor.
Veri Üretiminde Yeni Yaklaşımlar
Encord, robotik ve depolama alanında önemli bir veri eksikliğinin farkına vararak, bu eksikliği gidermeye yönelik çalışmalar yapıyor. Geleneksel veri yönetiminden çok, oluşturacakları verilerle rakiplerinin önüne geçmeyi hedefliyor. Şirket, beyin dalgalarını ölçen headset’leriyle, zihinsel durumları analiz ederek daha etkili veri setleri oluşturmaya çalışıyor. Bu verilerin, robot modellerini eğitmek için ne derece faydalı olduğunu değerlendirmek amacıyla deneme aşamasında olduklarını belirtiyorlar.
Encord’un robot öğrenimi ekibinin başındaki Vineeth Velmurugan, sektörün veri darboğazını aşma çabasının son derece önemli olduğunu vurguluyor. Bu doğrultuda, birçok önde gelen robotik şirkete hizmet verdiklerini söyleyen Velmurugan, kendi müşterilerinin de eğitim verisi üretmeye yöneldiğini ifade ediyor. “Veri yok, bu yüzden kendimiz üretmek zorundayız,” diyor.
Egocentric Veri ve Yenilikçi Yöntemler
Robot beyinleri geliştiren firmalar, “egosentrik” video verileri ile robotlardan uzaktan toplanan verileri kullanıyor. Encord, dünya genelindeki fabrikalardan egosentrik veriler toplarken, yeni veri toplama yöntemlerini de test ediyor. Örneğin, çalışanların belirli becerileri için veri setleri oluşturmaları adına beyin dalgalarını ölçen deneyler yapılıyor. Bu tür veriler, robotik uygulamaları geliştirirken önemli bir değer taşıyor.
Encord’un deneme aşamasındaki projelerinde, insan operatörlerin kontrolündeki robot kolları kullanılarak çeşitli görevler için veri toplanıyor. Bu süreçte, malzeme işleme yeteneklerini artırmak üzere tasarlanmış olan “robot kolları”, veri toplama sürecine entegre bir şekilde çalışıyor. Verilerin zengin içeriği, yapay zeka modellerinin etkinliğini artırmak için son derece kritik bir rol oynuyor.
Sonuç olarak, Encord’un geliştirdiği veri setleri, fiziksel işlemlerin daha iyi anlaşılmasına olanak tanırken, geleneksel veri toplama yöntemlerinden daha fazla kaynak gerektiriyor. Ancak bu yeni yaklaşım, saniyeler içerisinde veri toplama kapasitesini artırarak, robot teknolojisinin geleceğini şekillendirecek.
Kaynak: https://techcrunch.com/2026/07/26/are-brain-waves-the-next-unlock-for-physical-ai/
