Agile Robots, Google DeepMind ile işbirliği yaparak, robotlarına yapay zeka araştırma laboratuvarının Gemini Robotik temel modellerini entegre edecek. Almanya merkezli Agile Robots, bu stratejik araştırma ortaklığını Salı günü duyurdu. İşbirliği çerçevesinde, Agile Robots’un robotları tarafından toplanan veriler, Gemini AI modellerinin iyileştirilmesinde kullanılacak.

Endüstriyel Uygulamalar için Yeni Robotlar

Şirketler, Gemini temel modellerini kullanarak elektronik imalatı, otomotiv, veri merkezleri ve lojistik gibi sektörlerde endüstriyel kullanım senaryoları üzerinde testler yapacak, ince ayarlarını gerçekleştirecek ve dağıtımını gerçekleştirecek.

Agile Robots’un kurucu ortağı ve CEO’su Zhaopeng Chen, anlaşmayla ilgili basın bülteninde, “Agile Robots, dünya genelinde 20.000’den fazla robotik çözüm kurarak ölçekli akıllı otomasyonu sağlayan bir firma. Gelecekteki büyük fırsat, tüm endüstrileri dönüştürebilecek otonom, akıllı üretim sistemlerinde yatıyor. Google DeepMind’in Gemini Robotik modellerini robotik çözümlerimize entegre etmek, bizi hızla büyüyen bu pazarda öncü konuma getiriyor.” ifadelerini kullandı.

Uzun Dönemli İşbirliği

Bir sözcü, anlaşmanın uzun vadeli olduğunu ancak süresi veya fiyatlandırmasıyla ilgili ayrıntı vermedi.

Agile Robots, 2018 yılında kuruldu ve SoftBank Vision Fund, Çinli donanım şirketi Xiaomi ve Midas Group gibi yatırımcılardan 270 milyon dolardan fazla risk sermayesi finansmanı topladı.

Yeni İşbirlikleri Yükselişte

Google DeepMind ile işbirliğine giden son robotik donanım şirketi Agile Robots değil. Bu yılın başlarında, ünlü köpek benzeri Spot robotunun yapımcısı Boston Dynamics’in Hyundai’ye ait olduğu ve Google DeepMind ile ortaklık kurarak yeni insansı robotları Atlas’ı geliştirmek için yapay zeka temel modellerinden faydalanacağı duyurulmuştu. Boston Dynamics daha önce 2013-2017 yılları arasında Google’a aitti.

Bu yıl, robotik ortaklıkların artışı dikkat çekiyor. Alman robotik girişimi Neura Robotics, mart ayı başında Qualcomm ile bir ortaklık duyurarak, mobil robotlar ve insansı robotlar için tasarlanan yeni IQ10 işlemci serisini gelecekteki robotlar için referans tasarım olarak kullanacak.

Robotlar, hem donanım hem de yazılım açısından oldukça karmaşık yapılar. Otonom şekilde çalışabilen robotlar geliştirme çabalarında, donanım, beceri veya yazılım gibi belirli bir alanda güçlü yönleri olan şirketlerin, farklı uzmanlık alanlarına sahip diğer şirketlerle işbirliği yapmaları mantıklı bir yaklaşım sunuyor.

Pek çok sektördeki uzmanlar, fiziksel yapay zekanın AI pazarındaki bir sonraki sınır olduğuna inanıyor. Bu nedenle, bu tür iş birlikleri muhtemelen devam edecek ve daha da hızlanacak. Peki, bu yeni işbirliklerinin robot teknolojisine nasıl bir katkı sağlayacağını düşünüyorsunuz?

Boston Dynamics, Google’un yapay zeka araştırma laboratuvarıyla, humanoid robot Atlas’ın geliştirilmesini hızlandırmak ve insanlarla etkileşimini daha doğal hale getirmek için bir ortaklık kurdu.

Bu iş birliği, CES 2026’da Hyundai’nin düzenlediği basın toplantısında duyuruldu ve Google DeepMind’ın AI temel modellerini kullanacak robotik araştırmalarına odaklanıyor. Boston Dynamics’in Atlas robotu, bu süreçteki ilk test olacak. Carolina Parada, Google DeepMind’ın robotik alanında kıdemli direktörü, sahneden yaptığı konuşmada, “Keskin yapay zeka temel modellerimizi Boston Dynamics’in yeni Atlas robotlarıyla birleştirmek istiyoruz ve gerçek amaçları yerine getirecek dünyanın en ileri robot temel modelini geliştirmeye çalışacağız,” dedi.

Google AI araştırma laboratuvarı, robotların algılama, akıl yürütme, alet kullanma ve insanlarla etkileşim kurma yeteneklerini geliştirecek yeni AI modelleri olan Gemini Robotics’i tanıttığında, bu ortaklık duyurusu üzerinden bir yıl geçmedi. Gemini Robotics, büyük ölçekli çok modlu jeneratif bir yapay zeka modeli olan Gemini’ye dayanıyor. O dönemde, Google DeepMind, bu robotik AI modelinin farklı robotik donanım türleri arasında davranışları genel hale getirmek üzere eğitildiğini belirtmişti.

Boston Dynamics ve çoğunluk hissedarı Hyundai Motor Group ile yapılan bu iş birliği, araştırmanın hızlanmasının yanı sıra gerçek dünyada ölçeklendirme hedefi de taşıyor.

Boston Dynamics, Spot adındaki dört ayaklı robot gibi, 40’ın üzerinde ülkede kullanıcıların elinde bulunan ürünlere sahip. Ayrıca 2023’te piyasaya sürülen Stretch isimli depo robotu, dünya çapında 20 milyonun üzerinde kutuyu boşalttı. Şimdi, Boston Dynamics ve Hyundai, Atlas ile başlayacak yeni nesil robotlar için hazırlık yapıyor. Atlas robotu, basın toplantısında üretimde olduğu ve Georgia’nın Savannah kentindeki Hyundai fabrikasına gideceği duyuruldu.

Toplantıda bir Atlas prototipi sahneye çıkarak hareket yeteneklerini sergiledi. Ancak Boston Dynamics’te Atlas davranış direktörü Alberto Rodriguez, “Atlas’ın bir ürün haline gelmesi için atletik performansın ötesine geçmemiz gerekiyor. Gerçek bir etkileşim için humanoid robotların insanlarla doğal bir şekilde etkileşim kurabilmesi şart,” dedi.

Rodriguez ve ekip arkadaşları, yapay zekadaki son gelişmelerin bu yeteneklere giden yolu açtığına inanıyor. İnsanlarla doğal etkileşim, gerçek güvenlik açısından büyük öneme sahip.

Atlas’ın Teknik Özellikleri

• 56 derecelik serbestlik ile döner eklemler
• İnsana özgü el yapısı ve dokunmatik algılama
• 110 pound (yaklaşık 50 kg) taşıma kapasitesi
• Tekrar eden hareketler için tasarım

Bu tür bir beceri ve güçle, Atlas veya herhangi bir humanoid robotun insanlarla güvenli bir şekilde etkileşim kurması kritik öneme sahip. Donanım tarafında bazı çözümler bulunmakta; örneğin, Atlas’ın insanların yaklaşırken görebilmesi için 360 derece kameraları var. Ancak DeepMind’ın çalışmaları, robotların nasıl hareket etmeleri gerektiğini öğrenmelerine yardımcı olabilir.

Parada sahnede, “Robotlara önceden belirlenmiş görevler yüklemek yerine, robotların fiziksel dünyayı bizim yaptığımız gibi anlaması gerektiğini düşünüyoruz. Deneyimlerinden öğrenebilmeliler. Yeni durumları genelleştirip zamanla daha iyi hale gelmeliler. Örneğin, yeni bir araba parçasını montajlamak ya da ayakkabı bağlamak gibi daha önce verilen birkaç örnekten öğrenip, ardından pratikle hızla daha iyi hale gelmeleri gerekiyor,” şeklinde konuştu.

Hyundai, Atlas’ı bu yıl fabrikasına getirmeyi planlıyor ve 2028 yılına kadar parçaların sıralanması gibi görevlerde kullanmayı hedefliyor. Ayrıca, güvenlik ve verimliliği artırmak için protokoller geliştirdi.

Hyundai, bu yıl ABD’de Robot Metaplant Uygulama Merkezi (RMAC) adında bir tesis açacağını duyurdu. Bu merkez, robotlara kaldırma ve döndürme gibi hareketleri haritalamayı öğretecek. RMAC’den elde edilen eğitim verileri, Georgia’daki fabrikalarında kullanılan bir yazılım platformu aracılığıyla toplanan gerçek dünya verileriyle birleştirilerek robotları sürekli geliştirecek.

Teknoloji dünyasındaki bu gelişmeler, gelecekte robotların hayatımızda nasıl bir yer edineceğini sizce nasıl etkiler?

Google DeepMind’ın Yeni Yapay Zeka Ajanı: SIMA 2

Google DeepMind, geçtiğimiz günlerde SIMA 2’nin araştırma önizlemesini paylaştı. Bu yeni nesil genel amaçlı yapay zeka ajanı, dil ve mantık yeteneklerini birleştirerek, yalnızca talimatları takip etmekten öteye geçerek çevresiyle etkileşime geçebilen bir sistem sunuyor.

Geçmişten Günümüze: SIMA’nın Gelişimi

DeepMind projeleri arasında yer alan SIMA, ilk versiyonu SIMA 1 ile Mart 2024’te tanıtıldı. Bu ajan, yüzlerce saatlik video oyunu verisi üzerine eğitildi ve insan gibi birçok 3D oyunu oynayabilme yeteneği kazandı. Ancak SIMA 1’in karmaşık görevleri tamamlama başarısı yalnızca %31’de kalırken, insanlar bu tür görevlerde %71 başarı gösterdi.

DeepMind’ın kıdemli araştırma bilimcisi Joe Marino, SIMA 2 için “Bu, SIMA 1’in yeteneklerinde önemli bir adım ve iyileştirmenin bir göstergesi” dedi. “Daha genel bir ajan. Daha önce hiç görmediği ortamlarda karmaşık görevleri tamamlayabilir. Kendi deneyimlerine dayanarak kendini geliştirebilir.”

SIMA 2’nin Yenilikçi Özellikleri

SIMA 2, Gemini 2.5 modelinden güç alıyor. AGI (Yapay Genel Zeka) terimi, geniş bir entelektüel görevi yerine getirme yeteneğine sahip ve yeni beceriler öğrenebilme kapasitesini tanımlıyor. DeepMind araştırmacıları, “bedensel ajanlarla” çalışmanın genel zeka için kritik olduğunu belirtiyor.

Bir bedensel ajanın, fiziksel veya sanal bir dünya ile etkileşime geçerek girişleri gözlemlediği ve insan ya da robot gibi hareket ettiği ifade ediliyor. Marino, SIMA 2’nin yalnızca oyun oynamaktan çok daha ileri gittiğini belirtiyor. “Kullanıcının ne istediğini anlaması ve buna sağlıklı bir yanıt verebilmesi gerekiyor ki bu oldukça zordur,” diyor.

Görev Tamamlama Yeteneği: Kendini Geliştirme ve İleri Düzey Mantık

Gemini entegrasyonu sayesinde, SIMA 2, öncekine göre performansını iki katına çıkardı ve gelişmiş dil ve mantık yeteneklerini bedensel becerilerle birleştirdi.

SIMA 2, “No Man’s Sky” oyununda demo edildi. Ajan, çevresini tanımlarken, bir yardım işaretini tanıyarak nesnelerle etkileşime geçti. Aynı zamanda, bir evin niteliklerine göre mantık yürütme becerisini gösterdi. Örneğin, “tomatoya renk olarak sahip olan eve git” talimatıyla, “yorumlanmış olan tomatolar kırmızıdır, bu nedenle kırmızı eve gitmeliyim” diyerek hedefe yöneldi.

Gemini ile beraberlik, SIMA 2’nin emoji tabanlı talimatları takip etmesini de sağlar. Örneğin, “” emoji kombinasyonu verilirse, ajan bunu anlayarak ağaç kesmeye yöneliyor.

Yeni Ortamlarda Başarı ve Uygulamalar

SIMA 2, Genie modeli tarafından üretilen fotorealist yeni dünyalarda da gezinme yeteneği gösteriyor. Ajan, banklar, ağaçlar ve kelebeği doğru bir şekilde tanıyıp onlarla etkileşime geçebiliyor.

SIMA 2’nin kendini geliştirme yeteneği, çok az insan verisiyle mümkün oluyor. SIMA 1, tamamen insan oyunuyla eğitilmişken, SIMA 2 bu eğitimi bir başlangıç olarak kullanıyor. Yeni bir ortama girdiğinde, başka bir Gemini modeli, yeni görevler üretmek için devreye giriyor ve ajanın denemelerini değerlendiren ayrı bir ödül modeli ile değerlendiriliyor. Bu öz-oluşturulmuş deneyimleri eğitim verisi olarak kullanarak, ajan kendi hatalarından ders alıyor ve zamanla kendini geliştirebiliyor.

Geleceğe Dair Vizyonlar

DeepMind, SIMA 2’yi daha genel amaçlı robotların kilidini açma aşaması olarak görüyor. Kıdemli mühendis Frederic Besse, “Gerçek dünyada görevleri yerine getirme yetenekleri açısından iki temel bileşen var: Yüksek düzeyde gerçek dünya anlayışı ve yapılması gerekenler ile ilgili mantık yürütme,” dedi.

Bir insansı robotun evdeki dolaba gitmesini söylediğinizde, sistemin ne olduğunu anlayabilmesi için kavramları doğru algılaması gerekiyor. Besse, SIMA 2’nin daha yüksek düzey davranışları ele aldığını ifade ediyor.

SIMA 2’nin fiziksel robot sistemlerinde uygulanması için bir zaman çizelgesi paylaşılmadı. Ancak, DeepMind son zamanlarda duyurduğu robotik temel modelin, fiziksel dünyayı mantık yürütebilme ve çok adımlı planlar oluşturabilme yeteneği ile SIMA’dan farklı olarak eğitildiğini belirtiyor.

SIMA 2’nin potansiyel uygulamaları hakkında daha fazla bilgi paylaşılmasa da, DeepMind’ın amacı bu teknoloji ile ne tür iş birlikleri ve imkanların mümkün olabileceğini göstermek.

Güncel Teknoloji Haberleri – 1

Google DeepMind, yapay zeka alanında önemli bir gelişmeye imza atarak Genie 3 adlı yeni bir temel dünya modelini tanıttı. Bu model, genel amaçlı yapay zeka ajanlarının eğitimine olanak tanıdığı düşünülüyor ve adeta “yapay genel zekaya” ulaşma yolunda kritik bir aşama olarak görülüyor. Shlomi Fruchter, DeepMind’da araştırma direktörü, Genie 3’ün gerçek zamanlı etkileşimli bir genel amaçlı dünya modeli olduğunu belirtiyor. Önceki dar kapsamlı dünya modellerinin ötesine geçiyor, belirli bir ortam ile sınırlı kalmıyor. Foto-gerçekçi ve hayal ürünü dünyalar yaratabilme kapasitesi ile dikkat çekiyor.

Genie 3’ün Yenilikçi Özellikleri

Henüz araştırma aşamasında olan Genie 3, önceki versiyonu Genie 2 ve DeepMind’ın son video üretim modeli Veo 3 üzerine inşa edilmiş durumda. Genie 2, ajanslar için yeni ortamlar oluşturma kapasitesine sahipken, Veo 3’ün fizik konusunda derin bir anlayış geliştirdiği ifade ediliyor. Basit bir metin komutuyla, Genie 3, 720p çözünürlükte ve 24 kare/sn hızında birkaç dakikalık etkileşimli 3D ortamlar oluşturabiliyor. Bu, Genie 2’nin üretebildiği 10-20 saniyelik sürelerden oldukça önemli bir sıçrama anlamına geliyor.

Genie 3 ayrıca “komut ile değiştirilebilen dünya olayları” özelliğine sahip. Bu özellik, belirli bir komutla oluşturulan dünyanın değiştirilebilmesine olanak tanıyor. En önemli yeniliklerden biri ise, Genie 3’ün simülasyonlarının zaman içinde fiziksel tutarlılığı koruyabilmesi. Model, daha önce ürettiği bilgileri hatırlayarak bu tutarlılığı sağlıyor. DeepMind, bu yeteneğin modelin içine özel olarak programlanmadığını vurguluyor.

Eğitim ve Oyun Alanında Yetenekler

Fruchter, Genie 3’ün eğitim deneyimleri, oyun geliştirme veya yaratıcı konseptlerin prototiplenmesinde önemli etkiler yaratabileceğini belirtiyor. Ancak, aslında en büyük fırsatın genel amaçlı görevler için ajanların eğitilmesi konusunda ortaya çıkacağını ifade ediyor. “Dünya modellerinin AGI’ye ulaşma yolunda kilit olduğunu düşünüyoruz,” diyor Jack Parker-Holder, DeepMind’ın açık uçluluk ekibinden bir araştırma bilimcisi. Gerçek dünya senaryolarını simüle etmenin zor olduğu noktalarda bu modelin sağladığı faydaya vurgu yapıyor.

Otomatik Öğrenme Kabiliyeti

Genie 3, fizik motoruna bağımlı kalmadan, modeli kendisinin dünya nasıl çalıştığını öğrenmesini sağlayacak bir şekilde tasarlandı. Yani, nesnelerin nasıl hareket ettiğini, düştüğünü ve etkileşimde bulunduğunu hatırlayarak ve uzun zaman dilimlerinde akıl yürüterek öğreniyor. Auto-regressive yapısı sayesinde, bir kareyi oluşturduktan sonra bir önceki kareyi geriye dönük olarak inceleyerek ne olacağını belirliyor. Bu, modelin simüle edilen dünyalarda tutarlılık sağlamasını sağlıyor ve bu da fizik algısını geliştirmesine olanak tanıyor.

Öğrenme Sürecinde Karşılaşılan Zorluklar

Bununla birlikte, Genie 3’ün bazı sınırlamaları da var. Araştırmacılar, modelin fizik anlayışını ifade etseler de, bir kayakçının dağdan aşağı kayarken karın nasıl hareket ettiğine dair bir gösterim sunmadılar. Ayrıca, bir ajanın alabileceği eylem yelpazesi sınırlı. Komutla değiştirilebilen dünya olayları, çevresel müdahaleleri geniş bir yelpazede sunabiliyor, ancak ajanın kendisi tarafından gerçekleştirilmesi gerekmiyor. Karmaşık etkileşimleri modellemek hâlâ zorluklar taşıyor.

Genie 3, sürekli etkileşimde yalnızca birkaç dakika destekleyebiliyor ki bu, uygun bir eğitim için gereken saatlerin yanı sıra oldukça sınırlı bir zaman dilimi. Ancak model, ajanları yalnızca çevresel girdilere tepki vermekten öteye taşımak için önemli bir adım sunuyor. Ajana muhtemel planlar yapma, keşif yapma ve deneme-yanılma süreciyle kendini geliştirme yeteneği kazandırıyor. Bu tür kendi kendine yönlendirilen, bedenselleştirilmiş öğrenme, genel zekaya ulaşmanın anahtarı olarak görülüyor.

Yeni Bir Dönem Başlatmak

Parker-Holder, “Henüz nesne temelli ajanlar için Move 37 anı yaşamadık,” diyerek, 2016’daki Go oyununda DeepMind’ın AlphaGo’sunun temsil ettiği sıradışı stratejilere göndermede bulunuyor. Ancak şimdi, yeni bir dönem başlatma potansiyeline sahip olduklarını ekliyor. Genie 3, yapay zeka alanında önemli bir adım olarak değerlendirilmekte ve araştırmaların devam etmesiyle yenilikçi yönlerinin evrilmesi beklenmektedir.

Güncel Teknoloji Haberleri – 1