Neden önemli: Google robotlar, internet üzerinden gerçek zamanlı bilgi toplayarak karmaşık görevleri bağımsız planlayabiliyor. Bu atılım, gündelik yaşamda pratik çözümler sağlıyor. Ayrıca farklı robotlar arasında bilgi aktarımı yaparak evrensel öğrenme ekosistemine katkı sunuyor. Böylece kullanıcılar, daha akıllı ve esnek robotlarla etkileşim kurabiliyor.
Google robotlar, DeepMind’ın duyurduğu Gemini Robotics 1.5 ve Gemini Robotics-ER 1.5 modelleriyle yeni yetenekler kazandı. Geliştirilen bu sistemler, robotlara internet üzerinden gerçek zamanlı bilgi erişimi sağlayarak çevreleriyle etkileşim kurma ve çok adımlı karmaşık görevleri bağımsız yürütme kabiliyeti getiriyor. Bu teknolojik atılım, robotları basit komutların pasif uygulayıcıları olmaktan kurtarıyor.
Google robotlar karmaşık görevleri planlama yeteneği kazandı
Google DeepMind’ın mühendislik ekibi, Gemini Robotics 1.5 serisinin yeni modellerini açıkladı. Bu modeller, robotik sistemlere tek seferlik komutların ötesinde bilişsel derinlik kazandırıyor. Yeni nesil sistem, robotlara problem çözme ve çok aşamalı planlama yeteneği kazandırıyor.
Söz konusu teknoloji, gündelik yaşamda pratik karşılığı olan etkileyici senaryolarla kendini gösteriyor. Robotlar artık çamaşırları renk spektrumuna göre otomatik olarak sınıflandırabiliyor, Londra’nın anlık hava koşullarını sorgulayarak buna uygun bir valiz hazırlayabiliyor veya bulunduğu coğrafyadaki atık yönetmeliklerine uygun olarak çöpleri ayrıştırabiliyor.
Bu otonom karar verme sürecinde iki temel model senkronize şekilde çalışıyor. Gemini Robotics-ER 1.5, çevresel sensör verilerini işliyor ve çevrimiçi kaynaklardan bilgi topluyor. Toplanan ham veriler doğal dil komutlarına dönüştürülüyor. Gemini Robotics 1.5, bu komutları görsel ve dil analizleriyle yorumluyor. Sonrasında bu komutları fiziksel dünyada uygulamaya koyuyor.
Robotlar bilgi ve becerileri birbirine aktarabiliyor
Google DeepMind, yeni modelleriyle robotik sistemler arasında bilgi ve beceri aktarımı yapıyor. Şirket, “ortak bir öğrenme ekosistemi” vizyonunu hayata geçiriyor. Bu yetenek, bireysel robot eğitiminin ötesine geçerek uzmanlığı farklı robotlara aktarıyor.
Mühendisler, ALOHA 2 adlı çift kollu robot üzerinde karmaşık görev bilgileri edindi. Bu bilgileri, Franka veya Apollo gibi farklı mimarilere sahip robotlara sorunsuz aktardı. Bu “evrensel öğrenme” yaklaşımı, heterojen robot gruplarının koordinasyonunu mümkün kılıyor. Gruplar, tek bir merkezi model üzerinden eş zamanlı şekilde yönetilebiliyor.
AI Studio robotik geliştirme süreçlerini hızlandırıyor
DeepMind, geliştirdiği yeni robotik modelleri için stratejik bir erişim planını hayata geçiriyor. Google, çevresel veri işleme ve çevrimiçi bilgi entegrasyonundan sorumlu Gemini Robotics-ER 1.5 modelini Gemini API aracılığıyla Google AI Studio üzerinden geliştiricilere sundu. Buna karşılık, görev planlama ve yürütme odaklı Gemini Robotics 1.5 modeli ise henüz erişimi kısıtlı tutularak seçili iş ortakları ile paylaşılıyor.
Bu kademeli erişim stratejisi, robotik yazılım geliştirme döngülerini önemli ölçüde hızlandırmayı hedefliyor. Ayrıca gerçek dünya senaryolarının daha geniş bir ekosistemde test edilip iyileştirilmesini sağlıyor. Şirket, yeni nesil modellerle robotların çevresel verileri analiz etme yeteneğini güçlendiriyor. Robotlar, bu verilerle karmaşık görevleri bağımsız şekilde planlayıp uygulayabiliyor.
Yeni Gemini Robotics modelleri, robotların yeteneklerini geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda internette bilgi arayarak öğrenmelerine, karmaşık görevleri planlamalarına ve farklı robotlar arasında beceri aktarımına olanak tanıyor. Google, bu adımla robotik araştırma ve geliştirmede yeni bir dönemi başlatıyor.
