Generalist AI’dan saniyeler içinde görev öğrenen robot modeli: GEN-1.5

San Francisco merkezli yapay zeka girişimi Generalist AI, robotların yeni fiziksel görevleri uzun eğitim süreçlerine ihtiyaç duymadan öğrenmesini sağlayan GEN-1.5 adlı temel robot modelini duyurdu. Model, yalnızca 3 ila 12 saniyelik kısa bir sensör-motor gösterimini veya videoyu analiz ederek gerçekleştirmesi gereken görevi belirleyebiliyor ve ek eğitim almadan uygulamaya geçebiliyor. Bu yapı, geleneksel robotik sistemlerde yeni görevler için gereken kodlama, veri toplama ve yeniden eğitim süreçlerini azaltmayı amaçlıyor. Generalist AI, GEN-1.5 ile özellikle endüstriyel otomasyon ve lojistik alanlarında robotların farklı görevlere daha hızlı uyarlanmasını hedefliyor.

YÜKSEK BAŞARI

GEN-1.5; video akışlarının yanı sıra sensör, dil ve proprioseptif verileri birlikte işleyebilen çok modlu bir mimariye sahip. Model, daha önce görmediği fiziksel görevlerde ilk denemede yüzde 59 başarı oranına ulaşıyor. Cam kavanoz kapağı açma, çöp süpürme, nesneleri düzenleme ve fermuar açma gibi görevlerde yalnızca 5 dakikalık ek veri sağlandığında başarı oranı yüzde 83’e çıkıyor. Sistem ayrıca 100 Hz frekansta eylem yörüngeleri oluşturarak robotun hareketlerini yüksek sıklıkta yönlendirebiliyor.

HIZLI ÖĞRENME

Modelin temel özelliklerinden biri, yeni görevler için kademeli güncelleme, yeniden eğitim veya ince ayar gerektirmemesi. Kullanıcının robota gerçekleştirmesini istediği hareketi birkaç saniyelik fiziksel bir örnekle göstermesi yeterli oluyor. GEN-1.5 bu gösterimdeki görsel ve sensör verilerini analiz ederek görev dizisini çıkarıyor ve robotun kendi hareket sistemine uyarlıyor. Böylece yeni görevlerin robota aktarılması için uzun süreli veri toplama ve yazılım geliştirme süreçlerine duyulan ihtiyaç azaltılıyor.

DOĞAÇLAMA YETENEĞİ

GEN-1.5, farklı görsel ipuçlarını birleştirerek daha önce doğrudan gösterilmemiş hareket dizileri de oluşturabiliyor. Ön eğitiminde yer almayan nesne ve ortamlara uyum sağlayabilen sistem, elindeki araçların yetersiz kaldığı durumlarda farklı çözümler geliştirebiliyor. Örneğin bir bloğu kaseye süpürmek için fırça bulamadığında masadaki muzu fırça gibi kullanabiliyor. Başka bir senaryoda ise faraş yardımıyla bir nesneyi kaldırıp kaba boşaltabiliyor. Bu davranışlar, modelin farklı gösterimlerden edindiği bilgileri yeni görevlerde bir araya getirebildiğini gösteriyor.

ENDÜSTRİYEL UYUM

Generalist AI’ın yaklaşımı, kullanıcıların karmaşık kod veya ayrıntılı komutlar hazırlaması yerine yapılacak işi doğrudan robota göstermesine dayanıyor. Bu yöntem, esnek üretim hatlarında ve hizmet sektöründe aynı robotun farklı görevler arasında daha kısa sürede geçiş yapmasına imkan verebilir. GEN-1.5’in yeniden eğitim ihtiyacını azaltan yapısı, robotların yeni üretim süreçlerine entegrasyonunda kullanılan zaman ve kaynakların düşürülmesini hedefliyor.