Yapay zeka dünyası, dil modellerindeki başarısını fiziksel dünyaya taşımak için yeni yöntemler geliştirmeye devam ediyor. Robotların karmaşık fiziksel görevleri yerine getirmesini engelleyen en büyük sorun olan kaliteli veri eksikliği, Encord şirketinin geliştirdiği yenilikçi bir yaklaşımla aşılmaya çalışılıyor. San Leandro'da bulunan bir tesiste, robotlar artık sadece görüntü verileriyle değil, doğrudan insan beyninden gelen sinyallerle eğitiliyor.
Beyin dalgaları veri kaynağı oluyor
Zander Labs tarafından üretilen özel sensörlü kaskları kullanan eğitmenler, robotlara Jenga gibi hassasiyet gerektiren oyunları öğretiyor. Bu süreçte kasklar, eğitmenin hata, niyet ve sürpriz gibi zihinsel durumlarını anlık olarak kaydediyor. Nörobilimci Lucas Gehrke, bu verilerin yapay zeka modellerinin hangi durumlarda daha fazla çaba göstermesi gerektiğini anlamasına yardımcı olduğunu belirtiyor. Robotik sistemlerin gerçek dünya verisine olan ihtiyacı, bu tür biyometrik yöntemlerin önemini artırıyor.
Fiziksel veri üretimi zorunlu
Robot Öğrenme Direktörü Vineeth Velmurugan, robotik dünyasında end-to-end öğrenme için yeterli fiziksel veri bulunmadığını vurguluyor. İnternetten kolayca toplanabilen metin verilerinin aksine, fiziksel AI verisinin bizzat üretilmesi gerekiyor. Encord, bu ihtiyacı karşılamak için dünya genelindeki fabrikalardan birinci şahıs bakış açısıyla videolar topluyor. Toplanan bu videolar, "sağ el cıvatayı sıkıştırıyor" gibi detaylı fiziksel açıklamalarla etiketlenerek sisteme dahil ediliyor. Bu yoğun anotasyon süreci, maliyetleri artırsa da eğitim kalitesini önemli ölçüde yükseltiyor.
Şirket, sadece beyin dalgalarını değil, ön kola takılan sensörlerle kas elektriksel sinyallerini de ölçerek robotların 3D pozisyon tahminlerini iyileştiriyor. Kahve dökme veya poker fişi istifleme gibi görevlerle beslenen sinir ağları, robotların fiziksel dünyadaki yeteneklerini geliştirmeyi amaçlıyor. Encord, farklı robotik şirketlerle yürüttüğü iş birlikleri sayesinde endüstri genelinde hangi veri tekniklerinin daha verimli olduğunu gözlemleyerek bu alandaki rekabet avantajını korumayı hedefliyor.
