Fiziksel yapay zekâ nedir?
Fiziksel dünyayı algılayan ve bu dünyada eylem gerçekleştiren sistemlerde yapay zekâ kullanımıdır. Robotun görevi kadar çevresinin, ekipmanlarının ve çalışma sınırlarının da değerlendirilmesini gerektirir.
Araştırma ve geliştirme
Fiziksel yapay zekâ ve foundation model
Robotların çevrelerini anlamasını ve görevlerini yerine getirmesini, yeniden kullanılabilir bir yazılım ve öğrenme altyapısıyla birleştirmeyi hedefliyoruz. Fiziksel yapay zekâ çalışmalarımız, entegrasyon deneyimimizden başlayarak kapsamı belirli araştırma ve doğrulama adımlarıyla ilerliyor.
Foundation model nedir?
Geniş veri üzerinde eğitilen ve farklı görevlere uyarlanabilen temel model yaklaşımıdır. Robotik araştırmalarımızda görüntü, sensör bilgisi ve görev tanımlarını ortak bir öğrenme yaklaşımında ele almayı hedefliyoruz.
Farklı robotlar, ortak öğrenme
Cross-embodiment yaklaşımı, öğrenilen becerilerin farklı robot gövdelerinde yeniden kullanılmasını araştırır. Her robot için arayüz, uyarlama ve doğrulama gerekir; ortak model tüm donanımlarla kendiliğinden uyum anlamına gelmez.
Simülasyon ve fiziksel doğrulama
Dijital ortamlar, fiziksel denemelerden önce senaryoların tekrarlanabilir biçimde değerlendirilmesini sağlar. Sim-to-real çalışmaları, bu sonuçların gerçek ekipmana ve çalışma koşullarına ne ölçüde aktarılabildiğini inceler.
Ortak teknoloji yaklaşımımız
One Brain
Ortak görev yazılımı, robot adaptörleri ve yeniden kullanılabilir beceri kütüphaneleri.
Quad Foundation Model
Gözlemler, görev tanımları ve robot durumundan öğrenmeye yönelik araştırmalar.
Cloud Robotics
Uyumlu sistemlerde görev kayıtları, izleme ve koordinasyonun ortak yönetimine yönelik geliştirmeler.
Uygulama araştırmaları
Üretim ve servis robotiği
Parça taşıma, ekipmanla etkileşim ve servis akışlarının koordinasyonunda görev anlama ve yeniden kullanılabilir beceriler üzerine araştırmalar.
Mobil denetim
Gözlemlerin denetim göreviyle ilişkilendirilmesi ve toplanan bilginin operatör için anlamlı hale getirilmesine yönelik araştırmalar.
İlerlemeyi nasıl ölçmeyi planlıyoruz?
Sınırları belirli görevleri simülasyonda ve fiziksel denemelerde; görev tamamlama, operatör müdahalesi, tekrarlanabilirlik ve başka bir uyumlu platforma aktarım açısından değerlendirmeyi planlıyoruz. Veri kalitesi, kullanım hakları, model lisansları ve sürüm takibi bu geliştirme yaklaşımının parçasıdır.
Bu çalışma bir Ar-Ge yönelimidir. Platform kapsamı, kullanım koşulları ve gösterilmiş performans proje bazlı doğrulamayla belirlenecektir; tek modelin bugün bütün robotlarda çalıştığı iddiası değildir.