Figure’ın kurucusu ve CEO’su Brett Adcock, Helix adını verdikleri Görüntü-Dil-Eylem (VLA) makine öğrenme modelinin sunduğu imkânlarla, robotların hem görsel hem de dil komutlarını birleştirerek anlık olarak yanıt verebildiğini açıkladı.
Helix, evdeki nesneleri tanıyabilme ve onlarla etkileşim kurabilme yeteneği sayesinde, daha önce hiç karşılaşmadığı eşyaları bile kullanabilen robotlar geliştiriyor. Bu model, aynı anda iki robotun kontrol edilmesine olanak tanırken, ev işlerine yardımcı olan insansı robot teknolojisindeki pek çok zorluğu aşma potansiyeline sahip.
Nasıl Çalışıyor?
Helix, bir robotu gerçek zamanlı olarak kontrol edebilmek için görsel verileri ve dil istemlerini entegre ediyor. Bu sayede, robotların görme ve dil işleme yetenekleri arasındaki boşluğu kapatmak mümkün hale geliyor. Helix sayesinde robot, sesli komut aldığında çevresini görsel olarak analiz ediyor ve verilen görevi başarıyla gerçekleştiriyor.
Figure, 02 adlı insansı robotu ile “Kurabiye torbasını sağındaki robota ver” ya da “Torbayı solundaki robottan al ve çekmeceye koy” gibi sesli komutları anlayıp uygulayabildiğini videolar aracılığıyla gösteriyor.
Helix makine öğrenme modeliyle desteklenen robotlar, çok sayıda ev eşyası arasında sesli komutla istenen spesifik nesneleri de ayırt edebiliyor ve bu nesneleri elleriyle alabiliyor.
Zorlu Bir Süreç
İnsansı robotların evlerde kullanılmasını engelleyen en önemli etkenlerden biri, bu robotların öğrenme ve kontrol sürecindeki zorluklardır. Daha önceden hiç karşılaşmadıkları nesneler için yeni davranışlar geliştirebilmeleri, insansı robotların evde etkin olabilmesi açısından kritik bir gereksinim olarak öne çıkıyor.
CEO Adcock, robotlara bir tek davranışı öğretmek için bile birçok uzmanın saatlerce süren doktora düzeyinde manuel programlama yapması gerektiğinin altını çiziyor. Bu sebeple, ev gibi değişkenlerin bol olduğu ortamlarda manuel programlama gerçekleştirmek oldukça zorlaşıyor.
Bu sorunların üstesinden gelmek için makine öğrenme modelleri kullanarak robotları eğitmenin avantajları öne çıkıyor. Robotlar, pek çok saat süren ve on binlerce tekrar içeren gösterimlerle daha etkili bir şekilde eğitilebiliyor.
Uzman görüşlerine göre, bir robotun bir işi ilk seferde başarıyla yerine getirebilmesi için geçmişte bu işi yüzlerce kez gerçekleştirmiş olması gerektiği vurgulanıyor.
En Büyük Engel Maliyet
Robotik şirketleri ile bilim kurgu meraklılarının hayallerinden biri olan ev işi yapan insansı robotlar, önemli teknolojik ilerlemelere tanıklık ediyor. Figure, Helix teknolojisi aracılığıyla ev robotlarının kullanımını yaygınlaştırma hedefini güdüyor.
Ancak, günlük yaşamı kolaylaştırabilecek bu robotların yaygınlaşmasının önündeki en büyük engel, altı haneli fiyat etiketleri olarak belirtiliyor. Sektörde faaliyet gösteren tüm şirketler, maliyetleri düşürmenin yollarını arayışında.
Endüstriyel alanda yaygınlaşmaya başlayan insansı robotların evlere entegre edilebilmesi ve geniş kitlelerce talep görmesi için fiyat / performans oranlarının daha çekici hale gelmesi gerektiği ifade ediliyor.
