Google DeepMind, robotların fiziksel görevleri daha hızlı öğrenmesine, hassas nesneleri kavramasına ve gerçek dünya ortamlarında daha güvenilir şekilde çalışmasına yardımcı olmak üzere tasarlanan yeni modeli Gemini Robotics 2.5‘i tanıttı.
Model, Mercedes-Benz üretim hatlarında Apptronik‘in Apollo 2 insansı robotlarını kapsayan bir fabrika konsept kanıtlama çalışmasında %96 başarı oranı elde etti. Robotlar, otomotiv parçalarını dökme kasalardan düzenli tepsilere otonom olarak ayırarak bileşenleri araç montajı için gereken sıraya göre hazırladı.
Deneme, Macaristan’ın Kecskemét ve Almanya’nın Sindelfingen kentlerindeki üretim tesislerinde gerçekleşti. Google, bu çalışmanın tekrarlayan ve fiziksel olarak zorlayıcı görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olurken fabrika teknisyenlerinin daha karmaşık montaj işlerine odaklanmasına olanak tanıyacağını belirtti.
Gemini Robotics 2.5, görsel bilgileri ve talimatları fiziksel robot hareketlerine dönüştüren, şirketin en yeni görme-dil-eylem (VLA) modeli niteliğini taşıyor ve şu anda Google’ın robotik alanındaki iş ortaklarına sunuluyor.
Model 200 Görevin Üstesinden Geliyor
Google, Gemini Robotics 2.5’i maşayla yemek servisi yapmak, hediye kutularına fiyonk bağlamak ve pipetle sıvı aktarmak da dahil olmak üzere 200’den fazla farklı görevde değerlendirdi.
Bu görevler, hassas nesneleri tutmaktan esnek malzemeleri yönlendirmeye ve günlük kullanım araçlarını kullanmaya kadar farklı becerileri test ediyor.
Google’a göre model, önceki referans sistemlere kıyasla göreve bağlı olarak %30 ila %100 daha yüksek başarı oranlarına ulaştı. Ayrıca faaliyetleri %20 ila %30 daha hızlı tamamladı.
Model, Apptronik’in Apollo 2 insansı robotu ve iki parmaklı paralel tutucular kullanan Franka Duo sistemi de dahil olmak üzere farklı robotik platformlarda çalışıyor.
Mercedes-Benz gösteriminde Google’ın fiziksel akıl yürütme modeli Gemini Robotics ER iş akışını takip ederken Gemini Robotics 2.5 robotun kollarını ve ellerini yönlendirdi. Apollo 2, metal braketleri tedarik kasalarından alıp sıralama kutularına yerleştirdi ve gerektiğinde hareketlerini ayarladı.
Güvenlik ve Eğitim Gelişmeleri
Google, el becerisinin ötesinde modelin fiziksel tehlikeler arasında hareket etme yeteneğini de geliştirdi. Çıkarım anındaki akıl yürütme rehberliği, robotların engellerden kaçınmasına ve insanların çevresinde çalışmasına yardımcı oluyor.
Şirket içi değerlendirmelerde bu yetenek, engellerin etrafında güvenli görev tamamlama oranını %33, insanların yakınında ise %43 artırdı.
Google ayrıca robotik sistemlerin gizlenmiş güvenli olmayan talimatlara direnip direnemeyeceğini test etmek için tasarlanan açık kaynaklı bir kıyaslama testi olan ASIMOV-Jailbreak‘i sundu. Test, onlarca sahneye yayılan yüzlerce komut istemi içeriyor.
Google’ın açıkladığı sonuçlara göre Gemini 4 Argon, güvenlik önlemlerini aşmayı amaçlayan bu girişimlere karşı %99,5 direnç oranına ulaştı. Önceki referans model Gemini Robotics ER 2 ise %82’lik direnç oranı elde etmişti.
Şirket, Gemini 4 Argon’un yeni robotik modelinin geliştirilmesini de hızlandırdığını belirtti. Sistem, gerçek dünyadan alınan kamera görüntülerini kullanarak binlerce simülasyon tabanlı alıştırma oluşturabiliyor ve fiziksel ortamların dijital ikizlerini hazırlayabiliyor.
Araştırmacılar, robotların becerilerini alışılmadık nesnelere ve ortamlara genelleştirmesine yardımcı olmak için bu simülasyonları gerçek eğitim gösterimleriyle birleştirebiliyor. Argon ayrıca başarısız denemeleri analiz ederek sonraki eğitimler için iyileştirmeler önerebiliyor.
Yaşanan gelişmeler, Google’ın daha uyumlu robotları endüstriyel ve günlük ortamlara taşıma yönündeki en son hamlesi. Bununla birlikte fabrikadaki %96’lık sonuç, yaygın bir ticari kullanımın kanıtı olmaktan ziyade bir konsept kanıtlama çalışması niteliğinde.
Gemini Robotics 2.5, şu anda Google’ın robotik alanındaki iş ortaklarının kullanımına sunuluyor.
Kaynak: https://interestingengineering.com/ai-robotics/google-gemini-robotics-2-5-humanoid-factory-trial
