Fiziksel Yapay Zeka İçin Yeni Bir Adım: Beyin Dalgaları Robotları Nasıl Eğitiyor?

Kaliforniya'nın San Leandro kentindeki depolardan birinde, yapay zeka alanında yeni bir dönem — Jenga oyunu yardımıyla test ediliyor. Yapay zeka modellerini eğitmek için veri tabanı oluşturan Encord şirketi, robotikteki en büyük sorunu — gerçek dünya fiziksel eğitim verilerinin kıtlığını çözmeye girişti. Şirket çalışanı Andrew Seha, başına özel kamera ve sensörler yerleştirilmiş bir kulaklık takarak ahşap blokları dikkatlice yerinden oynatıyor. Bu konuda Techcrunch.com haber veriyor.

ixbt.com'un bildirdiğine göre, söz konusu kulaklık yalnızca çevreyi izlemekle kalmıyor, aynı zamanda operatörün beyin dalgalarını da ölçüyor. Alman nöroloji startup'ı Zander Labs tarafından geliştirilen bu teknoloji, hata, niyet ve hayret gibi ruh hallerini tespit ederek modelleri eğitmek için çok daha faydalı bir veri seti oluşturma imkanı tanıyor. Encord ve Zander Labs şimdilik bu yaklaşımı test ediyor.

Yapay Zeka İçin Veri Eksikliği

Robotik uzmanlarının belirttiğine göre, bugün temel kısıtlama model mimarisi değil, gerçek fiziksel eğitim verilerinin keskin bir şekilde yetersiz olmasıdır. ChatGPT gibi sohbet botları internetteki metinler temelinde eğitilmiş olsa da, sinir ağlarına fiziksel hareketleri öğretmek için böyle hazır kaynaklar mevcut değildir. Otomobiller için veri toplamak zor ve maliyetlidir, videolardan yararlanmak ise gerçek dünya doğruluğunu sağlayamaz.

Encord şirketinin robotları eğitme departmanı başkanı Vineeth Velmurugan, metin kıtlığı sorununun robotikte de güncel olduğunu vurguluyor. Onun sözlerine göre, model geliştiricilerin YouTube video külliyatından beş kat daha büyük hacimli bir veri tabanına ihtiyacı olacak. Aynen bu yüzden de verileri sadece yönetmek değil, onları bizzat üretmek ayrı bir iş alanına dönüştü.

Beyin Dalgaları Aracılığıyla Belirlenen Olanaklar

Zander Labs nöroloğu Lukas Gerken'in açıklamasına göre, belirli bir görevi yerine getirme sırasında harcanan beyin faaliyeti hacmi, model geliştiricilere hangi aşamada en yüksek güçlü modelleri çalıştırmaları gerektiğini gösteriyor. Söz konusu test sürecinde robotları uzaktan kontrol eden operatörler, kahve demliğinden fincana sıvı dökme ve pokerçiplerini istifleme gibi karmaşık işlemleri gerçekleştirerek veri tabanını zenginleştiriyor.

Günümüzde Encord küresel ölçekte çeşitli fabrikalardan egosentrik videolar toplamanın yanı sıra, San Leandro'daki merkezinde beyin dalgaları gibi yeni yöntemleri deneyden geçiriyor. Eğer söz konusu testler meyvesini verirse, gelecekte insansı ve depo robotlarını hazırlama sürecinin niteliksel olarak yeni bir aşamaya taşınması bekleniyor.