Eski Meta çalışanları fabrikalar ve depolar için görsel AI geliştirdi

Yapay zeka teknolojileri şu ana kadar ağırlıklı olarak dijital ortamda gelişmiş olsa da, son zamanlarda girişimler onu gerçek dünyaya taşımaya çalışıyor. Meta'nın eski araştırmacıları tarafından kurulan Perceptron, makinelerin fiziksel ortamlarıyla daha verimli etkileşime girmesini sağlayan gelişmiş görme modelleri geliştiren bu tür projelerden biri. Kasım 2024'te kurulan bu genç şirket, endüstriyel tesisler için tasarlanan Isaac 0.5 adlı en yeni modelini tanıttı. Bu konuda Techcrunch.com haber veriyor.

ixbt.com'un bilgilerine göre, yeni yazılım depo ve fabrika katları gibi karmaşık ortamlarda görsel verilere dayanarak hareket eden robotlara yardımcı olmak için tasarlandı. Sadece mekanizmaların yön bulmasına yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda işletmelerin bu robotlar tarafından kaydedilen videolardan görsel analiz ve veri çıkarmasına da olanak tanıyor. Yazılım, herhangi bir uzmanın parametrelerini ve eğitim materyallerini incelemesine olanak tanıyan open-weight bir model olarak yayınlandı.

Endüstriyel otomasyonda yeni bir aşama

Perceptron girişimi, Bessemer Venture Partners liderliğindeki finansman turunda 21 milyon dolar yatırım almayı başardı. Şirket, Meta'nın Fundamental AI Research (FAIR) araştırma bölümünde görev yapan Armen Aghajanyan ve Akshat Shrivastava tarafından kuruldu. Kuruculara göre, yazılımları endüstriyel otomasyonun geleceğini belirleyecek. Günümüzde fiziksel yapay zeka alanı uzmanları zor bir seçimle karşı karşıya bırakıyor: ya her durum için birden fazla bulut GPU gerektiren evrensel temel modelleri ya da sadece tek bir görevi yerine getiren, diğerlerinde yetersiz kalan dar kapsamlı modelleri seçmek zorundalar.

Aghajanyan ve Shrivastava, ürünlerinin sektördeki mevcut modellerden kökten farklı olduğunu, çünkü tek bir dar ve tekrarlayan görev için değil, genel amaçlar için tasarlandığını belirtiyor. Yazılım, herhangi bir ortama veya duruma göre esnek bir şekilde değişme yeteneğine sahip. Örneğin, kutuları düzenlemek gibi basit bir süreç bile birkaç aşamayı içerir: önce kutudaki etiketi okumak, nerede olduğunu anlamak için uzamsal analiz yapmak ve hangisinin alınacağına karar vermek gerekir.

Esnek yaklaşımın avantajları

Bir robotun arka arkaya birkaç kutuyu kaldırması gerekiyorsa, hangi kutuları ve hangi sırayla alacağını önceden planlaması gerekir. Perceptron yazılımı, robotların bu sürecin her adımını başarıyla geçmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Endüstride makinelerin bu görevlerin çoğunu yerine getirmesine yardımcı olan programlar zaten mevcut olsa da, bunları her koşulda esnek bir şekilde gerçekleştiren programlar oldukça azdır.

Yeni Isaac 0.5 modeli tam olarak bu boşluğu doldurmayı hedefliyor ve üretim ile lojistik sektörlerinde robotik yeteneklerini önemli ölçüde genişletmesi bekleniyor. Eski Meta uzmanlarının bu girişimi, endüstriyel işletmelerde otomasyon süreçlerini daha akıllı ve esnek hale getirme yolunda önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.