İnsan Formundaki Robotlar: Bilim Kurgu Hayalinden Gerçek Uygulamaya

İnsan biçimli genel robotlar, bilim kurgu eserlerinden hızla gerçeğe geçiyor. Donanım maliyetlerinin sürekli olarak düşmesi, sermaye yatırımlarının artması ve hareket esnekliği ile operasyon yeteneklerinde gerçekleşen teknolojik atılımlar, bu üç temel faktör sürekli olarak bir araya gelerek bilgisayar alanındaki bir sonraki büyük platform iterasyonunu aktif olarak teşvik ediyor. Bilgi işleme yetenekleri ve donanım ekipmanlarının giderek daha da ticari hale gelmesine rağmen, robot mühendisliği hala eğitim verisi darboğazıyla sınırlıdır.

Reborn, merkeziyetsiz fiziksel yapay zeka (DePAI) kullanarak yüksek hassasiyetli hareket ve sentez verilerini kitlesel olarak toplamak ve robot temel modelleri inşa etmek için kullanılan az sayıda projeden biridir. Bu, onu insansı robotların dağıtımını teşvik etme konusunda benzersiz bir avantajla donatmaktadır. Proje, derin teknik bilgiye sahip bir kurucu ekip tarafından yönetilmektedir; ekip üyeleri, birçok tanınmış üniversitede akademik araştırma deneyimi ve profesörlük geçmişine sahiptir, bu da hem olağanüstü akademik seviyeyi hem de gerçek dünya mühendislik uygulama yeteneğini göstermektedir.

Tek İşlevden Çok İşlevli Biçime

Robot teknolojisinin ticarileştirilmesi yeni bir kavram değildir. Genel olarak bilinen süpürge robotları veya evcil hayvan kameraları gibi ev robotları, tek işlevli cihazlar arasındadır. Yapay zekanın gelişimi ile robotlar, tek işlevli makinelerden çok işlevli biçimlere evrim geçiriyor ve açık ortamlardaki çalışmalara uyum sağlamak amacı taşıyor.

İnsan biçimli robotlar, önümüzdeki 5 ila 15 yıl içinde temizlik, yemek pişirme gibi temel görevlerden kademeli olarak gelişerek, nihayetinde resepsiyon hizmetleri, yangın söndürme ve hatta cerrahi gibi karmaşık işlerle başa çıkabilecek hale gelecek. Son gelişmeler, insan biçimli robotları bilim kurgu romanlarından gerçeğe dönüştürüyor.

Pazar dinamikleri, 100'den fazla şirketin insansı robotlar alanına girdiğini gösteriyor. Donanım teknolojisi, korkutucu vadiyi başarıyla aşmış durumda: Yeni nesil insansı robotlar, gerçek ortamda insan benzeri etkileşimler gerçekleştirebilecek şekilde, bulut gibi akıcı ve doğal hareketler sergiliyor. Bu robotlardan biri, saatte 3.3 metreye kadar yürüyebiliyor ve bu, insanın ortalama 1.4 metre/saniye hızını çok aşıyor.

2032 yılına kadar, insansı robotların maliyetinin Amerikalı iş gücü maaş seviyesinin altına düşmesi bekleniyor, bu da yeni bir maliyet paradigmasının kapılarını açacak.

Gelişim Engelleri: Gerçek Dünya Eğitim Verileri

Insani robotlar alanında belirgin avantajlar olmasına rağmen, veri kalitesinin düşük olması ve eksiklikler, geniş çapta dağıtımını engellemeye devam ediyor.

Diğer yapay zeka varlık teknolojileri, örneğin otonom sürüş teknolojisi, mevcut araçlarda bulunan kameralar ve sensörler aracılığıyla veri sorununu temelde çözmüştür. Bazı otonom sürüş sistemlerine örnek olarak, bu filolar gerçek yolda milyarlarca mil sürüş verisi üretebilmektedir. Gelişim aşamasında, bu şirketler araçları yola çıkardıklarında, yolcu koltuğunda gerçek bir denetçi ile gerçek zamanlı eğitim yapmıştır.

Ancak, tüketicilerin "Botlar bakıcı" varlığını kabul etmesi pek olası değil. Botların kutudan çıkmış gibi yüksek performansa sahip olması gerekiyor, bu da dağıtım öncesi veri toplamanın kritik önem taşıdığı anlamına geliyor. Tüm eğitim, ticari üretimden önce tamamlanmalıdır ve verinin ölçeği ve kalitesi hala devam eden bir sorun.

Her bir eğitim modunun kendi ölçek birimleri olmasına rağmen, karşılaştırma açıkça robot teknolojisi verilerinin kullanılabilirliğinin karşılaştığı ölçek farkını ortaya koymaktadır:

• Bir büyük dil modelinin eğitim veri kümesinin boyutu 15 trilyondan fazla metin belirteci içeriyor.
• Bazı görüntü oluşturucuları, etiketli milyarlarca video metin eşleşmesini kullanır.
• Karşılaştırıldığında, en büyük Botlar veri seti yalnızca yaklaşık 2,4 milyon etkileşim kaydı içermektedir.

Bu fark, robot teknolojisinin neden büyük dil modelleri gibi gerçek bir temel model oluşturamadığını açıklamaktadır; anahtar, veri temelinin henüz eksik olmasıdır.

Geleneksel veri toplama yöntemleri, insansı robotların eğitim verilerinin ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanmaktadır. Mevcut yöntemler şunlardır:

• Simülasyon: Düşük maliyetli ancak gerçek sınır senaryolarından yoksun (simülasyon ile gerçeklik arasındaki uçurum)
• İnternet videoları: Botlar için gerekli olan öz algı ve kuvvet geri bildirim ortamını sağlayamaz.
• Gerçek dünya verileri: Doğru olmasına rağmen, uzaktan kontrol ve insan kapalı döngü işlemleri gerektirir, bu da maliyetin yüksek olmasına (her bir robot 40.000 doların üzerinde) ve ölçeklenebilirliğin olmamasına neden olur.

Sanal ortamlarda model eğitmek düşük maliyetli ve ölçeklenebilir, ancak bu modellerin gerçek dünyada uygulanması genellikle zordur. Bu soruna sanaldan gerçeğe geçiş (Sim2Real) denir.

Örneğin, simülasyon ortamında eğitilen Botlar mükemmel aydınlatmaya ve pürüzsüz yüzeye sahip nesneleri kolayca yakalayabilir, ancak dağınık bir ortam, engebeli dokular veya insanların gerçek dünyada alışkın olduğu çeşitli beklenmedik durumlarla karşılaştıklarında genellikle çaresiz kalırlar.

Reborn, robotların eğitimini güçlendirmek ve "simülasyondan gerçeğe geçiş" (Sim2Real) sorununu çözmek için ekonomik ve hızlı bir şekilde gerçek dünya verilerini toplamanın bir yolunu sunmaktadır.

Reborn: Merkeziyetsiz Fiziksel AI'nin Tam Yığın Vizyonu

Reborn, bedenleştirilmiş zeka robot uygulamalarına yönelik dikey entegre bir yazılım ve veri platformu inşa ediyor. Şirketin temel hedefi, insansı robotlar alanındaki veri darboğazı sorununu çözmek, ancak vizyonu bunun çok ötesinde. Donanım, çoklu mod simülasyon altyapısı ve temel modellerin kendi geliştirdiği kombinasyonuyla Reborn, bedenleştirilmiş zekanın tam yığın sürücüsü haline gelecek.

Reborn platform, with its proprietary consumer-grade motion capture device "ReboCap" as its starting point, has built a rapidly expanding augmented reality and virtual reality gaming ecosystem. Users exchange high-fidelity motion data for online incentive rewards, driving the continuous development of the platform. Currently, Reborn has sold over 5000 sets of ReboCap devices, with 160,000 monthly active users, and has established a clear growth path to exceed 2 million users by the end of the year.

Dikkat çekici olan, bu büyümenin tamamen doğal gelişimden kaynaklanmasıdır: Kullanıcılar oyunun kendisinin eğlencesine çekilirken, yayıncılar ReboCap sayesinde dijital imgelerin gerçek zamanlı beden yakalamalarını gerçekleştirmektedir. Bu kendiliğinden oluşan olumlu döngü, ölçeklenebilir, düşük maliyetli ve yüksek kaliteli veri üretimini mümkün kılarak Reborn veri setinin önde gelen robot şirketleri tarafından benimsenen bir eğitim kaynağı haline gelmesini sağlamıştır.

ReBorn yazılım yığını için ikinci katman Roboverse'tir: parçalanmış simülasyon ortamlarını birleştiren çok modlu veri platformu. Mevcut simülasyon alanı son derece parçalıdır; çeşitli araçlar kendi başlarına çalışmakta, her birinin avantajları olmasına rağmen birbirleriyle iletişim kuramamaktadır. Bu bölünmüş durum, Ar-Ge sürecini yavaşlatmakta ve simülasyon ile gerçeklik arasındaki farkı artırmaktadır. Roboverse, çoklu simülatör standartlaştırmasını gerçekleştirerek robot modellerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için paylaşılan sanal altyapıyı oluşturmuştur. Bu entegrasyon, tutarlı kıyaslama testlerini destekleyerek sistemin genişletilebilirliğini ve genelleme yeteneğini güçlü bir şekilde artırmaktadır.

Roboverse, kesintisiz bir işbirliği sağladı. İlki, gerçek dünya verilerini büyük ölçekte toplarken, ikincisi simülasyon ortamları oluşturarak model eğitimini yönlendiriyor. İkisi bir arada, Reborn dağıtık fiziksel zeka ağının gerçek gücünü sergiliyor. Bu platform, yalnızca veri elde etmenin ötesinde, fiziksel yapay zeka geliştirici ekosistemini inşa ediyor ve işlevleri, gerçek model dağıtımı ve ticari lisanslama alanlarına kadar uzanıyor.

Reborn Temel Modeli

Reborn teknolojisi yığını içindeki en kritik bileşen belki de Reborn temel modeli (RFM)'dir. İlk robot temel modellerinden biri olarak, bu model yeni nesil fiziksel yapay zeka altyapısının temel sistemi olarak inşa edilmektedir. Konumu, geleneksel büyük dil temel modellerine benzer, ancak robotik alanına yöneliktir.

Reborn teknoloji yığını üç ana bileşenden oluşmaktadır (ReboCap veri platformu, Roboverse simülasyon sistemi ve RFM model yetkilendirme mekanizması) ve bunlar sağlam bir dikey entegrasyon kalesi oluşturur. Kalabalık kaynaklı hareket verilerini güçlü simülasyon sistemi ve model yetkilendirme sistemi ile birleştirerek, Reborn, farklı senaryolar arasında genelleme yeteneğine sahip temel modeller eğitebilir. Bu model, sanayi, tüketim ve araştırma alanlarındaki çeşitli robotik uygulamaları destekleyerek, büyük ve çeşitli veriler altında genel bir dağıtım sağlar.

Reborn, teknolojisinin ticarileştirilme sürecini aktif bir şekilde ilerletiyor, birçok şirketle ücretli pilot projelere başladı ve birçok robot şirketi ile stratejik ortaklıklar kurdu. Çin'in insansı robot pazarında hızlı bir büyüme yaşanıyor ve bu pazar, küresel pazarın yaklaşık %32.7'sini oluşturuyor. Dikkate değer bir şekilde, bir Çinli şirket, küresel dört bacaklı robot pazarının %60'ından fazlasını elinde bulunduruyor ve 2025'te 1000'den fazla insansı robot üretmeyi planlayan altı Çinli üreticiden biri.

Kripto para teknolojisinin fiziksel yapay zeka teknoloji yelpazesindeki rolü

Kripto teknolojisi, fiziksel dünya yapay zekası için tam bir dikey yığın inşa ediyor. İlgili projeler fiziksel yapay zeka yığınının farklı katmanlarına ait olsa da, hepsinin ortak bir noktası var: yüzde yüzü DePAI projeleri. DePAI, token teşvikleri ile tüm teknoloji yığınını kapsayarak açık, birleştirilebilir ve izinsiz bir genişleme mekanizması oluşturuyor ve işte bu yenilik, fiziksel yapay zekanın merkeziyetsiz gelişimini mümkün kılıyor.

Reborn henüz token çıkarmadı, işlerinin organik büyümesi daha da değerli hale geliyor. Token teşvik mekanizması resmi olarak başlatıldığında, ağ katılımı DePAI döngü etkisinin anahtarı olarak hızla artacaktır: Kullanıcılar Reborn donanım cihazları (ReboCap toplama cihazı) satın alarak proje tarafından teşvik alacak, robot geliştirme şirketi ise ReboCap sahiplerine katkı ödülleri ödeyecektir; bu çift teşvik, daha fazla insanın ReboCap cihazlarını satın almasını ve kullanmasını teşvik edecektir. Aynı zamanda, proje sahibi yüksek değerli özelleştirilmiş davranış verisi toplamak için dinamik teşvikler sunacaktır, böylece simülasyon ile gerçek uygulama (Sim2Real) arasındaki teknik uçurumu daha etkili bir şekilde kapatacaktır.

Robot teknolojisindeki "çığır açan an" robot şirketlerinin kendileri tarafından tetiklenmeyecek, çünkü donanım dağıtımı yazılımdan çok daha karmaşıktır. Robot teknolojisinin patlayıcı büyümesi doğal olarak maliyet, donanım kullanılabilirliği ve dağıtım karmaşıklığı ile sınırlıdır ve bu engeller saf dijital yazılımlarda kesinlikle yoktur.

İnsansı robotların dönüm noktası, prototipin ne kadar etkileyici olduğunda değil, maliyetin kitlenin karşılayabileceği bir düzeye düşmesindedir; tıpkı akıllı telefonların veya bilgisayarların yaygınlaşması gibi. Maliyet düştüğünde, donanım giriş belgesi haline gelecektir, gerçek rekabet avantajı ise veriler ve modellerde yatmaktadır: daha spesifik olarak, makineleri eğitmek için kullanılan hareket zekasının ölçeği, kalitesi ve çeşitliliğidir.

Sonuç

Botlar platformu devrim niteliğinde, ancak tüm platformlar gibi, ölçeklenebilir gelişimi veri desteğine bağlıdır. Reborn, yüksek kaldıraçlı bir bahis olarak, kripto teknolojisinin AI robot teknolojisi yelpazesindeki en kritik boşluğu doldurabileceğine inanıyor: onun robot veri çözümü DePAI, maliyet etkinliği, yüksek ölçeklenebilirlik ve modüler özelliklere sahiptir. Robot teknolojisi AI'nın bir sonraki ön cephesi haline geldiğinde, Reborn, halkı hareket verilerinin "madencileri" haline getiriyor. Büyük dil modellerinin metin etiketlerine ihtiyaç duyduğu gibi, insansı robotlar da büyük miktarda hareket dizisi eğitimi gerektirir. Reborn ile son engeli aşacağız ve insansı robotların bilim kurgu dünyasından gerçeğe geçişini gerçekleştireceğiz.