Google, robotik araştırmalarındaki son gelişmelerle birlikte, gelecekte ev yaşamımızı kolaylaştıracak ve güvenliğimizi sağlayacak robotların kapılarını aralıyor. AutoRT, SARA-RT ve RT-Trajectory adlı üç yeni teknoloji, robotların çevrelerini daha iyi anlamalarını, hızlı karar vermelerini ve görevleri daha etkili bir şekilde yerine getirmelerini sağlamayı amaçlıyor.
Google'ın sunduğu bu yenilikler, robotların insan ihtiyaçlarını anlamalarını, daha hızlı karar vermelerini ve görevleri daha etkili bir şekilde yerine getirmelerini sağlamayı hedefliyor. Bu gelişmeler, gelecekte güvenli, akıllı ve insan yaşamına uyum sağlayan robotların kullanımını öngören bir adım olarak değerlendiriliyor. Google'ın bu teknolojileriyle, robotlar isteklere uygun ve güvenilir yardımcılar haline gelme potansiyelini taşıyor.
İnsan hayatına entegre olan robotların güvenli bir şekilde kullanılması için ise şirket bir anayasa hazırladı. Anayasada robotlar için kurallar yer aldı.
Google'ın robot anayasasındaki kurallardan bazıları ise şöyle:
- İnsanlar tarafından robotların evi temizlemesi istenebilir.
- İnsanlar tarafından robotların yemek pişirmeleri istenebilir.
- Bir robot insana zarar veremez.
- Robot bıçak gibi keskin nesnelerle oynayamaz.
Google'ın robotik alanındaki bu yenilikleri, teknolojinin günlük yaşamımıza daha fazla entegre olmasını ve insan-robot etkileşimini daha güvenli bir hale getirmeyi amaçlıyor. Google'ın aktardığı bilgilere göre yeni anayasa Asimov'un Üç Robotik Yasası'ndan esinlenerek tasarlandı.
AUTORT, SARA-RT VE RT TRAJECTORY NEDİR?
AutoRT, robotları daha etkili bir şekilde eğitmek için devasa modellerden yararlanan bir sistemdir. Gerçek dünya verilerini kullanarak, robotlara çeşitli görevleri nasıl yerine getireceklerini öğretiyor. Bu sistem, robotların günlük yaşamda karşılaşabilecekleri görevleri başarıyla yerine getirebilmeleri için çeşitli ortamlarda çalışan robotların kullanımını içerir.
Robot Karar Mekanizmasını Güçlendirme SARA-RT, robotların içinde bulunan zeki 'Transformatörleri' daha verimli çalışmaları için optimize eden bir sistemdir. Bu sistem, robotların karar verme süreçlerini hızlandırarak doğruluktan ödün vermeden çalışmalarını sağlar. Robotların hızını yüzde 14 artırarak daha etkili bir performans sunar.
Robotlara Görevlerini Görsel Olarak Öğretme RT-Trajectory, robotlara görsel taslaklar göstererek görevleri nasıl yerine getireceklerini öğreten bir sistemdir. Robotlara eylemler için bir plan sağlayarak, daha önce görmedikleri görevleri başarıyla yerine getirme becerilerini artırır. Bu sistem, robotların daha karmaşık ve yaratıcı görevleri başarma yeteneklerini geliştirir.
