Google Gemini Robotics'in yapay zeka destekli robotları multimodal zeka ile nasıl geliştirdiğini, uyarlanabilirliği, el becerisini ve sorunsuz insan etkileşimini nasıl artırdığını keşfedin.
Onlarca yıldır robotlar araştırma laboratuvarlarında, bilim kurgu filmlerinde ve son teknoloji endüstri prototip vitrinlerinde görünerek geleceği sembolize etti. Şimdi, son yapay zeka (AI) ilerlemesi sayesinde, bu prototipler kontrollü ortamların ötesine geçerek gerçek dünya uygulamalarına dönüşüyor.
Özellikle Gemini Robotics ile Google , daha akıllı robotlar üretmek için gereken teknolojiye bir adım daha yaklaşıyor. 12 Mart 2025'te lansmanı yapılan Gemini Robotics modeli ve ona eşlik eden Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning), Google DeepMind'ın en son yenilikleridir.
Bu modeller, metin, görüntü, ses ve video gibi çeşitli veri türlerini işleyebilen ve üretebilen, daha çok yönlü ve doğal etkileşimleri kolaylaştıran çok modlu bir Büyük Dil Modeli (LLM) olan Gemini 2.0 üzerine inşa edilmiştir. Bu modeller Gemini 2.0'ın çok modlu yeteneklerini fiziksel dünyaya taşıyarak daha becerikli, etkileşimli ve akıllı robotların ortaya çıkmasını sağlar.
Örneğin, sabit talimatları takip eden geleneksel robotların aksine, Gemini Robotics modelleriyle entegre edilen robotlar görüş ve dili işleyebilmektedir. Bu da gerçek zamanlı kararlar almalarını ve değişen ortamlara uyum sağlamalarını mümkün kılıyor.
Bu makalede, Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'yi, bu modellerin nasıl çalıştığını ve temel özelliklerini ve uygulamalarını keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Google'ın Gemini Robotics modeli, robotlara fiziksel dünyayı algılama, muhakeme etme ve etkileşimde bulunma becerisi kazandırmak üzere tasarlanmış gelişmiş bir yapay zeka modelidir. Bir görme-dil-eylem (VLA) modeli olarak, robotların talimatları işlemesine, çevrelerini yorumlamasına ve karmaşık görevleri yüksek hassasiyetle yerine getirmesine olanak tanır.
Bu arada Gemini Robotics-ER modeli, bir robotun nesnelerin nasıl konumlandırıldığına, nasıl hareket ettiklerine ve nasıl etkileşime girdiklerine dair uzamsal ilişkileri anlama yeteneğini geliştirir. Bu, robotların eylemleri öngörmesine ve hareketlerini buna göre ayarlamasına yardımcı olur.
Örneğin, bir robotun bir kulaklık etrafına bir tel sarması gereken bir görevi düşünün. Gemini Robotics-ER, sahneyi anlamasına, telin şeklini ve esnekliğini tanımasına, kulaklığın yapısını tanımlamasına ve telin hareket ederken nasıl büküleceğini tahmin etmesine yardımcı olur. Ardından, Gemini Robotics bu anlayışı eyleme dönüştürür, teli sorunsuz bir şekilde manipüle etmek için her iki eli koordine eder, dolaşmayı önlemek için tutuşunu ayarlar ve güvenli bir sargı sağlar.
Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER, algıyı eylemle birleştirerek robotların dinamik ortamlarda hünerli görevleri verimli bir şekilde yerine getirmesini sağlayan akıllı bir sistem oluşturur.
Daha sonra, Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'nin esneklik ve hızlı eylemleri dengelemek için nasıl birlikte çalıştığını daha iyi anlamak için her modele daha yakından bakalım.
Gemini Robotics-ER bir yandan iki temel mekanizmadan yararlanır: sıfır atımlı kod üretimi ve az atımlı bağlam içi öğrenme (ICL). Sıfır atışlı kod üretimi ile model, ek eğitim gerektirmeden görev talimatlarına, görüntülere ve gerçek zamanlı verilere dayalı olarak robotu kontrol etmek için kod oluşturabilir.
Benzer şekilde, az sayıda örnekle öğrenme sayesinde model sadece birkaç örnekten öğrenerek yeni görevlere adapte olur ve kapsamlı eğitim ihtiyacını azaltır. Bu yöntemler birlikte, robotun karmaşık görevleri hızlı bir şekilde yerine getirmesini ve yeni zorluklara minimum çabayla uyum sağlamasını sağlar.
Gemini Robotics ise hız ve verimlilik için üretilmiştir. Bulut tabanlı bir omurga ve yerleşik bir eylem kod çözücüsünden oluşan hibrit bir sistem kullanır. Bulut tabanlı omurga, 160 milisaniyenin altında bir sorgu-yanıt gecikmesi ile bilgileri hızlı bir şekilde işler.
Ardından, yerleşik kod çözücü bu verilerin gerçek zamanlı eylemlere dönüştürülmesine yardımcı olur. Bu birleşik sistem, saniyede 50 eylemlik bir kontrol hızıyla yaklaşık 250 milisaniyelik bir genel yanıt süresi elde eder.
İşte Gemini Robotics'in temel özelliklerine hızlı bir bakış:
İşte Gemini Robotics-ER'nin robotların dünyayı anlamasına ve dünyayla etkileşime girmesine yardımcı olan bazı temel özelliklerine bir göz atın:
Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'nin temel yeteneklerini tartıştığımıza göre, şimdi çeşitli endüstrilerdeki gerçek dünya uygulamalarına dalalım.
Üretim söz konusu olduğunda, hassasiyet ve hız önemlidir, ancak her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlayan şey uyarlanabilirliktir. Örneğin, Gemini ile çalışan bir endüstriyel robot, doğru bileşenleri belirleyerek, bunları doğru şekilde konumlandırarak ve esnek bir lastik bandı hassas bir kuvvetle tutarak bir kasnak sistemini monte edebilir.
Bandı esnetebilir, makaraların etrafına dolayabilir ve kırılmadan veya yanlış hizalanmadan sabitleyebilir. Kurulum değişirse veya görev farklılaşırsa, robot kapsamlı bir yeniden programlamaya gerek kalmadan uyum sağlayabilir. Bu akıllı otomasyon hataları azaltır, verimliliği artırır ve üretim süreçlerinin sorunsuz çalışmasını sağlar.
Yoğun programlar ev işlerine yetişmeyi zorlaştırabilir. Akıllı robotlar temizlik, yiyecekleri ayırma ve hatta yemek hazırlamaya yardımcı olma gibi görevleri yerine getirerek günlük hayatı kolaylaştırabilir.
Bu, bir robotun bir öğle yemeği çantasını hazırlaması, meyve veya konserve gibi kırılgan öğeleri korumak için tutuşunu ayarlarken yiyecek öğelerini dikkatlice seçip içine yerleştirmesi gibi görünebilir. Düzenleme değişse bile robot kendi kendine adapte olabilir ve minimum gözetimle günlük işleri kolaylaştırabilir.
Gemini Robotics, hassas üretimden akıllı ev yardımına kadar robotların yapabileceklerini genişletiyor. İşte Gemini Robotics'i çeşitli uygulamalarda kullanmanın bazı temel avantajları:
Gemini Robotics çeşitli avantajlar sunarken, aşağıdaki sınırlamaları da ele almak önemlidir:
Yapay zeka ilerlemeye devam ederken, Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER gibi modeller robotiğin geleceğini yönlendiriyor. Gelecekteki iyileştirmeler muhtemelen çok adımlı muhakemeyi geliştirmeye odaklanacak ve robotların görevleri daha fazla hassasiyet için mantıksal adımlara ayırmasını sağlayacaktır.
Google DeepMind'ın üzerinde çalışmayı planladığı bir diğer önemli geliştirme alanı da simülasyon tabanlı eğitimdir. Robotlar gerçek dünyada kullanılmadan önce sanal ortamlarda öğrenerek karar verme süreçlerini ve hareketlerini iyileştirebilir ve pratik uygulamalardaki hataları en aza indirebilir.
Bu teknolojiler geliştikçe, robotların daha otonom, uyarlanabilir ve günlük yaşamda insanlarla birlikte sorunsuz bir şekilde çalışabilecekleri bir geleceğin önünü açabilirler.
Gemini Robotics, dijital zekayı gerçek dünyadaki fiziksel görevlerle birleştirerek yapay zeka odaklı otomasyonda büyük bir adım atıyor. Görme, dil ve eylem tabanlı öğrenmeyi birleştiren bu robotlar, karmaşık görevleri hassasiyet ve uyarlanabilirlikle yerine getirebilir.
Robotlar daha akıllı hale gelmeye devam ettikçe, insanların ve makinelerin birlikte çalışma şeklini değiştirerek günlük hayatta muhtemelen daha büyük bir rol oynayacaklar. Bu ilerleme bizi, yapay zeka odaklı otomasyonun hem endüstrileri hem de günlük işleri geliştirdiği akıllı, daha bağlantılı bir dünyaya yaklaştırıyor.
Büyüyen topluluğumuzun bir parçası olun! Yapay zekanın derinliklerine dalmak için GitHub depomuzu ziyaret edin. Kendi bilgisayarla görme projelerinizi mi başlatmak istiyorsunuz? Lisanslama seçeneklerimize bir göz atın. Çözüm sayfalarımızda üretimde yapay zeka ve otomotiv endüstrisinde yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI