Simülasyonda Yemek Yapmayı Öğrenen Akıllı Mutfak Robotu

[vc_row pix_particles_check=””][vc_column][vc_column_text]

Yapay zekaya sahip bir aşçı, ev hizmetlisi ya da kahya düşünün. Bunların gerçek ortamlarda, robotik bedenlerde eğitilmesi demek, fazlasıyla çaba, masraf ve zaman demektir. Deneme yanılma yöntemiyle omlet yapmayı öğrenen akıllı bir mutfak robotu, binlerce deneme sonucunda on binlerce yumurtayı ziyan edecektir.

Görsel bir örnek isterseniz, 1986 yapımı Short Circuit filminden Number5’ın, bir yemek kitabının rehberliğinde kahvaltı hazırlama çabasına bakabilirsiniz:[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row pix_particles_check=””][vc_column width=”1/4″][/vc_column][vc_column width=”1/2″][vc_raw_html]JTNDaWZyYW1lJTIwd2lkdGglM0QlMjI1NjAlMjIlMjBoZWlnaHQlM0QlMjIzMTUlMjIlMjBzcmMlM0QlMjJodHRwcyUzQSUyRiUyRnd3dy55b3V0dWJlLmNvbSUyRmVtYmVkJTJGT2FBS3hUajZ0eDAlM0ZyZWwlM0QwJTI2YW1wJTNCc2hvd2luZm8lM0QwJTIyJTIwZnJhbWVib3JkZXIlM0QlMjIwJTIyJTIwYWxsb3clM0QlMjJhdXRvcGxheSUzQiUyMGVuY3J5cHRlZC1tZWRpYSUyMiUyMGFsbG93ZnVsbHNjcmVlbiUzRSUzQyUyRmlmcmFtZSUzRQ==[/vc_raw_html][/vc_column][vc_column width=”1/4″][/vc_column][/vc_row][vc_row pix_particles_check=””][vc_column][vc_column_text]Seattle’daki Allen Institute for Artificial Intelligence‘ın bilgisayar görüşü (computer vision) ekibinden Roozbeh Mottaghi, “Bu denemeler robota ya da robotun etkileşime geçtiği nesnelere zarar verebilir … Dolayısıyla modelleri sanal bir çevrede eğitmek, çok daha güvenli ve tasarruflu.” diyor. Bu tespitten yola çıkan Mottaghi ve ekibi, 2016’dan bu yana THOR (The House Of inteRactions / Etkileşimlerin Evi) ismini verdikleri, gerçek dünyanın örnek alındığı, etkileşimli ve fotorealistik, 3D sanal çevre üzerine çalışıyor. İlk versiyonu 2017’nin Aralık ayında yayınlanan AI2-THOR, yapay zekaya içinde dolaşabileceği dört farklı oda ve etkileşime girebileceği birçok nesne sunuyor. Toplanabilen yatak, doldurulabilen küvet, doğranabilen elma bunlardan bazıları.
AI2-THOR, yapay zekanın eğitimi için kurulan sanal alanların ilki değil. Waymo gibi şirketler hali hazırda sürücüsüz araçları için, içinde yolları ve trafik ışıklarıyla, kendi sanal eğitim alanlarını kullanmaktalar.
AI2-THOR, Unity oyun motoru üzerine kurulmuş. Yapay zeka eğitiminde bilgisayar oyunlarının da kullanıldığı birçok örnek var. Örneğin, “Grand Theft Auto” isimli oyunda kendi sürücüsüz araç modelini eğitmeye çalışan bir çok insan var. Bir bilgisayar oyuncusunun gözünde AI2-THOR’un sunduğu alan, günümüz oyunlarının sundukları gerçekliğin gerisinde olabilir. Ama sanıyorum ki bir yapay zekanın gözünde gerçek olandan farkı yoktur.
Aşağıda AI2-THOR’un ve bu sistem üzerinde çalışan Interaktif Soru Cevaplama (IQA)’nın tanıtım videolarını izleyebilirsiniz:[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row pix_particles_check=””][vc_column width=”1/2″][vc_raw_html]JTNDaWZyYW1lJTIwd2lkdGglM0QlMjI1NjAlMjIlMjBoZWlnaHQlM0QlMjIzMTUlMjIlMjBzcmMlM0QlMjJodHRwcyUzQSUyRiUyRnd3dy55b3V0dWJlLmNvbSUyRmVtYmVkJTJGTXZ2QWhGNEhaOHMlM0ZyZWwlM0QwJTIyJTIwZnJhbWVib3JkZXIlM0QlMjIwJTIyJTIwYWxsb3clM0QlMjJhdXRvcGxheSUzQiUyMGVuY3J5cHRlZC1tZWRpYSUyMiUyMGFsbG93ZnVsbHNjcmVlbiUzRSUzQyUyRmlmcmFtZSUzRQ==[/vc_raw_html][/vc_column][vc_column width=”1/2″][vc_raw_html]JTNDaWZyYW1lJTIwd2lkdGglM0QlMjI1NjAlMjIlMjBoZWlnaHQlM0QlMjIzMTUlMjIlMjBzcmMlM0QlMjJodHRwcyUzQSUyRiUyRnd3dy55b3V0dWJlLmNvbSUyRmVtYmVkJTJGcFhkM0MtMWpyOTglM0ZyZWwlM0QwJTIyJTIwZnJhbWVib3JkZXIlM0QlMjIwJTIyJTIwYWxsb3clM0QlMjJhdXRvcGxheSUzQiUyMGVuY3J5cHRlZC1tZWRpYSUyMiUyMGFsbG93ZnVsbHNjcmVlbiUzRSUzQyUyRmlmcmFtZSUzRQ==[/vc_raw_html][/vc_column][/vc_row][vc_row pix_particles_check=””][vc_column][vc_column_text]Kaynak: IEEE Spectrum[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

TRAI

Recent Posts

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

3 gün ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

4 gün ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

1 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

1 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

3 hafta ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

3 hafta ago