Micro1'den evlerde robot devrimi! Yapay zeka için milyonlarca saatlik veri toplandı

Micro1, Palo Alto merkezli teknoloji şirketi olarak, insansı robotların ev ortamlarında güvenli ve etkin biçimde çalışabilmesi için dünya çapında yeni bir veri toplama seferberliği başlattı. Şirketin robotik veri başkan yardımcısı Arian Sadeghi'nin açıklamasına göre, 71 ülkede görev yapan yaklaşık 4 bin 'robotik genel uzman', başlarına taktıkları kameralarla yemek pişirme, temizlik, bahçecilik ve evcil hayvan bakımı gibi günlük ev işlerini kaydediyor. Her hafta en az 10 saatlik video gönderen bu sözleşmeli çalışanlar, Micro1'in yapay zeka destekli robotlarının eğitimi için devasa bir egosentrik veri havuzu oluşturuyor. Sadeghi, yalnızca ev işlerinin değil, üretimden perakendeye, hastanelerden huzurevlerine kadar farklı ortamlarda toplanan verilerin, robotların çevikliğini ve uyum kabiliyetini artırdığını belirtti. Şirket, aylık 160 bin saatten fazla video toplamasına rağmen, insansı robotların gerçek hayatta işlevsel olabilmesi için milyarlarca saatlik insan verisine ihtiyaç duyulduğunu ifade ediyor.

Micro1: 'Ev işlerinden elde edilen veriler robotların geleceğini belirleyecek'

Micro1'in yürüttüğü bu geniş çaplı veri toplama operasyonu, ev işlerinden elde edilen görüntülerin robot eğitimi üzerindeki kritik rolünü gözler önüne seriyor. Şirket, çalışanlara kafa bandı ve kamera ekipmanları sağlıyor, ayrıca her birine ayrıntılı bir görev listesi sunuyor. Bu görevler arasında yemek hazırlama, temizlik, bahçede çalışma ve evcil hayvanlarla ilgilenme gibi farklı ev aktiviteleri yer alıyor. Çalışanlar, görevler arasında geçiş yaparak her hafta en az 10 saatlik video kaydını Micro1'e gönderiyor. Sadeghi, yüklenicilerin çekim sırasında farklı senaryoları denemeye teşvik edildiğini, bu sayede robotların yeni ortamlara ve beklenmedik durumlara daha hızlı adapte olabildiğini vurguladı. Şirketin topladığı egosentrik veriler, robotların nesne tanıma, mesafe algılama ve karmaşık hareketleri öğrenmesinde temel kaynak olarak kullanılıyor. Micro1, bu verileri etiketleyerek robotların görev başarısını artırmayı hedefliyor.

Veri toplama yarışında küresel rekabet: ABD, Çin ve Asya öne çıkıyor

Yapay zeka destekli robotların eğitimi için insan verisi toplama konusunda küresel bir rekabet yaşanıyor. ABD merkezli Objectways'ın kurucusu Ravi Rajalingam, robotik veri ihtiyacının özellikle Amerikan hanelerinde yoğunlaştığını belirtti. Rajalingam'a göre, ABD'den sağlanan veriler için ödenen ücretler, Vietnam veya Hindistan'daki çalışanların üç katına ulaşabiliyor. Küresel çeşitlilik ise robotların farklı kültürlerde ve ev ortamlarında daha iyi uyum sağlamasını kolaylaştırıyor. Çin hükümeti, ülke genelinde en az 60 robot eğitim merkezi açmayı planladığını açıklayarak bu alana büyük yatırım yapıyor. Japonya ve Güney Kore, veri toplama üslerini Güneydoğu Asya'ya kaydırarak maliyet avantajı elde etmeye çalışıyor. ABD ve Avrupa ise Nvidia'nın desteklediği simülasyon eğitimine ağırlık veriyor. Buna rağmen, fiziksel nesnelerle etkileşim gerektiren görevler için gerçek insan verisinin önemi tartışılmaz biçimde artıyor. Pazar araştırmalarına göre, veri toplama ve etiketleme endüstrisinin 2030'a kadar en az 10 milyar dolarlık büyüklüğe ulaşacağı öngörülüyor.

Nvidia raporu: Birinci şahıs videolar başarı oranını artırdı

Nvidia'nın Şubat ayında yayımladığı raporda, robot eğitiminde kullanılan 20 bin saatten fazla birinci şahıs videonun, tişört katlama, oyun kartlarını ayırma, şişe kapaklarını açma ve enjektör kullanma gibi görevlerde başarı oranını yüzde 50'nin üzerinde artırdığı açıklandı. Bu bulgu, fiziksel etkileşimi yüksek görevlerde gerçek insan verisinin vazgeçilmezliğini ortaya koydu. Texas Üniversitesi'nden robotik araştırmacısı Rutav Shah, ev ortamlarının öngörülemezliği nedeniyle robotların insan benzeri sezgiye ve kuvvet algısına sahip olması gerektiğini dile getirdi. Shah, robotların yemek pişirme ve temizlik gibi günlük işlerde yaygın biçimde kullanılabilmesi için insan verisinin kritik öneme sahip olduğunu vurguladı. Uluslararası Robotlar Federasyonu'ndan Alexander Verl ise, fabrikalarda başarı oranı yüzde 99,9'a ulaşan insansı robotların, ev ortamlarında ise henüz ticari olarak uygulanabilir seviyeye çıkamadığını belirtti. Basit görevlerde dahi yüzde 70–80 başarı oranına ulaşan robotlar, gerçek dünyada tam anlamıyla güvenilir hale gelmek için daha fazla ve çeşitli insan verisine ihtiyaç duyuyor.

Güvenlik ve etik: Robotların karar mekanizmasında insan verisinin rolü

Veri toplama sürecinde güvenlik ve etik konuları da gündeme geliyor. Objectways'tan Ravi Rajalingam, robotların çocuklarla veya evcil hayvanlarla etkileşimi sırasında yaşanabilecek risklere dikkat çekti. Rajalingam, robotun bir oyun odasını temizlerken oyuncak ile gerçek bir bebek arasındaki farkı ayırt edememesi durumunda ortaya çıkabilecek tehlikelere vurgu yaptı. Bu nedenle, toplanan insan verisinin doğru biçimde etiketlenmesi ve robotların eğitiminde titizlikle kullanılması büyük önem taşıyor. Rajalingam, test süreçlerinde önce köpeklerle başladıklarını, bebeklerle yapılan testlerin ise henüz yolun başında olduğunu ifade etti. Uzmanlar, gelecekte bu tür güvenlik risklerini en aza indirmek için insan verisinin kalitesinin ve çeşitliliğinin artırılması gerektiğini savunuyor.