Apple'ın karma gerçeklik başlığı insansı robotları eğitmek amaçlı kullanılmaya başlandı. Yeni yapılan çalışma MIT, Carnegie Mellon ve Washington Üniversitelerinin yanı sıra UC San Diego'da çalışmalarını sürdüren bilim insanlarıyla gerçekleştirildi.
APPLE VISION PRO İLE İNSANSI ROBOTLARI EĞİTMEK
Devasa bir veri setiyle çalışan ekip, 25 binden fazla insan aktivitesine ek olarak 1.500 kadar da insansı robot aktivitesinden yararlandı. Oluşturulan veri seti sayesinde yapay zekayı geliştiren ekip, buna ek olarak insansı robotları eğitmek için Vision Pro'yu kullandı.
Apple Vision Pro her ne kadar günlük kullanım için çok masraflı pahalı olsa da bilimsel çalışma tarafında tasarruf sağlama potansiyeli taşıyor.
Eğitim sürecini hem kısaltan hem de daha uygun fiyatlı hale getiren Vision Pro için Apple yeni bir araştırma da yayınladı. Apple, araştırmacıların insansı robotları Vision Pro ile nasıl eğitecekleri konusunda yayınladığı araştırmada geleneksel eğitim yöntemlerinin yetersiz olduğunun altını çiziyor. Vision Pro ise hem uygun fiyatlı hem de daha az maliyetli bir çözüm olarak pazarlanıyor.
Apple'ın araştırması ayrıca insansı robot eğitimi için yalnızca robotik süreçlere güvenmek yerine, makalenin "yoğun emek" gerektirdiğini ve ayrıca "pahalı uzaktan veri toplama" gerektirdiğini söylediği bir süreç yerine, birleşik bir yaklaşım öneriyor.
Bu da Vision Pro'nun insanların gözetiminde eğitim verilerinin insansı robotlarda nasıl kullanılabileceğini vurguluyor. Apple Vision Pro yalnızca görsel gözlem yapılması için sol alt kamerayı kullanacak şekilde modifiye edildi. Apple'ın ARKit'i ise 3B baş ve el hareketlerine erişmek için kullanıldı.
Modifiye edilmiş başlıklar, insansı robotların el hareketlerini eğitmek için kullanıldı. Araştırmacılar bazı eylemler gerçekleştirdi ve bunlar kayıt altına alındı. Daha sonra bu görüntüler yavaşlatılarak karma gerçeklik başlığı ile insansı robotlara izletildi. Araştırmacılar yalnızca Vision Pro'yu değil, modifiye edilmiş Meta Quest başlığı da kullandı.
Apple'ın bu yaklaşımı ve araştırmacıların geliştirdiği model ile eğitilen robotlar, sadece gerçek robot verileri kullanılarak eğitilen diğer insansı robotlara göre çok daha gelişmiş ve sağlamlığa sahip olduğu belirtiliyor.