Alphabet’in sahibi olduğu Intrinsic, Nvidia teknolojisini robotik platformuna dahil ediyor

Bu yılki Automate konferansıyla ilgili ilk haberler, Alphabet X’in çıkışı olan Intrinsic aracılığıyla geldi. Firma Pazartesi günü Chicago’daki etkinlikte bir dizi NVIDIA teklifini Flowstate robotik uygulama platformuna dahil edeceğini duyurdu.

Buna robot kolları için iş akışları oluşturmak üzere tasarlanmış temel modellerden oluşan bir koleksiyon olan Isaac Manipulator da dahildir. Teklif, endüstriyel otomasyonun en büyük isimlerinden bazılarının halihazırda katılımıyla Mart ayında GTC’de başlatıldı. Listede Yaskawa, Solomon, PickNik Robotics, Ready Robotics, Franka Robotics ve Universal Robots yer alıyor.

İşbirliği, özellikle hem üretim hem de sipariş tamamlama otomasyonunun temel yöntemlerinden biri olan kavramaya (nesneleri yakalama ve alma) odaklanıyor. Sistemler, donanım genelinde (örn. donanım agnostisizmi) ve farklı nesnelerle çalışan görevleri yürütmek amacıyla büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir.

Yani, her sistemi her senaryo için eğitmek yerine, toplama yöntemleri farklı ayarlara aktarılabilir. İnsanlar olarak, bir şeyleri nasıl toparlayacağımızı anladığımızda, bu eylem, farklı ortamlardaki farklı nesnelere uyarlanabilir. Çoğunlukla robotlar bunu yapamıyor; en azından şimdilik.

Intrinsic’in kurucusu ve CEO’su Wendy Tan White bir gönderide, “Gelecekte geliştiriciler programlama süreçlerini büyük ölçüde hızlandırmak için bunun gibi hazır evrensel kavrama becerilerini kullanabilecekler” dedi. “Daha geniş endüstri için bu gelişme, günümüzün robot programlama zorluklarını geniş ölçekte yönetmeyi kolaylaştırmak, daha önce gerçekleştirilmesi mümkün olmayan uygulamalar oluşturmak, geliştirme maliyetlerini azaltmak ve son kullanıcılar için esnekliği artırmak da dahil olmak üzere temel modellerin nasıl derin bir etkiye sahip olabileceğini gösteriyor.”

İlk Flowstate testleri, NVIDIA’nın robotik simülasyon platformu Isaac Sim’de gerçekleştirildi. İç müşterimiz Trumpf Machine Tools, sistemin bir prototipi üzerinde çalışıyor.

Tan White, Trumpf’ın platformdaki çalışmaları hakkında şunları söylüyor: “Isaac Sim’de %100 sentetik verilerle eğitilen bu evrensel kavrama becerisi, uyarlanabilir ve çok yönlü nesne kavrama görevlerini simüle ve gerçekte gerçekleştirebilecek gelişmiş çözümler oluşturmak için kullanılabilir.” “Belirli nesneleri belirli bir şekilde kavramak için belirli tutucuları sabit kodlamak yerine, temel modeli kullanarak görevi tamamlamak üzere belirli bir tutucu ve nesne için verimli kod otomatik olarak oluşturulur.”

Intrinsic aynı zamanda otomasyonun diğer iki önemli yönü olan poz tahmini ve yol planlamayı çözmek için Alphabet’in sahibi olduğu DeepMind ile birlikte çalışıyor. İkincisi için sistem 130.000’den fazla nesne üzerinde eğitildi. Şirket, sistemlerin nesnelerin yönünü “birkaç saniye” içinde belirleyebildiğini söylüyor; bu da onları alabilmenin önemli bir parçası.

Intrinsic’in DeepMind ile yaptığı çalışmanın bir diğer önemli parçası da birden fazla robotu birlikte çalıştırabilme yeteneğidir. Tan White, “Ekiplerimiz, küçültülmüş bir araba kaynağı uygulama simülasyonu üzerinde çalışan dört ayrı robotu sorunsuz bir şekilde düzenlemek için %100 ML tarafından oluşturulan bu çözümü test etti” diyor. “Her robotun hareket planları ve yörüngeleri otomatik olarak oluşturulmuş, çarpışmasız ve şaşırtıcı derecede verimli; test ettiğimiz bazı geleneksel yöntemlerden ~%25 daha iyi performans gösteriyor.”

Ekip aynı zamanda iki kolu aynı anda kullanan sistemler üzerinde çalışıyor; bu, gelişen insansı robot dünyasına daha uygun bir düzenek. Bu, insansı olsun veya olmasın, önümüzdeki birkaç yıl içinde çok daha fazlasını göreceğimiz bir şey. Bir koldan iki kola geçiş, bu sistemler için yepyeni bir ek uygulama dünyasının kapılarını açar.