Figure AI ve Helix: Yeni Bir Dönem Başlıyor
Figure AI’ın kurucusu ve CEO’su Brett Adcock, insansı robotlar için geliştirdikleri çığır açıcı makine öğrenimi modeli Helix’i tanıttı. Bu açıklama, Adcock’un şirketinin OpenAI ile iş birliğinden ayrılma kararını duyurmasının üzerinden yalnızca iki hafta geçmişken geldi. Helix, “genel amaçlı” bir Vision-Language-Action (VLA) modeli olarak dikkat çekiyor. Doğal dilde robot kontrolü alanında devrim yaratacak olan VLA’lar, görsel ve dil komutlarını kullanarak bilgi işleme yetenekleri ile öne çıkıyor. Helix, bu yaklaşımla görsel verileri ve dil komutlarını birleştirerek robotları gerçek zamanlı olarak kontrol edebiliyor.
Figure, “Helix, daha önce eğitimde hiç karşılaşılmamış farklı şekil, boyut, renk ve malzeme özelliklerine sahip binlerce yeni ev eşyasını, doğal dilde bir komut vererek alabilme yeteneği gösteriyor” şeklinde açıklıyor. Helix’in sunduğu potansiyel, insanlara robotlarına basit bir dil komutuyla isteklerini iletebilme imkanı tanıyor; robot ise bu talebi yerine getiriyor. Figure, Helix’in görsel ve dil işleme arasındaki boşluğu doldurmayı amaçladığını belirtiyor. Robot, bir doğal dil komutu aldıktan sonra çevresini görsel olarak değerlendirerek görevi başarıyla yerine getiriyor. Bu durum, en basit terimlerle devrim niteliğinde bir adım olarak değerlendiriliyor.
Figure, örnek senaryolar olarak şu cümleleri veriyor: “Sağındaki robota çerez torbasını ver” veya “Solundaki robottan çerez torbasını alıp açık çekmecenin içine yerleştir.” Bu örneklerin her ikisi de, bir çift robotun birlikte çalışmasını gerektiriyor. Helix, aynı anda iki robotu kontrol edebilecek şekilde tasarlanmış durumda; bu sayede bir robot, diğerine ev işlerinde yardımcı olabiliyor. Figure, Helix’i yeni nesil insansı robotu 02 üzerinde ve ev ortamlarında sergiliyor. Ancak evler, robotlar için zorlu bir alan olarak biliniyor çünkü depo ve fabrikalar gibi sabit bir yapıya sahip değiller. Helix ile bir kırılma noktasına ulaşılmış olsa da, evler robotları test etmek için karmaşık ve zorlu bir alan olmaya devam ediyor. Özellikle mutfak gibi yerlerde robotları eğitmek, onları farklı ortamlarda geniş bir görev yelpazesiyle karşılaştırmak anlamına geliyor. Figure, “Robotların evlerde faydalı olabilmesi için, özellikle daha önce hiç görmedikleri nesneler için talep üzerine akıllı yeni davranışlar üretebilmeleri gerekecek” diyor.
Helix’in Teknik Detayları
Helix, bilekler, gövde, baş ve tek tek parmaklar dahil olmak üzere tüm insansı üst vücudun yüksek oranda sürekli kontrolünü sağlayan ilk VLA modeli olarak tanımlanıyor. Bu model, robotlar arasında eş zamanlı işbirliği yaparak daha önce hiç karşılaşmadıkları nesnelerle karmaşık görevleri yerine getirebiliyor. Helix, tüm davranışları öğrenmek için tek bir sinir ağı kullanıyor. Bu yenilikçi yaklaşım, robotların nesneleri alıp yerleştirmesinden, çekmeceleri ve buzdolabını kullanmaya kadar her tür görevdeki zorlukları aşmalarını sağlıyor. Diğer modellere kıyasla, Helix herhangi bir görev için ince ayar yapmaya gerek kalmadan bu işlemleri gerçekleştirebiliyor.
Helix, gömülü GPU’lar üzerinde çalışıyor ve “System 1, System 2” olarak adlandırılan çift mimari sistemi ile işlev görüyor. System 2 (S2), sahne anlama ve dil anlama görevlerini üstleniyor, bu da robotların birçok farklı nesne ve bağlamda geniş bir genelleme yapmalarına yardımcı oluyor. System 1 (S1) ise hızlı bir şekilde bu semantik temsilleri robot hareketlerine dönüştürüyor. Böylece robot, çevresindeki değişikliklere anında tepki verebiliyor.
Artık insansı robot videolarını izlerken fazla etkilenmediğimizi biliyorum; ancak harika olan şeyler detaylarda gizlidir. Helix ile çalışan robotun ellerini başı ile takip ettiğini ve vücudunu buna göre ayarladığını, parmakları ile kavrama yaptığını görebilirsiniz. Robot, aynı anda birden fazla uzvunu kontrol etme yeteneğine sahip. Bu, daha önce bu hassasiyette gerçekleştirilemeyen bir durumdu. Tek bir iş için bu hassasiyet, eski sistemlerde de sunuluyordu; fakat farklı görevlerde, bilinmeyen bir senaryoda bunu yapmanın zorluğu… gerçekten etkileyici. Figure, robotlarının herhangi bir küçük ev eşyasını “Al” komutuyla alabileceğini keşfetti. Sistematik testlerde, robotlar cam eşyalar ve oyuncaklardan, araç gereçlere ve kıyafetlere kadar binlerce yeni nesneyi, önceden gösterilen örnek veya özel programlama gerektirmeden başarılı bir şekilde işleyebildiği belirtiliyor. Örneğin, “Çöl eşyasını al” komutuyla, Helix sadece bu soyut kavramla örtüşen bir oyuncak kaktüsü tanımakla kalmıyor, aynı zamanda en yakın eli seçip onu güvenli bir şekilde kavrayacak doğru motor komutlarını da veriyor.
