Aether AI’ın CRIS-0 robotu her adımın işe yarayıp yaramadığını denetliyor, gerekirse yeniden planlıyor
Aether AI, nedensel bir dünya modelini araç ve eylem seçen bir eylemciyle birleştiren CRIS-0 robot sisteminin ilk kamu gösterimini yaptı. Robot, tamamladığı hareketin istenen sonucu verip vermediğini denetliyor; vermediyse yeniden deniyor, geri dönüyor ya da yeniden planlıyor. Kahve dökme, mikrodalga kapısı ve nesne yerleştirme görevleri kontrollü koşullarda gösterildi. Şirket sürtünmeyi ve yeni ortamları açık sınırlar arasında sayıyor; ticari çıkış duyurulmadı.
Yapay Zekâ··Öğle
Aether AI, yaptığı hareketi ulaşmak istediği sonuçla karşılaştıran bir robot gösterdi
Aether AI, 8 Ekim’de CRIS-0’ın ilk kamu gösterimini sundu. Açılımı Causal Robotic Intelligence System olan CRIS-0, eylemlerin olası sonuçlarını kestiren nedensel bir dünya modelini, fiziksel bir robot üzerinde araç ve eylem seçen bir eylemciyle birleştiriyor. Şirket, çevresini ve kendi eylemlerinin sonuçlarını değerlendiren bir robot sistemini anlatıyor; gösterim, ev robotunun genel kullanıma açılması anlamına gelmiyor.[1], [2]
Şirketi, Kaliforniya Üniversitesi San Diego’da yardımcı doçent olan Biwei Huang kurdu. Şirketin Humanoids Daily ile yaptığı yazılı görüşmedeki açıklamaları, sistemin görevleri nasıl temsil ettiğini, araçları nasıl seçtiğini ve gözlemlediklerini nasıl kullandığını anlatıyor.[1]
Görev küçük aşamalara bölünüyor, her aşamayı robot çalışırken bir betik sınıyor
Bir görev, ortamı tarif eden değişkenler ve robot hareketlerinin bu değişkenleri nasıl etkilediğini gösteren ilişkilerle temsil ediliyor. Yeni görev, bir insanın robotu uzaktan yönlendirdiği az sayıda uzaktan kumandalı örnekle başlıyor ve küçük, doğrulanabilir aşamalara bölünüyor. Her aşamayı, robot çalışırken çalıştırılabilir bir denetim betiği sınıyor.[1]
Araçlar arasında temas gerektiren hareketler için öğrenilmiş yöntemler, görüntü bölütleme, derinlik bilgisi, hedef konuma ulaşmak için gereken eklem açılarını hesaplayan ters kinematik ve konumlama temelli gezinme var. Üretilen bir işlev, örneğin eklem sınırlarını aşan bir çözümle hata verdiğinde sistem hatayı kullanarak işlevi değiştiriyor ve düzeltilmiş biçimini saklıyor. Gözlemlenen sonuçlar görevin ortak temsiline geri aktarılıyor.[1]
Kontrollü gösterimler yeniden planlamayı gösteriyor, sürtünme ve yeni ortamlar açık sorun olarak duruyor
Gösterimlerde kahve çekirdeği dökme ve öğütme, mikrodalga kapısıyla etkileşim ve nesne alıp yerleştirme yer alıyor. Yeniden planlamayı göstermek için kasıtlı kesinti ya da engel kullanılıyor. Bunlar kontrollü gösterimler.[1]
Sistem, bir hareketin tamamlanmasıyla istenen sonucun gerçekleşmesini ayrı tutuyor. Bir kavrama, nesne güvenle tutulmasa da bitmiş görünebiliyor. Gözlemler beklenen sonuçtan ayrıldığında sistem yeniden deneyebiliyor, geri dönebiliyor ya da yeniden planlayabiliyor.[1]
Şirket, sürtünmeyi, malzeme özelliklerini ve değişen nesne durumlarını mevcut güçlükler arasında sayıyor. Yeni ortam, nesne, görev ve robotlara kapsamlı yeniden eğitim olmadan geçebilmek de belirtilen bir başka sorun. Web görüntüleri, insanın bakış açısından alınan veriler ve benzetimler ön öğrenmeye katkı veriyor; donanıma özgü denetim için gerçek robot gösterimleri gerekli kalıyor. Farklı evlerde güvenli çalışmaya ilişkin bağımsız bir kanıt ve ticari bir çıkış duyurulmadı.[1]
