“‘Çoklu Evren Simülasyon Motoru’ Robotları, Tüm Olası Gelecekleri Tahmin Etmek İçin Eğitiyor”
Araştırmacılar, yapay zeka (AI) destekli gelişmiş kendi kendine öğrenen robotları eğitmek için büyük miktarda veri üretebilen yeni bir “çoklu evren simülasyonu” platformu geliştirdi.
“Cosmos” adı verilen bu araç takımı araştırmacıların “dünyanın temel modelleri” ni (world foundation models) oluşturmasına olanak tanıyor. Nvidia tarafından geliştirilen bu sinir ağları, gerçek dünya ortamlarını ve fizik yasalarını simüle ederek gerçekçi sonuçlar tahmin ediyor. Bu üretken yapay zeka modelleri, otonom araçlar (AV’ler) veya insansı robotlar gibi fiziksel yapay zeka (AI) sistemlerini eğitmek için sentetik veri oluşturabiliyor.
Yapay zeka (AI) sistemlerinin eğitimi için büyük miktarda veri gerekiyor, ancak bilim insanları, 2026 yılına kadar halka açık verilerin tükenebileceğini tahmin ediyor. Gerçek dünya ile etkileşimde bulunan yapay zeka (AI) sistemleri, genellikle üretilmesi çok zor ve maliyetli olan gerçek dünya görüntülerine ihtiyaç duyuyor.
Ancak gerçekten faydalı sentetik veri oluşturmak da zorlu bir iş ve önceki bir çalışma, kötü yapılandırılmış sentetik verilerin anlamsız bir karmaşaya dönüşebileceği konusunda uyarmıştı. Cosmos, bilim insanlarının gerçek dünya fiziğine dayalı devasa miktarda yapay video görüntüsü oluşturmasını sağlayarak bu sorunları çözmek için tasarlandı.
“Günümüzün insansı geliştiricileri, sadece birkaç beceri öğretmek için binlerce kez tekrarlayan gösteri gerçekleştiren yüzlerce insan operatörüne sahip,” dedi Nvidia’nın Omniverse ve simülasyon teknolojisi başkan yardımcısı Rev Lebaredian, Pazartesi günü (6 Ocak) Las Vegas’taki CES 2025’te düzenlenen sanal bir basın toplantısında. “Günümüzün video (AV) geliştiricilerinin milyonlarca mil yol kat etmesi gerekiyor; daha yoğun kaynakları işlemeli, yakalanan binlerce petabayt veriyi işlemeli, filtrelemeli ve etiketlemeli ve fiziksel testler tehlikeli olabilir. Bir robot prototipi yüz binlerce dolara mal olabildiği için, insansı robot geliştiricilerin, kaybedecekleri çok şey var.”
Çoklu Evreni Simüle Etmek
Bu yeni platformun önemli bir bileşeni, Cosmos’un Nvidia’nın Omniverse yazılım sistemiyle birleştirilerek belirli bir senaryoda olası tüm gelecek sonuçları oluşturduğu çoklu evren simülasyonudur. Bu simülasyon daha sonra bir robot veya kendi kendine sürüş yapan bir aracı eğitmek için kullanılır.
Bu sistem, görüntü oluşturma için kullanılan difüzyon modellerini — bir veri kümesine “gürültü” (grenli lekeler) ekleyerek ve ardından bu gürültüyü kaldırmayı öğrenerek veri üreten makine öğrenimi algoritmalarını — ve bu süreçteki bir sonraki adımı tahmin etmek için kullanılan istatistiksel modeller olan otoregresif modelleri kullanır.” Bu iki model birlikte, platformun, metin, görüntü veya videoları alıp gerçek zamanlı olarak belirli bir senaryoda ne olacağını tahmin eden görüntüler üretmesine olanak tanır.
“Robotikler için ChatGPT anı yaklaşıyor. Büyük dil modelleri gibi, dünya temel modelleri de robot ve otonom araç geliştirmede temel öneme sahip, ancak her geliştirici kendi modelini eğitmek için uzmanlığa ve kaynaklara sahip değil,” dedi Nvidia’nın kurucusu ve CEO’su Jensen Huang bir açıklamada. “Cosmos’u, fiziksel yapay zekayı demokratikleştirmek ve genel robotikleri her geliştiricinin erişimine sunmak için yarattık.”
Cosmos kullanılarak oluşturulan dünya temel modelleri, açık kaynak lisanslama şartları altında da sunulmaktadır.
Kaynak: live science
Binlerce Terabayt Veriyi Tek Bir Gram DNA’ya Sığdırmak Mümkün mü?
“‘Çoklu Evren Simülasyon Motoru’ Robotları, Tüm Olası Gelecekleri Tahmin Etmek İçin Eğitiyor”