Physical Intelligence’ın ilk genel amaçlı robot politikası π0, çamaşır katlamayı da gösterdi
(physicalintelligence.company)- Physical Intelligence, robotların metin talimatları alarak çeşitli fiziksel görevleri yerine getirmesini sağlayan genel amaçlı robot foundation modeli π0(pi-zero)’ı duyurdu
- π0; internet ölçekli görsel-dil ön eğitimi, Open X Embodiment Dataset ve 8 tür robottan toplanan maharet gerektiren görev verileri birlikte kullanılarak eğitildi
- Model görüntü, metin ve eylemi birlikte işliyor; flow matching tabanlı sürekli eylem çıktısı ile robot motor komutlarını saniyede en fazla 50 kez üretiyor
- Son işlem eğitimi sonrasında çamaşır katlama, masa toplama, kutu montajı gibi durumun her seferinde değiştiği karmaşık manipülasyon görevlerini de gerçekleştirebiliyor
- 5 değerlendirme görevinde π0, OpenVLA, Octo ve π0-small’dan daha yüksek ortalama performans gösterdi; ancak uzun vadeli akıl yürütme ve planlama, otonom iyileştirme, sağlamlık ve güvenlik hâlâ sıradaki zorluklar olarak duruyor
π0’ın hedeflediği genel amaçlı robot politikası
- Physical Intelligence, son 8 ay boyunca genel amaçlı robot foundation modeli π0(pi-zero)’ı geliştirdi
- Amaç, kullanıcıların bir LLM’e veya chatbot’a istekte bulunur gibi robota yapmak istediği işi söylemesi ve robotun bu işi fiziksel dünyada gerçekleştirmesini sağlamak
- π0, LLM’ler gibi geniş ve çeşitli verilerle eğitiliyor ve metin talimatlarını izliyor; ancak LLM’lerden farklı olarak görüntü, metin ve eylemi birlikte ele alıyor
- Model, robotun bedenlenmiş deneyimlerinden fiziksel zekâyı öğreniyor ve yeni bir mimari aracılığıyla düşük seviyeli motor komutlarını doğrudan çıktı olarak veriyor
- Birden fazla robotu kontrol edebiliyor; istenen görev prompt ile tarif edilebiliyor veya zor uygulama senaryolarına göre ince ayar yapılabiliyor
Dar otomasyonun ötesine geçmesinin nedeni
- Günümüzde robotlar hâlâ dar uzmanlık alanlarında kalıyor
- Endüstriyel robotlar, montaj hattında aynı konumu kaynaklamak veya aynı nesneyi aynı kutuya koymak gibi tekrarlı hareketler için programlanıyor
- Bu basit hareketler için bile çok fazla manuel mühendislik gerekiyor
- Ev gibi dağınık gerçek dünya ortamlarında daha karmaşık davranışlar sergilemek çok daha zor
- Robotların kullanıcı talimatlarını öğrenip izleyebilmesi için büyük ölçekli veri gerekiyor
- Dil modelleri ve diğer foundation modelleri, web’deki büyük miktarda belge verisinden yararlanıyor
- Robotik verilerde bunun karşılığı olan büyük ölçekli bir depo yok
- Yeni bir beceri öğretmek için belirli bir robota ve belirli bir uygulamaya uyarlanmış çok miktarda veri toplamak gerekiyor
- Tek bir genel amaçlı robot politikası birden fazla beceriyi ve birden fazla robotu kapsayabilirse, her robot ve uygulama için gereken veri miktarı azaltılabilir
- Dil modellerinin çeşitli ön eğitimlere dayanarak uzman dil işleme sistemlerinin yerini alması gibi, genel amaçlı robot politikası da fiziksel zekâ için bir robot foundation modeli rolü üstlenecek
Eğitim verileri ve robot konfigürasyonu
- π0, bugüne kadarki en büyük robot etkileşim veri kümesiyle eğitilmiş ilk prototip genel amaçlı robot politikasıdır
- Tüm eğitim karışımı, açık kaynak verileri ve Physical Intelligence’ın topladığı 8 tür robota ait maharet gerektiren görev verilerini içeriyor
-
Eğitim verilerinin bileşimi
- Open X Embodiment Dataset
- İnternet ölçekli ön eğitim
- Birden fazla maharetli robottan oluşan π Dataset
- Robot konfigürasyonları arasında UR5e, Bimanual UR5e, Franka, Bimanual Trossen, Bimanual Arx, Mobile Trossen, Mobile Fibocom gibi sistemler yer alıyor
-
Kapsanan görev türleri
- Tabakları kaldırma
- Nesneleri poşete koyma
- Kıyafet katlama
- Kablo yönlendirme
- Kutu montajı
- Elektrik fişi takma
- Paket servis kutusuna yemek koyma
- Çöpü alıp atma
- Görev seçiminin amacı tek bir belirli uygulamayı çözmek değil, modele fiziksel etkileşimler hakkında genel bir anlayış kazandırmak
İnternet ölçeğinde anlam kavrayışı ve sürekli eylem çıktısı
- π0 birden fazla robot verisiyle eğitilirken, aynı zamanda önceden eğitilmiş bir görsel-dil modelinden (VLM) anlamsal bilgi ve görsel anlayış devralıyor
- VLM, web’deki metin ve görüntüleri modellemek üzere eğitiliyor; GPT-4V ve Gemini yaygın kullanılan örnekler
- π0, başlangıç noktası olarak daha küçük bir 3 milyar parametreli VLM kullanıyor ve bunu gerçek zamanlı, maharet gerektiren robot kontrolüne uyarlıyor
- VLM web’den edinilen anlamsal bilgiyi aktarabilir; ancak aslen yalnızca ayrık dil token’ları üretir
- Maharet gerektiren robot manipülasyonu, yüksek frekansta motor komutu çıktısı gerektirir
- π0’ın saniyede en fazla 50 kez motor komutu üretmesi gerekiyor
- Bunun için diffusion modelinin bir türevi olan flow matching ile önceden eğitilmiş VLM’e sürekli eylem çıktısı ekleniyor
- Nihai model bir görsel-dil-eylem flow matching modelidir; ardından yüksek kaliteli robot verileriyle son işlem eğitimi yapılarak çeşitli downstream görevler çözülür
Son işlem eğitimiyle ele alınan maharet gerektiren görevler
- Daha karmaşık ve maharet gerektiren görevler için modeli downstream göreve göre ince ayarlamak gerekebilir
- Yüksek kaliteli verilerle zor görevlere göre ince ayar yapma süreci, LLM tasarımında kullanılan son işlem eğitimine benzer
- Ön eğitim modele fiziksel dünyayı öğretir; ince ayar ise belirli bir görevi iyi yapmasını sağlar
-
Çamaşır katlama
- π0, mobil robot veya sabit çift kollu robot kullanılarak çamaşır katlama görevi için ince ayarlandı
- Hedef, kıyafetleri düzenli bir yığın hâline getirmek
- Masada düz duran tek bir tişört, bazı durumlarda önceden belirlenmiş hareketlerin tekrarıyla katlanabilir
- Birbirine dolaşmış çamaşır yığını ise her seferinde farklı biçimlerde buruşmuş olur; bu yüzden aynı kol hareketini tekrarlamak yeterli değildir
- Son işlem eğitiminin ardından robot, kıyafetleri kurutma makinesinden çıkarıp masaya getirerek yığın hâlinde katlayabiliyor
- Video, tek bir politikanın tamamen otonom çalıştığı, kurgusuz bir sahnedir
- Çeşitli verilerle eğitilmesi sonucunda robot, insan farklı şekillerde müdahale etmeye çalışsa bile toparlanabiliyordu
- Physical Intelligence’ın bildiği kadarıyla, önceki robot sistemlerinde bu görevi bu karmaşıklık düzeyinde yerine getiren bir örnek yok
-
Masa toplama
- π0, masadaki tabakları ve çöpleri kaldırma görevi için de ince ayarlandı
- Tabaklar, çatal bıçak takımı ve bardaklar bussing bin’e; çöpler ise çöp kutusuna konuyor
- Bu görev çok çeşitli nesnelerle başa çıkmayı gerektiriyor
- Büyük ölçekli ve çeşitli veri eğitiminin sonucu olarak birden fazla strateji ortaya çıkıyor
- Nesneleri tek tek almak yerine birden fazla tabak üst üste konup birlikte yerleştirilebiliyor
- Tabakları bussing bin’e koymadan önce tabakların üzerindeki çöpler silkelenerek çöp kutusuna düşürülebiliyor
-
Kutu montajı
- Düz duran oluklu mukavva kutuyu katlayıp dikmek, yan yüzleri katlamak ve ardından kapağı yerine geçirmek gerekiyor
- Her katlama ve geçirme adımı beklenmedik şekilde başarısız olabileceğinden, robot ilerlemeyi izleyerek hareketlerini ayarlamalı
- Kısmen katlanmış kutunun tekrar açılmaması için kutuyu iki kolu ve masayı kullanarak desteklemeli
OpenVLA ve Octo ile değerlendirme karşılaştırması
- π0, akademide önerilen robot foundation modelleri OpenVLA ve Octo ile karşılaştırıldı
- OpenVLA, 7 milyar parametreli bir VLA modelidir ve ayrıklaştırılmış eylemler kullanır
- Octo, 93 milyon parametreli bir modeldir ve diffusion çıktısı kullanır
- Değerlendirme görevleri, tipik akademik deneylerden daha karmaşık olacak şekilde tasarlandı
- OpenVLA değerlendirmesindeki görevler genellikle “patlıcanı tencereye koyma” gibi tek adımlı eylemlerdir
- π0 değerlendirmesindeki en basit masa toplama görevi bile birden fazla nesnenin çöp kutusuna veya bussing bin’e ayrıştırılmasını gerektiriyor
- Daha karmaşık görevler birden fazla adım, deforme olabilen nesne manipülasyonu ve ortam durumuna göre birden fazla strateji seçimi gerektiriyor
- Değerlendirme, tam başarıya 1.0 puan veren ve kısmen doğru yürütme için kısmi puan tanıyan bir rubrik kullanıyor
- Örneğin nesnelerin yarısı kaldırılırsa 0.5 puan veriliyor
-
5 değerlendirme görevinin sonuçları
- Bussing Easy(UR5e)
- π0: 0.971
- π0-small: 0.443
- OpenVLA: 0
- OpenVLA(UR5e only): 0.343
- Octo: 0.043
- Bussing Hard(UR5e)
- π0: 0.875
- π0-small: 0.333
- OpenVLA: 0
- OpenVLA(UR5e only): 0
- Octo: 0
- Shirt Folding(Bi-ARX)
- π0: 1.000
- π0-small: 0.500
- OpenVLA: 0
- OpenVLA(UR5e only): 0
- Octo: 0
- Grocery Bagging(UR5e)
- π0: 0.786
- π0-small: 0.271
- OpenVLA: 0
- OpenVLA(UR5e only): 0
- Octo: 0
- Toast out of Toaster(Bi-Trossen)
- π0: 0.750
- π0-small: 0
- OpenVLA: 0
- OpenVLA(UR5e only): 0
- Octo: 0
- π0-small, VLM ön eğitimi kullanmayan 470 milyon parametreli bir modeldir
- OpenVLA ve Octo yalnızca en kolay “Bussing Easy” görevinde sıfırdan farklı performans gösterdi; tüm görevlerde ise en yüksek performansı π0 sergiledi
- Tam boyutlu mimari ve VLM ön eğitimi kullanıldığında, π0-small’a kıyasla performans 2 kattan fazla artıyor
- Bussing Easy(UR5e)
Kalan zorluklar ve iş birliği yönü
- Physical Intelligence’ın hedefi, herhangi bir robotun herhangi bir görevi yapmasını kontrol edebilen foundation modeller geliştirmek
- Mevcut deneyler, birden fazla robotu kontrol edebildiğini ve çamaşır sepetinden kıyafet katlamak ya da oluklu mukavva kutu monte etmek gibi önceki robot öğrenme sistemlerinin başarıyla gerçekleştiremediği görevleri yapabildiğini gösteriyor
- Genel amaçlı robot politikası hâlâ erken aşamada ve sıradaki araştırma cepheleri duruyor
-
Uzun vadeli akıl yürütme ve planlama
- Otonom kendini iyileştirme
- Sağlamlık
- Güvenlik
- Physical Intelligence, birden fazla şirket ve robotik araştırma laboratuvarıyla iş birliği yürütüyor
- Uzaktan kullanım ve otonomi için donanım tasarımlarını iyileştiriyor
- Partner verilerini ön eğitim modellerine entegre ederek belirli platformlara göre uyarlanmış model erişimi sunmayı amaçlıyor
- Gerçek uygulamalara yerleştirilmiş robotlarla veri toplamayı ölçeklendiren şirketlerle iş birliği yapmaya ilgi duyuyor
-
1 yorum
Hacker News yorumları
Örtük hedef, çamaşır ve diğer ev işlerini üstlenmek gibi görünüyor. İnsanların tatmini eninde sonunda böyle yerlerde çözülebilir.
Ekonomi ve değer göstergeleri nihayetinde insan mutluluğu/tatminiyle ilgilidir; para da insanlar onu istediği için değer kazanır. İnsanlar yeterince zenginleşince ev işlerini hizmetçi ya da aşçı tutarak veya hazır yemek satın alarak dışarıya yaptırır.
Son 50 yılda Batılı şirketler, kadınların işgücüne katılmasıyla bedava bir ivme kazandı; eskiden bir hanenin geçim maliyeti bir kişiye verilirken, artık aynı hanenin geçim maliyeti iki kişiye bölüştürülüyor ve karşılığında iki kat işçi elde edilmiş oluyor.
Bu yüzden çoğu hane haftada 35 saat kaybetti, ama ev işi yükü aynı kaldı. Herkese hizmetçi veremeyiz ama belki robot hizmetçi verebiliriz.
Tuğla, ısıtma, elektrik gibi çoğu inovasyon ve teknoloji eninde sonunda evin içine girip hayatı daha konforlu hale getirir. Gerçek robot hizmetçinin çamaşır makinesi tasarımındaki değişimler, her gün başkasının evinde yemek yemek, toz tutmayan yüzeyler gibi toplumsal değişimlerle geleceğini düşünüyordum; ama bu robot epey ilginç görünüyor.
Bu bakış açısının Batılı orta sınıf merkezli olduğunun farkındayım; ama 6 milyar insanın nihayetinde bundan başka neyi hedefleyeceğini de merak ediyorum.
1970’lerin başında daha fazla kadın işgücüne katıldığında ise petrol krizi yüzünden makroekonomik koşullar kötüydü; bu yüzden etkileri ayırmak zor.
Yine de işçi sayısı artınca ücretlerin düşmesi ve daha fazla gereksiz iş yaratılması yönüne gidildi. Erkeklerin de gereksiz işler yarattığı ve yaptığı açık.
Artık bir evi ve aileyi geçindirmek için iki maaş gerekiyor. Harika bir ilerleme.
Süpermarkette kuyruklar uzun olsa bile, güler yüzlü kasiyerler çalışmaya devam edebilsin diye self servis kasaları boykot ediyorum.
Buna istihdamın sandalye kapmaca teorisi demek istiyorum. Çalışabilir nüfus 1954’e göre 2024’te iki katına çıkarsa herkesin daha az kazanacağı anlamına mı gelir? Göçmenler gelirse her bir göçmen için bir yerlinin işini kaybedeceği anlamına mı gelir?
Kanıtlar bunun böyle olmadığını söylüyor; ekonomide emek talebini artıran başka değişimler de birlikte yaşanıyor. Göçün işsizlik ve ücretler üzerindeki etkisine, özellikle kısa vadeli büyük şoklara ilişkin literatüre bakınca bu oldukça net.
Kadın istihdamındaki artışın etkilerini ele alan araştırmaları pek bilmiyorum. On yıllara yayılarak yavaş gerçekleşmiş bir olgu olduğu için araştırılması çok daha zor diye düşünüyorum. Üstelik bu yalnızca Batı’ya özgü değil; dünyanın birçok yerinde yaşanan bir şey.
Fabrikalarda veya kapalı ortamlarda hızla iyileşiyorlar; ama geri kalan gerçek dünyada insan denetimi olmadan pratik bir robot ya da yapay zeka yok. Fiziksel şeyleri otomatikleştirme işi yaparken buna iyice ikna oldum.
O robotun ilk yapacağı iş, dünyaya dair algısı yetersiz olduğu için içinde bebek olan kurutma makinesini çalıştırmak olabilir.
Böyle olursa genel amaçlı ev robotlarının işi biter. Ya da bir mumu devirebilir; önemsiz görünen ama bağlam içinde korkunç derecede tehlikeli bir şeyi berbat edebilir.
Ben de genel amaçlı makinelerin hayalini kuruyorum, ama bunun imkansız olabileceğini; mümkün olsa bile daha çok uzak olduğunu düşünüyorum.
Gerçekten kazalar oldu; davalar ve düzenleyici kurum soruşturmaları geldi, ama sonları gelmedi. Yakında göreve gelecek ABD yönetimi altında robotların ve otomasyonun yaygınlaşmasının önündeki hukuki ve düzenleyici engellerin çok daha azalacağını bekliyorum.
Eski sözdeki gibi: “Çalışmayı severim. Çünkü bütün gün izleyebilirim.”
Hepsini ucuz yabancı işgücü yapıyor. Bu kadarı bile otomatikleştirmek zorsa, genel amaçlı ev robotlarından şimdilik büyük beklentiye girmek zor.
Yine de bu yazıdaki videolar oldukça umut verici görünüyor; bu teknolojinin seralarda nasıl çalışacağını görmek isterim.
Çamaşır robotunun zor problemi kıyafetleri katlamak değil, çamaşır odasına girebilmek
Bir Avrupa şehrinde yaşıyorsanız en büyük kısıt alan. Paris’te kira aylık m² başına 30 avro
Çamaşır odası küçük, bu robot ise fazla geniş; benim çamaşır odamın kapısından geçemez. Ütü masasının katlanır olmasının bir nedeni var: Her seferinde kurulması gerekiyor. Bu robot onu da yapamaz, çamaşır makinesi için yumuşatıcı şişesini de idare edemez
Sırf katlama için boş 1 m²’lik bir masa bulundurmak çoğu kişi için hayal. Çamaşırhanelerin var olma nedeni de bazı evlerde çamaşır makinesi koyacak yer bile olmaması
Çamaşır odası nem ve havalandırma nedeniyle ayrı bir alan; genelde 30 yıldan eski konut tasarımlarında robot erişilebilirliği için değil, işlevsel olarak mümkün olduğunca küçük yapılacak şekilde konumlandırılmış olma ihtimali yüksek
Apartman dairesi olmayan evlerde yaşayanlarda bile çamaşır odası çoğu zaman bodrumda oluyor ve ancak merdiven ya da kot farkıyla erişilebiliyor
İki ayaklı robotların kapıda olduğu bir durumda mimarların ve inşaat erişilebilirlik standartlarının yeterince hızlı değişeceğini sanmıyorum. Ev robotlarının ortaya çıkması için gereken boş alan, yüksek mekân maliyeti yüzünden zaten defalarca tüketildi
Yumuşatıcıyı idare edemeyeceğinden emin olmak zor; V2’nin ütü masasını da kurabilmesi epey olası
Boyut açısından da şu anda buzdolabından, çamaşır makinesinden, bulaşık makinesinden ve zaman kazandıran birçok ev aletinden daha küçük. Elbette yüzlerce yıllık evlerin çok olduğu tarihi şehirlere tam uymayabilir, ama bunlar çoğu evde yaygın cihazlar
Henüz boyutu küçültmeye yönelik bir çaba da harcanmadı. Araştırma prototipi aşamasından çıkınca akıllı mühendislikle çok daha küçük yapılabilir belki
Bir diğer soru da maliyet. Bu tür robotlar genellikle 100 bin dolar civarında ve bunun nedenleri var. Bunu aşağı çekebilirler mi? Umarım
Öte yandan yıkama-katlama hizmeti almak pahalı bir lüks. Çamaşırhaneler tüm süreci otomatikleştirebilirse yıkama-katlama fiyatı düşer ve haftada birkaç saat kullanılan makineyi evde tutmak isteyenlerin sayısı azalabilir
Ya da çamaşırhaneyi bir kafe veya bara ekleyip ev işini dinlenme ve sosyalleşme fırsatına dönüştürebilirsiniz. Ancak dünyanın büyük kısmı henüz bu düzeyde medenileşmeye hazır değil
Sonunda çamaşır makinesine entegre olup kirli kıyafetleri koyduğunuzda temiz ve katlanmış kıyafetleri aldığınız tek bir cihaz hâline gelebileceğini düşünüyorum. Mevcut çamaşır makinesinin kendisi, mutlaka bugünkü ayrı formunu korumasını gerektirecek kadar pahalı parçalardan oluşmuyor
20 m² daireler 850 avronun altına bulunmuyor; bu da m² başına yaklaşık 42 avro demek. Elbette böyle evler, çamaşır katlama robotu bir yana, çamaşır makinesi koymak için bile fazla küçük
Hassasiyeti biraz daha artırılırsa harika bir laboratuvar otomasyon aracı olur. Dünyadaki laboratuvarlar, elle yapılan deney işlerini üstlenecek bir robota 1 milyon dolar ödemeye istekli olacaktır
Laboratuvar işleri o kadar da zor değil. Pek çok iş, adımları iyi tanımlanmış yerleşik protokollere dayanıyor. Ek programlama olmadan nesneleri alıp test tüpü işlerini yapabilen bir robot bence çok satar
Bana göre bunların hepsi otomatikleştirilebilir
Ancak bölgeye çok bağlı. ABD’de epey hızlı şekilde mantıklı hâle gelir, ama kız arkadaşım ücretlerin yüksek olmadığı küçük bir AB ülkesinde yaşıyor ve bu iş öğrencilerin çok aradığı bir junior pozisyon. O pozisyonun yıllık maliyeti yaklaşık 25 bin dolar
Yıllık 25 bin dolarlık nakit akışını ikame etmek için 1 milyon dolar yatırırsanız, tipik iskonto oranlarında net bugünkü değer negatiftir. 120 bin dolarlık bir maaşı 1 milyon dolarlık robotla ikame edebildiğinizde mantıklı olur
Robotları denetleyen işler de kalacaktır diye düşünüyorum. Büyük, merkezî üretim yerlerinde bir kişi birden çok robotu denetleyebileceği için makul; ama küçük ve dağınık üretim noktalarında bu her zaman böyle değil. Pek çok laboratuvarın, işlerin zamana duyarlı olması nedeniyle müşteriye yakın, farklı yerlere dağılmış olması gerektiği için böyle yapılandığını düşünüyorum. Elbette bu değişebilir
Sonunda ilkel robot ellerinin her işi yapabildiği robot dostu bir laboratuvara ihtiyaç duyulacak. Diğer seçenekler daha yetenekli eller yapmak ya da tamamen robotlaştırılmış özel bir laboratuvar kurmak
İlki en ilginç olanı ve gidilmesi gereken yol. Bu mümkün hâle gelirse “kendi kendini onaran” araçlar veya gezegen üsleri gibi pek çok olasılık açılır. Tek gereken onboard bir “teknisyen” robot
Akademik laboratuvarlar 1 milyon dolarlık startup deney ekipmanı satın almaz. 30 araştırma grubu için ortak bir çekirdek tesis olsa bir şeyler alır, ama doğrudan makale yayımlamaya götüren ekipman, yani geçmişi olan ekipman olur
Bu yüzden bahsettiğiniz ürün zaten var olsa da laboratuvarlara giremiyor
İnsansı robotlarla karşılaştırıldığında bu robot oldukça basit, bu yüzden maliyetinin çok daha düşük olacağını düşünüyorum. Ama neden kıyafet katlamaya odaklandıklarını pek anlayamıyorum. Haftada birden daha sık çamaşır yıkayan çok insan var mı?
Her gün en az bir kez yapılan yemek pişirme işini yapabilse çok daha faydalı olurdu.
Bunun yerine çamaşır makinelerinde yeni bir inovasyon çıksa isterdim. Mevcut teknoloji, suyu ısıtıp sürekli döndürmek gibi çok temel bir seviyede. Büyük bir kâğıt yazıcıya benzer şekilde içine bir gömlek koyunca onu silindirlerle sarıp, yüksek basınçlı minimum su püskürtüp, ısıtıp 30 dakika sonra kusursuz ütülenmiş halde geri veren bir şey neden olmasın diye düşünüyorum.
Aşırı derecede rijit olmadığı için davranışını tahmin etmek uzmanlık gerektiren ve pahalı dinamik simülatörlerinin alanına giriyor; istenen sonucu üretmek için hangi hareketlerin gerektiğini tersinden sormak da neredeyse imkânsız. Tahmin edilebilir olsa bile çok süreklidir ve ayrıklaştırmaya direnir.
Origami üzerine akıl yürütürken sıkça kullanılan “kat yerinin genişliği 0’dır” gibi varsayımlar da kullanılamaz.
Kıyafetler kumaşlar arasında bile uç bir örnek. Sadece çok düzensiz olmakla kalmaz, aynı zamanda narindir; her gömlek tuhaf dokular ve karmaşık, öngörülemez yerel özelliklerle kaplı gevşek bir topolojik yapıdır. Biraz yanlış davransanız dikişleri patlar. Fırfırlar, fermuarlar, cepler, ipler derken sonu yoktur.
Üstelik çamaşır herkesin yaptığı bir iş olduğu için ilişki kurması kolay, laboratuvarda kurması basit ve insanlar performansı bir bakışta sezgisel olarak değerlendirebilir.
Yaklaşık 70 yıllık araştırmaya rağmen kimse ikna edici bir performans gösteremediği için ters takla, basket atışı veya kamyon yüklemeden daha zor bir görev. Bu yüzden masa üstündeki blokların ötesinde bir şeyleri ele alabilen yeni bir algoritma çıktığında neredeyse her zaman çamaşıra uygulanıyor.
Başka bir deyişle, robot çamaşır işini yapabiliyorsa, evdeki neredeyse diğer tüm işleri de öğretme ihtimali yüksektir.
Yemek yapmak birçok kişinin derin biçimde tatmin edici ve insani bulduğu bir iştir. Ben öyle değilim ama istisna olduğumu biliyorum. Buna karşılık dünyadaki sınırlı zamanını çamaşıra harcamayı değerli bulan birini bulmak zor olur.
Ciddi konuşmak gerekirse, çamaşır katlamak robot açısından ciddi el becerisi ve hassas nesne manipülasyonu gerektiren karmaşık bir iş; ama yemek pişirmeye kıyasla riski nispeten düşük.
Robot işi batırsa bile robota, çevreye ya da yakındaki insanlara büyük zarar verme olasılığı düşük. Bu yüzden oldukça iyi bir araştırma problemi ve çözülürse etkinlik demolarında da etkileyici görünür.
Çamaşır katlamak küçük bir ev işi; asıl kutsal kâse 24 saat yemek yapabilen bir robot kol.
Her fast-food restoranına, lokantaya, otele, hastaneye, askeri üsse, kruvaziyer gemisine ve yemek hazırlanan her yere robot kollar girerse işgücü piyasası toparlanamayacak.
En büyük kazanan, kendi tarım ürünleriyle sıcak yemek hazırlayıp yakındaki evlere drone ile teslim eden marketler olabilir. Elbette bu fazla iyimser bir düşünce olabilir.
O noktada sabit menülü restoranların hâlâ bir anlamı olur mu?
9 gün önce HN’de de paylaşılmıştı.
https://news.ycombinator.com/item?id=42011770
İlginç bir çalışma.
Zaman açısından hassas olmayan görevlerde robotu gerçek zamanlı işlemeye zorlamak yerine, mevcut dönüştürücü modellerinin gerçek donanımda kaldırabileceği gecikme süresine kadar yavaşlatınca neler yapılabileceğini hiç düşünmemiştim.
“Bir otomat, tepki verdiği ortamdan ayrılamaz.”
“Bugün Dünya yüzeyinde insanın hayatta kalma özellikleri iyi tanımlıdır; ancak çoğu insan tipi için durumu biraz daha özelleştirmek gerekir. Bir insanın denizin altında ya da 1000 santigrat derecede nasıl hayatta kalacağını tartışmak anlamsızdır. Benzer şekilde, bir hesaplama makinesinin ne kadar hızlı ya da yavaş olduğunu sormak da, ne tür problemlerin verileceği belirtilmeden anlamsızdır.”
40 yaş altı olup kıyafet katlayan ve ütüleyen neredeyse kimse tanımıyorum; 30 yaş altı olup ütü masası ve ütüsü olan birini tanıyıp tanımadığımdan bile emin değilim. Varsa bile bozulmuştur ya da bozulmadıysa kaybolmuştur diye düşünüyorum.
“Çamaşır yapmak” bence bizzat çamaşır yıkamaktan daha hızlı demode oluyor. Bu, insanların yıpranan kıyafetleri tamir etmeyi robota bırakması değil; eski kıyafetleri atıp fast fashion ile değiştirmeleri ve dikiş dikmeyi bırakmaları gibi.
Bu ürün yüksek gelir grubunu hedefliyorsa, fiyatı 100 bin dolardan 1.000 dolara inse bile bu nedenle şansı yok gibi görünüyor.
Fast fashion’ın etkisi yüzünden çok pahalı tasarımcı markaları bile astarsız kabanlar veya ince kazaklar gibi ürünler çıkarıyor.
İyi kaliteli giyimin tedarik zincirinin ciddi ölçüde küçülmesi de nedenlerden biri. Bir tasarımcı iyi kumaş bulmaya çalışsa bile eskisine göre daha pahalıya almak zorunda kalıyor.
HN tarafında bilen biri olabilir: Bu robotlar neden bu kadar yavaş hareket ediyor? Güvenlik yüzünden mi, yoksa hız arttıkça zorluk ciddi şekilde mi yükseliyor?