Boston Dynamics, Toyota Research Institute (TRI) ile birlikte Atlas humanoid robotuna karmaşık görevleri insanları izleyerek öğrenmeyi öğretiyor. Yeni yaklaşım, “Large Behavior Models (LBMs)” adı verilen büyük davranış modellerine dayanıyor ve robotlara çok daha hızlı uyum sağlama yeteneği kazandırıyor.
Atlas artık bir robot çırak
Gösterilen demoda Atlas, tek bir AI modeliyle uzun bir “Spot Workshop” görevini tamamlıyor:
- Parçaları arabadan alıp katlıyor ve rafa yerleştiriyor,
- Düşük bir kutuyu çekerek içini dolduruyor,
- Kalan malzemeleri ise büyük bir kamyona yüklüyor.
Asıl yenilik, işler planlandığı gibi gitmediğinde ortaya çıkıyor. Önceden hata durumlarında çaresiz kalan robot, artık insanların gösterdiği çözüm yollarını izleyerek yeniden eğitiliyor. Örneğin, bir parça yere düştüğünde ya da kutu kapağı kapandığında, operatörün gösterdiği hareketler modele ekleniyor ve Atlas kendi başına çözüm üretebiliyor.
Robotun beyninde insan izi
Öğrenme süreci, bir insan operatörün VR (sanal gerçeklik) sistemi ile robotu kontrol etmesiyle başlıyor. Operatör, robotun kameralarıyla “onun gözünden” görürken elleri ve ayaklarındaki takip cihazlarıyla Atlas’ın tüm hareketlerini yönlendiriyor.
Bu sayede robot için yüksek kaliteli veri toplanıyor. Atlas’ın “beyni” ise 450 milyon parametreli Diffusion Transformer mimarisi. Robotun kameralarından, kendi beden pozisyonundan ve verilen dil komutundan gelen bilgileri işleyerek 50 eklemli vücudunu kontrol edecek eylemleri üretiyor.
Beklenmeyen durumlarla başa çıkma
LBM yaklaşımı sayesinde Atlas artık yalnızca blok dizmek ya da t-shirt katlamakla kalmıyor, halat bağlamak, masa örtüsü sermek, hatta 10 kiloluk bir araba lastiğini manipüle etmek gibi zor işleri de yapabiliyor.
En çarpıcı bulgulardan biri, robotun insandan 1.5–2 kat hızlı çalışabilmesi. Yani Atlas, öğrenilen görevleri daha verimli yerine getiriyor, üstelik performans kaybı olmadan.
Sonraki adım: daha çok veri, daha zor görevler
Araştırmacılar şimdi veri toplama döngüsünü büyütmeyi, farklı görev çeşitlerini denemeyi ve yeni AI algoritmalarıyla Atlas’ın yeteneklerini genişletmeyi hedefliyor.
Bu gelişmeler, gelecekte humanoid robotların yalnızca akrobatik hareketler değil, gerçek dünyada insanlar için faydalı işler yapabilmesinin yolunu açıyor.
