100’den fazla Alphabet X Division Everyday robotundan oluşan bir filo, bazı temel görevleri yerine getirmek için, ancak daha fazlasını öğrenmek amacıyla konuşlandırılıyor.
Google Hata düzelten bir kuantum bilgisayarı inşa ederken milyonlar akıyor olabilir, ancak aynı zamanda, çöpleri sıralamak ve kafeterya masalarını temizlemek gibi basit bir görevi gerçekleştirmek için kampüsünde kullanılan robotlarla deneyler yapıyor. Google’daki X Geliştirme ekibi bir süredir robotikle uğraşıyor, ancak aynı zamanda Google Glass, bir internet küre sistemi, Waymo’nun arkasındaki kendi kendine sürüş teknolojisi ve Everyday Robot adlı bir robotik projesi gibi projeler üzerinde kayda değer çalışmalar yaptı. diğerleri arasında.
Büyük Teknoloji rakiplerinin veya robotik alanındaki yerleşik isimlerin aksine Google, robotik tutkuları hakkında gösterişli adımlar atmadı veya tuhaf iddialarda bulunmadı. Örneğin Facebook, yakın zamanda robotlara hassas nesneleri tutarken insan benzeri dokunma algısı verebilen sentetik bir cilt gösterdi. CalTech’in LEO iki ayaklı robotu yürüyebilir, uçabilir ve hatta kaykay sürebilir. Amazon, ürünleri teslim etmek için robotlar yapıyor, Apple’ın Daisy adlı sökme robotu ise 2018’den beri iPhone’ları geri dönüşüm için parçalara ayırıyor. Ancak tüm harika şeyler küçük bir adımla başlar ve Google’ın X Bölümü bu felsefeyi takip eder.
X Development’ta robotlar direktörü Hans Peter Brøndmo, çöpleri sıralamak ve masaları bir silecekle silmek gibi temel görevleri gerçekleştirmek için 100’den fazla Gündelik Robottan oluşan bir filonun Google’ın Bay Area kampüslerine yerleştirileceğini açıkladı. kapılar. BostonDynamics’in Parkour Performance Robot’u kadar güzel bir şey yok, ancak X Division’ın Gündelik Robotlarının ardındaki hedef bundan biraz daha önemli. Amaç, robotları bir görevi öğrenecek şekilde eğitmek ve bu öğrendiklerini bir dizi mühendislik yükseltmesi gerektirmeden veya sıfırdan büyük bir kod kitaplığı oluşturmadan başka bir görevi gerçekleştirmek için uygulamaktır.
Mevcut becerilere dayalı yeni görevler öğrenin
Google, bir robotun gerçekleştirebileceği her görev için kod yazmak yerine, bu robotlara insanlarla bir arada bulundukları ofis veya oturma odası gibi öngörülemeyen ve yapılandırılmamış alanlarda çalışmayı öğretmek için makine öğrenimine güveniyor. Ekip, etrafındaki dünyayı daha ayrıntılı anlayarak robotun günlük görevlerinde daha iyi olmasına yardımcı olmak için pekiştirmeli öğrenme, işbirlikçi öğrenme ve demo öğrenme gibi ML tabanlı yöntemler uyguladı. Ekip, Tesla Bot gibi değil, bir arada yaşamayı göz önünde bulundurarak yeteneklerde doğal ilerlemeyi takip ediyor. Bu, görevleri yerine getirmek için insansı bir yaklaşıma sahiptir, ancak yazılım bozulmasından sonra istese bile insanlara zarar vermeyecek şekilde tasarlanmalıdır.
Brøndmo, yeni bir şey öğrenmek için mevcut becerilerin üzerine inşa etme yaklaşımının olumlu sonuçlar verdiğini söylüyor. Örneğin, kapıları açma yeteneğinin ardındaki algoritmalar ve öğrenmeler, günlük robotların artık sandalyeleri de düzeltebileceği şekilde gelişti. Bu robotlar yakında Google ofislerin kapıları otomatik olarak açmasını ve temizlenmesi gerekip gerekmediğini veya bazı sandalyelerin eksik olup olmadığını kontrol eder. Nihai hedef, sabote etme veya başkalarına yardım etme arasında seçim yapmalarına izin veren gelişmiş sosyal beceriler öğrenmek yerine sürdürülebilir bir şekilde yaşayabilen kendi kendine öğrenen bir robot yapmaktır.
