Yapay zekâ ve robotik alanında eş zamanlı olarak yaşanan atılım, insansı robotların gerçeğe dönüşmesinin de önünü açtı. Nitekim Figure AI ve Unitree gibi şirketler bugün artık bu robotların seri üretimine başlamış durumda. Diğer yandan Tesla, Meta, Google gibi şirketler de bu alanda iddialı olabilmek için önemli yatırımlar yapıyor. Giderek daha da kızışacak gibi görünen bu rekabette ön plana çıkmanın yollarını arayan Meta, bu hafta robotik alanında önemli bir yatırım daha yaptı. Meta, robotlar için yapay zekâ modelleri geliştiren Assured Robot Intelligence adlı girişimi satın aldı. Şirket, bu girişimin özellikle robotik zekânın en ileri noktasında faaliyet gösterdiğini ve karmaşık, dinamik ortamlarda insan davranışlarını anlayıp buna uyum sağlayabilen sistemler geliştirdiğini belirtiyor. Satın alımın finansal detayları ise şimdilik kamuoyuyla paylaşılmadı.
Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!
Assured Robot Intelligence ekibi, Meta’nın yapay zekâ araştırmalarını yürüttüğü Superintelligence Labs bünyesine katılacak. Girişimin kurucuları Lerrel Pinto ve Xiaolong Wang da Meta’nın robotik çalışmalarında aktif rol üstlenecek. Bu isimler, 2025 yılında kurulan ve insansı robotlar için temel teknolojiler geliştirmeyi amaçlayan Meta Robotics Studio ile birlikte çalışacak.
Robotların “Düşünme” ve Öğrenme Yeteneği Geliştirilecek
Meta’nın bu hamlesi, yalnızca robot üretmekten ziyade bu robotların nasıl “düşüneceği” ve çevreyle nasıl etkileşime gireceği üzerine odaklandığını gösteriyor. Assured Robot Intelligence’ın geliştirdiği sistemler; robotların çevrelerini algılamasını, insan hareketlerini öngörmesini ve bu verilere göre kendi davranışlarını adapte etmesini mümkün kılıyor. Bu da özellikle “tam vücut kontrolü” (whole-body control) olarak adlandırılan, robotların insan benzeri koordinasyon yetenekleri kazanması açısından kritik bir adım olarak görülüyor.
Bu noktada en önemli hedeflerden biri de robotların kendi kendine öğrenme kapasitesini geliştirmek. Yani robotların yalnızca önceden programlanmış komutları yerine getirmesi değil, deneyimlerinden öğrenerek yeni durumlara uyum sağlayabilmesi amaçlanıyor. Bu yaklaşım, yapay zekânın robotik sistemlere entegrasyonunda bir sonraki aşama olarak görülüyor.
