Gerçek dünya verileri, simülasyon ve fiziksel zeka arasındaki eksik halkadır. Lemorele P300 (R) ile Robora bu açığı kapatıyor ve her kullanıcıyı somutlaşmış yapay zeka evrimine katkıda bulunan biri haline getiriyor. İster bir robot prototipine, ister bir drone'a, ister bir el kamerasına monte edilmiş olsun, herhangi bir kameradan gerçek zamanlı, yüksek çözünürlüklü video yakalamayı sağlar. Bu görsel besleme, Robora VLA arayüzünü veya veri yakalama uygulamasını çalıştıran bağlı bir cihaza (tablet, telefon veya PC) kablosuz ve kayıpsız bir şekilde iletilir. Cihaz daha sonra bu beslemeleri doğrudan Robora'nın bulutuna veya yerel VLA işleme düğümüne aktarır veya yükler. Farklı ortamlardan ve kullanım durumlarından veri toplayarak, Robora tamamen simüle edilmiş verilerin ötesine geçerek modellerini gerçek dünyadaki duyusal bilgiler üzerinde eğitmek ve ince ayar yapmak için temel kazanır. Bu yaklaşım, simülasyon konusunda eğitilmiş robotlar ile karmaşık fiziksel ortamlarda çalışan robotlar arasındaki performans farkı olan simülasyon-gerçek arasındaki farkı azaltmanın anahtarıdır.

Robora Sim: Robotik Fiziksel Zekayı Öğrenmek için PyBullet Destekli Bir Ortam Şu anda simülasyon tabanlı öğrenmemiz için Robora simülasyon ortamı kurulumumuzu oluşturuyoruz ve yapay zeka destekli robotik araştırma ve geliştirmede yaygın olarak kullanılan endüstri standardı bir fizik motoru olan PyBullet'ten yararlanıyoruz. Ortam, GPU hızlandırmalı öğrenme algoritmalarıyla optimize edilmiştir ve gerçek dünyaya gönderilmeden önce güvenli ve kontrollü bir sanal kurulum içinde yüksek hızlı taklit öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme sağlar. Bu simülasyon platformu, modellerimizin gerçek dünyaya dağıtılmadan önce farklı robot morfolojileri, arazi türleri ve görev hedefleri arasında öğrenmesine, uyum sağlamasına ve genelleme yapmasına olanak tanır. Sistem, özünde, VLA destekli yüksek seviyeli bir planlayıcıyı düşük seviyeli hareket kontrol algoritmalarıyla birleştirerek, ortaya çıkan, fiziksel olarak akıllı davranışlar üretmek için uyumlu bir şekilde çalışır. Simülasyon, öğrenme ve gerçek dünya aktarımı arasındaki bu sinerji, uyarlanabilir ve akıllı robotik sistemler arayışımızda ileriye doğru atılmış büyük bir adıma işaret ediyor. Robora Simülasyon Ortamı, gelişmiş alan rastgeleleştirme ve sentetik veri üretimi yoluyla, simülasyon konusunda eğitilen politikaların gerçek dünyadaki robotlara etkili bir şekilde aktarılmasını sağlayarak simülasyon arasındaki boşluğu en aza indirir. Üstelik kullanıcılar, Robora Dapp'teki seçilen simülasyon ortamlarında kendi donanım kitlerini test edip entegre edebilecek, böylece kusursuz uyumluluk ve gerçek dünyada daha güvenli uygulama sağlanacak.

Bu hafta Roora'da ağırlıklı olarak gelişime odaklandık. Çalışmalarımız, modelleri yönetme ve ince ayar yeteneklerinden 3D haritalama ve bilgisayarlı görmeye kadar platforma güç veren temel araçları geliştirmeye yöneldi. Ayrıca gerçek dünyadaki yeni yapay zeka girişimlerine katılarak ağımızı genişlettik ve araştırmaları pratik robotik uygulamalarla birleştirmek için çalışmaya devam ettik. İşte önemli güncellemeler: - Platform genelinde ilerlemeyi paylaşan bir Robora Geliştirme Güncellemesi yayınladı: Hugging Face entegrasyonu ile model ağırlıkları yönetimi eklendi, geliştiriciler için erken bir CLI aracı oluşturuldu, PyBullet'te taklit öğrenme ve RLHF ile ince ayar SDK'sı için plan belirlendi ve gerçek dünya ortamları oluşturmak için bir 3D Haritalama SDK'sı üzerinde çalışmaya başlandı. - Rora, @iotex_io'in Vodafone, Filecoin ve Theta gibi ortaklarla birlikte yürüttüğü küresel bir girişim olan Real World AI Foundry'ye katıldı. Bu işbirliği, gerçek dünyadaki yapay zeka için açık standartlar ve çerçeveler oluşturmaya yardımcı oluyor ve fiziksel sistemleri akıllı aracılarla bağlama misyonumuzu destekliyor. - En son geliştirme güncellemelerini vurgulayan ve platformun bundan sonra nereye gideceğine dair genel bir bakış sağlayan Eylül Aylık Özetimizi yayınladık. - Robora Vision Modülü konusunda üniversitelerle iş birliğimizin tamamlanmak üzere olduğunu duyurduk. Bu açık kaynaklı bilgisayarlı görme sistemi, robotlara dünyayı gerçek zamanlı olarak görme ve anlama yeteneği veriyor ve yakında katkıda bulunan araştırmacılar ve ortaklarla birlikte sunulacak.