Süni intellekt həyatımızda böyük dəyişikliklər yaradır, amma bu günədək əsasən rəqəmsal sahədə qalırdı. Yenə də, getdikcə daha çox startaplar onu real mühitə daşımağı hədəfləyir.

Perceptron bu sahədə fəaliyyət göstərən, iki keçmiş Meta tədqiqatçısı tərəfindən yaradılmış startapdır. 2024-cü ilin noyabrında təsis olunan şirkət, maşınların real mühitlə daha effektiv qarşılıqlı əlaqəyə girməsinə imkan verən qabaqcıl görüntü modelləri hazırlayır.

Bu həftə Perceptron ən yeni modeli Isaac 0.5-i təqdim edib. Modelin yaradıcıları bildirir ki, bu proqram sənaye şərtlərində maşınlara “qavrama, məntiq yürütmə və fəaliyyət” qabiliyyəti vermək üçün hazırlanıb. Proqram görmə ilə idarə olunan robotların anbar və fabrik kimi mürəkkəb mühitlərdə hərəkətinə yardım edir. Eyni zamanda, robotlar tərəfindən çəkilən videolardan vizual məlumatların çıxarılmasında şirkətlərə kömək göstərir.

Isaac 0.5 həmçinin açıq çəkili model kimi təqdim olunur, onun parametrləri və təlim materiallarını hər kəs yoxlaya bilər.

Startap, Bessemer Venture Partners-in rəhbərliyi ilə keçirilən maliyyələşdirmə mərhələsində 21 milyon dollar vəsait toplayıb. Şirkətin həmtəsisçiləri Meta-nın Fundamental AI Research (FAIR) bölməsində çalışan Armen Aghajanyan və Akshat Shrivastavadır. Onlar proqram təminatını sənayenin avtomatlaşdırılmış gələcəyi kimi görürlər.

Şirkət bildirir ki, hazırda fiziki süni intellekt ya hər instans üçün çoxsaylı xüsusi bulud GPU-ları tələb edən ümumi təməlli modellər, ya da yalnız qavrama və idarə etmə üzrə ixtisaslaşan dar modellər mövcuddur.

Aghajanyan və Shrivastava vurğulayırlar ki, onların modeli fərqlidir, çünki ümumi məqsədə malikdir və yalnız təkrarlanan, bir iş üçün hazırlanmayıb. Model konkret mühitə və vəziyyətə uyğun çevik işləmək üçün qurulub.

Müsahibədə Shrivastava sadə fiziki proses: qutuların yerinə qoyulması barədə danışıb: “Tasavvur edin, robot indi paketləri çeşidləmək üçün işə salınıb. Onun yerinə yetirməli olduğu tapşırıqlar hansılardır?”

Belə tapşırıq çox mərhələdən ibarətdir. Robot əvvəlcə paketin etiketini oxumalı, məkan analiz edərək qutuların yerlərini anlamalı və hansı qutunu götürəcəyinə qərar verməlidir. Əgər ardıcıl qutular götürürsə, prosesdə növbəni planlamalıdır.

Perceptron proqramı robotlara bu mərhələlərdə kömək edir. Qeyd edək ki, sənayedə artıq belə tapşırıqları icra edən proqramlar var, lakin az proqram çevik işləmək üçün uyğundur.

Isaac 0.5 kimi modellər böyük həcmdə video təlim məlumatları əsasında bacarıqlarını artırır. Perceptron bildirir ki, yeni model milyon saatlıq ümumi videolarla təlim keçib, mühitləri, vizualları və ssenariləri tanıyır. Şirkət xüsusilə ego video və UMI video dan geniş istifadə edib. Ego video adətən GoPro və ya geyilə bilən kameralarla fiziki iş görən şəxsin nöqteyi-nəzərindən çəkilir, UMI video isə təkrar insan hərəkətlərini yazaraq süni intellekt sistemlərinə hərəkət öyrədir.

Perceptron təlim məlumatlarının mənbəyini açıqlamır, lakin Shrivastava deyib ki, şirkət şəkillər, mətn, video və robot trajektoriyalarını əhatə edən petabayt səviyyəsində daxili məlumat bazası yaradıb.

Robotların anbarlarda səlis fəaliyyət göstərməsi üçün proqram təminatının əhəmiyyəti böyükdür və Perceptron bu avtomatlaşdırma istiqamətində liderliyi məqsəd qoyur. Startap proqramını müxtəlif satıcılara təklif etməyə hazırdır və bu yolla unikal sistemlərini müxtəlif sahələrdə yaymağa şans əldə edir.

İstehsalat, logistika və anbarçılıq, təhlükəsizlik, mobilite, media və əyləncə kimi sahələrdə tətbiq imkanı var.

Aghajanyan deyib: “Bazar mövqeyində belə bir proqram demək olar ki, yoxdur. Biz bundan çox həyəcanlıyıq.”