Xiaomi, Robotik Yapay Zeka Eğitiminde Veri Miktarının Model Boyutundan Önemli Olduğunu Kanıtladı
Robotik dünyasında en büyük engel, dil modellerinin aksine internetten kolayca veri toplanamamasıdır. Xiaomi-Robotics-1 adlı yeni yapay zeka modeli, bu veri darboğazını aşmak için fiziksel robotlar yerine, insanların elinde taşıyabileceği kameralı tutucularla veri toplama yöntemine başvurdu. Bu yöntemle mutfak, ofis ve fabrika gibi farklı ortamlarda 100.000 saatin üzerinde hareket kaydı elde edildi.
Elde edilen devasa veri setinin etiketlenmesi süreci ise başka bir yapay zeka modeliyle otomatikleştirildi ve sadece iki haftada tamamlandı. Yapılan testler, robotik yapay zekanın gelişiminde modelin devasa boyutlara ulaşmasından ziyade, eğitildiği verinin çeşitliliğinin ve miktarının çok daha kritik olduğunu ortaya koydu. Veri miktarı arttıkça, modelin yabancı ortamlardaki başarı oranı yüzde 25 seviyesinden yüzde 75 seviyesine kadar yükseldi.
Modelin adaptasyon yeteneği, kağıt besleme veya çamaşır yükleme gibi yeni görevlerde yapılan testlerle doğrulandı. Sadece on saatten az eğitim verisiyle bile model, benzer testlerde rakip modellerin yüzde 40'lık başarı oranına karşılık yüzde 75 başarı gösterdi. Özellikle kağıt gibi yumuşak ve şekil değiştirebilen nesnelerin taşınmasında yüksek performans sergileyen bu sistem, robotun bir odayı boydan boya geçip valiz toplama gibi karmaşık işleri insan yardımı olmadan yapabilmesini sağlıyor.
Xiaomi, bu yeni modeli ve ilgili kodları GitHub ve Hugging Face üzerinden açık kaynak olarak paylaşmayı planlıyor. Şirket daha önce de hızlı ve gerçek zamanlı operasyonlara odaklanan Xiaomi-Robotics-0 sürümünü geliştiricilere sunmuştu.
