Ne oldu?

Yapay zeka araştırmacısı Fei-Fei Li tarafından kurulan World Labs, robot kontrol modellerini tamamen sanal ortamlarda eğiten bir simülasyon motoru duyurdu. Şirketin "Real-to-Sim-to-Real" (R2S2R) adını verdiği sistem, gerçek dünyadaki robot görevlerini eğitim ve değerlendirme için simülasyonlara dönüştürüyor ve böylece pahalı fiziksel donanım testlerine olan ihtiyacı azaltıyor. Teknoloji, World Labs'in Temmuz 2026'da satın aldığı SceniX adlı girişimden geliyor.

Sistem; robotları, sensörleri, çevreyi ve görev gösterimlerini kayıt altına alarak bunları yalnızca görsel olarak değil fiziksel davranış açısından da gerçeğe benzer etkileşimli sanal dünyalara dönüştürüyor. Bu, üretken dünya modelleri (generative world models) ile göreve yönelik robot simülasyonunun birleştirilmesiyle sağlanıyor. Tek bir gerçek görevden yola çıkılarak ışıklandırma, nesne konumu ve sayısı, çevre, sürtünme gibi fiziksel özellikler ve kamera açısı değiştirilerek binlerce varyasyon üretilebiliyor.

Neden önemli?

World Labs'e göre robot geliştirmenin önündeki asıl engel model mimarisi değil, bir robotun güvenilir çalışması için ihtiyaç duyduğu deneyim hacmi. Gerçek dünya verisi pahalı ve kontrolü zor; internetteki videolar da nesne, fiziksel koşul ve hata durumlarının tamamını sistematik biçimde kapsamıyor. Şirket, kontrol modellerinin performansını değerlendirmenin şimdiye kadar büyük ölçüde gerçek donanım testlerine bağlı kaldığını, bunun da robotik alanını dil modellerinin gerisinde bıraktığını savunuyor.

World Labs'in testlerinde, kontrol modelleri açık kaynaklı ALOHA platformu dahil beş farklı robot platformunda simülasyonda eğitildikten sonra gerçek donanımda insan müdahalesi olmadan birer saat boyunca çalıştırıldı. Görevler arasında bir buzdolabına iki elle kablo sarma, deney tüplerini hassas biçimde yeniden konumlandırma ve kalem gibi ince nesneleri yığından ayırma yer aldı.

Bilinenler

  • R2S2R motoru, tek bir gerçek görevi ışık, konum ve sürtünme gibi değişkenlerle binlerce simüle varyasyona dönüştürüyor
  • Kontrol modelleri GR00T N1.6 ve π₀.₅ dahil farklı model türleri ve eğitim aşamalarında test edildi
  • Her kontrol noktası 2.000 simüle ve 100 gerçek koşuyla değerlendirildi
  • Simülasyon ile gerçek dünyadaki model sıralamaları büyük ölçüde tutarlı çıktı
  • World Labs, 2024'te Fei-Fei Li tarafından kuruldu ve robotik ile bilim alanlarına yönelik dünya modelleri için 1 milyar dolarlık yatırım aldı

Sırada ne var?

World Labs, sistemin belirli bir kontrol modeline veya robot türüne bağlı olmadığını, bir kez yeniden oluşturulan dünyanın sonradan farklı modeller ve robotlarla tekrar kullanılabileceğini belirtiyor. Şirket, uzun vadeli hedefini robotların zekasını ölçeklendirmek için öğrendikleri dünyaları ölçeklendirmek olarak tanımlıyor. Sonuçların daha karmaşık ortamlara, farklı robot türlerine ve daha az kontrollü günlük durumlara ne ölçüde aktarılabileceği ise henüz açık bir soru olarak duruyor.