Google Gemini Robotics modelleri daha akıllı robotlara güç veriyor

Onlarca yıldır robotlar; araştırma laboratuvarlarında, bilim kurgu filmlerinde ve ileri teknoloji endüstriyel prototip tanıtımlarında yer alarak geleceği simgeliyor. Şimdi, son dönemdeki yapay zekâ (AI) gelişmeleri sayesinde bu prototipler kontrollü ortamların ötesine geçerek gerçek dünya uygulamalarında kullanılmaya başlanıyor.

Özellikle Gemini Robotics ile Google, daha akıllı robotlar geliştirmek için gereken teknolojiye bir adım daha yaklaşıyor. 12 Mart 2025'te tanıtılan Gemini Robotics modeli ve yardımcı modeli Gemini Robotics-ER (Bedenlenmiş Akıl Yürütme), Google DeepMind'ın en yeni yenilikleridir.

Bu modeller, metin, görüntü, ses ve video dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyip üretebilen çok modlu bir Büyük Dil Modeli (LLM) olan Gemini 2.0 üzerine kuruludur ve daha çok yönlü, doğal etkileşimleri kolaylaştırır. Bu modeller, Gemini 2.0'ın çok modlu yeteneklerini fiziksel dünyaya taşıyarak daha becerikli, etkileşimli ve akıllı robotların geliştirilmesini sağlar.

Örneğin, sabit talimatları izleyen geleneksel robotların aksine Gemini Robotics modelleriyle entegre edilen robotlar görsel ve dilsel bilgileri işleyebilir. Bu sayede gerçek zamanlı kararlar alabilir ve değişen ortamlara uyum sağlayabilirler.

Bu makalede Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'ı, bu modellerin nasıl çalıştığını ve temel özellikleriyle uygulamalarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Şekil 1. Gemini Robotics, robotların birden çok görevi verimli şekilde gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Google Gemini Robotics'i tanıyalım#

Google'ın Gemini Robotics'i, robotlara fiziksel dünyayı algılama, akıl yürütme ve bu dünyayla etkileşim kurma yeteneği kazandırmak üzere tasarlanmış gelişmiş bir AI modelidir. Bir görsel-dil-eylem (VLA) modeli olarak robotların talimatları işlemesine, çevrelerini yorumlamasına ve karmaşık görevleri yüksek hassasiyetle gerçekleştirmesine olanak tanır.

Bu sırada Gemini Robotics-ER modeli, bir robotun nesnelerin konumlarını, nasıl hareket ettiklerini ve nasıl etkileşim kurduklarını kapsayan uzamsal ilişkileri anlama yeteneğini geliştirir. Bu, robotların eylemleri öngörmesine ve hareketlerini buna göre ayarlamasına yardımcı olur.

Örneğin, bir robotun bir kulaklığın etrafına kablo sarması gereken bir görevi düşünelim. Gemini Robotics-ER, robotun sahneyi anlamasına, kablonun şeklini ve esnekliğini tanımasına, kulaklığın yapısını belirlemesine ve kablo hareket ederken nasıl büküleceğini tahmin etmesine yardımcı olur. Ardından Gemini Robotics bu anlayışı eyleme dönüştürür; kabloyu düzgünce yönlendirmek için iki eli koordine eder, dolaşmayı önlemek üzere kavrayışını ayarlar ve kablonun güvenli şekilde sarılmasını sağlar.

Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER, algılamayı eylemle birleştirerek robotların dinamik ortamlarda beceri gerektiren görevleri verimli şekilde gerçekleştirmesini sağlayan akıllı bir sistem oluşturur.

Şekil 2. Gemini Robotics model ailesine genel bakış.

Robotikte AI: Gemini Robotics'in nasıl çalıştığını inceleme#

Şimdi Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'ın esneklik ile hızlı eylemler arasında nasıl denge kurarak birlikte çalıştığını daha iyi anlamak için her modele daha yakından bakalım.

Bir yandan Gemini Robotics-ER iki temel mekanizmadan yararlanır: sıfır örnekli kod üretimi ve az örnekli bağlam içi öğrenme (ICL). Sıfır örnekli kod üretimi sayesinde model, ek eğitim gerektirmeden görev talimatlarına, görüntülere ve gerçek zamanlı verilere dayanarak robotu kontrol edecek kod oluşturabilir.

Benzer şekilde, az örnekli öğrenme sayesinde model yalnızca birkaç örnekten öğrenerek yeni görevlere uyum sağlar ve kapsamlı eğitim ihtiyacını azaltır. Bu yöntemler birlikte, robotun karmaşık görevleri hızla gerçekleştirmesine ve yeni zorluklara minimum çabayla uyum sağlamasına olanak tanır.

Öte yandan Gemini Robotics hız ve verimlilik için geliştirilmiştir. Bulut tabanlı bir omurga ile cihaz üzerindeki bir eylem kod çözücüsünden oluşan hibrit bir sistem kullanır. Bulut tabanlı omurga bilgileri hızla işler ve sorgudan yanıta gecikme süresi 160 milisaniyenin altındadır.

Ardından cihaz üzerindeki kod çözücü, bu verileri gerçek zamanlı eylemlere dönüştürmeye yardımcı olur. Bu birleşik sistem, saniyede 50 eylem kontrol hızıyla yaklaşık 250 milisaniyelik toplam yanıt süresine ulaşır.

Şekil 3. Gemini Robotics'in gerçek zamanlı robot kontrolünü nasıl desteklediğini anlama.

Gemini Robotics'in temel yetenekleri#

Gemini Robotics'in temel özelliklerine kısaca göz atalım:

• Genellik: Doğruluğunu korurken aydınlatma, arka plan ve nesnelerdeki değişikliklere uyum sağlayabilir. Ayrıca yeniden ifade edilmiş veya çok dilli komutları anlayabilir ve farklı koşullara göre hareketlerini ayarlayabilir.

• Etkileşim: Bu model, çok çeşitli doğal dil komutlarını işleyebilir ve sezgisel şekilde yanıt verebilir. Ayrıca çevredeki gerçek zamanlı değişikliklere göre eylemlerini ayarlayarak insan-robot iş birliği için ideal hâle gelir.

• Beceri: Bu modelle güçlendirilen bir robot, origami katlamak veya hassas nesneleri taşımak gibi karmaşık ve hassas görevleri gerçekleştirebilir. İster adım adım ilerleyen bir süreç ister hızlı eylemler olsun, model bunların verimli şekilde uygulanmasına yardımcı olabilir.

• Birden çok bedenlenme: İki kollu sistemler ve insansı robotlar gibi çeşitli robotik platformlarda çok az ince ayarla çalışır. Yüksek performansını korurken yeni görevlere hızla uyum sağlar.

Şekil 4. Google Gemini Robotics çeşitli robotik platformlarda çalışır.

Gemini Robotics-ER'ın temel yetenekleri#

Robotların dünyayı anlamasına ve dünyayla etkileşim kurmasına yardımcı olan Gemini Robotics-ER'ın bazı temel özelliklerine göz atalım:

• Nesne algılama ve izleme: 2B ve 3B uzaylarda nesneleri belirlemek ve izlemek için kullanılabilir. Doğal dil sorgularını kullanarak robotların nesneleri bulmasına ve tür, konum veya işleve göre konumlarını tahmin etmesine yardımcı olur.

• İşaretleme: Bu özellik, modelin kesin koordinatları kullanarak bir görüntü içindeki belirli nesneleri veya bölümleri noktasal olarak belirlemesini sağlar. Robotların nesnelerin tamamını, nesnelerin bölümlerini ve hatta boş alanları bulmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.

• Kavrama tahmini: Gemini Robotics-ER, nesnelerin şekline ve işlevine göre onları kavramanın en iyi yolunu belirlemek için kullanılabilir. İster muz ister fincan sapı olsun, nereden kavranacağını tahmin ederek robotların nesneleri dikkatli şekilde taşımasını sağlar.

• Yörünge akıl yürütme: Model, eylem dizilerini tahmin ederek hareket yolları planlayabilir. Örneğin bir robot elini bir alete yönlendirebilir veya belirli bir görev için ara noktalar tanımlayarak robotun görevleri verimli şekilde tamamlamasına yardımcı olabilir.

• Çoklu görünüm eşleştirme: Bu özellik, nesnelerin farklı açılardan nasıl göründüğünü karşılaştırarak modelin 3B yapıları anlamasına yardımcı olur. Uzamsal akıl yürütmeyi geliştirerek robotların dinamik ortamlardaki nesnelerle daha iyi etkileşim kurmasını sağlayabilir.

Şekil 5. Gemini Robotics-ER çeşitli görevleri gerçekleştirebilir.

Google Gemini Robotics modellerinin uygulamaları#

Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'ın temel yeteneklerini ele aldığımıza göre şimdi çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya uygulamalarına bakalım.

Google Gemini Robotics üretimde kullanılabilir#

Üretim söz konusu olduğunda hassasiyet ve hız önemlidir, ancak her şeyin sorunsuz ilerlemesini sağlayan asıl unsur uyarlanabilirliktir. Örneğin Gemini ile güçlendirilmiş bir endüstriyel robot, doğru bileşenleri belirleyip doğru şekilde konumlandırarak ve esnek bir lastik bandı hassas bir kuvvetle işleyerek bir kasnak sistemini monte edebilir.

Bantı gerebilir, kasnakların etrafında döndürebilir ve kopma ya da hizalama bozukluğu olmadan sabitleyebilir. Kurulum değişirse veya görev farklılaşırsa robot, kapsamlı yeniden programlamaya ihtiyaç duymadan uyum sağlayabilir. Bu akıllı otomasyon hataları azaltır, verimliliği artırır ve üretim süreçlerinin sorunsuz işlemesini sağlar.

Şekil 6. İki kollu bir endüstriyel robot, kasnak sistemine bir lastik bandı hassas şekilde takıyor.

Gemini Robotics ile mümkün olan akıllı evler#

Yoğun programlar ev işlerini takip etmeyi zorlaştırabilir. Akıllı robotlar temizlik, market alışverişlerini sınıflandırma ve hatta yemek hazırlığına yardım etme gibi görevleri üstlenerek günlük yaşamı kolaylaştırabilir.

Bu, bir robotun beslenme çantasını hazırlarken gıda ürünlerini dikkatle seçip içine yerleştirmesi ve meyve ya da kutu gibi kırılgan nesneleri korumak için kavrayışını ayarlaması şeklinde olabilir. Düzen değişse bile robot kendi başına uyum sağlayabilir ve günlük işleri minimum denetimle kolaylaştırabilir.

Şekil 7. Bir insansı robot beslenme çantasını dikkatle hazırlıyor.

Gemini Robotics'i kullanmanın artıları ve eksileri#

Gemini Robotics, hassas üretimden akıllı ev desteğine kadar robotların yapabileceklerini genişletiyor. Gemini Robotics'i çeşitli uygulamalarda kullanmanın bazı temel avantajları şunlardır:

• Minimum eğitim gereksinimleri: Geleneksel robotların aksine Gemini Robotics ile çalışan robotlar birkaç gösterimden öğrenebilir; bu da eğitim maliyetlerini azaltır ve robotların devreye alınmasını kolaylaştırır.
• Gelişmiş güvenlik: Tehlikeli ortamlarda Gemini Robotics ile entegre robotlar tehlikeli görevleri gerçekleştirebilir ve insan çalışanların yaralanma riskini azaltabilir.
• Özelleştirilebilir özellikler: Gemini Robotics'in esnekliği, farklı sektörlerin veya işletmelerin özel ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlanabilmesini sağlar; böylece özel uygulamalara ve benzersiz çözümlere olanak tanır.

Gemini Robotics çeşitli avantajlar sunsa da aşağıdaki sınırlamaları ele almak da önemlidir:

• Uzamsal ilişki zorlukları: Bu modeller uzun video dizileri boyunca uzamsal ilişkileri takip etmekte zorlanabilir; bu da nesneleri zaman içinde izleme ve anlama yeteneklerini etkiler.
• Sayısal hassasiyet eksikliği: Modelin noktalar ve sınırlayıcı kutular gibi tahminleri, hassas robotik görevler gibi ince kontrol gerektiren işler için yeterince kesin olmayabilir.
• Karmaşık görevler: Gemini Robotics, özellikle yeni veya alışılmadık durumlarda, çok adımlı akıl yürütme ve hassas hareketler gerektiren karmaşık görevleri gerçekleştirmekte zorlanabilir.

Robotikte AI'ın geleceği#

AI gelişmeye devam ederken Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER gibi modeller robotik geleceğine yön veriyor. Gelecekteki iyileştirmeler muhtemelen çok adımlı akıl yürütmeyi geliştirmeye ve robotların daha yüksek hassasiyet için görevleri mantıksal adımlara ayırmasını sağlamaya odaklanacak.

Google DeepMind'ın üzerinde çalışmayı planladığı bir diğer önemli geliştirme alanı simülasyon tabanlı eğitimdir. Robotlar gerçek dünyada kullanılmadan önce sanal ortamlarda öğrenerek karar verme süreçlerini ve hareketlerini geliştirebilir, pratik uygulamalardaki hataları en aza indirebilir.

Bu teknolojiler geliştikçe robotların daha otonom, uyarlanabilir ve günlük yaşamda insanlarla sorunsuz şekilde birlikte çalışabilecek kapasitede olduğu bir geleceğin önünü açabilir.

Önemli çıkarımlar#

Gemini Robotics, AI destekli otomasyonda dijital zekâyı gerçek dünyadaki fiziksel görevlerle buluşturan önemli bir adımdır. Görme, dil ve eylem tabanlı öğrenmeyi birleştiren bu robotlar, karmaşık görevleri hassasiyet ve uyarlanabilirlikle gerçekleştirebilir.

Robotlar daha akıllı hâle gelmeye devam ettikçe günlük yaşamda muhtemelen daha büyük bir rol oynayacak ve insanların makinelerle çalışma biçimini değiştirecek. Bu ilerleme, AI destekli otomasyonun hem sektörleri hem de günlük görevleri geliştirdiği, yapay zekânın hüküm sürdüğü daha bağlantılı bir dünyaya bizi yaklaştırıyor.

Büyüyen topluluğumuzun bir parçası ol! AI'ı daha derinlemesine incelemek için GitHub depomuzu ziyaret et. Kendi bilgisayarlı görü projelerine başlamak mı istiyorsun? Lisans seçeneklerimize göz at. Çözüm sayfalarımızda üretimde AI ve otomotiv sektöründe Görsel AI hakkında daha fazla bilgi edin!