Google Gemini Robotics modelleri daha akıllı robotlara güç veriyor

Onlarca yıldır robotlar, araştırma laboratuvarlarında, bilim kurgu filmlerinde ve son teknoloji endüstriyel prototip gösterimlerinde boy göstererek geleceği sembolize ettiler. Şimdi ise yapay zeka (AI) alanındaki son gelişmeler sayesinde bu prototipler, kontrollü ortamların ötesine geçerek gerçek dünya uygulamalarına taşınıyor.

Google, Gemini Robotics ile daha akıllı robotlar oluşturmak için gereken teknolojiye bir adım daha yaklaşıyor. 12 Mart 2025'te kullanıma sunulan Gemini Robotics modeli ve eşlik eden Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning) modeli, Google DeepMind'ın en son inovasyonlarıdır.

Bu modeller, metin, görsel, ses ve video dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyip üretebilen ve daha çok yönlü, doğal etkileşimleri kolaylaştıran çok modlu bir Büyük Dil Modeli (LLM) olan Gemini 2.0 üzerine inşa edilmiştir. Bu modeller, Gemini 2.0'ın çok modlu yeteneklerini fiziksel dünyaya taşıyarak daha becerikli, etkileşimli ve akıllı robotların önünü açıyor.

Örneğin, sabit talimatları izleyen geleneksel robotların aksine, Gemini Robotics modelleriyle entegre robotlar hem görseli hem de dili 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, temel özelliklerini ve kullanım alanlarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Şekil 1. Gemini Robotics, robotların birçok görevi verimli bir şekilde yerine getirmesine yardımcı olur.

Link to this sectionGoogle Gemini Robotics ile tanışın#

Google'ın Gemini Robotics modeli, robotlara fiziksel dünyayı algılama, akıl yürütme ve etkileşime girme yeteneği kazandırmak için tasarlanmış gelişmiş bir yapay zeka modelidir. Bir görsel-dil-eylem (VLA) modeli olarak, robotların talimatları işlemesini, ortamlarını yorumlamasını ve karmaşık görevleri yüksek hassasiyetle yerine getirmesini sağlar.

Bu arada Gemini Robotics-ER modeli, bir robotun nesnelerin nasıl konumlandırıldığını, nasıl hareket ettiğini ve nasıl etkileşime girdiğini içeren uzamsal ilişkileri anlama yeteneğini geliştirir. Bu da robotların eylemleri önceden kestirmesine ve hareketlerini buna göre ayarlamasına yardımcı olur.

Örneğin, bir robotun bir kulaklık kablosunu kulaklığın etrafına sarması gereken bir görev düşünün. Gemini Robotics-ER, sahneyi anlamasına, kablonun şeklini ve esnekliğini tanımasına, kulaklığın yapısını tanımlamasına ve hareket ettikçe kablonun nasıl büküleceğini tahmin etmesine yardımcı olur. Ardından Gemini Robotics bu anlayışı eyleme dönüştürerek, kabloyu düzgün bir şekilde işlemek için her iki eli koordine eder, dolaşmayı önlemek için tutuşunu ayarlar ve güvenli bir sarım sağlar.

Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER, algılamayı eylemle birleştirerek robotların dinamik ortamlarda beceri gerektiren görevleri verimli bir şekilde yerine getirmesine olanak tanıyan akıllı bir sistem oluşturur.

Şekil 2. Gemini Robotics model ailesine genel bakış.

Link to this sectionRobotikte yapay zeka: Gemini Robotics nasıl çalışıyor?#

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

Bir yandan, Gemini Robotics-ER iki temel mekanizmadan yararlanır: sıfır örnekli (zero-shot) kod oluşturma ve az örnekli (few-shot) bağlam içi öğrenme (ICL). Sıfır örnekli kod oluşturma ile model, ek eğitime ihtiyaç duymadan görev talimatlarına, görüntülere ve gerçek zamanlı verilere dayanarak robotu kontrol edecek kodlar oluşturabilir.

Benzer şekilde, az örnekli öğrenme ile model, yalnızca birkaç örnekten öğrenerek yeni görevlere uyum sağlar ve kapsamlı eğitim ihtiyacını azaltır. Bu yöntemler birlikte, robotun karmaşık görevleri hızlı bir şekilde yerine getirmesini ve yeni zorluklara minimum çabayla uyum sağlamasını sağlar.

Diğer yandan Gemini Robotics, hız ve verimlilik için tasarlanmıştır. Bulut tabanlı bir omurga ve yerleşik bir eylem kod çözücüden (decoder) oluşan hibrit bir sistem kullanır. Bulut tabanlı omurga, bilgileri 160 milisaniyenin altında bir sorgu-yanıt gecikmesiyle hızlı bir şekilde işler.

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

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

Link to this sectionGemini Robotics'in temel yetenekleri#

İşte Gemini Robotics'in temel özelliklerine kısa bir bakış:

• Genellik: Işık, arka plan ve nesnelerdeki değişikliklere uyum sağlarken doğruluğunu koruyabilir. Ayrıca farklı ifade edilmiş veya çok dilli komutları anlar ve hareketlerini farklı koşullara göre ayarlayabilir.

• Etkileşimlilik: Bu model, çok çeşitli doğal dil komutlarını işleyebilir ve sezgisel olarak yanıt verebilir. Ayrıca eylemlerini ortamdaki gerçek zamanlı değişikliklere göre ayarlar, bu da onu insan-robot iş birliği için ideal kılar.

• Beceri: Bu modelle çalışan bir robot, origami katlamak veya hassas nesneleri tutmak gibi karmaşık ve incelikli görevleri yerine getirebilir. İster adım adım bir süreç olsun ister hızlı eylemler, model bunların verimli bir şekilde yürütülmesine yardımcı olabilir.

• Çoklu uygulama alanları: Çok az ince ayar ile çift kollu sistemler ve insansı robotlar gibi çeşitli robotik platformlarda çalışır. Yüksek performansı korurken yeni görevlere hızla uyum sağlar.

Şekil 4. Google Gemini Robotics çeşitli robotik platformlarda çalışır.

Link to this sectionGemini Robotics-ER'ın temel yetenekleri#

İşte robotların dünyayı anlamasına ve dünyayla etkileşime girmesine yardımcı olan Gemini Robotics-ER'ın bazı temel özellikleri:

• Nesne algılama ve takip: Hem 2D hem de 3D uzaylarda nesneleri tanımlamak ve takip etmek için kullanılabilir. Doğal dil sorgularını kullanarak robotların nesneleri tür, konum veya işlevlerine göre bulmalarına ve konumlarını tahmin etmelerine yardımcı olur.

• İşaretleme: Bu özellik, modelin kesin koordinatları kullanarak bir görüntü içindeki belirli nesneleri veya parçaları saptamasını sağlar. Robotların tüm nesneleri, nesnelerin parçalarını veya hatta boş alanları bulmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.

• Tutma tahmini: Gemini Robotics-ER, nesneleri şekillerine ve işlevlerine göre en iyi tutma şeklini belirlemek için kullanılabilir. Bir muz veya kupa kulpu fark etmeksizin, robotların nesneleri özenle kullanmasını sağlayarak nereyi tutacağını tahmin eder.

• Yörünge mantığı: Model, eylem dizilerini tahmin ederek hareket yollarını planlamak için kullanılabilir. Örneğin, bir robot elini bir alete doğru yönlendirebilir veya belirli bir görev için yol noktaları tanımlayabilir, böylece robotun görevleri verimli bir şekilde tamamlamasına yardımcı olur.

• Çoklu bakış açısı yazışması: Bu özellik, modelin nesnelerin farklı açılardan nasıl göründüğünü karşılaştırarak 3D yapıları anlamasına yardımcı olur. Uzamsal akıl yürütmeyi geliştirmek için kullanılabilir ve robotların dinamik ortamlardaki nesnelerle daha iyi etkileşime girmesini sağlar.

Şekil 5. Gemini Robotics-ER çeşitli görevleri yerine getirebilir.

Link to this sectionGoogle Gemini Robotics modellerinin uygulamaları#

Artık Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER'ın temel yeteneklerini tartıştığımıza göre, çeşitli endüstrilerdeki gerçek dünya uygulamalarına dalalım.

Link to this sectionGoogle Gemini Robotics üretimde kullanılabilir#

Üretim söz konusu olduğunda, hassasiyet ve hız önemlidir, ancak her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlayan şey uyarlanabilirliktir. Örneğin, Gemini destekli bir endüstriyel robot, doğru bileşenleri tanımlayarak, bunları doğru şekilde konumlandırarak ve esnek bir lastik bandı hassas bir kuvvetle tutarak bir makara sistemini monte edebilir.

Bandı esnetebilir, makaraların etrafından geçirebilir ve kırılma veya hizalama hatası olmadan sabitleyebilir. Kurulum değişirse veya görev çeşitlenirse, robot kapsamlı bir yeniden programlamaya ihtiyaç duymadan uyum sağlayabilir. Bu akıllı otomasyon, hataları azaltır, verimliliği artırır ve üretim süreçlerinin sorunsuz çalışmasını sağlar.

Şekil 6. Çift kollu endüstriyel bir robot, bir makara sistemine hassas bir şekilde lastik bant takıyor.

Link to this sectionGemini Robotics destekli akıllı evler#

Yoğun programlar, ev işlerine yetişmeyi zorlaştırabilir. Akıllı robotlar temizlik, market alışverişini düzenleme ve hatta yemek hazırlığına yardımcı olma gibi görevleri üstlenerek günlük hayatı kolaylaştırabilir.

Bu, öğle yemeği çantasını hazırlayan, yiyecekleri dikkatlice seçip içine yerleştiren ve meyve veya konserve gibi hassas nesneleri korumak için tutuşunu ayarlayan bir robot gibi görünebilir. Düzen değişse bile robot kendi başına uyum sağlayabilir ve minimum denetimle günlük işleri hafifletebilir.

Şekil 7. Öğle yemeği çantasını dikkatlice hazırlayan insansı bir robot.

Link to this sectionGemini Robotics kullanmanın avantajları ve dezavantajları#

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

• Minimum eğitim gereksinimleri: Geleneksel robotların aksine, Gemini Robotics destekli robotlar birkaç gösterimden öğrenebilir, bu da eğitim maliyetlerini düşürür ve dağıtımlarını kolaylaştırır.
• Gelişmiş güvenlik: Tehlikeli ortamlarda, Gemini Robotics ile entegre robotlar riskli görevleri üstlenerek insan çalışanların yaralanma riskini azaltabilir.
• Özelleştirilebilir özellikler: Gemini Robotics'in esnekliği, farklı endüstrilerin veya bireysel işletmelerin özel ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlanabileceği anlamına gelir, bu da uzmanlaşmış uygulamalara ve benzersiz çözümlere olanak tanır.

Gemini Robotics birçok fayda sunsa da aşağıdaki sınırlamaları ele almak da önemlidir:

• Uzamsal ilişki zorlukları: Bu modeller, uzun video sekanslarında uzamsal ilişkileri takip etmekte zorlanabilir, bu da nesneleri zaman içinde takip etme ve anlama yeteneklerini etkiler.
• Sayısal hassasiyet eksikliği: Modelin noktalar ve sınırlayıcı kutular (bounding boxes) gibi tahminleri, hassas robotik görevler gibi ince kontrol gerektiren işler için yeterince hassas olmayabilir.
• Karmaşık görevler: Gemini Robotics, özellikle yeni veya alışılmadık durumlarda, çok adımlı mantık yürütme ve hassas hareketler gerektiren karmaşık görevleri yerine getirmekte zorlanabilir.

Link to this sectionRobotikte yapay zekanın geleceği#

Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, Gemini Robotics ve Gemini Robotics-ER gibi modeller robotiğin geleceğine yön veriyor. Gelecekteki iyileştirmeler muhtemelen, daha fazla hassasiyet için robotların görevleri mantıksal adımlara ayırmasını sağlayan çok adımlı akıl yürütmeyi geliştirmeye odaklanacaktır.

Google DeepMind'ın üzerinde çalışmayı planladığı bir diğer önemli geliştirme alanı ise simülasyon tabanlı eğitimdir. Gerçek dünyada devreye almadan önce sanal ortamlarda öğrenerek, robotlar karar verme süreçlerini ve hareketlerini geliştirebilir, pratik uygulamalardaki hataları en aza indirebilirler.

Bu teknolojiler geliştikçe, robotların daha otonom, uyarlanabilir ve günlük hayatta insanlarla yan yana sorunsuz bir şekilde çalışabilecek kapasitede olduğu bir geleceğin yolunu açabilirler.

Link to this sectionÖne çıkanlar#

Gemini Robotics, dijital zekayı gerçek dünya fiziksel görevleriyle birleştirerek yapay zeka destekli otomasyonda büyük bir ileri adımdır. Görsel, dil ve eylem tabanlı öğrenmeyi birleştiren bu robotlar, karmaşık görevleri hassasiyet ve uyarlanabilirlikle yerine getirebilir.

Robotlar daha akıllı hale geldikçe, günlük hayatta daha büyük bir rol oynayacak ve insanların ve makinelerin birlikte çalışma şeklini değiştirecekler. Bu ilerleme, yapay zeka destekli otomasyonun hem endüstrileri hem de günlük görevleri geliştirdiği, akıllı ve daha bağlantılı bir dünyaya bizi yaklaştırıyor.

Büyüyen topluluğumuzun bir parçası ol! Yapay zekanın derinliklerine inmek için GitHub depomuzu ziyaret et. Kendi bilgisayarlı görü projelerine başlamak mı istiyorsun? Lisanslama seçeneklerimize bir göz at. Üretimde yapay zeka ve otomotiv endüstrisinde Görüntü Yapay Zekası hakkında daha fazla bilgiyi çözümler sayfalarımızda bulabilirsin!