NVIDIA'nın ENPIRE Çerçevesi, Robotların Kendini Öğrenmesinde %99 Başarı Oranı Sağlıyor

ME AI Haberi, Beating İzleme tarafından izlendiğine göre, NVIDIA, Carnegie Mellon Üniversitesi ve California Üniversitesi Berkeley campusu tarafından ortak olarak yayınlanan ENPIRE çerçevesi, robot eğitiminin insan müdahalesinden tamamen bağımsız olarak gelişmesini ilk kez mümkün kıldı. Geçmişte robotlara hareket ince ayarı yapmak, insanların sürekli olarak ekipmanları sıfırlamasını, kontrol kodlarını elle yazmasını ve hatalarını gidermesini gerektiriyordu. Şimdi ekip, Codex ve Claude Code gibi büyük modelleri robot kümelerine doğrudan bağlayarak bu araçların hareket kontrol programlarını kendi kendine üretmesini sağladı ve gerçek zamanlı kameralar aracılığıyla hareketlerin başarısını değerlendirdi; insan araştırmacılar gibi hata günlüklerini analiz edip kodu düzeltti. Dağılmış iğneleri toplama, ana kart parçalarını takma ve çıkarma, bağlayıcıları bağlama ve kesme gibi milimetre düzeyindeki ince hareketlerde, robotlar insan müdahalesi olmadan test başarı oranlarını %99'a ulaştırdı. Deney, bu fiziksel kendi kendine öğrenmenin çok güçlü bir ölçeklenebilirliğe sahip olduğunu gösterdi: Robot sayısı 8'e çıkarıldığında, farklı dallardaki büyük model ajanları Git dalları aracılığıyla otomatik olarak birbirlerinin en iyi algoritmalarını paylaşarak ve geliştirmeye devam ederek iğne takma görevinin eğitim süresini 1,5 saatten yaklaşık 40 dakikaya indirdi. Ancak kendi kendine gelişim süreci yeni bir darboğaz da ortaya çıkardı. Tek bir cihaz çalışırken, robotun etkin hareket süresi %85'ini oluşturuyordu; ancak 8 cihaz aynı anda çalıştığında, robotların büyük model programlama araçlarının büyük çalışma günlüklerini okumasını, yeniden kod yazmasını ve API yanıtını beklemesi için sık sık durması nedeniyle donanımın etkin kullanım oranı %35'e düştü. Aynı zamanda, birden fazla robot ajanının en iyi çözümlerini sık sık senkronize etmek için toplam Token tüketimi doğrusal olarak arttı. Proje ekibi, ilerleyen dönemde ilgili kodları açık kaynak hale getireceğini duyurdu. (Kaynak: BlockBeats)