NTT’nin fizik tabanlı dünya modeli, robot eylemlerini hareketten önce sınıyor
NTT, robotların olası eylemlerini uygulamadan önce video olarak öngören ve düşme ya da yük çökmesi riskini değerlendiren fizik tabanlı bir dünya modeli geliştirdi.
BİR BAKIŞTA
Haberin özeti
- Model, robot hareketinden önce birden fazla aday geleceği video olarak değerlendiriyor.
- NTT, raf yükleme testinde başarı oranının yüzde 73,1’den yüzde 92,3’e çıktığını bildiriyor.
- İlk saha hedefi, Mujin iş birliğiyle havalimanı bagaj elleçleme.
Neler değişiyor?
NTT, robot kontrol yazılımlarının ürettiği birden fazla eylem adayının gelecekteki sonucunu harekete geçmeden önce tahmin eden bir fiziksel AI teknolojisi duyurdu. Sistem; konum, yön, hız ve kütle gibi fiziksel nicelikleri açıkça temsil eden bir “physics control adapter”ı video üretim modeline bağlıyor. Böylece her aday eylem için geleceğe yönelik video üretiyor; çarpışma, nesne düşmesi veya yük çökmesi olasılığını değerlendirerek başarı ihtimali yüksek seçeneği öne çıkarıyor.
NTT’nin sağlayıcı testine göre küçük robotla yapılan raf yükleme görevinde başarı oranı yüzde 73,1’den yüzde 92,3’e çıktı. Şirket ayrıca OBJ3D kıyaslamasında geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuç bildirdi; bu rakamlar bağımsız saha doğrulaması değil, NTT’nin deney sonuçları. İlk hedef, farklı biçim ve ağırlıktaki havalimanı bagajlarının yüklenip boşaltılması. NTT, Mujin ile saha denemeleri planlıyor ve sistemi lojistik, üretim, inşaat ile perakendeye genişletmeyi değerlendiriyor.
Asıl kaynaklara göz at
Kaynak tarihi: 11 Kasım 2026.
AI Radar yayın saati: 11 Kas 2026 14:08 (Türkiye).
KONUYU TAKİP ET
Konular ve etiketler
Keşfini paylaş.
Bu haberi bir arkadaşına gönder.
Okuyucu yorumları
Bu gelişme hakkında ne düşünüyorsun? Deneyimini veya sorunu paylaş. Yorumlar editör onayından sonra yayımlanır.
Adın/takma adın ve yorumun onaylanırsa herkese açık görünür. Veri işleme hakkında: Gizlilik bilgilendirmesi.
Yorumlar yükleniyor…