Yapay zeka eylemler üretebilir.
Fiziksel AI donanımı, bu eylemlerin gerçek dünyada başarılı olup olmadığını belirler.
Temel modeller robotik manipülasyona genişledikçe, darboğaz artık yalnızca algılama değildir. O, fiziksel etkileşimdir— temas, kuvvet düzenleme, kayma tespiti ve değişkenliğe uyum sağlama.
Fiziksel AI'yı ölçeklendirmek için, robotların gerçek dünya temasından algılayabilen, yanıt verebilen ve öğrenebilen donanıma ihtiyacı vardır.
Fiziksel AI donanımının önemi
Simülasyonla eğitilen modeller, gerçek dünya etkileşimi belirsiz olduğu için genellikle dağıtımda başarısız olur:
- Objeler geometri ve sertlik açısından değişkenlik gösterir
- Temas kuvvetleri dalgalanır
- Kayma ve mikro çarpışmalar meydana gelir
- Çevresel toleranslar kayar
Yüksek kaliteli fiziksel geri bildirim olmadan, manipülasyon kırılgan hale gelir.
Fiziksel AI donanımı, aşağıdakiler için gerekli algılama ve kontrol katmanını sağlar:
- Kapalı döngü kuvvet düzenleme
- Temas zengini görev yürütme
- Temel model eğitimi için veri toplama
- Daha hızlı simülasyondan gerçeğe geçiş
Ölçeklenebilir robotik manipülasyon için adaptif kavrayıcılar
Adaptif kavrayıcılar, mekanik uyum aracılığıyla kavrama planlama karmaşıklığını azaltır.
Robotiq’ın 2F-85 ve 2F-140 kavrayıcıları, nesne değişkenliğine uyum sağlar ve yüksek hassasiyetli konumlandırma veya karmaşık kavrama politikaları olmadan sağlam manipülasyon sağlar.
Dünyada 23,000'den fazla kavrayıcı kullanıma sunulmuştur ve bunlar:
- Öngörülemeyen ortamlarda güvenilir kapsayıcı kavrama
- Ölçekli olarak tekrarlanabilir performans
- Standart endüstriyel iletişim protokolleri aracılığıyla entegrasyon
- Sürdürülebilir maliyetle yüksek görev kapsamı
Mekanik zeka, model müdahale etmeden önce kontrol sorununu basitleştirir.
Multimodal öğrenme için dokunsal algılama
Sadece görme, temas sonrası belirsizliği çözememektedir.
TSF-85 Dokunsal Sensör Uçları, multimodal dokunsal algılama sağlar:
- Baskı tabanlı temas farkındalığı için 28 taksel
- Kayma tespiti için 1000 Hz titreşim algılama
- Parmak yönlendirmesi için IMU tabanlı propriosepsiyon
Bu veriler, kavrama stabilitesini artırır, nesneler arasında genelleştirmeyi geliştirir ve robotik temel model eğitimi için yüksek kaliteli sinyaller sağlar.
Fiziksel AI sistemleri için, dokunsal algılama, etkileşimden doğrudan öğrenmeyi mümkün kılar—görsel ipuçlarından çıkarım yapmak yerine.
