V-JEPA 2: Fiziksel Dünyayı Anlayan Yapay Zeka ve Etkileri

Gelişmiş dil modelleri (LLM’ler), metin ve diğer modüllerde ustalaşmış olsa da, dinamik ve gerçek dünya ortamlarında çalışmak için gerekli olan fiziksel “sağduyudan” yoksundur. Bu durum, neden-sonuç ilişkilerinin kritik öneme sahip olduğu imalat ve lojistik gibi alanlarda yapay zekanın (YZ) kullanımını sınırlamıştır. Meta’nın son modeli V-JEPA 2, video ve fiziksel etkileşimlerden bir dünya modeli öğrenerek bu boşluğu kapatma yönünde bir adım atıyor. V-JEPA 2, öngörülemez ortamlarda sonuçları tahmin etme ve eylemleri planlama gerektiren YZ uygulamalarının oluşturulmasına yardımcı olabilir. Bu yaklaşım, daha yetenekli robotlar ve fiziksel ortamlarda gelişmiş otomasyon için net bir yol sunmaktadır. Bu makalede, V-JEPA 2’nin nasıl çalıştığı, dünya modeli kavramının ne anlama geldiği ve işletmeler için potansiyel etkileri detaylı bir şekilde incelenecektir.

Dünya Modelinin Nasıl Planlama Yaptığı

İnsanlar, çevrelerini gözlemleyerek erken yaşlarda fiziksel sezgilerini geliştirirler. Bir topun atıldığını gördüğünüzde, içgüdüsel olarak yörüngesini bilir ve nereye düşeceğini tahmin edebilirsiniz. V-JEPA 2, yapay zeka sisteminin fiziksel dünyanın nasıl işlediğine dair bir iç simülasyonu olan benzer bir “dünya modeli” öğrenir. Model, kurumsal uygulamalar için hayati öneme sahip üç temel yetenek üzerine inşa edilmiştir: Bir sahnede neler olduğunu anlama, bir eyleme bağlı olarak sahnenin nasıl değişeceğini tahmin etme ve belirli bir amaca ulaşmak için bir dizi eylem planlama. Meta’nın blogunda belirttiği gibi, uzun vadeli vizyonu, dünya modellerinin YZ ajanlarının fiziksel dünyada plan yapmasını ve akıl yürütmesini sağlamaktır. Modelin Video Ortak Gömme Tahmin Mimarisi (V-JEPA) olarak adlandırılan mimarisi, iki ana bölümden oluşur. Bir “kodlayıcı”, bir video klibi izler ve onu gömme olarak bilinen kompakt bir sayısal özet haline getirir. Bu gömme, sahnede yer alan nesneler ve bunların ilişkileri hakkında temel bilgileri yakalar. İkinci bir bileşen olan “tahminci”, daha sonra bu özeti alır ve sahnenin nasıl evrileceğini hayal ederek, bir sonraki özetin nasıl görüneceğine dair bir tahmin üretir. Bu mimari, ilk olarak I-JEPA ile görüntülere uygulanan JEPA çerçevesinin en son evrimidir ve dünya modelleri oluşturmaya yönelik tutarlı bir yaklaşımı sergileyerek videoya doğru ilerlemektedir.

Gözlem ve Eylemden Öğrenme

V-JEPA 2, iki aşamada eğitilir. İlk olarak, bir milyondan fazla saatlik etiketlenmemiş internet videosunu izleyerek, fizik hakkında temel bir anlayış oluşturur. Nesnelerin nasıl hareket ettiğini ve etkileşimde bulunduğunu gözlemleyerek, insan rehberliği olmaksızın genel amaçlı bir dünya modeli geliştirir. İkinci aşamada, bu önceden eğitilmiş model, küçük, uzmanlaşmış bir veri kümesi üzerinde ince ayarlanır. Sadece bir robotun görevleri yerine getirdiği 62 saatlik videoyu ve ilgili kontrol komutlarını işleyerek, V-JEPA 2 belirli eylemleri fiziksel sonuçlarına bağlamayı öğrenir. Bu, gerçek dünyada eylem planlayabilen ve kontrol edebilen bir modelle sonuçlanır. Bu iki aşamalı eğitim, gerçek dünya otomasyonu için kritik bir yetenek sağlar: sıfır atışlı robot planlama. V-JEPA 2 tarafından desteklenen bir robot, yeni bir ortama konuşlandırılabilir ve daha önce karşılaşmadığı nesneleri, o belirli ayar için yeniden eğitim almasına gerek kalmadan başarıyla manipüle edebilir. Bu, çalışacakları tam robot ve ortamdan eğitim verisi gerektiren önceki modellere göre önemli bir ilerlemedir. Model, açık kaynaklı bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve daha sonra Meta’nın laboratuvarlarındaki farklı robotlarda başarıyla konuşlandırılmıştır. Örneğin, bir nesneyi almak gibi bir görevi tamamlamak için, robota istenen sonucun bir hedef görüntüsü verilir. Daha sonra V-JEPA 2 tahmincisini kullanarak bir dizi olası sonraki hareketi dahili olarak simüle eder. Her hayal edilen eylemi, hedefe ne kadar yaklaştığına göre değerlendirir, en yüksek puanlı eylemi gerçekleştirir ve görev tamamlanana kadar süreci tekrarlar. Bu yöntemi kullanarak, model, yeni ortamlarda, daha önce karşılaşılmamış nesnelerle yapılan alma ve yerleştirme görevlerinde %65 ila %80 arasında başarı oranlarına ulaşmıştır.

Fiziksel Akıl Yürütmenin Gerçek Dünya Etkisi

Yeni durumlarda planlama ve harekete geçme yeteneği, işletme operasyonları için doğrudan sonuçlar doğurur. Lojistik ve imalatta, ürün ve depo düzenlemelerindeki farklılıkları kapsamlı yeniden programlama yapmadan ele alabilen daha uyarlanabilir robotlar sağlar. Bu, şirketlerin fabrikalarda ve montaj hatlarında insansı robotların konuşlandırılmasını araştırdıkları için özellikle faydalı olabilir. Aynı dünya modeli, şirketlerin yeni süreçleri simüle etmesine veya diğer yapay zekaları fiziksel olarak doğru bir sanal ortamda eğitmesine olanak tanıyan son derece gerçekçi dijital ikizleri destekleyebilir. Endüstriyel ortamlarda, bir model makine ekipmanlarının video beslemelerini izleyebilir ve fiziksel dünya modelinden öğrendiği bilgiler doğrultusunda, oluşabilecek güvenlik sorunlarını ve arızaları önceden tahmin edebilir. Bu araştırma, Meta’nın “gelişmiş makine zekası (AMI)” olarak adlandırdığı, YZ sistemlerinin “insanlar gibi dünyayı öğrenmesi, alışılmadık görevleri nasıl yerine getireceğini planlaması ve sürekli değişen dünyaya verimli bir şekilde uyum sağlaması” yönünde önemli bir adımdır. Meta, modeli ve eğitim kodunu yayınladı ve “YZ’nin fiziksel dünya ile etkileşim biçimini dönüştürebilecek dünya modelleri geliştirme nihai hedefimize doğru ilerlemeyi sağlayarak bu araştırma etrafında geniş bir topluluk oluşturmayı” umuyor.

Sonuç

V-JEPA 2, robotik alanını bulut ekiplerinin zaten tanıdığı yazılım tanımlı modele daha da yaklaştırıyor: bir kez önceden eğit, her yere konuşlandır. Model, genel fiziği genel videolardan öğrendiği ve yalnızca birkaç düzine saatlik göreve özgü görüntülemeye ihtiyaç duyduğu için, işletmeler, pilot projeleri genellikle yavaşlatan veri toplama döngüsünü kısaltabilirler. Pratik terimlerle, uygun fiyatlı bir masaüstü kol üzerinde bir alma ve yerleştirme robotunun prototipini oluşturabilir, ardından aynı politikayı binlerce yeni örnek toplamak veya özel hareket komut dosyaları yazmak zorunda kalmadan fabrika zeminindeki bir endüstriyel düzeneğe uygulayabilirsiniz. Daha düşük eğitim maliyeti, maliyet denklemini de yeniden şekillendirir. 1,2 milyar parametre ile V-JEPA 2, tek bir üst düzey GPU’ya rahatça sığar ve soyut tahmin hedefleri, çıkarım yükünü daha da azaltır. Bu, ekiplerin on-premise veya edge’de kapalı döngü kontrolü çalıştırmasına olanak tanır ve bulut gecikmelerinden ve tesis dışında video akışı ile gelen uyumluluk sorunlarından kaçınılır. Bir zamanlar büyük bilgi işlem kümelerine giden bütçe, bunun yerine ek sensörleri, yedeklemeyi veya daha hızlı yineleme döngülerini finanse edebilir. Bu teknoloji, özellikle lojistik ve imalat sektörlerinde devrim yaratma potansiyeline sahip. Gelişmiş dünya modelleri sayesinde, robotlar daha akıllı, daha uyarlanabilir hale gelecek ve insan iş gücünün yerini alarak daha verimli operasyonlar sağlayacak. Gelecekte, bu tür modellerin, farklı sektörlerde otomasyonun sınırlarını zorlayarak iş süreçlerini ve yaşam tarzlarını dönüştürmesi bekleniyor.