Fiziksel yapay zeka son dönemde büyük ilerlemeler kaydetti, ancak temel modelleri eğitmek için genellikle sert nesneler kullanılıyor. Chef Robotics'e göre gıda, robotikteki en karmaşık manipülasyon zorluklarından birini temsil ediyor. Her bir malzeme şekil değiştirebilir, ağırlık ve doku açısından tutarsızdır, sıcaklığa karşı duyarlıdır ve binlerce farklı varyasyonda kalibre edilmiş bir kuvvetle ele alınması gerekir.
Chef Robotics, şekil değiştiren malzemelerin manipülasyonuna dair dünyanın en büyük gerçek dünya veri setini oluşturduğunu açıkladı. Şirket, Kuzey Amerika ve Avrupa'daki bir düzineden fazla gıda üretim tesisinde üretim aşamasında 118 milyondan fazla porsiyon hazırladı. Bu veriler, robotların minimum yeniden eğitimle yeni malzemelere uyum sağlamasını sağlayan Gıda Temel Modeli'nin (FFM) temelini oluşturuyor.
20 ve 21 Ekim tarihlerinde California, Santa Clara'da düzenlenecek RoboBusiness 2026 etkinliğinde, Chef Robotics'in Kurucusu ve İcra Kurulu Başkanı Rajat Bhageria, 'Gıda Neden Fiziksel Yapay Zekanın En Zor Problemi ve En Umut Vadeden Katalizörüdür?' başlıklı bir konuşma yapacak.
Gıda Robotiği İçin Zorluklar ve Fırsatlar Masaya Yatırılıyor
Bu oturum, gıdanın fiziksel yapay zeka için neden bu kadar zorlu bir ölçüt olduğunu inceleyecek. Oturumda şu konular ele alınacak:
- Yumuşak ve öngörülemez nesneleri kavramada karşılaşılan sensör füzyonu zorlukları
- Kırılgan ve yoğun malzemeleri işlemek için gereken kuvvet kontrolü hassasiyeti
- Güçlü politikalar eğitmek için gerçek dünya değişkenliğinin neden vazgeçilmez olduğu
Daha da önemlisi Bhageria, gıda sorununu çözmenin bu sektörün çok ötesinde bir ilerlemenin kapısını nasıl araladığını gösterecek. Chef Robotics'te geliştirilen uyarlanabilir kavrama, dokunsal geri bildirim entegrasyonu ve yüksek değişkenlikli eğitim dağılımları gibi teknikler; tıbbi cihazlar, esnek ambalajlama, tarım ve şekil değiştiren malzemeleri içeren diğer alanlara da aktarılabilecek.
Katılımcılar, şekil değiştiren malzeme manipülasyonunu fiziksel yapay zekada bir sonraki sınır olarak düşünmek için somut bir çerçeve edinecekler. Ayrıca, gerçek dünya verilerinin büyük ölçekte kullanılmasıyla laboratuvar demolarının nasıl çalışır sistemlerden ayrıldığının kanıtlarını görecekler.
San Francisco merkezli Chef Robotics, gıda üretimini otomatikleştiren bir fiziksel yapay zeka şirketi. Bhageria daha önce, yeni teknolojileri eski sektörlere uygulayan girişimcilere yatırım yapan bir tohum öncesi sermaye fonu olan Prototype Capital'in kurucusu ve yönetici ortağıydı.
Prototype Capital'den önce Bhageria, görme engelliler için yardımcı teknolojiler geliştiren ThirdEye şirketini kurdu. ThirdEye daha sonra satın alındı. Bhageria, Pennsylvania Üniversitesi'nden robotik ve makine öğrenimi alanında yüksek lisans ile ekonomi alanında lisans derecesine sahip.
