Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı
Robotları ve otonom araçları (AV'leri) fiziksel dünyada eğitmek maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını mümkün kılarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar.
Bu modeller, fiziksel testlere bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar (AV'ler) ve diğer alanlarda geliştirme ile dağıtımı hızlandırır.
Dünya Temel Modelleri'nin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve sağladıkları somut faydaları keşfedin.
En İyi 10 Dünya Temel Modeli
1) NVIDIA’nın Alpamayo’su
NVIDIA’nın Alpamayo’su, otonom araçları akıl yürütmeye dayalı karar verme yoluyla daha güvenli hale getirmek için tasarlanmış yeni bir açık kaynaklı yapay zeka modelleri, simülasyon araçları ve dataset'leri ailesidir.
Bu yaklaşımı desteklemek için Alpamayo üç temel bileşeni bir araya getirir:
- Alpamayo 1, sürüş kararlarını açıklayan 10 milyar parametreli bir düşünce zinciri VLA modelidir.
- AlpaSim, test ve doğrulama için açık kaynaklı bir simülasyon framework'üdür.
- Physical AI Open Datasets, 1.700 saatten fazla çeşitli gerçek dünya sürüş verisini içerir.
Bu modeller doğrudan araçlarda çalıştırılmak üzere tasarlanmamıştır. Bunun yerine, geliştiricilerin fine-tune edip üretim AV yığınlarına damıtabileceği büyük öğretmen modelleri olarak hizmet eder; böylece güvenlik ve ölçeklenebilirlik artar.1
2) NVIDIA Research’in GR00T N1.6’sı
NVIDIA Research'in GR00T N1.6'sı, genel amaçlı insansı robotlar için güncellenmiş açık bir temel modeldir. GR00T N1.5 üzerine inşa edilen yeni sürüm, YAM, AgiBot Genie-1 ve Unitree G1 gibi robotlarda iki elle manipülasyon ve tüm vücut hareketi görevleri de dahil olmak üzere hem simülasyonda hem de gerçek dünya testlerinde daha güçlü performans sunar (aşağıdaki şekle bakın).
Şekil 1: GR00T N1.6 ile GR00T N1.5 karşılaştırma grafikleri.
GR00T N1.6; daha büyük bir difüzyon transformer'ı, daha yetenekli bir görü-dil modeli ve binlerce saatlik teleoperasyonlu robot gösterimleri ekleyen genişletilmiş ön eğitim verileri gibi mimari ve eğitim iyileştirmeleri içerir. Bu değişiklikler, modelin daha akıcı ve doğru hareketler öğrenmesine ve post-training sırasında daha hızlı uyum sağlamasına yardımcı olur.
GR00T N1.6, tek bir robota veya göreve odaklanmak yerine, farklı insansı platformlara aktarılabilen bir genelci politika olarak tasarlanmıştır.
NVIDIA, daha hızlı yakınsama, daha iyi el becerisi ve uzun vadeli görevlerde iyileştirilmiş performans bildiriyor; bu da N1.6'yı açık, ölçeklenebilir insansı robot öğrenimi için anlamlı bir ileri adım haline getiriyor.2
GR00T N1.6'yı çalışırken görmek için aşağıdaki videoyu izleyin.
3) PAN
PAN, uzun vadeli tahmin ve eylem koşullu simülasyon için tasarlanmış genel bir etkileşimli dünya modelidir. Otoregresif bir gizil dinamik modeli ile bir video difüzyon kod çözücüsünü birleştiren Generative Latent Prediction mimarisine dayanır.
Bu tasarım, sistemin doğal dilde sağlanan belirli eylemlere yanıt olarak bir ortamın nasıl geliştiğini, zamansal tutarlılığı ve görsel bütünlüğü koruyarak simüle etmesini sağlar.
PAN, bir ajanın eylemler önerebildiği, bunların olası sonuçlarını simüle edebildiği ve tanımlanmış bir hedefe daha iyi ulaşan dizileri seçebildiği çok adımlı rollout üretimini destekler. Model ayrıca, nesne etkileşimleri veya hareket yörüngeleri değiştirilirse görev sonuçlarının nasıl değişebileceğini değerlendirerek karşı olgusal akıl yürütme de yapabilir.
Deneysel sonuçlar, karşılaştırılabilir açık kaynaklı modellere kıyasla uzun vadeli görsel tahmin, fiziksel akıl yürütme ve planlama benchmark'larında güçlü performans elde ettiğini göstermektedir.
Robotik için bu yetenekler, robotların veya eğitim sistemlerinin çevresel dinamikleri tahmin etmesini, stratejileri yürütmeden önce dahili olarak test etmesini ve görev politikalarını iyileştirmesini sağlar; böylece tekrarlanan fiziksel denemelerin maliyetlerini ve risklerini azaltır.
Şekil 2: Otoregresif LLM tabanlı bir omurgayı uzun vadeli dünya simülasyonu için birleştiren PAN model mimarisini gösteren görsel.3
4) World Labs’in Marble'ı
World Labs'in Marble'ı; metin prompt'larından, tek veya birden fazla görüntüden, videolardan, panoramalardan ve 3D yerleşimlerden kalıcı ve düzenlenebilir 3D ortamlar üretir.
Keşif sırasında sahneleri sürekli olarak değiştiren gerçek zamanlı üretken sistemlerin aksine Marble, Gaussian splat'lar, mesh'ler veya videolar olarak dışa aktarılabilen kararlı dünyalar üretir. Platform, mekansal yapıyı görsel stilden ayıran hibrit bir 3D editör olan Chisel'ı içerir.
Bu araç, geliştiricilerin duvarlar veya büyük nesneler gibi temel geometrik öğeleri yerleştirmesine ve ardından sahneyi tamamlamak için stilistik prompt'lar uygulamasına olanak tanır.
Kullanıcılar ayrıca nesneleri doğrudan editörün içinde yeniden konumlandırabilir ve üretilen dünyayı yakındaki ek bölgeleri kapsayacak şekilde genişletebilir. Bu özellikler robotik ekiplerinin çalışma alanlarının gerçekçi dijital ikizlerini oluşturmasını, kontrollü ortamlarda navigasyon ve manipülasyonu test etmesini ve tüm sahneleri yeniden oluşturmak zorunda kalmadan yerleşim veya görev tasarımında hızlıca yineleme yapmasını sağlar.
Marble'ın çok açılı görsel girdileri kabul etme yeteneği, yüksek doğrulukta içerik oluşturulmasını destekler. Bu tutarlı simülasyon ortamları, robotik eğitimin verimliliğini artırabilir ve kapsamlı fiziksel prototipleme ihtiyacını azaltabilir.
Şekil 3: Grafik, Marble'ın girdiden çıktıya pipeline'ını göstermektedir.4
5) Meta’nın V-JEPA 2’si
Meta, fiziksel akıl yürütme, görsel tahmin ve zero-shot robotik planlamada yeni benchmark'lar belirleyen gelişmiş video tabanlı bir dünya modeli olan V-JEPA 2'yi tanıttı.
Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) üzerine inşa edilen 1.2 milyar parametreli model, bir milyon saatin üzerinde video ve ek robot etkileşim verisiyle eğitilmiştir; bu da onun alışılmadık nesnelerin ve ortamların dinamiklerini anlamasını ve tahmin etmesini sağlar.
V-JEPA 2, encoder-predictor mimarisi ve öz-denetimli öğrenme yoluyla planlamayı destekler ve eylem tanıma, öngörü ile video soru yanıtlama gibi görevlerde ileri düzey sonuçlar elde eder.
Meta ayrıca yapay zekada fiziksel akıl yürütmeyi değerlendirmek için üç benchmark yayımladı: IntPhys 2, MVPBench ve CausalVQA; bu, yapay zeka ile insan performansı arasındaki mevcut farkları ortaya koyuyor.
Model, hem araştırma hem de ticari kullanım için açık kaynaklıdır; bu, Meta'nın gelişmiş makine zekası (AMI) hedefine ve pratik, uyarlanabilir yapay zeka ajanlarının geliştirilmesine yönelik önemli bir adımdır.5
Şekil 4: V-JEPA 2 büyük ölçekli video ve görüntü verileri üzerinde ön eğitilir, ardından görsel görevler için bir dil modeliyle hizalanır ve robotikte planlama ile kontrol için az miktarda robot verisiyle genişletilir.6
6) NVIDIA Cosmos Dünya Temel Modelleri
NVIDIA Cosmos Dünya Temel Modelleri, otonom araçlar (AV'ler) ve robotlar dahil olmak üzere fiziksel yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini hızlandırmak için tasarlanmış gelişmiş bir platformdur.
NVIDIA Cosmos Suite; üretken dünya temel modellerini (WFM'ler), gelişmiş tokenizer'ları, yerleşik guardrail'leri ve yüksek hızlı bir video işleme pipeline'ını entegre eder.
NVIDIA NeMo Curator, CUDA hızlandırmalı pipeline ile birlikte iki haftada 20 milyon saatlik videoyu işler; böylece maliyetleri ve süreyi azaltır.
NVIDIA Cosmos Tokenizer üstün sıkıştırma ve daha hızlı görüntü ile video verisi işleme sağlar. İşte NVIDIA Cosmos Suite'in temel özellikleri:
- Yapay zeka modellerini eğitmek ve değerlendirmek için büyük miktarlarda fotogerçekçi, fizik tabanlı sentetik veri oluşturulmasını sağlar.
- Metin, görüntü, video ve sensör verileri gibi çeşitli girdileri kullanarak fizik tabanlı videolar üretir.
- Depolar ve çeşitli yol koşulları dahil olmak üzere karmaşık endüstriyel ve sürüş ortamlarını simüle eder.
- Belirli senaryolar için video aramayı ve simüle edilmiş koşullar altında model değerlendirmesini kolaylaştırır.
- Geliştiriciler, belirli uygulamalara uygun özel modeller oluşturmak için WFM'leri fine-tune edebilir.
- WFM'ler, robotik ve otonom araç topluluklarında iş birliğini teşvik etmek için açık bir lisans altında erişilebilir.
- Modeller, NVIDIA’nın API kataloğu aracılığıyla önizlenebilir veya NVIDIA NGC ve Hugging Face platformlarından indirilebilir.7
Şekil 5: NVIDIA Cosmos Suite'in ana bileşenleri: video küratörü, video tokenizer'ı, önceden eğitilmiş dünya temel modeli, dünya temel modeli post-training örnekleri ve guardrail.8
Waabi, Foretellix, XPENG ve Wayve; trafik senaryolarını, hava koşullarını ve yaya davranışlarını simüle etmek için NVIDIA Cosmos Dünya Temel Modelleri'ni kullanıyor. Bu şirketler testleri fiziksel denemeler olmadan sanal ortamlarda gerçekleştiriyor.9
Platform, yaklaşık iki haftada CUDA hızlandırma yoluyla 20 milyon saatin üzerinde videoyu işlemek ve etiketlemek için NVIDIA NeMo Curator'ı kullanır.
Temel özellikler:
- Etiketlenmiş trafik, hava durumu, aydınlatma ve yaya senaryoları üretir.
- Sensör verileriyle fotogerçekçi video üretir.
- Lokalizasyon için bölgesel sürüş normlarını simüle eder.
- AV sistemlerinin risk-free doğrulamasını sağlar.
7) DeepMind’in Genie 3'ü
Google DeepMind, metinsel açıklamalardan gerçek zamanlı olarak etkileşimli sanal ortamlar üretmek üzere tasarlanmış bir yapay zeka sistemi olan Genie 3'ü yayımladı.
Teknik özellikler:
- Performans özellikleri: Sistem saniyede 24 kare hızında çalışır ve birkaç dakikalık etkileşim boyunca çevresel tutarlılığı korurken 720p çözünürlükte çıktı üretir.
- Model, geçmiş etkileşimlere yaklaşık bir dakika geriye uzanan görsel bellek yetenekleri gösterir.
- Ortam kategorileri: Genie 3 birden çok türde sanal dünya üretir:
- Fiziksel simülasyonlar: akışkanlar dinamiği, aydınlatma efektleri ve çevresel fizik içerir.
- Biyolojik ekosistemler: bitki örtüsü, fauna ve ekolojik etkileşimler içerir.
- Kurgusal ortamlar: gerçekçi olmayan öğeler ve animasyonlu karakterler içerir.
- Coğrafi ve tarihsel yeniden yapılandırmalar: gerçek dünya konumlarının ve dönemlerinin yeniden oluşturulmasıdır.
- Etkileşim mekanizmaları:
- Prompt'lanabilir dünya olayları, çevresel koşulların ve nesne yerleşiminin çalışma zamanında değiştirilmesini sağlar.
- Zamansal tutarlılık, uzun etkileşim oturumları boyunca tutarlı fiziksel özellikleri korur.
- Ajan entegrasyonu, üretilen ortamlarda hedefe yönelik görevler gerçekleştiren otonom ajanları destekler.
- Teknik mimari: Sistem, açık 3D sahne temsilleri yerine otoregresif kare üretimini kullanır.
- Bu yaklaşım, gerçek zamanlı etkileşim sırasında büyüyen zamansal diziler boyunca tutarlılığı korumanın hesaplama zorluğunu ele alırken dinamik ortam oluşturmayı sağlar.
Araştırma uygulamaları ve erişim:
Erişim şu anda sınırlı bir önizleme programı aracılığıyla seçili akademik araştırmacılar ve içerik üreticileriyle sınırlıdır. Potansiyel araştırma uygulamaları arasında eğitim simülasyonu, otonom sistem eğitimi, ajan davranışı değerlendirmesi ve makine öğrenimi sistemleri için karşı olgusal senaryo analizi yer alır.10
8) NVIDIA’nın Earth-2'si
NVIDIA'nın Earth-2'si, Dünya'nın iklimini ve hava sistemlerini yüksek çözünürlükte simüle etmek için yapay zeka ve yüksek performanslı hesaplamayı (HPC) kullanmak üzere tasarlanmış bir girişimdir. Hava tahmini ve iklim modellemesine yeni bir yaklaşımı temsil eder.
Arkasındaki teknoloji nedir?
NVIDIA, NVIDIA'nın grafik işlem birimleri (GPU'lar) ve yapay zeka araçları üzerine inşa edilen Omniverse platformunu kullanarak gerçekçi simülasyonlar oluşturuyor. Amaç, karmaşık hava modellerini modellemek ve daha hassas tahminler yapmak için yapay zekadan yararlanarak Dünya ikliminin son derece ayrıntılı ve doğru simülasyonlarını üretmektir.
Etkisi nedir?
Earth-2'nin nihai hedefi daha iyi hava tahminleri sağlamak, uzun vadeli iklim eğilimlerinin anlaşılmasına yardımcı olmak ve iklim değişikliğini hafifletmektir.
Daha doğru simülasyonlar; aşırı hava olaylarına karşı daha iyi hazırlık, daha verimli enerji kullanımı ve iyileştirilmiş afet müdahale stratejileri sağlayabilir.11
NVIDIA'nın yapay zeka teknolojisinin hava tahmini ile iklim modellemesini nasıl ilerlettiğini keşfetmek için Earth-2 platformuna ve fırtına tahminleri üzerindeki etkisine ayrıntılı bir bakış için aşağıdaki videoyu izleyin:
9) NVIDIA’nın DreamDojo'su
DreamDojo, NVIDIA'dan genelci bir robot dünya modelidir; büyük ölçekli insan videosundan fiziksel bilgi edinmek ve bunu hedef bedenlenme üzerinde post-training aracılığıyla robotlara aktarmak için geliştirilmiştir.
Sistem, yaklaşık 44.000 saatlik benmerkezci insan videosundan oluşan seçilmiş bir dataset olan DreamDojo-HV üzerinde eğitilmiştir. Bugüne kadar dünya modeli ön eğitimi için kullanılan en büyük koleksiyon olduğu ve bu kategorideki önceki dataset'lere kıyasla önemli ölçüde daha fazla beceri ve sahneyi kapsadığı bildirilmektedir.
Post-trained Cosmos-Predict 2.5 baseline ile karşılaştırıldığında DreamDojo, çeşitli ortamlar ve nesne etkileşimlerinde fiziksel olarak daha doğru eylem koşullu rollout'lar üretir.
Temel özellikler:
- NVIDIA'nın GitHub üzerinden açık kaynaklı sürüm.
- Yaklaşık 44k saatlik benmerkezci insan videosu üzerinde ön eğitilmiştir.
- Latent-action ön eğitimi ve ardından robota özgü post-training.
- Distilasyondan sonra gerçek zamanlı 10 FPS otoregresif üretim.
- Birden çok insansı ve manipülatör bedenlenmesine genelleme yapar.
- Downstream uygulamalar olarak politika değerlendirmeyi ve model tabanlı planlamayı destekler.
Şekil 6: DreamDojo genel bakışı; insan videosu üzerinde latent-action ön eğitimini ve ardından hedef bedenlenmede sürekli robot eylemleriyle post-training'i gösterir.12
10) NVIDIA’nın DreamZero’su
DreamZero, önceden eğitilmiş bir video difüzyon omurgası üzerine inşa edilmiş, NVIDIA'dan bir World Action Model'dir (WAM). Alışılmadık fiziksel hareketlerde zorlanan standart Vision-Language-Action modellerinin aksine DreamZero, videoyu ortamın nasıl evrildiğinin yoğun bir temsili olarak ele alıp tek bir ileri geçişte gelecekteki dünya durumlarını ve gelecekteki eylemleri ortaklaşa tahmin ederek dinamikleri öğrenir.
Bu ortak modelleme, sistemin tekrarlayan gösterimlere dayanmadan heterojen robot dataset'lerinden çeşitli beceriler öğrenmesini sağlar. Gerçek robot deneylerinde DreamZero, yeni görevlere ve ortamlara genellemede en son teknoloji VLA baseline'larına kıyasla 2x üzerinde iyileşme bildiriyor.
DreamZero ayrıca güçlü çapraz bedenlenme aktarımı gösterir. İnsanlardan veya diğer robotlardan alınan yaklaşık 10–20 dakikalık video gösterimleri, görülmemiş görevlerde %42'nin üzerinde iyileşme sağlar. Model, zero-shot genellemeyi korurken 30 dakikalık oyun verisinden tamamen yeni bir robot platformuna (YAM) uyum sağlar.
Temel özellikler:
- Video ve robot eylemlerini ortaklaşa tahmin eden World Action Model.
- 14B parametreli otoregresif video difüzyon omurgası üzerine inşa edilmiştir.
- Yeni görevlerde en son teknoloji VLA'lara kıyasla 2x üzerinde genelleme iyileşmesi.
- 38x inference hızlanması sonrasında gerçek zamanlı 7 Hz kapalı döngü kontrolü.
- Doğal ortamda yeni görevlerde zero-shot etkileşimli prompt'lamayı destekler.
Dünya Temel Modelleri kullanım alanları
Robotik
Robotikte Dünya Temel Modelleri, robotların dinamik ve gerçek dünya ortamlarında etkili bir şekilde çalışmasını sağlamada şu yollarla kritik bir rol oynar:
1. Mekansal zeka geliştirme
Robotlar, simüle edilmiş eğitim ortamları aracılığıyla çevrelerini anlar; bu da onların nesneleri hassasiyetle yönlendirmesine ve manipüle etmesine olanak tanır.
2. Gelişmiş öğrenme verimliliği
Simüle edilmiş ortamlar, robotların fiziksel sonuçlar olmadan deney yapabileceği ve hatalardan öğrenebileceği kontrollü senaryolar sağlayarak eğitimi hızlandırır.
3. Görev genellemesi
Görsel, işitsel ve dokunsal sensörler gibi çeşitli modalitelerden gelen girdileri entegre ederek Dünya Temel Modelleri transfer öğrenimini destekler; böylece robotlar yeni ortamlara ve görevlere minimum yeniden eğitimle uyum sağlar.
4. Karmaşık görev planlaması
Bu modeller, robotların nesneleri birleştirme, insan eylemlerini tahmin etme veya endüstriyel ya da işbirlikçi ortamlarda diğer robotlarla koordinasyon kurma gibi uzun vadeli planlama yapmasını sağlar.
Otonom araçlar
Dünya temel modelleri, otonom araçların (AV'ler) geliştirme pipeline'ını şu yollarla iyileştirebilir:
5. Önceden etiketlenmiş verilerle eğitim
Çeşitli koşullarda AV sistemlerinin çevredeki araçları, yayaları ve nesneleri doğru şekilde tanımlamasını ve yorumlamasını sağlayan önceden etiketlenmiş ve kodlanmış video dataset'leri sunarlar.
6. Senaryo üretimi
Bu modeller, gerçek dünya eğitim verilerindeki boşlukları dolduran çeşitli trafik düzenleri, hava koşulları ve yaya davranışları gibi simüle edilmiş senaryolar oluşturabilir.
7. Ölçeklenebilirlik ve yerelleştirme
Geliştiriciler, yeni coğrafi konumlardaki koşulları kopyalamak için sanal ortamları kullanabilir; bu da AV'lerin kapsamlı yol testi olmadan çeşitli yol düzenlemelerine, kültürel sürüş davranışlarına ve altyapı tasarımlarına uyum sağlamasına olanak tanır.
8. Sensör fusion ve kalibrasyon
WFM'ler aynı ortamda kamera, LiDAR, radar ve GPS gibi çoklu sensör girdilerini simüle edebilir. Bu, AV sistemlerinin karmaşık sürüş bağlamlarında derinlik, hız ve hareketi anlamak için gerekli olan doğru sensör fusion ve kalibrasyonu için eğitilmesine yardımcı olur.
9. Güvenlik ve maliyet verimliliği
AV sistemleri, sanal ortamlarda test yaparak risk-free bir ortamda yineleme yapabilir ve optimize olabilir; böylece gerçek dünya denemeleri sırasında maliyetleri ve kaza potansiyelini azaltır.
Multimodal entegrasyon
10. WFM'ler ve diğer kaynaklar
WFM'leri büyük dil modelleri (LLM'ler) ve yüksek performanslı hesaplama (HPC) gibi diğer hesaplama kaynaklarıyla entegre etmek, anlamsal anlayış ekleyerek Fiziksel Yapay Zeka sistemlerini geliştirir.
Bu kombinasyon, görsel dil modellerini ve multimodal yetenekleri destekleyerek görüntü ve video verileriyle daha karmaşık etkileşimler sağlar.
Dünya Temel Modelleri'nin arkasındaki temel teknolojiler
Dünya Temel Modelleri'nin inşası; veri kürasyonu, tokenization, sinir ağları, dahili temsil ve fine-tuning ile uzmanlaşma dahil olmak üzere birden çok katmanlı karmaşık süreç ve teknolojiyi içerir:
Veri toplama
Kürasyon pipeline'ları toplanan video üzerinde çalışır ve bu havuzun boyutu bir modelin öğrenebileceklerinin üst sınırını belirler. Cosmos 20 milyon saatlik videoyu küreler; DreamDojo ise yaklaşık 44.000 saatlik benmerkezci insan görüntüsü üzerinde ön eğitim yapar. Bu düzeydeki hacimlere kendi kendine toplama yoluyla ulaşmak zordur; çünkü tek bir laboratuvar sınırlı sayıda ortam, aydınlatma koşulu ve hata durumu kaydedebilir.
Herkese açık web videoları daha geniş bir sahne, görev ve coğrafya yelpazesini kapsar; bu nedenle ekipler kaydedilmiş görüntüleri genellikle açık kaynaklardan toplanan materyallerle destekler. Bir toplama kurulumunun eğitim ölçeğinde geçerli olup olmadığını belirleyen iki gereksinim vardır:
- Çıkarma güvenilirliği: yt-dlp gibi araçlar sürekli petabayt düzeyinde verim için değil, bireysel indirmeler için üretilmiştir. Örneğin, Bright Data bu hacimde %99'un üzerinde çıkarma başarısı bildirirken, açık kaynaklı araçlarda bu oran %60 ile %75 arasındadır.
- Görsel içeriğe göre arama: Başlıklar ve etiketler bir klipte ne olduğunu nadiren açıklar; bu da pick-and-place veya yağmurda yaya geçişleri gibi görev ailelerini bir araya getirirken anahtar kelime aramayı sınırlar. Bright Data'nın Video Search API'si 1 milyardan fazla web videosunu indeksler ve görüntü içeriğine dayalı getirmeyi destekler.
Veri kürasyonu
Veri kürasyonu, dünya modellerinin geliştirilmesindeki ilk adımdır. Modelin yüksek kaliteli bilgilerle eğitilmesini sağlamak için kapsamlı gerçek dünya dataset'lerinin sistematik olarak düzenlenmesini, temizlenmesini ve hazırlanmasını içerir. Veri kürasyonundaki adımlar şunlardır:
- Filtreleme: Yüksek kaliteli verileri tanımlar ve korur.
- Etiketleme: Görü-dil modelleri kullanarak önemli nesneleri, eylemleri ve olayları etiketler.
- Sınıflandırma: Verileri belirli eğitim hedefleri için kategorilere ayırır.
- Tekilleştirme: Verimlilik için yedekli verileri tanımlamak ve kaldırmak amacıyla video embedding'lerini kullanır.
Video işleme
Video işleme şunları içerir:
- Videoyu daha küçük parçalara ayırma ve dönüştürme.
- İlgili yüksek çözünürlüklü verileri yalıtmak için kalite filtreleri uygulama.
Tokenization
Tokenization, ham ve yüksek boyutlu görsel verileri token adı verilen daha küçük ve yönetilebilir birimlere dönüştürerek makine öğrenimi süreçlerini basitleştirir. Piksel yedekliliklerini azaltmayı ve bunları kompakt, anlamsal olarak anlamlı token'lara dönüştürmeyi hedefler; böylece daha hızlı ve daha verimli model eğitimi ile inference sağlar.
İki tür tokenization vardır: ayrık (görsel verileri tam sayılar olarak kodlar) ve sürekli (görsel verileri sürekli vektörler olarak kodlar).
Sinir ağları ve dahili temsil
Dünya temel modellerinin merkezinde milyarlarca parametreye sahip sinir ağları bulunur. Bu ağlar, ortamın gizli bir durumunu veya dahili bir temsilini oluşturmak ve güncellemek için verileri analiz eder.
Temel yetenekler şunlardır:
- Algı: Video ve görüntülerden hareket, derinlik ve diğer 3D dinamik davranışları çıkarır.
- Tahmin: Öğrenilen temsillere dayanarak gizli nesneleri, hareket modellerini ve olası olayları öngörür.
- Uyarlama: Derin öğrenme yoluyla gizli durumu sürekli iyileştirir ve yeni senaryolara ve ortamlara yanıt verme yeteneği sağlar.
Model mimarileri
Dünya temel modelleri, fiziksel olayları etkili şekilde simüle etmek ve tahmin etmek için özel sinir ağı mimarileri kullanır:
Difüzyon modelleri
- Yüksek kaliteli videolar üretmek için rastgele gürültüyü rafine ederek çalışır.
- Video üretimi ve stil transferi gibi görevler için idealdir.
Otoregresif modeller
- Videoyu kare üretir; sonraki her kareyi öncekilere dayanarak tahmin eder.
- Video tamamlama ve gelecek kare tahmini için uygundur.
Fine-Tuning ve uzmanlaşma
Başlangıçta genel görevler için eğitilen dünya temel modelleri, belirli uygulamalar için fine-tune edilebilir.
Fine-tuning framework'leri; veri hazırlığını, model eğitimini, performans optimizasyonunu ve çözüm dağıtımını basitleştirmek için kütüphaneleri, SDK'ları ve araçları entegre eder; aynı zamanda robotik, otonom sistemler ve diğer uygulamalardaki özel görevlere uyarlamayı da sağlar.
Dünya Temel Modelleri nedir?
Dünya temel modelleri, gerçek dünya ortamlarını ve dinamiklerini simüle etmek ve tahmin etmek için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleridir.
Bu modeller; metinsel bilgiler, görüntüler ve videolar gibi görsel veriler ve harekete ilişkin veriler dahil olmak üzere çeşitli veri girdilerini işleyerek fiziksel ve sanal senaryoların gerçekçi ve sürükleyici simülasyonlarını oluşturur.
Dünya temel modellerinin temel yeteneği; hareket, kuvvet, nedensellik ve mekansal ilişkiler gibi temel fiziksel ilkeleri anlamalarında yatar.
Bu, onlara bir aracın hareketi, robotik bir kolun dinamikleri veya sanal bir dünyadaki nesnelerin etkileşimi olsun, belirli bir ortamda nesnelerin ve varlıkların nasıl etkileşime girdiğini simüle etme olanağı sağlar.
Bu modellerin önemli bir uygulaması, robotlar ve otonom araçlar gibi fiziksel yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesidir. Eğitim ve test için güvenli ve kontrollü bir ortam sağlayarak bu modeller; maliyetli, zaman alıcı ve potansiyel olarak tehlikeli olabilecek gerçek dünya deneylerine olan ihtiyacı azaltabilir.
Ayrıca dünya temel modelleri; eğlence, eğitim ve araştırma dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilecek yüksek kaliteli, gerçekçi video içerikleri üretebilir.
Doğru ve ayrıntılı ortamları simüle etme yetenekleri, onları geliştiriciler için temel araçlar haline getirir ve daha verimli ile hassas yapay zeka performansı iyileştirmeleri sağlar.
Fiziksel yapay zeka sistemleri: Tanım ve önem
Fiziksel yapay zeka uygulamaları; fiziksel dünyayı algılamak için sensörlerle ve onunla etkileşime girip onu değiştirmek için aktüatörlerle donatılmış yapay zeka sistemlerini ifade eder.
Robotlar, sürücüsüz arabalar ve diğer cihazlar gibi otonom makinelerin gerçek dünya ortamlarında karmaşık eylemler gerçekleştirmesini sağlarlar.
Genellikle “üretken fiziksel yapay zeka” olarak tanımlanan bu yaklaşım, üretken yapay zeka modellerini mekansal ilişkiler ve 3D dünyayı yöneten fiziksel kurallar anlayışıyla genişletir.
Fiziksel yapay zeka nasıl çalışır?
Üretken fiziksel yapay zeka, gelişmiş işlevsellik için üretken yapay zekayı fiziksel dünya verileriyle birleştirir.
Eğitim sırasında yapay zeka sistemleri, gerçek dünya senaryolarını taklit eden simülasyonlara maruz bırakılır. Bu simülasyonlar; fabrikalar gibi fiziksel alanların son derece doğru sanal kopyaları olan dijital ikizlere dayanır ve bu ortamlara otonom makineler ile sensörler yerleştirilir. Sanal ortam, nesne hareketi, çarpışmalar ve ışık dinamikleri gibi etkileşimleri yakalayan 3D eğitim verileri üretir.
Pekiştirmeli öğrenme bu süreçte kritik öneme sahiptir. Makinelerin bu simüle edilmiş ortamlarda deneme yanılma yoluyla beceri öğrenmesini sağlar. İstenen eylemlerin tamamlanması için ödüller verilir; böylece yapay zeka uyum sağlar, gelişir ve sonunda görevleri hassasiyetle ustalıkla yerine getirir. Bu süreç, makinelere gerçek dünya uygulamaları için gerekli gelişmiş motor becerileri kazandırır.
Fiziksel yapay zeka sistemleri neden önemlidir?
Önceden otonom makineler çevrelerini etkili şekilde algılamakta ve onlarla etkileşime girmekte zorlanıyordu. Fiziksel yapay zeka, robotların ve diğer cihazların çevrelerini algılamasını, uyum sağlamasını ve onlarla etkileşime girmesini sağlayarak bu sınırlamanın üstesinden gelir.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, cerrahi prosedürlerden depo navigasyonuna kadar karmaşık görevleri yerine getirebilen makineler yaratarak sektörlerde verimliliği, güvenliği ve erişilebilirliği artırmaya yardımcı olur.
Fiziksel yapay zeka, makineleri güvenli ve kontrollü ortamlarda eğitmek için gelişmiş fizik tabanlı simülasyonlara dayanır. Bu simülasyonlar geliştirmeyi hızlandırır, erken öğrenme aşamalarında hasarı önler ve gerçek dünya dağıtımına hazır olmayı sağlar.
Fiziksel yapay zeka uygulamalarından bazıları şunlardır:
- Otonom Mobil Robotlar (AMR'ler): Karmaşık depo ortamlarında gezinir, engellerden kaçınır ve gerçek zamanlı sensör geri bildirimine uyum sağlar.
- Manipülatörler: Nesne pozlarına göre kavrama gücünü ve konumlandırmayı ayarlamak gibi hassas görevler gerçekleştirir.
- İnsansı robotlar: Çeşitli görevlerde algılamak, gezinmek ve etkileşim kurmak için ince ve kaba motor becerileri gerektirir.
- Akıllı alanlar: Depolar ve fabrikalar gibi büyük ölçekli iç mekan ortamları, tedarik zinciri uygulamalarında fiziksel yapay zeka ve üretken yapay zekadan iyileştirilmiş güvenlik, dinamik rota planlaması ve operasyonel verimlilik yoluyla yararlanır. Gelişmiş bilgisayar görüşü modelleri, insan güvenliğini önceliklendirirken etkinlikleri izler ve optimize eder.
- Cerrahi robotlar: Dikiş atma ve iğneye iplik geçirme gibi hassas operasyonlar gerçekleştirir.
Gerçek hayattan örnek:
Toronto Üniversitesi, UC Berkeley, ETH Zurich, Georgia Tech ve NVIDIA'dan araştırmacılar tarafından geliştirilen ORBIT-Surgical, cerrahi robotları eğitmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir simülasyon framework'üdür. Cerrahların bilişsel yükünü hafifletir ve ekip performansını artırır.
NVIDIA Isaac Sim üzerine inşa edilen bu framework, iğne kavrama, nesne aktarma ve hassas yerleştirme gibi laparoskopiden ilham alan görevleri destekler. GPU hızlandırma kullanarak, şant yerleştirme gibi görevler tek bir NVIDIA RTX GPU üzerinde iki saatin altında tamamlanacak şekilde robotları hızlıca eğitebilir.
Framework ayrıca yapay zeka algı modellerini eğitmek, araç tanımayı iyileştirmek ve gerçek dünya dataset'lerine bağımlılığı azaltmak için yüksek kaliteli sentetik veriler üretmek üzere NVIDIA Omniverse'i kullanır.13
Dünya Temel Modeli neden önemlidir?
Fiziksel yapay zeka için etkili dünya modelleri oluşturmak, özellikle kapsamlı eğitim için gereken geniş gerçek dünya senaryolarını yakalarken toplanması hem zaman alıcı hem de maliyetli olan büyük dataset'ler gerektirir.
Dünya Temel Modelleri (WFM'ler), sentetik veri üreterek bu zorluğun üstesinden gelebilir. Bu veriler zengin, çeşitli ve ölçeklenebilirdir; geliştiricilerin gerçek dünya bilgilerini toplamanın lojistik sorunları olmadan yapay zeka sistemlerini daha etkili şekilde eğitmesini sağlar.
WFM'ler tarafından oluşturulan sentetik dataset'ler, gerçek dünyada nadir görülebilecek veya kopyalanması zor olabilecek senaryolardaki boşlukları doldurmaya da yardımcı olur.
Fiziksel yapay zeka sistemlerini gerçek dünya ortamlarında eğitmek ve test etmek önemli zorluklar doğurur. Bunlar arasında yüksek maliyetler, ekipman veya çevre için potansiyel riskler ve tutarlı testler için kontrollü koşulları sürdürmenin zorluğu yer alır.
Dünya Temel Modelleri, yapay zeka sistemlerinin güvenle eğitilip test edilebileceği son derece gerçekçi sanal 3D ortamlar sunarak bir çözüm sağlar. Bu ortamlar, geliştiricilerin karmaşık fiziksel etkileşimleri simüle etmesine, yeni yetenekleri test etmesine ve yapay zeka davranışlarını kontrollü, tekrarlanabilir şekilde iyileştirmesine olanak tanır.
Dünya Temel Modellerinin Faydaları
Dünya Temel Modellerinden yararlanarak araştırmacılar ve mühendisler; daha sağlam ve uyarlanabilir Fiziksel Yapay Zeka sistemleri geliştirirken geliştirme döngülerini hızlandırabilir, maliyetleri azaltabilir ve riskleri en aza indirebilir.
Bu yaklaşım, gelişmiş yapay zeka uygulamaları oluşturmaya ve gerçek dünya senaryolarında daha güvenli ve verimli dağıtım sağlamaya yardımcı olabilir.
İyileştirilmiş karar verme ve planlama
Dünya Temel Modelleri, çeşitli eylem dizilerine dayalı olası gelecek senaryolarını simüle ederek Fiziksel Yapay Zeka sistemlerini geliştirir. Entegre maliyet veya ödül modüllerini kullanan bu modeller, optimal stratejileri belirlemek için sonuçları değerlendirir.
Bu öngörü, Fiziksel Yapay Zeka geliştiricilerinin dinamik ortamlarda verimlilik, uyarlanabilirlik ve güvenliği sağlayarak karmaşık zorlukları çözmesini sağlar.
Gerçekçi ve fiziksel olarak doğru simülasyonlar
NVIDIA'nın difüzyon modelleri de dahil olmak üzere Dünya Temel Modelleri, nesnelerin nasıl hareket ettiğini ve etkileşime girdiğini anlayarak yüksek doğruluklu 3D simülasyonlar üretir. Bu simülasyonlar, algı yapay zekasını eğitmek ve otonom araçları veya robotik sistemleri çeşitli ortamlarda test etmek için kritik öneme sahiptir.
Örneğin sürücüsüz arabalar çeşitli hava ve trafik koşullarında değerlendirilebilir; robotlar ise gerçek dünya dağıtımından önce nesne manipülasyonu ve görev performansı açısından test edilebilir.
Öngörücü zeka
Dünya Temel Modelleri öngörücü zeka sağlar; Fiziksel Yapay Zeka sistemlerinin senaryoları öngörmesine ve video eğitimi ile geçmiş verilere dayanarak bilinçli kararlar vermesine olanak tanır.
Video-dünya üretiminden yararlanan ve fizik farkındalıklı videolar üreten bu modeller, Fiziksel Yapay Zeka kurulumlarında stratejileri optimize etmeye, güvenliği artırmaya ve uyarlanabilirliği geliştirmeye yardımcı olur.
Dünya Temel Modelleri ile geliştirilmiş politika geliştirme
Politika değerlendirme: NVIDIA Cosmos modelleri gibi Dünya Temel Modelleri, Fiziksel Yapay Zeka sistemlerinin geliştiricilerinin politika modellerini fiziksel dünya yerine sanal ortamlarda test etmesine ve iyileştirmesine olanak tanır.
Bu yöntem dijital ikizleri kullanır ve maliyet ile zaman açısından verimlidir. Görülmemiş koşullarda çeşitli testlere olanak tanır; geliştiriciler etkisiz politikaları hızla eleyerek fiziksel yapay zeka görevlerini ve kaynaklarını umut vadeden politikalara odaklayabilir.
Politika başlatma: Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya fiziğini ve dinamiklerini modelleyerek politika modellerini başlatmak için güçlü bir temel sağlar. Bu yaklaşım veri kıtlığı zorluklarını ele alır ve Fiziksel Yapay Zeka modeli geliştirmeyi hızlandırır.
Politika eğitimi: Ödül modelleriyle eşleştirilen Dünya Temel Modelleri, pekiştirmeli öğrenme kurulumlarında fiziksel dünyanın yerine geçer. Bu modeller, simüle edilmiş etkileşimler yoluyla politika modellerini fine-tune etmeye yardımcı olan geri bildirim sağlayarak yeteneklerini geliştirir.
Tercih edilen kaynak olarak ekleDünya Temel Modeli platformlarının geleceği
Dünya temel modellerinin uygulamalarının otonom araçlar ve robotiğin çok ötesine uzanması bekleniyor. Dünya Temel Modellerinin gelecekteki olası uygulamalarından bazıları şunlardır:
Sağlık hizmetleri
Bu modeller, karmaşık prosedürler sırasında hassasiyet ve güvenliği sağlayarak sonuçta hasta sonuçlarını iyileştirmek üzere cerrahi robotlar ve tıbbi cihazlar için simüle edilmiş eğitim sağlayabilir.
Eğitim ve öğretim
Sanal ortamlar, yüksek riskli senaryoları gerçek dünya riskleri olmadan kopyalayarak özellikle ağır makine operatörleri, pilotlar ve acil durum müdahale ekipleri için eğitim ve öğretim amaçlı sürükleyici simülasyonlar sağlayabilir.
Oyun ve eğlence
Daha etkileşimli ve uyarlanabilir yapay zeka karakterleri oluşturarak bu modeller, sanal ve artırılmış gerçeklik deneyimlerini dönüştürebilir; onları daha ilgi çekici ve gerçeğe yakın hale getirebilir.
Kentsel planlama
Şehir planlamacıları; trafik düzenlerini, yaya dinamiklerini ve altyapı değişikliklerini simüle etmek için bu modellerden yararlanabilir ve tasarımları fiziksel uygulamadan önce optimize edebilir.
Güvenlik ve savunma
Dünya modellerinin; gözetim, arama-kurtarma görevleri ve afet müdahalesi için dronlar ile otonom ajanların eğitiminde, tümü güvenli ve kontrollü sanal senaryolar içinde temel bir rol oynaması bekleniyor.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/world-foundation-model}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 10 Ağustos 2026}
}3 veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makaledeki grafik ve tablolarda gösterilen özet verileri, bir CSV dosyası içeren ZIP dosyası olarak indirin.
Arkasındaki ayrıntılı veriyi ister misiniz? Premium'a katılın
Değişiklik günlüğü
8 güncelleme- 2026
World Foundation Models listesine 9. ve 10. madde olarak NVIDIA'nın DreamDojo ve DreamZero eklendi, Proc4Gem çıkarıldı.
“Dünya Temel Modelleri kullanım durumları” bölümü, “En İyi 9 Dünya Temel Modeli” bölümüyle değiştirildi.
Robotik bölümü, otonom araçlar, çok modlu entegrasyon, NVIDIA'nın Alpamayo'su ve NVIDIA Research'ün GR00T N1.6'sı hakkında yeni bilgilerle genişletildi.
- 2025
PAN ve World Labs' Marble, "Karmaşık görev planlama" bölümüne eklendi.
Gerçek hayat örneği bölümüne Google DeepMind'ın Genie 3'ü eklendi.
Gerçek hayat örneği bölümüne Meta V-JEPA 2 eklendi.
Dünya Temel Modellerine girişi robotik, otonom araçlar ve çok modlu entegrasyon detaylarıyla genişletti.
Dünya Temel Modelleri bölümüne Çok Modlu entegrasyon eklendi.
Referans Linkleri
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.
Sıradaki Okunma
En İyi 17 AgentOps Aracı: AgentNeo, Langfuse ve daha fazlası
Büyük Nicel Modeller: Uygulamalar ve Zorluklar
En İyi 10 Agentic AI ERP Sistemi ve 6 Çözüm
Agentic Mesh: Ölçeklenebilir Yapay Zeka İş Birliğinin Geleceği
Siber Güvenlik için Agentic AI: 10 Kullanım Durumları ve Örnekler
Yapay Zeka Kamu Hizmetleri: En İyi 20 Kullanım Alanları ve Vaka Çalışmaları
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.