NC AI, fiziksel yapay zekâ için hafif Vacky Vision 3B modelini tanıttı

Belgeler, video ve kaynak

Model, ChartQA ve TextVQA testlerinde karşılaştırılan modeller arasında en yüksek puanı aldı. Şirket bu yeteneği sanayide gösterge panellerini, teknik çizimleri ve iş emirlerini analiz etmek için kullanmayı planlıyor. Model ayrıca videoyu da işleyebiliyor: 4 saniyelik bir kayıttan 8 kareyi birlikte değerlendirerek nesnelerin hareketini ve konum değişimini izliyor.

NC AI, kaynak verisiyle ek eğitim verdiği Vacky Vision 3B Weld adlı özel bir sürüm de geliştirdi. Şirketin kendi testlerinde kaynak sınıflandırma doğruluğu 41,1'den 80,9'a, kusur tespiti ve durum çıkarımı 39,3'ten 69,8'e, kaynak bölgesinin konum ve biçim tespiti ise 5,3'ten 72,5'e yükseldi. Bunlar kıyaslama sonuçları; üretim hattında doğruluk veya verimlilik doğrulaması anlamına gelmiyor.

Sırada ne var

Robotlar ve üretim ekipmanları sunuculara kıyasla sınırlı güç ve işlem kaynağına sahip olduğundan küçük model boyutu kritik. Şirket, ön eğitimi ve iki aşamalı ince ayarı kendi altyapısında kurduğunu, yabancı ticari modellere bağımlı olmadığını söylüyor. Teknoloji, Hanwha Ocean ile otonom kaynak robotu yapay zekâsı, POSCO DX ile insansı robot sahada denemeleri ve Hyundai Rotem ile dünya modeli çalışmalarına bağlanacak.

NC AI, modele pekiştirmeli öğrenme ekleyip robotlara algı modeli olarak yerleştirmeyi, ardından eylem kararını da veren görsel-dil-eylem (VLA) modeline genişletmeyi hedefliyor.