> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Vsim'in hızlı simülatörü robotlara becerileri dakikalar içinde öğretiyor
- URL: https://globalfeed.ai/vsimin-hizli-simulatoru-robotlara-becerileri-dakikalar-icinde-ogretiyor/
- Published: 2026-09-18T16:52:59.000Z
- Updated: 2026-09-18T16:52:59.000Z
- Description: Cambridge merkezli Vsim, sanal ortamda milyonlarca deneme yaparak robot becerilerini dakikalar içinde eğittiğini söylüyor.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: Vsim, NVIDIA, robotik, x-nvidia, dil-tr, denetim-gerekli, video

Cambridge merkezli İngiliz girişimi Vsim'in Freddo adlı robotu ofiste yürüyor, kendisine uzatılan plastik şişeyi tanıyıp kavrıyor. Şirkete göre bu becerilerin eğitilip robota yüklenmesi birkaç dakika sürdü; kurucular rakip sistemlerde aynı işin günler alabileceğini söylüyor.

Yöntem sanal simülasyona dayanıyor: bir görev bilgisayar ortamında milyonlarca kez tekrarlanıyor, en iyi çözüm (politika) bulunduğunda donanıma aktarılıyor. Robot eğitiminde yaygın bir yaklaşım bu; Nvidia'nın Isaac Sim sistemi de böyle çalışıyor ve Vsim'in kurucuları Michelle Lu ile Kier Storey, Isaac Sim'in erken sürümünde çalışmıştı.

## GPU'ya göre yeniden yazılmış algoritmalar

İkili 2022'de kendi eğitim ortamlarını kurmak için Vsim'i kurdu. Storey'e göre robotik simülasyonlarda kullanılan algoritmaların kökeni 1970'ler ve 1980'lere dayanıyor ve bunlar GPU'lara pek uymuyor. Sıfırdan başladıkları için yazılımı bu çiplere göre düzenlediler. Lu, 18 ayın sonunda tam işlevli ve çok yüksek başarımlı bir simülatörleri olduğunu söylüyor.

Yazılım o kadar hafif ki Freddo'nun taşıdığı donanımda çalışabiliyor. Storey'e göre robot hareket halindeyken yaklaşık bir saniye ileriyi, 20.000 farklı olasılık için hesaplayabiliyor. Lu, insan, hayvan ya da başka robotların ani hareketlerinde stratejinin hızla değişmesi gerektiğini belirtiyor.

## Ölçek farkı ve sınırlar

Vsim'de 10 mühendis çalışıyor. Nvidia ise robot üretmiyor ama yüzlerce mühendisli bir robotik yazılım bölümü ve fiziksel dünyayı modelleyen Cosmos adlı dünya modeli sunuyor. Nvidia robotik ürün direktörü Spencer Huang, şişeyi kavramanın zor olmadığını, asıl zorluğun "şişeyi al, doldur, dök" gibi uzun vadeli görevlerde başladığını söylüyor. Şirket bu yıl sanal ortamları kurmak ve eğitim sonuçlarını doğrulamak için yapay zeka ajanları kullanmaya başladı.

Cambridge Üniversitesi'nden doçent Rika Antonova, Google DeepMind'ın sahibi olduğu açık kaynaklı MuJoCo ile çalışıyor ve Vsim'in çok hızlı simülasyon yaklaşımını umut verici buluyor. Yine de simülasyonun gerçeğin kaba bir yaklaşımı olduğunu, kolay şekil değiştiren nesneler ve kesme gibi işlerin modellenmesinin zor kaldığını belirtiyor. Vsim, Nacho adlı ikinci bir robotla geliştirmeyi hızlandırmayı planlıyor.

Ayrıntılar [BBC News](https://www.bbc.co.uk/news/articles/c79g0j3d4q9o?at%5Fmedium=RSS&at%5Fcampaign=rss&ref=globalfeed.ai) haberinde.