Voxel51 3.0 Tanıtıldı: Fiziksel Yapay Zeka Geliştirenler İçin Yeni Veri Platformu

Voxel51 3.0 Tanıtıldı: Fiziksel Yapay Zeka Geliştirenler İçin Yeni Veri Platformu​

Robotlardan otonom sistemlere kadar gerçek dünyada çalışan yapay zeka uygulamaları, karmaşık verileri anlamlandırabilecek araçlara ihtiyaç duyuyor. Voxel51 3.0; veri arama, düzenleme, etiketleme ve değerlendirme süreçlerini aynı platformda bir araya getiriyor.

Sevgili TurkHackS okurları, yapay zeka dünyasında dikkatler robotlara ve fiziksel çevreyle etkileşim kuran sistemlere yönelirken, geliştiricilerin önündeki önemli meselelerden biri de veri yönetimi oluyor. Bir robotun nesneyi neden düşürdüğünü veya bir algılama sisteminin hangi koşullarda hata yaptığını anlamak, kayıtların ayrıntılı biçimde incelenmesini gerektiriyor.

15 Ekim 2026’da duyurulan Voxel51 3.0, fiziksel yapay zeka geliştiren ekiplerin bu çalışmalarını ortak bir altyapıda yürütmesini hedefliyor. Yeni sürüm, çok modlu verilerle çalışan projelerde prototipten gerçek kullanıma geçişi destekleyen özellikler sunuyor. Resmî basın açıklaması



Voxel51’in model geliştirme sürecindeki veri iş akışlarını gösteren resmî şema. Görsel: Voxel51.

1. Fiziksel yapay zeka nedir, neden farklı bir veri yaklaşımı gerektiriyor?​

Fiziksel yapay zeka; çevresini algılayan, karar veren ve fiziksel dünyada eylem gerçekleştiren sistemleri ifade ediyor. Depoda ürün taşıyan robotlar ve üretim hattında parçaları inceleyen akıllı sistemler, bu yaklaşımı somutlaştıran örnekler arasında düşünülebilir.

Bu uygulamalarda bir fotoğraf, yaşanan olayı tek başına açıklamayabilir. Hareketin başlangıcını, nesneyle teması ve işlemin sonucunu birlikte incelemek gerekebilir.

Örneğin robot kolun başarısız olduğu bir kavrama işleminde sorun; nesnenin konumu, görüş açısı veya hareketin zamanlaması olabilir. Geliştiricinin görevi, bu olasılıkları veriler üzerinden ayırt etmektir.

2. Voxel51 3.0 hangi yenilikleri getiriyor?​

Yeni sürümün duyurulan başlıca özellikleri şöyle:

Bu yapı, veri hazırlama aşamalarının birlikte yönetilmesine odaklanıyor. Duyurulan özellikler

3. Uzun kayıtlar içinde önemli anlar nasıl bulunacak?​

Voxel51, uzun kayıtların zaman parçaları üzerinde arama yapılmasını destekliyor. Böylece ilgili anların bulunması mümkün oluyor. Arama özellikleri

Bir depo robotunun saatler süren çalışmasını düşünelim. İncelenmek istenen konu yalnızca ürünün raftan alınamadığı denemelerse, tüm kaydı baştan sona izlemek zaman alır.

İlgili kesitlere ulaşabilmek, geliştiricinin benzer hataları karşılaştırmasına yardımcı olabilir. Örneğin başarısız denemelerde ortak bir görüş açısı veya nesne konumu olup olmadığı araştırılabilir.

4. Voxel51 Agent geliştiricilere nasıl yardımcı oluyor?​

Voxel51 Agent; arama, veri seçimi, etiketleme ve değerlendirme işlemlerini birbirine bağlayabiliyor. Şirket, ajanın 45’ten fazla MCP aracı, 80’den fazla operatör ve 18 açık kaynak beceriden yararlandığını belirtiyor. Voxel51 Agent ayrıntıları



Voxel51 Agent’ın veri inceleme ve otomasyon araçlarıyla ilişkisini gösteren resmî görsel. Görsel: Voxel51.

Bu yaklaşımın pratik değerini, düzenli tekrarlanan bir hata inceleme sürecinde düşünebiliriz. Ekip, başarısız sonuçlara benzeyen kayıtları belirleyip bunları ayrı bir inceleme grubuna almak isteyebilir.

Böyle bir sürecin otomasyonu, uzmanların hazırlık işlerinden çok hata nedenlerine odaklanmasına yardımcı olabilir. Kazanımın boyutu ise kullanılan veriye ve iş akışının doğruluğuna bağlıdır.

5. Otomatik etiketlemede insan incelemesi devam ediyor​

Agentic Labeling, doğal dildeki talimatlar ve örneklerden yararlanarak görme-dil modelleriyle etiket üretiyor. Platform, sonuçların insan tarafından incelenmesini de destekliyor. Etiketleme açıklaması

Etiketleme, modelin öğrenme sürecini doğrudan etkileyen bir aşamadır. Yanlış işaretlenmiş bir nesne veya hatalı sınıflandırılmış bir hareket, sonraki değerlendirmeleri de etkileyebilir.

Bu nedenle otomatik etiketlerin kontrol edilmesi gerekir. Özellikle görüntünün belirsiz olduğu, nesnelerin birbirini kapattığı veya alışılmadık hareketlerin gerçekleştiği örnekler, incelemede öncelik kazanabilir.

6. Veri geçmişi neden önemli?​

Voxel51 3.0; işlem günlükleri, örnek düzeyinde düzenleme geçmişi ve veri kümesi sürümleme özellikleri sunuyor. Veri geçmişi özellikleri

Bir model güncellemesinin ardından başarı oranının düştüğünü düşünelim. Eğitim verisinde hangi örneklerin değiştiği bilinmiyorsa, sorunun kaynağını araştırmak zorlaşır.

Veri geçmişi, bu incelemeye başlangıç noktası sağlar. Ekipler, yapılan değişiklikleri karşılaştırarak hangi kararların sonucu etkilediğini araştırabilir.

7. Ekipler kendi modellerini kullanabilecek mi?​

Platform; veri temsilleri oluşturma, otomatik etiketleme, çıkarım ve değerlendirmede ekiplerin kendi modellerini kullanmasını destekliyor. Model desteği



Voxel51’in farklı modelleri yönetmek için sunduğu katalog arayüzü. Görsel: Voxel51.

Bu esneklik, belirli bir iş alanına yönelik çalışan ekipler açısından önem taşıyabilir. Bir üretim tesisinin parçalarıyla çalışan modelin ihtiyaçlarıyla, depo robotunun hareketlerini inceleyen modelin ihtiyaçları aynı olmayabilir.

Model seçimini değerlendirirken doğruluk, işlem süresi ve maliyet birlikte ele alınmalıdır. Mevcut veriyle küçük bir deneme yapmak, platformun projeye uygunluğunu anlamanın somut yollarından biridir.

8. Voxel51 3.0 nasıl denenebilir?​

Voxel51, platform için ücretsiz web erişimi sunuyor. Resmî duyuru

İlk değerlendirmede, kapsamı belirli bir veri grubuyla başlamak yararlı olabilir. Örneğin bilinen birkaç hata senaryosu seçilerek aramanın bunları bulup bulamadığı, etiketlerin doğruluğu ve inceleme sürecinin kolaylığı değerlendirilebilir.

THS Görüşü: Fiziksel yapay zekada veriyi anlamak belirleyici olacak​

Voxel51 3.0’ın yaklaşımı, fiziksel yapay zeka projelerinde veri yönetiminin ne kadar merkezi bir rol oynadığını gösteriyor. Bir hatayı bulmak, nedenini incelemek ve doğru örnekleri sonraki geliştirme döngüsüne katmak, birbirini tamamlayan işlerdir.

Platformun gerçek değeri, ekiplerin bu işleri daha tutarlı ve verimli yapmasına ne ölçüde yardımcı olduğuyla anlaşılacak. Özellik listesinin yanında, gerçek proje verileriyle elde edilen sonuçlar da değerlendirmede belirleyici olmalı.

Sizce fiziksel yapay zeka geliştirmede en zor aşama hangisi: kaliteli veri toplamak mı, etiketlemek mi, yoksa hatanın nedenini bulmak mı?

Eline sağlık teşekkürler

Teşekkürler