MIT araştırmacıları 14 Eylül’de, üretken yapay zekâ modellerinin çıktılarının belirlenmiş “sert kısıtları” karşılamasına yardımcı olan HardFlow adlı yöntemi tanıttı. Yaklaşım, modeli baştan eğitmek yerine üretim sırasında çalışıyor. Örneğin bir robot planının güvenli bölgenin dışına çıkmaması ya da tasarlanan bir yapının fiziksel sınırlara uyması gibi koşullar sonuca uygulanabiliyor.
Ekip; robotik, kontrol ve bilgisayarlı görü deneylerinde yöntemin kısıtları karşıladığını, çözüm kalitesinde karşılaştırma yöntemlerinden daha iyi sonuç verdiğini bildiriyor. Çalışma IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence dergisinde yayımlandı. Yöntemin önceden eğitilmiş farklı modellere eklenebilmesi, pahalı yeniden eğitim ihtiyacını azaltma potansiyeli taşıyor.
Sonuçlar araştırma deneylerine dayanıyor. “Kısıtları karşılama”, gerçek bir robotun her koşulda güvenli olacağı ya da sistemin mevzuat gereği sertifika aldığı anlamına gelmiyor. Beklenmeyen çevre koşulları, yanlış tanımlanan kurallar ve donanım arızaları ayrı testler gerektiriyor.