YZ ajanları artık gerçek lab robotlarını yönetiyor

Google VERID ile YZ ajanları insan gözetiminde lab robotlarını yönetiyor. Ayrıca: çelik dikim robotu, DeepSeek, CERN ve Mistral.

Laboratory liquid-handling robot with pipette heads over 96-well plates

Yapay zekâ ekrandan çıkıyor. Google, deneyleri planlayıp gerçek laboratuvar robotlarına devreden YZ ajanlarını gösterdi; Hollanda’da bir makine görüntü işlemeyle çelikleri kendi dikiyor. Bir de DeepSeek’in ajanlar için arama araçları, CERN ile Mistral’in fizik modeli planı ve her düşüncesini yazmadan akıl yürüten ajanlar var.

1. YZ ajanları gerçek lab robotlarını yönetiyor

Google Research 16 Ekim’de VERID’i (VERified Infrastructure for Discovery Laboratories) tanıttı: açık kaynaklı PyLabRobot üzerine kurulu, bir laboratuvar istasyonunun canlı dijital ikizi. Robot kolunu, her kuyucuktaki sıvıyı, reaktifleri ve kalan pipet uçlarını izliyor. YZ ajanı bir protokolü önce bu modelde deniyor; güvenlik kontrolleri donanımın yapamayacağı komutları engelliyor.

Temsili: bir sıvı dağıtım robotu (VERID değil)
Temsili: bir sıvı dağıtım robotu (VERID değil). Fotoğraf: NIAID / Wikimedia Commons, kamu malı

Sonuçlar somut: alfa-trombine karşı aptamer tasarımında isabet oranı üç turda %0’dan %26,0’a, oradan %42,1’e çıktı. Bir protein tasarım akışı, birçok katı tümörde fazla bulunan FAP proteinine karşı tek haneli nanomolar afiniteli bağlayıcılar üretti.

Çekince: Bu hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir araştırma prototipi. Her diziyi insanlar onaylıyor, protokolleri doğruluyor ve robot çalışmalarını denetliyor.

▶ Google'ın VERID videosunu orijinal yazıda izleyin

2. Hollanda robotu saatte 3.000’e kadar çelik dikiyor

Hollandalı TTA-ISO, CuttingPlanter 2.0’ı Temmuz 2026’da tanıttı; yani bugünün haberi değil ama aynı eğilimin parçası. CuttingVision yazılımı geniş bir banttaki çelikleri inceleyip dikime hazır olanları seçiyor. Elektrikli, eğilebilen bir tutucu her birini aynı derinliğe dikiyor; kaçanlar yeniden tura giriyor.

Temsili: viyollerde köklenmiş çelikler
Temsili: viyollerde köklenmiş çelikler. Fotoğraf: peganum / Wikimedia Commons, CC BY-SA 2.0

TTA-ISO saatte 3.000’e kadar çelik diyor. Bu üreticinin verdiği üst sınır, bağımsız bir ölçüm değil; gerçek hız ürüne göre değişiyor. Birçok serada bu iş hâlâ elle yapılıyor.

▶ CuttingPlanter 2.0'ı çalışırken izleyin (TTA-ISO) · LinkedIn

3. DeepSeek, YZ ajanlarına web aramasını açtı

DeepSeek 19 Ekim’de Search ve Fetch adlı iki API yayımladı; YZ ajanları bunlarla DeepSeek üzerinden web’de arama yapıp sayfa okuyabiliyor. TechNode’a göre 1.000 başarılı istek 5 yuan (yaklaşık 0,70 dolar); başarısız istekler, boş sonuçlar ve zaman aşımları ücretlendirilmiyor.

İki gün önce DeepSeek modelini V4.1 Flash-1017’ye güncelledi; şirkete göre akıl yürütme, kodlama ve ajan görevlerinde daha iyi. Ağırlıklar MIT lisansıyla Hugging Face’te. İyileştirmeler DeepSeek’in kendi beyanı.

4. CERN ile Mistral fizik için YZ modeli planlıyor

CERN ile Fransız YZ şirketi Mistral 15 Ekim’de uzun vadeli bir ortaklık için niyet beyanı imzaladı. İlk hedef, CERN’ün çarpıştırıcı fiziği için ilk temel model dediği bir “Large Physics Model”: LHC’nin milyarlarca simüle proton-proton çarpışmasıyla eğitilecek. Çarpışmaları yeniden kurmaya, parçacıkları tanımaya ve beklenmedik sinyalleri işaretlemeye yardım edebilir.

CERN'deki LHC tüneli
CERN’deki LHC tüneli. Fotoğraf: Maximilien Brice, CERN / Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0

Şimdilik bu bir plan, çalışan bir sistem değil. Aynı hafta Mistral, 5 ila 209 milyon parametreli tahmin modelleri Timestral’ı yayımladı; Mistral’e göre en büyüğü GIFT-Eval, TIME ve fev-bench’te birinci, şirketin kendi sonuçları.

5. Kelimesiz düşünen YZ ajanları

arXiv’deki “Hybrid Reasoning Agents” ön baskısı (Jiaru Zou, James Zou ve diğerleri), ajanın gizli bir iç biçimde düşünmesini ve yalnızca eylemlerini yazmasını sağlıyor. Yazarlar %35,5 ila %54,7 daha az çıktı tokenı ve 1,8 ila 2,6 kat daha hızlı çıkarım bildiriyor. 19 Ekim’de Hacker News’te en çok konuşulanlardandı.

Rakamlar yazarlara ait ve hakem değerlendirmesi henüz yok. Yine de fikir önemli: daha ucuz ve hızlı ajanlar, yukarıdaki robot ve laboratuvar sistemlerini pratik hale getiriyor.

Bugün Hacker News’te ayrıca

Linux 7.3 çıktı: 3.021 geliştiriciden 18.765 commit ile rekor bir sürüm. Construction Physics bir robotu eğitmenin gerçekte ne gerektirdiğini soruyor. 3Blue1Brown ise matematik okumak için bundan iyi bir zaman olmadığını söylüyor:

Kaynaklar

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir