Robot Yapay Zekası ve Fiziksel Yapay Zeka: Akıllı Otomasyonun Yeni Çağı

Otomasyon: Fiziksel Yapay Zeka Geleceğin Fabrikasını Nasıl Kontrol Edecek ve Sektörünüzü Nasıl Dönüştürecek?

Yapay zekâ temel bir dönüm noktasında. Yapay zekâ sistemlerinin on yıllarca öncelikle veri analizi veya içerik üretimi gibi dijital ortamlarda faaliyet göstermesinin ardından, teknoloji artık sanal kafesinden çıkıyor ve giderek fiziksel gerçeklikte kendini gösteriyor. Bu "fiziksel yapay zekâ"ya (somutlaşmış zekâ) geçiş, yalnızca teknolojik bir sıçramayı işaret etmekle kalmıyor, aynı zamanda soyut algoritmaların üç boyutlu dünyamızla doğrudan etkileşime giren aktif sistemler haline gelmesiyle potansiyel olarak bir sonraki sanayi devriminin de habercisi oluyor.

Bu dönüşümün ekonomik boyutu nefes kesici: Fiziksel yapay zekâ için küresel pazarın 2025'te tahmini 5,41 milyar dolardan 2034'te tahmini 61,19 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Buna paralel olarak, tüm yapay zekâ alanı benzer bir ivmeyle genişliyor ve bu da işletmelerin, endüstrilerin ve toplumların gelecekte otomasyon ve zekâ ile nasıl etkileşim kuracağında derin bir yapısal değişime işaret ediyor.

Ancak Fiziksel Yapay Zeka, robotlarda algoritmaların uygulanmasından çok daha fazlasıdır. Klasik robot yapay zekası genellikle belirli görevler için programlanmış katı sistemlere dayanırken, Fiziksel Yapay Zeka bütünsel bir yaklaşımı temsil eder. Dünyaya dair temel bilgi geliştiren ve çevrenin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayan genelleştirilebilir temel modellere dayanır; bu da merkezi bulut mimarilerinden merkezi olmayan, yerel olarak kontrol edilen uç yapay zekaya doğru bir gelişmeye yol açar.

Otonom Fiziksel Yapay Zeka veya Somutlaştırılmış Yapay Zeka olarak da adlandırılan bu yeni nesil sistemler, gelişmiş sensör ağları, gerçek zamanlı işlemleme ve otonom karar verme yetenekleri aracılığıyla dijital-fiziksel boşluğu kapatarak dijital yapay zekanın sınırlamalarını aşmaktadır. Temel amaç, yalnızca komutları yerine getirmekle kalmayıp aynı zamanda gerçek dünyayı anlayabilen ve öngörülemeyen zorluklara esnek bir şekilde yanıt verebilen makineler geliştirmektir; bu, fabrikalardaki insansı robotların otonom kontrolünden tarladaki hassas tarım teknolojisine kadar uzanmaktadır. Bu gelişme, bu robotik sistemlerin eğitimi için risksiz ve ölçeklenebilir veri üretimi sağlayan Görsel-Dil-Eylem Modelleri (VLA'lar) ve dijital ikizlerdeki fizik tabanlı simülasyonlar tarafından önemli ölçüde yönlendirilmektedir.

Makineler düşünmeyi ve dünyaya dokunmayı öğrendiğinde – dijital ve fizikselin birleşmesi neden bir sonraki sanayi devrimini başlatıyor?

Yapay zekânın gelişimi kritik bir dönüm noktasına ulaştı. Yapay zekâ sistemlerinin on yıllarca yalnızca dijital alanlarda, veri işleme ve metin, görüntü veya analiz üretme ile sınırlı olarak faaliyet göstermesinin ardından, şu anda temel bir dönüşüm yaşanıyor. Yapay zekâ sanal kafesinden çıkıyor ve giderek fiziksel gerçeklikte kendini gösteriyor. Bu gelişme, tamamen dijital zekâdan somut zekâya, soyut algoritmalardan üç boyutlu dünyamıza doğrudan müdahale edebilen eylem sistemlerine geçişi işaret ediyor.

Piyasa tahminleri ve ekonomik boyut

Fiziksel yapay zekâ için küresel pazar, bu dönüşümün ölçeğini açıkça ortaya koymaktadır. 2025 yılında 5,41 milyar dolar değerinde olan bu pazarın, 2034 yılına kadar 61,19 milyar dolara ulaşması ve yıllık ortalama %31,26 büyüme oranı göstermesi beklenmektedir. Diğer analistler ise daha da dinamik bir büyüme öngörüyor; tahminler 2024'te 3,78 milyar dolardan 2034'te 67,91 milyar dolara kadar uzanıyor ve bu da yıllık %33,49 büyüme oranına karşılık geliyor. Bu etkileyici rakamlar sadece teknolojik bir trendi yansıtmakla kalmıyor, aynı zamanda işletmelerin, endüstrilerin ve toplumların otomasyon ve zekâ ile etkileşim biçiminde yapısal bir değişime işaret ediyor.

Buna paralel olarak, otonom yapay zeka sistemleri pazarı da benzer bir ivmeyle genişliyor. Küresel otonom yapay zeka pazarının 2025 ile 2029 yılları arasında 18,4 milyar dolar büyümesi ve yıllık ortalama %32,4 büyüme oranı göstermesi bekleniyor. Genel yapay zeka pazarına ilişkin tahminler ise daha da geniş bir tablo çiziyor: 2025'te 294,16 milyar dolardan 2033'te 1.771,62 milyar dolara ulaşması öngörülüyor. Bu rakamlar, yapay zekanın artık sadece mevcut süreçleri optimize etmek için bir araç olmaktan çıkıp, ekonomik dönüşümün temel bir itici gücü haline geldiğini gösteriyor.

Buluttan uç noktaya: Bir paradigma değişimi

Fiziksel yapay zekâ ile klasik robotik yapay zekâ arasındaki ayrım ilk bakışta ince gibi görünse de, daha yakından incelendiğinde mevcut teknolojik devrimi anlamak için paradigmatik olduğu ortaya çıkmaktadır. Her iki kavram da dijital zekâ ve fiziksel tezahürün kesişim noktasında faaliyet gösterse de, yaklaşımları, yetenekleri ve potansiyelleri temelden farklıdır. Geleneksel robotik yapay zekâ, belirli görevler için programlanmış özel sistemlere dayanırken, fiziksel yapay zekâ, genelleştirilebilir temel modellere dayanan bütünsel bir yaklaşımı temsil ederek, dünyanın fiziksel bağlamlarda temel bir algılanmasını sağlar.

Bu iki gelişim yolunun yakınsaması, Otonom Fiziksel Yapay Zeka olarak bilinen yeni nesil sistemlere yol açmaktadır. Bu sistemler, açık kaynak modelleri aracılığıyla yüksek performanslı yapay zekanın demokratikleştirilmesini, yapay zekanın otonom, merkezi olmayan ve merkezi bulut altyapılarından bağımsız olarak çalışabilen fiziksel sistemlere entegrasyonuyla birleştirir. Bu gelişme, merkezi bulut mimarisinden merkezi olmayan, yerel olarak kontrol edilen bir yapay zeka altyapısına doğru yapısal bir kaymayı işaret etmektedir.

Kavramsal ayrımlar ve temeller

Fiziksel yapay zekâ, robotik yapay zekâ ve ilgili kavramlar arasında ayrım yapmak, hassas kavramsal açıklama gerektirir; zira mevcut tartışmalar genellikle bunların özelliklerinin anlaşılmasını zorlaştıran karışıklıklar içermektedir. Bu teknolojilerin kavramsal temelleri farklı bilimsel geleneklere dayanmaktadır ve bazı durumlarda farklı hedefler izlemektedir.

Klasik anlamıyla robot yapay zekası, belirli görevleri otomatik olarak gerçekleştirmek üzere programlanmış fiziksel makinelerde yapay zekanın uygulanmasını ifade eder. Robot, donanımı, yani sensörleri, aktüatörleri ve mekanik bileşenleriyle fiziksel makineyi temsil eder. Yapay zeka ise algoritmalar ve makine öğrenimine dayalı yazılım olarak işlev görür ve otonom karar verme ve veri işleme olanağı sağlar. Robotların aksine, yapay zekanın kendisinin fiziksel bir varlığı yoktur, yalnızca yazılım biçiminde mevcuttur. Önemli nokta şu ki, yapay zeka robotların yeteneklerini artırmak için uygulanabilse de, zorunlu değildir.

Klasik endüstriyel robotik teknolojisinin sınırları

Geleneksel endüstriyel robotlar genellikle yapay zekâ olmadan çalışır ve tekrarlayan süreçleri katı, noktadan noktaya programlama yoluyla gerçekleştirir. Bu sistemler, önceden tanımlanmış komutlara uyarak bir noktadan diğerine hareket eden, kendi yorumlarını yapamayan makinelerdir. Bu durum süreçleri katı ve esnek olmayan hale getirir. Yapay zekânın kullanımı, robotların 3 boyutlu kameralar şeklinde gözler kullanarak nesneleri "görmelerini" ve yerel zekâyı kullanarak kendi hareket planlarını oluşturmalarını ve nesneleri hassas noktadan noktaya programlama olmadan manipüle etmelerini nihayet mümkün kılar.

Fiziksel Yapay Zeka: Programlamadan Çok Daha Fazlası

Fiziksel yapay zeka, kavramsal olarak bu tanımın çok ötesine geçer. Bu terim, yapay zekanın otomobiller, dronlar veya robotlar gibi sistemlere entegre edilmesini ve yapay zekanın gerçek fiziksel dünyayla etkileşim kurmasını sağlar. Fiziksel yapay zeka, odağı tekrarlayan görevlerin otomasyonundan daha büyük sistem özerkliğine kaydırır. Bu, yeni uygulama alanları ve genişletilmiş pazar potansiyeli açar. Fiziksel yapay zeka, genellikle robotlar, sürücüsüz araçlar ve akıllı alanlar gibi otonom makinelerde bulunan motor becerilerini kullanarak gerçek dünyayı anlayan ve onunla etkileşim kuran yapay zeka sistemlerini ifade eder.

Yalnızca dijital alanlarda çalışan geleneksel yapay zekanın aksine, Fiziksel Yapay Zeka, gelişmiş sensör ağları, gerçek zamanlı işlemleme ve otonom karar verme yetenekleri aracılığıyla dijital-fiziksel boşluğu kapatır. Bu teknoloji, makinelerin sensörler kullanarak çevrelerini gözlemlemelerini, bu bilgileri yapay zeka ile işlemelerini ve aktüatörler aracılığıyla fiziksel eylemler gerçekleştirmelerini sağlar. Temel fark, Fiziksel Yapay Zekanın, birden fazla sensör aracılığıyla eş zamanlı olarak fiziksel ortamlardan sürekli veri toplaması ve böylece ortam hakkında kapsamlı bir anlayış geliştirmesidir.

Somutlaştırılmış Yapay Zeka: Etkileşim yoluyla zeka

Somutlaştırılmış yapay zeka veya yapay zeka, somutlaştırma teorisini izleyen yapay zeka araştırmalarındaki son bir eğilimi ifade eder. Bu teori, zekanın gerçek bir fiziksel ve sosyal dünyada davranan fiziksel varlıklar bağlamında anlaşılması gerektiğini öne sürer. Robotikteki klasik makine öğreniminden farklı olarak, somutlaştırılmış yapay zeka, bir ortam içindeki etkileşim ve öğrenmenin tüm yönlerini kapsar: algılama ve anlamadan düşünmeye, planlamaya ve nihayetinde yürütme veya kontrole kadar.

Yapay zekâ araştırmalarının ilk dönemlerinde düşünce süreçleri soyut sembol manipülasyonu veya hesaplama işlemleri olarak kavramsallaştırılmıştır. Odak noktası algoritmalar ve bilgisayar programlarıydı; altta yatan donanım büyük ölçüde önemsiz kabul ediliyordu. Avustralyalı bilgisayar bilimcisi ve bilişsel bilimci Rodney Brooks, bu bakış açısını temelden sorgulayan ilk kişilerden biriydi. Etkili konuşmasında, o dönemde yaygın olan, insan problem çözme ve akıl yürütme yeteneklerini taklit etmeye odaklanan yukarıdan aşağıya bir yaklaşımla yapay zekâ sistemleri geliştirme uygulamasını eleştirdi.

Brooks, geleneksel yapay zeka araştırmalarında geliştirilen ve o dönemde mevcut olan bilgisayarların işleyişine büyük ölçüde dayanan zeka modellerinin, zeki biyolojik sistemlerin çalışma biçimine neredeyse hiç benzemediğini savundu. Bu durum, insanların günlük yaşamlarında gerçekleştirdikleri faaliyetlerin çoğunun problem çözme veya planlama değil, nispeten zararsız ancak son derece dinamik bir ortamda rutin davranışlar olmasından açıkça anlaşılmaktadır. İnsan öğrenmesi, çevreyle etkileşim ve keşfe dayandığı gibi, somutlaşmış varlıklar da davranışlarını deneyim yoluyla geliştirmelidir.

Somutlaştırılmış yapay zeka, fiziksel yapay zeka sistemleri aracılığıyla gerçek dünyayla etkileşim kurarak dijital yapay zekanın sınırlamalarını aşar. Dijital yapay zeka ile gerçek dünya uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlar. Somutlaştırılmış zeki bir ajan için, fiziksel yapısı ve özellikleri, duyusal yetenekleri ve eylem olanakları çok önemli bir rol oynar. Zeka, izole bir şekilde var olmamalı, aksine çevreyle çeşitli, çok modlu etkileşim yoluyla kendini göstermelidir.

Üretken modeller ve gerçekliğin simülasyonu

Üretken fiziksel yapay zeka, mevcut üretken yapay zeka modellerini, üç boyutlu dünyamızdaki mekansal ilişkileri ve fiziksel süreçleri anlama yeteneği ekleyerek genişletir. Bu genişletme, yapay zekanın eğitim sürecine ek verilerin entegre edilmesiyle mümkün olur; bu veriler, gerçek dünyanın mekansal yapıları ve fiziksel yasaları hakkında bilgi içerir. Dil modelleri gibi üretken yapay zeka modelleri, büyük miktarda metin ve görüntü verisiyle eğitilir ve insan benzeri dil üretme ve soyut kavramlar geliştirme yetenekleriyle etkileyicidir. Bununla birlikte, fiziksel dünya ve kuralları hakkındaki anlayışları sınırlıdır; mekansal bağlamdan yoksundurlar.

Fizik tabanlı veri üretimi, bir fabrika gibi dijital bir ikiz oluşturulmasıyla başlar. Sensörler ve robotlar gibi otonom makineler bu sanal alana entegre edilir. Daha sonra, sensörlerin katı cisimlerin dinamikleri (örneğin, hareketler ve çarpışmalar) veya ışığın çevresiyle etkileşimi gibi çeşitli etkileşimleri yakaladığı fizik tabanlı simülasyonlara dayalı olarak gerçek dünya senaryoları çalıştırılır. Bu teknoloji, simülasyonda görevleri başarıyla tamamlayan fiziksel yapay zeka modellerini ödüllendirerek, sürekli olarak uyum sağlamalarına ve gelişmelerine olanak tanır.

Tekrarlanan eğitimler sayesinde, otonom makineler yeni durumlara ve öngörülemeyen zorluklara uyum sağlamayı öğrenerek gerçek dünya uygulamalarına hazırlanırlar. Zamanla, kutuları hassas bir şekilde paketlemek, üretim süreçlerini desteklemek veya karmaşık ortamlarda otonom olarak gezinmek gibi pratik kullanımlar için gelişmiş ince motor becerileri geliştirirler. Şimdiye kadar, otonom makineler çevrelerini tam olarak algılayıp yorumlayamıyordu. Üretken Fiziksel Yapay Zeka, artık gerçek dünyayla sorunsuz bir şekilde etkileşime girebilen ve değişen koşullara esnek bir şekilde uyum sağlayabilen robotlar geliştirmeyi ve eğitmeyi mümkün kılıyor.

Teknolojik mimari ve işlevsellik

Fiziksel yapay zekâ ve gelişmiş robotik yapay zekâ sistemlerinin teknolojik temeli, ancak bir araya geldiklerinde modern otonom sistemlerin etkileyici yeteneklerini mümkün kılan çeşitli temel teknolojilerin etkileşimine dayanmaktadır. Bu mimari, genelleme yapabilme, sürekli öğrenme ve yapılandırılmamış ortamlara uyum sağlama yeteneğiyle geleneksel otomasyon çözümlerinden temel olarak farklıdır.

Bu teknolojik devrimin kalbinde, 2021'den beri günümüzün yaygın büyük yapay zeka sistemleri için genel bir terim olarak kullanılan, önceden eğitilmiş büyük yapay zeka sistemleri olan Temel Modeller yer almaktadır. Bu modeller başlangıçta çok büyük miktarda veriyle kapsamlı bir şekilde eğitilir ve daha sonra ince ayar olarak bilinen nispeten az özel eğitimle çok çeşitli görevlere uyarlanabilirler. Bu ön eğitim, Temel Modellerin yalnızca dili anlamasını değil, daha da önemlisi, dünya hakkında geniş bir bilgi geliştirmesini ve belirli bir ölçüde mantıklı düşünmesini, akıl yürütmesini, soyutlamasını ve planlamasını sağlar.

Bu özellikler, temel modelleri özellikle robot kontrolü için uygun hale getiriyor; bu alan yaklaşık üç yıldır yoğun bir şekilde araştırılıyor ve şu anda robotikte bir devrime yol açıyor. Bu özellikleriyle, bu tür modeller geleneksel, özel robotik yapay zekâsından çok daha üstün. Bu nedenlerle, uygun temel modellerin robot beyni olarak kullanılması bir atılımı temsil ediyor ve ilk kez gerçekten zeki, pratik olarak kullanışlı ve dolayısıyla evrensel olarak uygulanabilir robotların geliştirilmesinin yolunu açıyor.

Görsel-Dil-Eylem Modelleri (VLA): Robotun Beyni

Robotik ve özel gereksinimleri için tasarlanmamış veya optimize edilmemiş standart temel modellerin aksine, robotik temel modelleri ayrıca robotik veri kümeleri üzerinde eğitilir ve özel mimari uyarlamalara sahiptir. Bu modeller tipik olarak, kameralardan gelen görüntü ve video verilerinin yanı sıra konuşmayı da girdi olarak işleyen ve doğrudan eylemler üretmek üzere eğitilmiş görme-dil-eylem modelleridir (SNA'lar). Yani, robotun eklemleri ve aktüatörleri için hareket komutları üretirler.

Bu gelişmedeki önemli bir dönüm noktası, en katı anlamıyla ilk VLA'yı temsil eden Google DeepMind'ın 2023 ortalarında piyasaya sürdüğü RT-2 oldu. Mevcut modeller arasında 2024'ten kalma açık kaynaklı OpenVLA'nın yanı sıra diğer gelişmiş sistemler de yer alıyor. Bu modellerin mimarisi oldukça karmaşık olup, tipik olarak kamera görüntülerini sayısal gösterimlere dönüştüren bir görsel kodlayıcı, akıl yürütme ve planlama için temel oluşturan büyük bir dil modeli ve sürekli robot komutları üreten özel eylem kod çözücüler içerir.

Bedenlenmiş Akıl Yürütme: Anlama ve Harekete Geçme

Modern fiziksel yapay zekâ sistemlerinin temel bir yönü, somutlaştırılmış akıl yürütme kapasitelerinde yatmaktadır; yani modellerin fiziksel dünyayı ve onunla nasıl etkileşim kuracağını anlama yeteneğinde. Somutlaştırılmış akıl yürütme, doğası gereği fiziksel olarak somutlaştırılmış bir dünyada faaliyet göstermek ve hareket etmek için kritik olan temel kavramları içeren dünya bilgisi kümesini kapsar. Bu, Görsel Dil Modellerinin (VLM'ler) bir yeteneğidir ve mutlaka robotikle sınırlı değildir. Somutlaştırılmış akıl yürütmeyi test etmek, VLM'lere görüntülerle komut vermeyi içerir.

Nesne tanıma ve çoklu görünüm eşleştirme gibi klasik bilgisayar görüşü görevleri, somutlaştırılmış akıl yürütme kapsamına girer. Bu görevlerin tümü konuşma komutları olarak ifade edilir. Somutlaştırılmış akıl yürütme, görsel soru cevaplama yoluyla da test edilebilir. Bu sorular, çevreyle etkileşim kurmak için gereken anlayışı test eder. Genel fiziksel akıl yürütmeye ek olarak, sistemler karar vermek için dünya bilgisini kullanabilir. Örneğin, bir robottan mutfaktan sağlıklı bir atıştırmalık getirmesi istenebilir ve bu belirsiz komutu nasıl yerine getireceğini belirlemek için Sanal Yaşam Yönetimi'ndeki (VLM) dünya bilgisi kullanılabilir.

Robotik uygulamalar için, bu anlayışı gerçek dünyada anlamlı eylemler gerçekleştirmek üzere kullanmak çok önemlidir. Bu, üst düzey anlayışı robotun donanım API'leri aracılığıyla hassas kontrol komutlarına dönüştürmek anlamına gelir. Her robotun farklı bir arayüzü vardır ve robotun nasıl kontrol edildiğine dair bilgi VLM'lerde mevcut değildir. Zorluk, büyük, önceden eğitilmiş modelleri, VLM'nin değerli yeteneklerini korurken belirli robot versiyonları için sürekli eylemler üretebilecek şekilde genişletmektir.

Bu zorluğa yenilikçi bir çözüm, aynı sayıda katmana sahip ancak daha küçük gömme boyutlarına ve MLP genişliklerine sahip bir transformatör modeli olan Eylem Uzmanı mimarisidir. Dikkat mekanizmasında önek belirteçlerine izin vermek için dikkat başlıkları ve başlık başına gömme boyutu ana modelle eşleşmelidir. İşleme sırasında, sonek belirteçleri Eylem Uzmanı transformatöründen geçer ve önekten gelen KV gömme vektörlerini içerir; bu vektörler bir kez hesaplanır ve ardından önbelleğe alınır.

Temel teknolojiler: Simülasyon, Uç Yapay Zeka ve Aktarım Öğrenimi

Fiziksel Yapay Zekanın gerçekleştirilmesi üç temel teknolojinin etkileşimine dayanmaktadır. Birincisi, dijital ikizler biçimindeki gerçekçi simülasyonlar, otonom robot öğrenimi için çok önemli olan süreçlerin, malzeme akışlarının ve etkileşimlerin hassas bir şekilde haritalandırılmasını sağlar. İkincisi, uç yapay zeka donanımı, örneğin GPU tabanlı kompakt sistemler aracılığıyla, yapay zeka sistemlerinin robot üzerinde yerel olarak çalışmasını sağlar. Üçüncüsü, gelişmiş bilgisayar görüşü, görsel tanıma sistemlerinin farklı nesneleri, şekilleri ve varyasyonları tanımlamasını sağlar.

Robot öğrenimi, yapay zeka modellerinin simülasyonlarda eğitilmesi ve bilgilerinin fiziksel robotlara aktarılmasıyla gerçekleşir. Aktarım öğrenimi, yeni görevlere adaptasyonu önemli ölçüde hızlandırır. Microsoft Fabric gibi platformlarla gerçek zamanlı veri analizi, süreç verilerinin analizini, darboğazların belirlenmesini ve optimizasyonların türetilmesini sağlar. Gerçeklik ve makine, tüm doğal yasaları ve özellikleriyle sanal olarak yeniden oluşturulur. Bu dijital ikiz daha sonra, örneğin, takviyeli öğrenme yoluyla, çarpışmadan nasıl hareket edeceğini, istenen hareketleri nasıl gerçekleştireceğini ve çeşitli simüle edilmiş senaryolara nasıl tepki vereceğini öğrenir.

Yapay zekâ, fiziksel robota zarar vermeden sayısız durumu risksiz bir şekilde test edebilir. Elde edilen veriler, dijital ikiz yeterince öğrendikten sonra gerçek robota aktarılır. Uygun yapay zekâ sistemleriyle donatılmış robotlar sadece katı programları yürütmekle kalmaz, aynı zamanda karar verebilir ve uyum sağlayabilirler. Fiziksel yapay zekâ, robotlara bağlam ve durumsal anlayış kazandırmak için kullanılır. Pratikte bu, fiziksel yapay zekâya sahip robotların değişken ve uyum gerektiren süreçlerde ustalaşabileceği anlamına gelir.

Veri yakıt olarak: Zorluklar ve çözümler

Bir diğer önemli husus, bu sistemlerin eğitimi için veri üretimidir. VLM'ler trilyonlarca internet tabanlı veri token'ı üzerinde eğitilirken, robotik verilerle de benzer sayıda token elde etmek mümkündür. Open X-Embodiment, 2,4 milyon bölüm içermektedir. Bölüm başına 30 saniye, 30 Hz kare örnekleme ve kare başına yaklaşık 512 görsel token varsayarsak, bir trilyondan fazla token'a ulaşılabilir. 21 akademik ve endüstriyel kurumun ortak çalışması olan bu proje, 27 farklı robottan 72 farklı veri setini bir araya getiriyor ve 160.266 görevde 527 yeteneği kapsıyor.

Farklı sensörlere ve eylem alanlarına sahip çeşitli robot tiplerinden elde edilen verileri tek tip bir formata standartlaştırmak, muazzam bir teknik zorluk teşkil etmekle birlikte, genelleştirilebilir modellerin geliştirilmesi için hayati önem taşımaktadır. Robotik temel modelleri için ölçeklenebilir eğitim verileri oluşturmak veya çoğaltmak amacıyla Dünya Temel Modelleri kullanılmaktadır; çünkü robotikle ilgili eğitim verilerinin nispeten azlığı, şu anda bu modellerin geliştirilmesindeki en büyük darboğazı oluşturmaktadır.

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Akıllı Tarımdan Akıllı Perakendeye: Fiziksel Yapay Zekanın Değer Yaratımını Yeniden Tanımladığı Yer – Görsel: Xpert.Digital

Sektöre özgü uygulama alanları ve pazar potansiyeli

Fiziksel yapay zekâ ve gelişmiş robotik yapay zekâ sistemlerinin pratik uygulaması, her sektörün kendine özgü gereksinimleri, zorlukları ve potansiyeliyle birlikte, çok çeşitli sektörlerde ve kullanım alanlarında gelişmektedir. Çeşitli pazarların analizi, tek tip bir yaklaşımın tüm sektörler için en uygun olmadığını açıkça göstermektedir; aksine, her sektörün kendine özgü özellikleri, hangi akıllı otomasyon biçiminin en büyük faydaları sağlayacağını belirler.

Fiziksel yapay zekanın kullanımı özellikle endüstriyel üretim ve imalatta belirgindir. Otomotiv sektörü bu dönüşümün ön saflarında yer almaktadır. BMW, üretimde insansı robotları test eden ilk otomobil üreticisidir; özellikle ABD'deki Spartanburg fabrikasında Figure 02 adlı robotu kullanmaktadır. Tesla'nın Optimus'u büyük ölçüde konsept aşamasında kalırken, yapay zeka kontrollü Figure 02, sac metal parçalarını raftan alıp bir makineye yerleştiriyor; bu, geleneksel olarak otomobil fabrikalarında insanlar tarafından yapılan bir işti.

BMW ve Figure AI, yapay zeka, robot kontrolü, üretim sanallaştırması ve robot entegrasyonu gibi teknolojik konuları birlikte araştırmayı planlıyor. Otomotiv endüstrisi ve dolayısıyla araç üretimi hızla gelişiyor. Genel amaçlı robotların kullanımı, verimliliği artırma, artan müşteri taleplerini karşılama ve ekiplerin gelecekteki değişikliklere odaklanmasını sağlama potansiyeline sahip. Uzun vadeli hedef, fabrika işçilerini ergonomik olarak zorlayıcı ve yorucu görevlerden kurtarmaktır.

Endüstriyel otomasyon, dijital ikizler, uç yapay zeka ve robotik teknolojilerinin birleşimiyle fiziksel yapay zekadan faydalanarak otomasyonu yeniden tanımlıyor. Üretimde, süreçleri yalnızca görselleştirmekle kalmayıp aynı zamanda aktif olarak kontrol eden dijital modeller olan canlı ikizler, yeni olanaklar sunuyor. Bunlar, darboğazların kritik hale gelmeden önce belirlenmesini, yeni süreçlerin test edilmesini ve varyantların değerlendirilmesini, ayrıca otonom sistemlerin risksiz bir şekilde eğitilmesini sağlıyor. Özellikle Lojistik 4.0 ve akıllı depolama alanlarında, canlı ikizler planlama güvenilirliğini, hatasız çalışmayı ve yanıt hızını artırıyor.

Lojistik 4.0: Dijital ikizler pratikte test ediliyor

KION Grubu örneği, fiziksel yapay zekanın gerçek dünyadaki depo lojistiğini nasıl destekleyebileceğini tam olarak göstermektedir. KION, Accenture ve NVIDIA, akıllı robotların tamamen deponun dijital ikizi içinde eğitildiği bir çözüm geliştiriyor. Robotlar burada yükleme ve boşaltma, sipariş toplama ve yeniden paketleme gibi süreçleri öğreniyor ve daha sonra gerçek depoda konuşlandırılıyor. Sistem, NVIDIA Omniverse simülasyon platformuna dayanmaktadır. Ek olarak, Omniverse içinde özellikle endüstriyel uygulamalar için tasarlanmış bir çerçeve olan NVIDIA Mega, tüm sistemlerin ve robot filolarının paralel simülasyonunu desteklemek için kullanılmaktadır.

Avantajlar birçok açıdan açıkça görülmektedir. Tipik depo süreçlerinin simülasyonu, gerçek dünya operasyonlarındaki hataları önemli ölçüde azaltır. Eğitim risksiz, hızlandırılmış ve gerçek kaynak gerektirmez. Başarılı eğitimden sonra, robotlar gerçek dünya görevlerini devralır ve doğrudan robot üzerinde çalışan yapay zeka tarafından gerçek zamanlı olarak kontrol edilir. Dahası, dijital ikizler proaktif stratejik planlamayı mümkün kılarak şirketlerin devam eden operasyonları aksatmadan çeşitli düzenleri, otomasyon seviyelerini ve personel yapılandırmalarını önceden sanal olarak test etmelerine ve optimize etmelerine olanak tanır.

Lojistik ve taşımacılık sektörü, yapay zekâ aracılığıyla kapsamlı bir dönüşüm geçiriyor. Yapay zekâ, lojistiğin çeşitli alanlarında uygulanıyor. Şirketlerin %62'si talep tahmini ve satış planlaması için yapay zekâ desteğine güvenirken, %51'i üretim optimizasyonu ve %50'si taşımacılık optimizasyonu için yapay zekâ kullanıyor. Uygulamalar, farklı tehlikeli madde etiketlerini tanımaktan ve seri numarası veya etiketi olmayan nesneleri ayırt etmekten, faaliyetler ve hareketler hakkındaki sensör verilerini analiz etmeye kadar uzanıyor.

Yapay zekâ sistemleri, birden fazla kaynaktan gelen verileri kullanarak ulaşım araçlarının varış zamanlarını tahmin edebilir ve tedarik zincirlerinden ve kamu kaynaklarından elde edilen çok değişkenli verilerle satış tahminleri yapabilir. Yaşam belirtileri, hareket ve makine işletim verilerini kullanarak çalışanların molalarını planlar, evrimsel sinir ağları ile otomatik yük planlamasını mümkün kılar ve daha iyi çözümler belirlemek için ulaşım modu seçimini izler. Eğitilmiş sesli robotlar insan-makine etkileşimini geliştirirken, ulaşım robotları kendilerini konumlandırmak ve yönlendirmek için optik desenler kullanır.

Sağlık Hizmetleri: Hassasiyet ve Yardım

Sağlık sektörü, özellikle hassas ancak umut vadeden bir uygulama alanını temsil etmektedir. Almanya'daki tıp uzmanlarının %40'ından fazlası tesislerinde veya muayenehanelerinde yapay zeka destekli teknolojiler kullanmaktadır. Günlük tıp pratiğinde bu, radyoloji departmanlarının görüntüleri analiz etmek için yapay zekayı kullanması veya ön tanı için yapay zeka destekli semptom kontrol uygulamalarının kullanılması anlamına gelir. Yapay zekanın önemli bir uygulaması, tıbbi kayıtların otomatik analizinde yatmaktadır. Yapay zeka, mevcut çok büyük miktarda veriyi (bir doktorun tüm kariyeri boyunca biriktirebileceğinden çok daha fazla) kullanarak ve analiz ederek hekimlere tanı koymada destek olabilir.

Alman sağlık sisteminde üç tür robot kullanılmaktadır: terapi robotları, bakım robotları ve cerrahi robotlar. Terapi robotları egzersizleri bağımsız olarak yönlendirebilirken, bakım robotları sağlık çalışanlarına destek sağlar. Cerrahi robotlar bağımsız olarak kesi yapabilir ve insan cerrahlara yardımcı olabilir. Bazı minimal invaziv prosedürler için kullanımları çok önemlidir. Intuitive Surgical'ın da Vinci robotu, insan cerrah kontrolü ve insan sezgisi ile robotik hassasiyeti birleştiren yapay zekâ kombinasyonu sayesinde cerrahlara hassas, minimal invaziv prosedürler gerçekleştirmelerinde yardımcı olur.

Sağlık sektöründeki fiziksel yapay zeka pazarına, özellikle 2024 yılında pazara liderlik eden robot destekli cerrahi sistemleri olmak üzere, cerrahi robotlar hakimdir. Robotik alanında, nöroşirürji ve ortopedi segmentlerinin tahmin dönemi boyunca en yüksek büyüme oranlarını göstermesi beklenmektedir. Radyoloji ve patolojinin ötesinde, yapay zeka uygulamaları tüm tıp uzmanlık alanlarında tanı ve müdahalelerde giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Kişiselleştirilmiş tıpta, yapay zeka biyobelirteçlerin analizini desteklemektedir.

Akıllı Tarım: Tarlada Yapay Zeka

Tarım, fiziksel yapay zeka uygulamaları için şaşırtıcı derecede dinamik bir alan haline geliyor. Çiftliklerin neredeyse yarısı şu anda yapay zeka ile çalışıyor. En büyük potansiyel iklim ve hava tahminlerinde, ayrıca hasat ve üretim planlamasında ve verim tahminlerinde görülüyor. Günlük ofis işlerine yönelik çözümler de potansiyel yardımcılar olarak ilgi çekiyor. Tarım, yapay zekanın öncülerinden biri. Çiftlik yöneticilerinin üzerindeki yükler nedeniyle kullanımı giderek daha gerekli hale geliyor.

Fiziksel yapay zeka, önümüzdeki yıllarda tarım ve gıda işlemede giderek daha önemli bir rol oynayacak. Eskiden birçok doğal süreci anlamak zordu, ancak şimdi teknolojik gelişmeler, sistemlerin çevrelerine bireysel olarak tepki verebileceği noktaya ulaştı. Dünyanın kendileri için yeniden tasarlanmasını gerektirmek yerine, mevcut dünyaya uyum sağlıyorlar. Modern çiftçiler giderek artan bir şekilde hibrit bir şekilde çalışıyor, bilgisayar tabanlı ve tarlada elle yapılan çalışmaları birleştiriyorlar. Tarlalarda ve ahırlarda veri ölçmek ve süreçleri optimize etmek için çeşitli teknolojiler kullanılıyor.

İklim değişikliği ve sürekli nüfus artışı, modern tarım için büyük zorluklar oluşturmaktadır. Bu küresel sorunları etkili bir şekilde ele almak için, her ölçekteki çiftliklerde fiziksel yapay zekanın hedefli kullanımı çok önemli bir katkı sağlayabilir. Bu tür teknolojilerin yalnızca büyük çiftlikler için uygun olduğu yönündeki yaygın varsayımın aksine, özellikle küçük işletmeler bu avantajlardan büyük ölçüde yararlanabilir. Akıllı robotik çim biçme makineleri veya otomatik ot temizleme makineleri gibi kompakt makinelerin kullanımı, verimlilik artışı sağlamalarına ve işgücü piyasasında şu anda mevcut olmayan işleri yapmalarına olanak tanır.

Görüntü tanıma teknolojileri ve sensörler, pestisitlerin çok daha hassas bir şekilde uygulanmasına ve bazı durumlarda tamamen ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir. Bu, yalnızca ekonomik değil, aynı zamanda ekolojik faydalar da sağlar. Almanya Federal Ekonomi ve Enerji Bakanlığı tarafından finanse edilen Agri-Gaia projesi, tarımda yapay zeka algoritmalarının değişimi için açık bir altyapı oluşturuyor. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi (DFKI) liderliğinde, derneklerden, araştırma kurumlarından, siyasetten ve endüstriden proje ortakları, Avrupa bulut girişimi Gaia-X'e dayalı olarak, ağırlıklı olarak küçük ve orta ölçekli işletmelerden (KOBİ) oluşan tarım ve gıda sektörü için dijital bir ekosistem geliştiriyor.

Perakende: Kuyruğun sonu

Perakende sektörü, fiziksel yapay zeka ve yapay zeka tabanlı sistemler aracılığıyla müşteri deneyimi ve operasyonel verimlilikte temel bir dönüşüm geçiriyor. Perakendeciler, diğer ürünlere ilişkin verileri, benzer demografik özelliklere sahip mağazalardan gelen verileri ve hava durumu ve gelir seviyeleri gibi üçüncü taraf verilerini kullanarak, farklı bölgelerdeki belirli ürünlere olan talebi daha iyi tahmin etmek için yapay zekayı kullanabilirler. Ulusal çapta faaliyet gösteren bir eczane zinciri, yakın zamanda federal hükümete bildirilen ulusal trendlere dayanarak belirli bir aşıya olan talebi izlemek ve tahmin etmek için yapay zekayı kullandı.

Perakendeciler, yapay zekayı video ve sensör verileriyle birleştirerek kasaları ortadan kaldırıyor ve müşterilerin raflardan ürünleri seçip sepetlerine koymalarına ve sıra beklemeden mağazadan ayrılmalarına olanak tanıyor. Kasa kuyrukları ve sistemleri ortadan kaldırılarak, daha fazla alan ürün teşhirleri için kullanılabiliyor. Ulusal bir süpermarket zinciri, okunaksız barkodlu ürünlerin değerini görsel olarak taramak ve hesaplamak için yapay zekayı kullanıyor. Yapay zeka, video kameralar ve raf sensörleriyle birleştiğinde, perakendeciler mağazalarındaki müşteri trafiğini daha iyi anlayabiliyor ve metrekare başına satışları artırabiliyor.

Bu teknoloji, müşterilerin uzun süre incelemediği ürünleri tespit ediyor ve perakendecilere bunları daha çekici ürünlerle değiştirmelerini öneriyor. Yapay zeka ayrıca, müşteriler doğru mağazadayken mobil cihazlarında belirli ürünler için hedefli promosyonlar oluşturabiliyor. Bu teknoloji, perakendecilerin ürünlerini daha iyi paketlemelerini de sağlıyor. Zara gibi markalar, müşterilerin sanal olarak kıyafet denemelerine olanak tanıyan artırılmış gerçeklik (AR) ekranları kullanıyor. Amazon Fresh gibi market perakendecileri ise temassız ödeme ve fiziksel raflara bağlı dijital alışveriş listelerine odaklanıyor.

İnşaat: Dijital planlama yoluyla verimlilik

İnşaat sektörü geleneksel olarak dijitalleşme konusunda geri kalmış bir alan olsa da, yapay zeka uygulamalarından giderek daha fazla faydalanıyor. Yapay zeka, Yapı Bilgi Modellemesi (BIM), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve robotik gibi diğer dijitalleşme yaklaşımlarıyla birlikte, yapı malzemelerinin üretiminden tasarım, planlama ve inşaat aşamalarına, işletme ve bakıma kadar tüm değer zincirinde verimliliği artırıyor. Üretken bir geometrik tasarım sistemi, konfor, enerji verimliliği ve iş yeri tasarımı gibi ölçülebilir hedeflere dayalı olarak çok sayıda tasarım seçeneği oluşturuyor ve değerlendiriyor.

Yapay zekâ yöntemleri, çok daha fazla parametre ve değişkenin çok daha hızlı bir şekilde değerlendirilmesine ve incelenmesine olanak tanır. Yapay zekâ tabanlı metin analizi, kural kümelerini otomatik olarak değerlendirebilir. Bu, kural tabanlı sistemlerin yapay zekâ tabanlı metin analiziyle birlikte kullanılmasını içerir. Boyutlar, malzemeler ve teknik sistemler gibi bina bilgileri çıkarılır, analiz edilir ve otomatik olarak metin tabanlı kural kümeleriyle karşılaştırılır. Tasarımın erken aşamalarında yapay zekâ tabanlı tahmin modellerinin kullanılması, enerji talebinin hızlı ve doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlar.

İnşaat sırasında yapay zeka uygulamaları oldukça gelişmiş durumda ve bazıları halihazırda kullanımda. Makine öğrenme yöntemleri, inşaat planlamasına yardımcı olabilir, inşaat süreçlerini güncelleyebilir ve çeşitli görevleri destekleyebilir. Robotlar sadece nesneleri taşımakla kalmaz, aynı zamanda duvarları boyayabilir, ölçüm yapabilir veya kaynak yapabilir. Kameralar ve diğer sensörler engelleri tespit eder. Manuel olarak veya otonom sistemler tarafından yakalanan görüntüler ve nokta bulutları da inşaat sırasında kalite güvencesi için kullanılır. Sinir ağları, yüzey kalitesini incelemek ve hasarı veya renk bozulmasını tespit etmek için eğitilir.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki AB ve Almanya uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Pilot projeden milyar dolarlık pazara: Fiziksel Yapay Zeka 2030'a kadar endüstriyi, lojistiği ve üretimi nasıl dönüştürecek? – Görsel: Xpert.Digital

Zorluklar, riskler ve düzenleyici çerçeveler

Fiziksel yapay zekâ ve gelişmiş robotik yapay zekâ sistemlerinin hızlı gelişimi, sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde uygulanabilmesi için ele alınması gereken çok sayıda teknik, etik, yasal ve toplumsal zorlukla birlikte gelmektedir. Bu zorluklar, temel teknik sınırlamalardan ve veri koruma ve güvenlik sorunlarından, insan ve makine arasındaki ilişkiyi temelden etkileyen karmaşık etik sorulara kadar uzanmaktadır.

Teknik sınırlamalar, fiziksel yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesinin önünde önemli bir engel olmaya devam ediyor. Önemli ilerlemeler kaydedilmiş olsa da, hareketlilik, enerji yönetimi ve ince motor becerileri gibi fiziksel sınırlamalar temel zorluklar olmaya devam ediyor. Gelişmiş dil modelleriyle donatılmış robotik elektrikli süpürgelerle yapılan son deneyler, bu teknolojinin gerçek dünya uygulamalarındaki karmaşıklığını ve sınırlamalarını vurguluyor. Bir araştırma ekibi, çeşitli dil modelleriyle donatılmış robotik elektrikli süpürgelerle bir deney gerçekleştirdi. Bu robotların temel görevi, başka bir odadaki bir tereyağı parçasını bulup, yerini değiştirebilecek bir kişiye getirmekti.

Görünüşte basit olan bu görev, yapay zekâ kontrollü robotlar için önemli zorluklar yarattı. Robotlar hareket edebiliyor, şarj istasyonlarına yanaşabiliyor, Slack bağlantısı üzerinden iletişim kurabiliyor ve fotoğraf çekebiliyordu. Bu yeteneklerine rağmen, test edilen LLM'lerin hiçbiri tereyağı dağıtımında %40'ı aşan bir başarı oranı elde edemedi. Başarısızlığın temel nedenleri, mekansal akıl yürütmedeki zorluklar ve kendi fiziksel sınırlamalarının farkında olmamalarıydı. Modellerden biri, dönme hareketleri ve ikili kimlik krizi nedeniyle kendi kendine travma teşhisi bile koydu.

Bu tepkiler, cansız bir sistem tarafından üretilmiş olsalar da, karmaşık gerçek dünya ortamlarında çalışması amaçlanan yapay zekânın geliştirilmesindeki potansiyel zorlukları vurgulamaktadır. Yüksek performanslı yapay zekâ modellerinin bilinçli kararlar verebilmesi için baskı altında sakin kalması çok önemlidir. Bu durum, gelecekteki yapay zekâ sistemlerinde güvenilir ve güvenli etkileşimi sağlamak için bu tür stres tepkilerinin nasıl önlenebileceği veya yönetilebileceği sorusunu gündeme getiriyor. LLM'lerde analitik zekâ etkileyici ilerleme kaydederken, özellikle mekansal anlayış ve duygu yönetimiyle ilgili pratik zekâ hala geride kalmaktadır.

Veri koruma, siber güvenlik ve yasal çerçeveler

Veri koruma ve siber güvenlik temel zorluklar oluşturmaktadır. Kişisel verilerin etik ve güvenli bir şekilde işlenmesini sağlamak için veri koruma ve gizlilik yasaları çok önemlidir. En önemli yasal çerçevelerden biri, Avrupa Birliği tarafından 2018 yılında yürürlüğe konulan Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR)'dir. GDPR, kişisel verilerin toplanması, işlenmesi, saklanması ve aktarılması için katı kurallar belirlemektedir.

GDPR'ın temel ilkeleri arasında hukuka uygunluk, adalet ve şeffaflık yer almaktadır. Bu ilkeler, herhangi bir grubu dezavantajlı duruma düşürmeden verilerin adil kullanımını sağlamak için hangi verilerin toplandığının ve neden toplandığının açıkça belirtilmesini gerektirir. Amaç sınırlaması, verilerin belirli, açık ve meşru amaçlar için toplanmasını ve bu amaçlarla bağdaşmayan bir şekilde işlenmemesini gerektirir. Veri minimizasyonu, yalnızca amaçlanan amaç için gerekli olan verilerin toplanmasını ve işlenmesini gerektirir. Doğruluk, kişisel verilerin doğru ve güncel tutulmasını gerektirirken, saklama sınırlaması, verilerin yalnızca amaçlanan amaç için gerekli olduğu sürece saklanmasını gerektirir.

Bütünlük ve gizlilik, verilerin yetkisiz veya yasa dışı işlenmesinden ve kazara kaybolmasından korunması için güvenli bir şekilde işlenmesini gerektirir. Hesap verebilirlik, kuruluşların bu veri koruma ilkelerine uyumu gösterebilmelerini gerektirir. Yakın zamanda yürürlüğe giren AB yapay zeka yasası, GDPR'ı temel alarak yapay zeka sistemlerini risk seviyelerine göre sınıflandırır. Yasaklanan yapay zeka sistemleri arasında, belirli hassas bilgi türlerini elde etmek için bireyleri biyometrik verilere göre sınıflandıran sistemler yer almaktadır.

Güvenlik araştırmacıları, robot sistemlerinde cihazların manipülasyonuna veya hassas verilere erişime olanak sağlayabilecek güvenlik açıkları keşfetti. Bu güvenlik açıkları arasında güvenli olmayan bellenim güncellemeleri, cihazlardaki şifrelenmemiş kullanıcı verileri ve uzaktan kamera erişimi için PIN güvenliğindeki kusurlar yer alıyor. Bu tür eksiklikler, üreticilerin sertifikalarına olan güveni zedeliyor ve sağlam güvenlik önlemlerine duyulan ihtiyacı vurguluyor. Araştırmacılar, özel verilerin kötüye kullanılmasını önlemek için, insan gözüyle okunamaz ancak robotlara navigasyon için yeterli bilgi sağlayan makine görüntü tanıma sistemleri tasarlanmasını öneriyor.

AB Yapay Zeka Yasası ve uyumlaştırılmış standartlar

Yapay zekâ ve robotik alanındaki düzenleyici ortam hızla gelişiyor. AB Yapay Zekâ Yasası, yapay zekâ için dünyanın ilk kapsamlı yasal çerçevesidir ve risk tabanlı bir yaklaşıma dayanmaktadır. Risk ne kadar yüksekse, karşılanması gereken gereksinimler de o kadar çok ve katı olur. Yapay zekâ sistemleri, güvenlik açısından önemleri nedeniyle yüksek riskli yapay zekâ sistemleri olarak sınıflandırılabilir. Yüksek riskli yapay zekâ sistemleri, yetkililerin uyumluluğunu değerlendirmesi için sistem ve amacı hakkında gerekli tüm bilgileri içeren kapsamlı dokümantasyon, operatör için açık ve uygun bilgiler, uygun insan gözetimi önlemleri ve yüksek sağlamlık, siber güvenlik ve doğruluk dahil olmak üzere belirli gereksinimlere tabidir.

Makine Direktifi, otonom ve ağ bağlantılı sistemler de dahil olmak üzere makineler için güvenlik gereksinimlerini belirler. Kendi kendine gelişen davranışları ve otonom mobil makineleri tanımlar, ancak yapay zeka sistemi teriminden kaçınır. Cerrahi robot gibi bir ürün, Tıbbi Cihazlar Direktifi, Makine Direktifi ve Yapay Zeka Direktifi gibi çeşitli düzenlemelerin kesişim noktasında yer alabilir ve bunların tümü işlevsel güvenlik açısından sonuçlar doğurabilir. Merkezi soru şudur: Piyasaya sürülme, sorumluluk ve itibar kaybı açısından en uygun risk azaltma önlemleri nelerdir?

Uyumlaştırılmış standartlar, yasal düzenlemelerden kaynaklanan temel sağlık ve güvenlik gereksinimlerini belirtir. Bu standartlar, bu temel gereksinimleri karşılamak için hangi teknik kuralların ve risk yönetimi önlemlerinin kullanılabileceğini açıklar. Bu standartlara uyum, yasa ve yönetmeliklerin gerekliliklerinin karşılandığını gösterir. ISO/IEC 42001'e dayalı risk yönetim sistemi, merkezi bir öneme sahiptir. Yapay zeka yönetim sistemleri için bu standart, risklerin tanımlanması, değerlendirilmesi ve ele alınması için yapılandırılmış bir çerçeve sağlar.

Etik, önyargı ve sürdürülebilirlik

Fiziksel yapay zekâ geliştirme ve uygulama süreçlerinin tüm yönlerine etik sorular nüfuz etmektedir. Dikkatli veri hazırlığının yapılmaması istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Veri kümelerindeki önyargı, adalet sorunlarına, sosyal eşitsizliklerin devam etmesine ve azınlıklara karşı ayrımcılığa neden olur. Daha da kötüsü, özel ve gizli bilgilerin model çıktıları aracılığıyla ifşa edilmesi ve yanlış ellere geçmesi riski vardır. Eğitimden önce, bir sistemin etkilenen kişilerin yaşamlarını ne kadar önemli ölçüde etkileyeceği değerlendirilmelidir. Bir yapay zekâ sisteminin belirli bir görev için karar vermesine izin vermenin etik olarak haklı olup olmadığı belirlenmeli ve etkilenen tüm gruplar için yeterli ve temsili verilerin mevcut olduğundan emin olunmalıdır.

Zorluklar enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik alanlarına da uzanıyor. İnsansı robotlar ve fiziksel yapay zeka sistemleri, hem çalışma hem de temel modellerinin eğitimi için önemli miktarda enerjiye ihtiyaç duyuyor. Pil teknolojisi, el becerisi, maliyet etkinliği, ölçeklenebilirlik ve etik yönetim önemli zorluklar olmaya devam ediyor. Bununla birlikte, azalan donanım maliyetleri, gelişen yapay zeka ve artan işgücü kıtlığının birleşimi, hızlandırılmış benimsemeyi destekleyen mükemmel bir ortam yaratıyor.

Gelecek beklentileri ve stratejik çıkarımlar

Fiziksel yapay zekâ ve gelişmiş robotik yapay zekâ sistemlerinin gelişim seyri, önümüzdeki yıllarda endüstriyel ve toplumsal manzarada temel bir yeniden şekillenmeye işaret etmektedir. Teknolojik atılımların, ekonomik gerekliliklerin ve düzenleyici çerçevelerin birleşimi, deneysel pilot projelerden yaygın ticari benimsemeye doğru dönüşümü hızlandıran bir ortam yaratmaktadır.

Robotikteki Temel Modeller devrimi, en önemli dönüm noktalarından birini temsil ediyor. Şu anda, Robotik Temel Modelleri tarafından kontrol edilen insansı robotların geliştirilmesinde büyük bir artış yaşanıyor. Bu modelleri kullanan robotların otonom uçtan uca kontrolüne ek olarak, Robotik Temel Modelleri için ölçeklenebilir eğitim verileri oluşturmak veya çoğaltmak için Dünya Temel Modelleri adı verilen modeller kullanılıyor. Üretim ve lojistikteki basit, tekrarlayan ve yorucu manuel işler veya potansiyel olarak ev robotları gibi henüz sınırlı bazı uygulamalar için, Temel Modeller tarafından kontrol edilen robotlar önümüzdeki beş yıl içinde kullanıma sunulabilir. Daha sonra orta ve uzun vadede daha karmaşık ve zorlu görevler de gelecektir.

Genelleme ve filo yönetimi

Robot filolarını optimize etmek için evrensel yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, parçalanmanın üstesinden gelmenin umut vadeden bir yolunu temsil etmektedir. Temel modeller, farklı robot türlerinde çok çeşitli görevleri anlamak ve yürütmek üzere tasarlanmıştır. Her bir özel görev için yeniden eğitilmek yerine, genel kavramları ve davranışları öğrenirler. Amazon'un DeepFleet'i ve Galbot'un NavFoM'u, tek bir yapay zeka modeliyle heterojen robot filolarının kontrolünü mümkün kılmaktadır. NavFoM, dünyanın ilk çapraz gövdeli, çapraz görevli navigasyon temel yapay zeka modeli olarak tanımlanmaktadır. Tek bir yapay zeka modeline hareketin genel kavramını öğretmeyi amaçlamaktadır; bu sayede aynı temel model, tekerlekli robotlardan insansı robotlara ve dronlara kadar çok çeşitli robot türlerinde kullanılabilir.

Çok modlu modeller aracılığıyla mekânsal zekâda kaydedilen ilerlemeler yeni boyutlar açıyor. SenseNova SI serisi, yerleşik çok modlu temel modeller üzerine kuruludur ve sağlam ve güçlü mekânsal zekâ geliştirir. Bu modeller, ortaya çıkan genelleme yetenekleri sergiler ve belirli 3B görünüm dönüşümü QA alt kümelerinde ince ayar yapılması, labirentte yol bulma gibi ilgili ancak daha önce görülmemiş görevlere beklenmedik aktarım kazanımlarına yol açar. Geliştirilmiş mekânsal zekâ yetenekleri, özellikle somutlaştırılmış manipülasyon alanında umut vadeden uygulama olanakları sunar; burada, daha fazla ince ayar yapılmadan bile başarı oranlarında önemli iyileşmeler gözlemlenmiştir.

Sentetik Veri ve Robotikte ChatGPT Anı

Nvidia'nın Cosmos World Foundation Modelleri, robotik alanında potansiyel bir ChatGPT (Fiziksel Yapay Zeka) anını temsil ediyor. Bu fiziksel yapay zeka modelleri, robotların 3 boyutlu simülasyonlarda gerçek dünya etkileşimlerini olabildiğince gerçekçi bir şekilde uygulamaları için çok önemlidir. Bu tür fiziksel yapay zeka modellerinin geliştirilmesi pahalıdır ve çok miktarda gerçek dünya verisi ve kapsamlı test gerektirir. Cosmos World Foundation Modelleri, geliştiricilere mevcut modellerini eğitmek ve değerlendirmek için muazzam miktarda fotogerçekçi, fizik tabanlı sentetik veri üretmenin basit bir yolunu sunuyor.

2030'a kadar fiziksel yapay zekâya yönelik yatırım döngüsü, önemli sermaye akışlarına işaret ediyor. Piyasa tahminleri, 2030'a kadar güçlü bir büyüme öngörüyor; harcamaların 2026'da 60 milyar ila 90 milyar dolar arasında, toplam beş yıllık harcamanın ise 0,4 trilyon ila 0,7 trilyon dolar arasında olması bekleniyor. Üretim sektörü öncülük ederken, onu lojistik takip ediyor; hizmetler ise araçların olgunlaşmasıyla birlikte genişliyor. ABI Research, küresel robotik pazarının 2025'te 50 milyar dolar olacağını ve 2030'da yaklaşık 111 milyar dolara ulaşacağını, ortalama yıllık büyüme oranının ise %15 civarında olacağını tahmin ediyor.

Fiziksel yapay zeka, 2030 yılına kadar %23'lük bir büyüme öngörüsüyle imalat sektörünü dönüştürüyor. Küresel endüstriyel yapay zeka pazarı 2024 yılında 43,6 milyar dolara ulaştı ve imalattaki fiziksel yapay zeka uygulamaları sayesinde 2030 yılına kadar yıllık %23'lük bir büyüme potansiyeli taşıyor. Bu gelişme, katı, önceden programlanmış robotlara dayalı geleneksel otomasyondan bir ayrılışı işaret ediyor. Günümüzün fiziksel yapay zekası, makinelerin öngörülemeyen görevleri yerine getirmesini sağlayan görüş sistemlerini, dokunsal sensörleri ve uyarlanabilir algoritmaları entegre ediyor.

Fiziksel yapay zekâya yönelik baskı, jeopolitik gerilimlerin ve tedarik zinciri aksamalarının esnek üretim ihtiyacını artırdığı kritik bir dönemeçte ortaya çıkıyor. Endüstriyel robotikteki gelişmeler, otomasyonu yeniden tanımlıyor ve işgücü kıtlığıyla boğuşan sektörlerde dayanıklılığı ve büyümeyi teşvik ediyor. Otomotiv fabrikalarında, gerçek zamanlı öğrenme yeteneklerine sahip yapay zekâ destekli robotlar, uyarlanabilir kaynak veya değişken koşullar altında kalite kontrolü gibi makineler için çok incelikli kabul edilen rolleri üstleniyor. Bu değişimin, yüksek hacimli üretim ortamlarında maliyetleri %20'ye kadar azaltması bekleniyor.

Almanya ve Avrupa için ekonomik fırsatlar

Alman ve Avrupa şirketleri için stratejik sonuçlar oldukça büyük. Nitelikli işçi eksikliği özellikle sanayi ve lojistik sektörlerini etkilerken, aynı zamanda talepler de artıyor. Alman sanayisi baskı altında; beceri eksikliği büyümeyi yavaşlatıyor, artan karmaşıklık hızlı uyum gerektiriyor, verimlilik ve dayanıklılığa yapılan yatırımlar şart ve verimlilik artışları rekabet gücü için kilit önem taşıyor. Fiziksel yapay zeka, Almanya'nın sanayinin ön saflarına geri dönmesi için bir fırsat sunuyor. Alman sanayisinin dönüşümü bir seçenek değil, bir zorunluluktur.

Gelişim, somutlaştırılmış zekâ tarafından yönlendirilen ve potansiyel olarak çok modlu yönelime hakim olacak yeni, temel bir fiziksel modele doğru ilerliyor. Gerçek dünyada her şey, kelimeler veya görüntülerle tarif edilmesi zor olan temas, sürtünme ve çarpışma gibi ayrıntılarla doludur. Model bu temel fiziksel süreçleri anlayamazsa, dünya hakkında güvenilir tahminlerde bulunamaz. Bu, büyük dil modellerinin gelişim yolundan farklı bir yol olacaktır.

Çok modlu yapay zeka geliştirme, metnin ötesine geçiyor. Çok modlu modeller, görsel girdi için görme dönüştürücüler, ses girdisi için konuşma kodlayıcılar ve mantıksal akıl yürütme ve metin üretimi için büyük dil modelleri gibi farklı sinir mimarilerini tek bir sistemde birleştiriyor. Sağlık sektörü, duyusal girdiye doğru kayıyor ve çok modlu yapay zeka, hastalığın erken belirtilerini tespit etmek için hastanın sesini, yüzünü ve tıbbi taramalarını tarayabiliyor. Doktorların yerini almıyor, aksine onlara insanüstü bir görüş yeteneği kazandırıyor.

Fiziksel yapay zekanın çevremizde sorunsuz bir şekilde çalışması vizyonu, bu sistemlerin güvenilirliğini ve güvenliğini sağlamak için daha fazla araştırma ve geliştirme gerektiriyor. Gelecekte, ROS gibi açık kaynaklı robotik yazılımların ve yerel kontrol yaklaşımlarının daha fazla entegrasyonu görülebilir; bu da bulut hizmetlerine olan bağımlılığı azaltarak kullanıcılara cihazları üzerinde daha fazla kontrol imkanı sağlayabilir. Aynı zamanda, üreticiler ve düzenleyiciler, kullanıcı güvenini korumak ve robotik teknolojisinin potansiyelini sorumlu bir şekilde ortaya çıkarmak için güvenlik ve veri koruma standartlarını sürekli olarak iyileştirmelidir.

Önümüzdeki yıllar, bugünkü pilot projelerin uygulanabilir iş modellerine dönüşüp dönüşmeyeceğini belirlemede çok önemli olacak. Ancak kesin olan bir şey var ki, fiziksel ve dijital özerkliğin birleşimi geleceği şekillendirecek. Yapay zeka, izole rolünü terk ederek gerçek dünya süreçlerinin ve kararlarının ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Bu, doğrudan etkisinin her zamankinden daha belirgin olacağı bir aşamanın başlangıcını işaret ediyor. Fiziksel yapay zeka ve robotik yapay zekanın gelişimi son değil, aksine tam etkisi önümüzdeki on yıllarda ortaya çıkacak temel bir dönüşümün başlangıcıdır.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar