Üretken Fiziksel Yapay Zeka ve Robotlar İçin Temel Modeller: Öğrenme Sistemleri Aracılığıyla Robotik Alanının Dönüşümü

Programlamanın sonu: Makineler sadece izleyerek öğrendiğinde – Makineler katı bir şekilde itaat etmek yerine düşünmeyi öğrendiğinde.

Robotik, otonom sistemlerin işleyiş biçimini kökten değiştiren köklü bir paradigma değişiminden geçiyor. Endüstriyel robotlar onlarca yıldır üretimde kullanılsa da, şimdiye kadar katı, önceden tanımlanmış süreçlerle sınırlıydılar. Bu makineler, hassas bir şekilde programlanmış koşullu talimatları izliyor ve yalnızca açıkça kodlandıkları görevleri yerine getirebiliyordu. Her yeni gereksinim, her değiştirilmiş üretim hattı, uzman personel tarafından karmaşık bir yeniden programlama gerektiriyordu. Bu geleneksel robotik, her hareket dizisinin, her kavrama pozisyonunun ve sensör sinyallerine verilen her tepkinin manuel olarak tanımlanması gereken deterministik algoritmalara dayanıyordu.

Şu anda devam eden atılım, üretken yapay zekâdan bilinen prensiplerin fiziksel dünyaya aktarılmasına dayanıyor. Tıpkı büyük dil modellerinin muazzam miktarda metin üzerinde eğitim alarak dilin istatistiksel bir anlayışını geliştirmesi gibi, robotlar için de gözlem ve simülasyon yoluyla üç boyutlu dünyayı ve fiziksel ilişkileri anlayan temel modeller oluşturuluyor. Bu modeller artık her eylem için programlanmıyor, yeni durumlara uygulayabilecekleri genel beceriler öğreniyorlar.

Nvidia CEO'su Jensen Huang, bu anı robotikte ChatGPT anı olarak adlandırıyor ve bu gelişmenin devrim niteliğindeki boyutunu vurgulayan bir benzetme sunuyor. Tıpkı ChatGPT'nin Kasım 2022'de geniş bir kitleye modern dil modellerinin neler yapabileceğini göstermesi gibi, Temel Modeller de robotlar için benzer bir eşik noktası oluşturabilir. Bu paralellik yalnızca mecazi değil. Altta yatan teknolojiler temel mimari prensipleri paylaşıyor. Başlangıçta dil işleme için geliştirilen Transformatör modelleri, artık duyusal verileri, hareket yörüngelerini ve fiziksel etkileşimleri işlemek için uyarlanıyor.

Bu gelişmenin geniş kapsamlı ekonomik etkileri var. Robotik endüstrisi, önceki gelişmeleri gölgede bırakabilecek bir büyüme atağına hazırlanıyor. Dünya çapında yaklaşık dört milyon endüstriyel robot kullanımda olsa da, piyasa araştırmacıları, yalnızca insansı robotların 2030 yılına kadar yirmi milyon üniteye ulaşabileceğini öngörüyor. ARK Invest'in en iddialı tahminleri, insansı robotlar için maksimum yirmi dört trilyon ABD doları tutarında bir pazar hacmi öngörüyor. Bu rakamlar abartılı görünebilir, ancak uzmanların bu teknolojiye atfettiği dönüştürücü gücü yansıtıyor.

İçin uygun:

• Yapay Zeka Endüstrisi 5.0: Jeff Bezos'un (Amazon) 6,2 milyar dolarlık Projesi Prometheus, yapay zekayı fabrikalara nasıl getiriyor?

Katı algoritmalardan uyarlanabilir sistemlere

Programlanmış robotlardan öğrenen robotlara doğru teknolojik evrim çeşitli seviyelerde gerçekleşmektedir. Özünde, kural tabanlı sistemlerden veri odaklı yaklaşımlara doğru bir geçişi içerir. Geleneksel robot programlama, her türlü olasılık için açık talimatlara dayanırdı. Montaj hattındaki bir robot, bir bileşenin tam olarak nerede bulunacağını, yönünü ve onu kavraması gereken kuvvet ve hızı bilmek zorundaydı. Bu hassasiyet, değişkenliği en aza indiren yapılandırılmış ortamlar gerektiriyordu.

Robotlar için temel modeller, büyük veri kümelerinden istatistiksel örüntüler çıkararak bu paradigmayı bozar. Bu modeller, açık kurallar uygulamak yerine, görevlerin, nesnelerin ve manipülasyon stratejilerinin örtük temsillerini öğrenir. Öğrenme süreci, insanların gözlem ve taklit yoluyla öğrenmesine benzer. Bir modele, belirli görevlerin nasıl gerçekleştirildiğini gösteren binlerce veya milyonlarca gösterim verilir. Sinir ağı, bu verilerden yeni ve benzer durumlara uygulayabileceği örüntüler ve stratejiler çıkarır.

Bu temel modellerin verileri çeşitli kaynaklardan gelmektedir. Physical Intelligence, ilk temel modelini eğitmek için yaklaşık 10.000 saatlik gerçek dünya robot verisi toplamıştır. Girişim GEN-0, dünya çapındaki evlerden, depolardan ve iş yerlerinden 270.000 saatlik gerçek dünya manipülasyon verisinden oluşan daha da büyük bir veri kümesi bildirmektedir. Bu veri kümeleri muazzamdır, ancak büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan trilyonlarca jetonun çok gerisinde kalmaktadır. Bu tutarsızlık, verilerin doğasıyla açıklanmaktadır. Robot verilerini toplamak daha zordur çünkü gerçek dünyada fiziksel etkileşimler gerektirir. İnternetten milyonlarca video indirip bunun yeterli olmasını umamazsınız. Robot verilerinin genellikle teleoperasyon, insan gösterileri veya otomatik veri toplama sistemleri aracılığıyla aktif olarak üretilmesi gerekir.

İşte tam bu noktada simülasyon devreye giriyor ve modern robotik araştırmalarında kilit bir rol oynuyor. Fizik tabanlı simülatörler, neredeyse sınırsız miktarda sentetik eğitim verisi üretmeyi mümkün kılıyor. Nvidia, robotların eğitilebileceği son derece gerçekçi sanal ortamlar sağlayan Omniverse ve Isaac Sim gibi platformlar geliştirdi. Nvidia'nın Cosmos adıyla geliştirdiği World Foundation Models, fizik yasalarına saygılı ve robotların sanal olarak öğrenebileceği basit girdilerden fotogerçekçi video dizileri üretiyor.

Fikir ikna edici. Milyonlarca saatlik gerçek dünya etkileşimlerini kaydetmek yerine, robotlar zamanın sıkıştırıldığı ve binlerce robot örneğinin paralel olarak öğrendiği simülasyonlarda eğitilebilir. Buradaki zorluk, simüle edilmiş ve gerçek dünya davranışları arasındaki tutarsızlık olan simülasyon-gerçek arasındaki boşluğu kapatmaktır. Simülasyonda mükemmel performans gösteren bir robot, sürtünme, elastikiyet veya sensör hataları gibi fiziksel özellikler doğru bir şekilde modellenmemişse gerçek dünyada başarısız olabilir.

Alman aktörlerin küresel robotik alanındaki rolü

Almanya, köklü bir robotik endüstrisine sahiptir ve endüstriyel otomasyonda lider ülkelerden biri olarak kabul edilmektedir. Alman imalat sektöründeki robot yoğunluğu, on bin çalışan başına yaklaşık üç yüz robotla dünya çapında en yüksekler arasındadır. Geleneksel robotikteki bu güç sağlam bir temel oluştursa da, Almanya'nın bilişsel, yapay zekâ destekli robotlara geçişi başarıyla yönetip yönetemeyeceği sorusu hala ortada durmaktadır.

Birçok Alman ve Avrupalı ​​şirket, bu gelişen pazarda konumlanıyor. Merkezi Münih'te bulunan Agile Robots, en iddialı oyunculardan biri haline geldi. Şirket, Kasım 2025'te, endüstriyel ortamlar için özel olarak tasarlanan ve 2026 başlarında Bavyera'daki yeni bir fabrikada üretime geçmesi planlanan ilk insansı robotu Agile One'ı duyurdu. Agile Robots, Robot Temel Modelinin eğitiminin öncelikle Münih'te gerçekleştiğini ve gerçek dünya üretim verilerine dayandığını vurguluyor. Deutsche Telekom ve Nvidia ile kurulan ortaklık, Alman veri merkezlerinde barındırılan ve Avrupa veri koruma standartlarına uygun yeni Endüstriyel Yapay Zeka Bulutu'nda eğitim sağlıyor.

Bu yaklaşım stratejik açıdan önemlidir. Birçok rakip sentetik veya genel verilere dayanırken, Agile Robots, kendi üretimi ve otomotiv ve elektronik sektörlerindeki müşterileri aracılığıyla Avrupa'nın en büyük endüstriyel veri kümelerinden birine sahiptir. Veri, yapay zekanın can damarıdır ve yüksek kaliteli, gerçek dünya verilerine erişim önemli bir rekabet avantajı sağlar. Şirket halihazırda 20.000'den fazla robot çözümüne sahiptir ve gerçek dünya uygulamalarından sürekli olarak yeni veriler toplamaktadır.

Almanya, Metzingen merkezli NEURA Robotics de benzer şekilde iddialı bir yaklaşım benimsiyor. Şirket, bilişsel robotik alanında konumlanıyor ve robotik sistemleri için temel modeller geliştirmek üzere Nvidia ile yakın iş birliği içinde çalışıyor. Gerçek dünya verilerinin gelişmiş simülasyonlarla birleştirilmesine önem veren NEURA, gerçek zamanlı sensör işleme, robot üzerinde yerel çıkarım ve dağıtılmış çoklu ajan öğrenimini birleştiren çok katmanlı bir yapay zeka mimarisi geliştirdi. Ekim 2025'te NEURA, 45 milyon avro kayıtlı sermayeyle Çin'in Hangzhou şehrine açıldığını duyurarak şirketin küresel odağını vurguladı.

Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR) de temel modellere yatırım yapıyor, ancak havacılık, uzay ve ulaşım alanındaki uygulamalara daha geniş bir şekilde odaklanıyor. DLR'nin Temel Modeller Uyarlama projesi, büyük yapay zeka modellerini belirli uygulamalar için kullanılabilir hale getirmeyi ve hafif, özel modeller geliştirmeyi amaçlıyor. DLR doğrudan ticari insansı robotlar geliştirmese de, araştırmaları endüstriyel oyuncuların üzerine inşa edebileceği bilgi tabanına katkıda bulunuyor.

Ancak Alman şirketlerinin durumu da zorluklardan azade değil. Küresel rekabet yoğun ve hem ABD hem de Çin robotik ve yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor. 2025'in ilk yarısında Çin, yapay zeka destekli robotik alanına Avrupa Birliği'nin altı katı, ABD ise dört katı sermaye yatırdı. Bu yatırım açığı endişe verici. Avrupa, yapay zeka şirketlerine yirmi milyar avronun üzerinde yatırım yaparken, ABD yıllık 120 milyar dolar, Çin ise son on yılda yapay zeka ve ilgili teknolojilere 912 milyar dolar yatırım yaptı.

Avrupa'daki düzenleyici ortam bu tutarsızlığa katkıda bulunmaktadır. Yapay Zeka Yasası ve GDPR, sorumlu yapay zeka gelişimini teşvik etme ve veri gizliliğini sağlama gibi önemli bir hedefi hedeflerken, aynı zamanda eğitim verilerine erişimi kısıtlamakta ve uyum maliyetlerini artırarak küçük şirketlere orantısız bir yük getirmektedir. Avrupa düzenlemeler yaparken, ABD ve Çinli şirketler önemli ölçüde daha az kısıtlamayla denemeler yapmaktadır.

Teknolojik dönüşümün ekonomik boyutu

Robotikte temel modellerin kullanılması, robotik endüstrisinin ötesine uzanan geniş kapsamlı ekonomik etkilere sahiptir. Özünde, otomasyonun üretkenliği nasıl artırabileceği, kalifiye işçi açığını nasıl giderebileceği ve Almanya gibi yüksek sanayileşmiş ekonomilerin rekabet gücünü nasıl güvence altına alabileceği sorusunu ele almaktadır.

Temel modellerin eğitim maliyetleri önemli ve sürekli artıyor. Orijinal Transformer modeli 2017'de yaklaşık dokuz yüz dolara mal olurken, OpenAI'nin GPT-4 modelinin tahmini eğitim maliyetleri yetmiş sekiz milyon dolar, Google'ın Gemini Ultra modelinin ise yüz doksan bir milyon dolardı. Bu meblağlar, akademik kurumlara veya küçük şirketlere ayrılan bütçelerin çok üzerinde. Dolayısıyla, rekabetçi temel modeller geliştirmek, yalnızca iyi finanse edilmiş şirketler veya devlet fonları tarafından karşılanabilecek bir sermaye yatırımı gerektiriyor.

Robotik temelli temel modeller için kesin maliyetleri ölçmek daha zordur, ancak büyük olasılıkla benzer bir büyüklük sırasına, hatta daha yüksek bir büyüklüğe sahip olacaklardır. Büyük miktarda gerçek dünya robot verisi toplama ihtiyacı, kapsamlı bir donanım altyapısı ve işletme maliyetleri gerektirir. Physical Intelligence, veri üretim sisteminin haftada on bin saatten fazla yeni robot verisi sağladığını bildiriyor. Dünya çapında binlerce veri toplama cihazı ve robotla böyle bir sistemi işletmek maliyetlidir.

Bu projelerin yatırım getirisi, geliştirilen temel modellerin vaat edilen faydaları gerçekten sağlayıp sağlamadığına bağlıdır. İnsansı robotların ekonomik gerekçesi, belirli alanlarda insan emeğinin yerini alabilme veya onu tamamlayabilme yeteneklerine dayanmaktadır. Nexery tarafından yapılan bir araştırma, insansı robotların montaj, lojistik ve bakıma odaklanarak halihazırda manuel olarak gerçekleştirilen görevlerin %40'ına kadarını otomatikleştirebileceğini öngörmektedir. Beklenen geri ödeme süresi 5600 yıldan daha kısadır ve bu da insansı robotları cazip bir yatırım haline getirmektedir.

Bu hesaplamalar, insansı robotların satın alma maliyetlerinin azalacağı varsayımına dayanmaktadır. İlk modeller 2025 yılında ortalama seksen bin ABD dolarına mal olurken, 2030 yılına kadar yaklaşık yirmi ila otuz bin dolarlık bir fiyat beklenmektedir. Bu maliyet düşüşü, ölçek ekonomileri, teknolojik gelişmeler ve rekabet sayesinde sağlanacaktır. Buna karşılık, Almanya'da ortalama bir sanayi işçisinin işverene maliyeti, sosyal güvenlik katkıları ve yan haklar dahil olmak üzere yılda yaklaşık elli ila yetmiş bin avrodur. 7/24 çalışabilen, mola gerektirmeyen ve hastalanmayan bir robot, bu koşullar altında birkaç yıl içinde kendini amorti edebilir.

Ekonomik etkisi belirsizdir. Bir yandan, bilişsel robotlar aracılığıyla otomasyon, birçok sektördeki vasıflı işçi açığını hafifletmeye yardımcı olabilir. Almanya ve diğer yüksek sanayileşmiş ülkeler, mevcut işçi sayısını azaltan demografik bir değişimle karşı karşıyadır. Robotlar boşlukları doldurabilir ve üretkenliği koruyabilir. Öte yandan, otomasyonun özellikle tekrarlayan fiziksel görevler içeren sektörlerde iş kayıplarına yol açacağı endişesi de bulunmaktadır.

Ancak tarihsel deneyimler, teknolojik ilerlemenin uzun vadede kitlesel işsizliğe değil, işgücü piyasasında yapısal değişimlere yol açtığını göstermektedir. Otomatik sistemlerin bakımını, programlamasını ve izlenmesini gerektiren yeni meslek alanları ortaya çıkmaktadır. Nitelik gereksinimleri salt fiziksel emekten teknik ve bilişsel becerilere kaymaktadır. Eğitim politikasının önündeki zorluk, iş gücünü bu dönüşüme hazırlamak ve yeniden eğitim programları sunmaktır.

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

Teknolojik liderlik için rekabet

Robotik alanındaki küresel rekabet ortamı, ABD, Çin ve Avrupa arasında bir üçgenle karakterize ediliyor ve her bölge kendine özgü güçlü ve zayıf yönler sergiliyor. ABD, yapay zeka temel modellerinde baskın konumda. OpenAI, Anthropic, Google ve Meta en güçlü dil modellerini geliştirmiş ve sinir ağlarını ölçeklendirme konusunda muazzam bir uzmanlığa sahip. Şimdi bu yetkinliği robotiğe de aktarıyorlar. Figure AI, 1X Technologies ve Physical Intelligence gibi şirketler, temel modellerle kontrol edilen insansı robotlar üzerinde yoğun bir şekilde çalışıyor.

Çin, endüstriyel robotlar için dünyanın en büyük pazarı haline geldi. 2024 yılında, yeni kurulan tüm endüstriyel robotların %54'ü Çin'de bulunurken, bu oran Avrupa Birliği'nde %17 idi. Çin hükümeti, robotik teknolojisini stratejik bir öncelik olarak tanımladı ve "Çin'de Üretildi 2025" gibi programlarla sektörü büyük ölçüde destekliyor. Çin, 2030 yılına kadar yaklaşık 40 milyon robot üretmeyi hedefliyor; bu rakam, hükümetin hedeflerini doğruluyor. Çin ayrıca, küresel üretken yapay zeka patentlerinin %70'inden fazlasını elinde bulundurarak yapay zeka patentlerinde de lider konumda. Bu oran, ABD'de %21 ve Avrupa'da yalnızca %2.

Almanya da dahil olmak üzere Avrupa, KUKA, ABB ve Stäubli gibi köklü robotik şampiyonlarına ve güçlü bir tedarikçi sanayisine sahiptir. Avrupa'nın gücü, hassas mühendislik, donanım kalitesi ve endüstriyel süreçlere dair derin bir anlayışta yatmaktadır. Bu güçlü yönler değerlidir, ancak bilişsel robotik alanında hakimiyet kurmak için yeterli değildir. Asıl zorluk, donanım mükemmelliğini yapay zeka uzmanlığıyla birleştirmektir.

Son yıllardaki satın almalar ve yatırımlar, sektördeki değişimleri gözler önüne seriyor. 2016 yılında Çinli Midea holdinginin KUKA'yı satın alması, Avrupa için bir uyarı niteliğindeydi. SoftBank'ın ABB'nin robotik bölümünü 5 milyar dolara satın alma kararını duyurması, Asyalı yatırımcıların Avrupa robotik uzmanlığına agresif bir şekilde yatırım yaptığını gösteriyor. Bu satın almalar sermaye ve pazar erişimi sağlıyor, ancak aynı zamanda stratejik bilgi birikimini kaybetme riskini de taşıyor.

NEURA Robotics gibi Avrupalı ​​şirketler, bu geniş pazara ve yerel kaynaklara erişim sağlamak için Çin'e açılıyor. Bu strateji iş dünyası açısından anlaşılabilir olsa da, teknolojik egemenlik konusunda da soru işaretleri yaratıyor. Avrupalı ​​robotik şirketleri, robotik çim biçme makinelerinin geliştirilmesini Çin'e taşıyan Stihl örneğinde olduğu gibi, araştırma ve geliştirme kapasitelerini giderek daha fazla Çin'e taşırsa, uzun vadede uzmanlık kaybı riskiyle karşı karşıya kalırlar.

Bu zorlukların çözümü, stratejik bir Avrupa robotik ve yapay zekâ politikası gerektiriyor. AB, Yapay Zeka Yönetmeliği ile küresel bir model oluşturabilecek risk bazlı bir düzenleyici çerçeve oluşturdu. Ancak, düzenlemeler tek başına inovasyon yaratmaz. Araştırma, altyapı ve kalifiye profesyonellerin eğitimine önemli yatırımlar yapılması şarttır. AB Yapay Zeka Şampiyonları girişimi kapsamında duyurulan ve bir milyar avronun üzerinde yapay zekâ yatırımı içeren ortaklıklar doğru yönde atılmış bir adım olsa da, bu meblağlar ABD ve Çin ile karşılaştırıldığında mütevazı kalmaktadır.

İçin uygun:

• Orta ölçekli şirketler için KOBİ'ler-ai kontrollü robotik potansiyeli: İş dünyasının dönüşümü ve yeni rekabet avantajları

Temel Modeller Evrensel Problem Çözücüler Olarak

Temel Modellerin temel yeniliği, genelleme yapabilme becerisinde yatmaktadır. Geleneksel robot sistemleri görev odaklıydı, yani tek bir göreve göre tasarlanmışlardı. Bir kaynak robotu kaynak yapabilir, bir tutma robotu kavrayabilir ve yeni bir göreve geçmek karmaşık bir yeniden programlama gerektirirdi. Temel Modeller, aynı modelle çok çeşitli görevleri yerine getirebilme yeteneği olan görev genelliğini hedefler.

Bu yaklaşım, sıfır atışlı veya az atışlı öğrenme olarak da bilinir. Sıfır atışlı öğrenme, bir modelin genel anlayışına dayanarak, o görev için özel bir eğitim almadan yeni bir görevi çözebileceği anlamına gelir. Az atışlı öğrenme ise, modeli yeni bir göreve uyarlamak için yalnızca birkaç gösterime ihtiyaç duyulduğu anlamına gelir. Bu yetenekler, esnekliği önemli ölçüde artırdıkları için robotik için dönüştürücü niteliktedir.

Nvidia, CES 2025'te Isaac GR00T N1 Temel Modeli ile bir robotun minimum son eğitimle yeni görevlere nasıl uyarlanabileceğini gösterdi. Model, insan bilişinin ilkelerinden ilham alan ikili bir mimariye sahip. Sistem 1, refleksif tepkileri mümkün kılan hızlı düşünen bir eylem modeli. Sistem 2 ise bilinçli karar alma ve planlama için yavaş düşünen bir model. Bu mimari, robotun hem olaylara hızlı tepki vermesini hem de karmaşık, çok adımlı görevleri yerine getirmesini sağlıyor.

1X Technologies şirketi, GR00T N1 tabanlı bir politika modeliyle donatıldıktan sonra, ev temizliği görevlerini otonom olarak gerçekleştiren bir insansı robot sergiledi. Sistemin otonomisi, görsel girdileri yorumlama, görevin bağlamını anlama ve her hareketin açıkça programlanmasını gerektirmeden uygun eylemleri gerçekleştirme becerisine dayanıyordu.

Alman robotik şirketi Franka Emika da Nvidia GR00T'yi Franka Research 3 sistemine entegre etti ve Automatica 2025'te karmaşık manipülasyon görevlerini otonom olarak gerçekleştiren çift kollu bir sistem sergiledi. Sistem, kamera girdisine dayanarak hedefleri çıkarabiliyor ve manuel entegrasyon veya görev mühendisliği olmadan gerçek zamanlı olarak uygun eylemleri gerçekleştirebiliyordu.

Bu örnekler, temel modellerin robotik alanını demokratikleştirme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Robot programlamak daha önce uzmanlık bilgisi gerektirse de, gelecekte daha küçük şirketler ve derinlemesine teknik uzmanlığa sahip olmayan kullanıcılar bile robotları kendi amaçları doğrultusunda kullanabilir. Hizmet olarak robot modellerinin geliştirilmesi, giriş engellerini daha da azaltarak bu eğilimi güçlendirebilir.

Veri ve simülasyonların önemi

Bir temel modelin kalitesi, üzerinde eğitildiği verilere büyük ölçüde bağlıdır. Doğal dil işlemede, trilyonlarca kelime internetten kolayca erişilebilirdi, ancak bu kadar büyük miktarda veriye robotik için kolayca erişilemez. Robot veri açığı temel bir sorundur. Varsayımsal bir robot GPT, büyük bir dil modeliyle aynı miktarda veri üzerinde eğitilseydi, binlerce robot sürekli veri üretiyor olsa bile, yüz binlerce yıl sürecek veri toplama süreci gerektirecektir.

Simülasyonlar bu ikilemden kurtulmanın bir yolunu sunar. Fizik tabanlı simülatörler, neredeyse sınırsız miktarda sentetik veri üretebilir. Buradaki zorluk, simülasyonda öğrenilen davranışların gerçek dünyaya aktarılabilir olmasını sağlamaktır. Simülasyon ile gerçek arasındaki uçurumu kapatmak için çeşitli teknikler kullanılır. Alan rastgeleleştirme, simülasyondaki fiziksel parametreleri sistematik olarak değiştirerek modeli gerçek dünyadaki değişikliklere karşı daha dayanıklı hale getirir. İnsan geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme, modellerin hem simülasyonlardan hem de gerçek dünya etkileşimlerinden türetilen ödül sinyalleri kullanılarak eğitilmesine olanak tanır.

Dünya Temel Modeli olarak tasarlanan Nvidia Cosmos, basit girdilerden fotogerçekçi video dizileri üreterek robotlar için eğitim ortamları oluşturur. Buradaki fikir, robotların gerçek dünya deneylerinin maliyet ve riskleri olmadan bu oluşturulan dünyalarda öğrenebilmeleridir. Model, fiziksel özellikleri ve mekansal ilişkileri anlayarak oluşturulan senaryoların gerçekçi olmasını sağlar.

Bir diğer umut vadeden yaklaşım ise insan video verilerinin kullanımıdır. İnsanlar her gün milyonlarca manipülasyon görevi gerçekleştirir ve bunlar videoya kaydedilir. Bu videolardan robot öğrenimi için gerekli bilgilerin çıkarılması mümkün olursa, veritabanı önemli ölçüde genişletilebilir. CLIP gibi görme-dil modelleri, görsel kavramların doğal dilden öğrenilebileceğini göstermiştir ve robotik alanında da benzer yaklaşımlar araştırılmaktadır.

Alman ve Avrupa araştırma kurumları bu gelişmelere katkıda bulunmaktadır. Fraunhofer Malzeme Akışı ve Lojistik Enstitüsü, robotik simülasyonlar ve makine öğrenimi sistemleri üzerinde çalışmaktadır. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi (DFKI), robot öğrenimi için yapay zeka yöntemleri geliştirmektedir. Bu araştırma, Avrupa şirketlerinin rekabet gücü için temel öneme sahip olmakla birlikte, yeterli fon ve bilginin endüstriyel uygulamalara aktarılmasıyla desteklenmelidir.

Zorluklar ve açık sorular

Muazzam ilerlemeye rağmen, hala birçok zorluk mevcut. Temel modellerin sağlamlığı önemli bir konu. Bir test ortamında iyi performans gösteren bir model, gerçek dünyada beklenmedik durumlarla karşılaştığında başarısız olabilir. Büyük bir avantaj olarak öne sürülen genelleştirilebilirlik, kendini çok çeşitli senaryolarda kanıtlamalıdır.

Otonom sistemlerin güvenliği bir diğer kritik boyuttur. Robotlar giderek daha fazla otonom olarak çalıştıkça ve temel modellere dayalı kararlar aldıkça, güvenli davranıp insanları tehlikeye atmadıkları nasıl garanti edilebilir? Geleneksel robotik, sabit kodlu güvenlik mekanizmalarına dayanıyordu. Öğrenen sistemlerde ise bu tür katı sınırların uygulanması daha zor.

Bilişsel robotiğin etik ve toplumsal etkileri yoğun bir şekilde tartışılıyor. Sorumluluk meselesi yeniden tanımlanıyor. Bir robot zarara yol açan bir karar verirse, sorumluluğu kim üstlenir? Robotun üreticisi mi, temel modeli geliştiren kişi mi, operatör mü yoksa robotun kendisi mi? Bu sorular önemsiz değil ve yasal ve düzenleyici düzenlemeler gerektiriyor.

İşgücü piyasası üzerindeki etkisi çok tartışılan bir konu. Bazı uzmanlar robotların beceri açığını gidereceğini ve yeni işler yaratacağını savunurken, diğerleri özellikle düşük vasıflı çalışanların işlerinden olabileceğinden endişe ediyor. Bir çalışma, insansı robotların manuel işlerin %40'ına kadarını otomatikleştirebileceğini tahmin ediyor. Toplumsal zorluk, otomasyonun faydalarının adil bir şekilde dağıtılmasını ve toplumsal bozulmanın en aza indirilmesini sağlayacak şekilde geçişi yönetmekte yatıyor.

Almanya ve Avrupa için stratejik önem

Bilişsel robotiğin gelişimi yalnızca teknolojik değil, aynı zamanda jeopolitik bir konudur. Akıllı robotlar geliştirme ve üretme yeteneği giderek daha stratejik bir faktör olarak görülmektedir. Robotik, yalnızca sivil sektörlerde değil, otonom sistemlerin önem kazandığı savunma sektöründe de uygulama bulmaktadır.

Doğru çerçeve oluşturulursa, Almanya bilişsel robotikte öncü bir rol üstlenme potansiyeline sahiptir. Güçlü yönleri hassas mekanik, yazılım geliştirme ve endüstriyel süreçlere dair derin bir anlayıştır. Tarihsel olarak robotiğin temel itici güçlerinden biri olan otomotiv endüstrisi, bir kez daha merkezi bir rol oynayabilir. Köklü tedarikçi ağları ve milyonlarca gerçek üretim sürecinden elde edilen geniş veri havuzu değerli varlıklardır.

Ancak bu potansiyelin etkin bir şekilde değerlendirilmesi gerekiyor. Almanya ve Avrupa için bir robotik stratejisi çeşitli unsurları kapsamalıdır. İlk olarak, ABD ve Çin ile aynı hızda ilerlemek için araştırma ve geliştirmeye önemli yatırımlar yapılması gerekiyor. İkinci olarak, düzenleyici çerçeve, güvenlik ve etik standartlardan ödün vermeden inovasyonu engellemek yerine teşvik edecek şekilde tasarlanmalıdır. Üçüncü olarak, bilginin pazarlanabilir ürünlere aktarılmasını hızlandırmak için endüstri, araştırma kurumları ve girişimler arasındaki iş birliği yoğunlaştırılmalıdır.

Girişimciliği teşvik etmek ve robotik girişimleri için cazip bir ortam yaratmak hayati önem taşıyor. En yenilikçi gelişmelerin çoğu çevik ve riske dayanıklı girişimlerden geliyor. Almanya ve Avrupa, bu tür şirketlerin sermayeye, yeteneğe ve pazarlara erişimini sağlamalıdır.

Nitelikli çalışanların eğitimi de bir diğer kritik faktördür. Yapay zeka, robotik ve ilgili alanlardaki uzmanlara olan talep, arzı çok aşmaktadır. Üniversiteler ve meslek yüksekokulları müfredatlarını uyarlamalı ve bu alanlardaki eğitimi artırmalıdır. Aynı zamanda, mevcut çalışanlara, otomatik bir iş gücüne geçişi yönetebilmeleri için yeniden eğitim programları sunulmalıdır.

Katı makinelerden öğrenme ortaklarına - Avrupa'nın robotik çağına giden yolu

Programlanmış robotlardan öğrenen robotlara geçiş, önümüzdeki on yılların en önemli teknolojik değişimlerinden birini temsil ediyor. Robotlar için temel modeller, otonom sistemlerin esnekliğini ve uygulama olanaklarını önemli ölçüde genişletme potansiyeline sahip. Robotlar artık yalnızca önceden tanımlanmış görevleri yerine getiren katı makineler değil, deneyimlerden öğrenebilen ve yeni durumlara uyum sağlayabilen uyarlanabilir sistemler olacak.

Ekonomik etkileri oldukça geniş kapsamlıdır. Bilişsel robotlar aracılığıyla otomasyon, birçok sektörde üretkenliği artırabilir, beceri açığını giderebilir ve yüksek oranda sanayileşmiş ekonomilerin rekabet gücünü artırabilir. Piyasa tahminleri, trilyonlarca dolarlık katma değer potansiyeliyle katlanarak büyümeye işaret ediyor.

Almanya ve Avrupa, robotik alanındaki geleneksel güçlü yönlerini bilişsel sistemlerin yeni talepleriyle birleştirme zorluğuyla karşı karşıya. Alman ve Avrupalı ​​şirketlerin donanım alanındaki mükemmelliği sağlam bir temel oluşturuyor, ancak bunun yapay zeka uzmanlığıyla tamamlanması gerekiyor. Agile Robots ve NEURA Robotics gibi şirketler, Avrupalı ​​oyuncuların bu alanda rekabet edebilecek kapasitede olduğunu gösteriyor. Ancak küresel rekabet yoğun ve hem ABD hem de Çin bu geleceğin teknolojisine büyük yatırımlar yapıyor.

Bu gelişme, araştırma, endüstri, siyaset ve toplumu kapsayan sistemsel bir yaklaşım gerektiriyor. Teknolojik inovasyon, inovasyonu engellemeden güvenlik ve etik standartları sağlayan akıllı düzenlemelerle desteklenmeli. Otomasyonun etkisi hakkındaki toplumsal tartışma, korkuları azaltmak ve faydalarını vurgulamak için yapıcı bir şekilde yürütülmelidir.

Programlanmış robotlardan öğrenen robotlara geçiş, yalnızca teknolojik bir ilerlemeden ibaret değil. Makinelerin artık sadece araç değil, karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için insanlarla birlikte çalışan ortaklar olduğu yeni bir çağın başlangıcını işaret ediyor. Toplumların bu geçişi nasıl şekillendireceği, bu teknolojinin faydalarının geniş çapta paylaşılıp paylaşılmayacağını ve Avrupa'nın bu yeni dünyada öncü bir rol oynayıp oynayamayacağını belirleyecek. Fırsatlar muazzam, ancak değerlendirilmeleri gerekiyor. Harekete geçme zamanı şimdi.

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

 

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

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