Eğitimli robotların sayısı katlanarak artıyor

İnsansı Robotlar Prototipten gerçek görevlere geçişiyor

İnsansı robotların yalnızca üretim ve lojistikte değil, ilerleyen yıllarda sağlık hizmetleri, bakım, perakende ve ev içi destek gibi farklı alanlarda da kullanılmasının önünü açacak teknolojik altyapı şekillniyor.

Yapay zekâ ve robotik teknolojilerindeki hızlı gelişme, insansı robot sektörünü laboratuvar ortamındaki deneme çalışmalarından gerçek iş yaşamına taşıyor. Uzmanlara göre, 2026 yılı insansı robotların ticari kullanımın başladığı döneme geçiş yılı olabilir.

Goldman Sachs'ın tahminlerine göre, geçen yıl dünya genelinde yaklaşık 13 bin insansı robot farklı işletmelere teslim edilirken, bu sayının 2026 yılında 50 bin ila 100 bin arasında gerçekleşmesi bekleniyor.

İnsansı robotlar bugün otomotiv üretim tesisleri, lojistik depoları ve havalimanları başta olmak üzere farklı sektörlerde görev almaya başladı. Sektör temsilcileri ise 2028-2030 döneminde bu robotların günlük yaşamda daha görünür hale geleceğini öngörüyor.

Robot Okulunda yüzlerce robot aynı anda eğitiliyor

Sektördeki dönüşümün dikkat çekici örneklerinden biri ABD'nin Teksas eyaletinde kurulan Apptronik Robot Park oldu.

NASA'nın insansı robot projelerinde görev alan akademisyenler tarafından kurulan Apptronik, haziran ayında 8 bin metrekareyi aşan tesisi hizmete açtı. Şirketin "robot okulu" olarak tanımladığı merkezde yüzlerce Apollo 2 insansı robotu aynı anda eğitiliyor.

Robotlar burada gerçek iş ortamlarında karşılaşacakları görevleri tekrar ederek deneyim kazanıyor. Eğitim senaryoları arasında konveyör bantlarına yükleme, ürün sınıflandırma, raf dizme, paketleme, palet taşıma, envanter kontrolü ve kapı açma gibi endüstriyel operasyonlar yer alıyor.

Tesiste ayrıca robotların düzensiz zeminlerde yürümesi, nesneleri kavraması ve insanlar için tasarlanmış çalışma alanlarında güvenli hareket etmesi de test ediliyor.

Yapay zekâlar gerçek görevler üzeriden eğitiliyor

Robotların eğitimi büyük ölçüde teleoperasyon yöntemiyle gerçekleştiriliyor. Operatörler robotların hareketlerini uzaktan yönlendirirken, sensör verileri, kamera görüntüleri, eklem hareketleri ve kuvvet ölçümleri eş zamanlı olarak kaydediliyor.

Bu veriler daha sonra Google DeepMind'ın Gemini Robotics modelleriyle entegre çalışan yapay zekâ sistemlerinin eğitiminde kullanılıyor. Her yeni görev, robotların benzer durumlarda daha doğru karar vermesine katkı sağlayan yeni bir öğrenme örneği oluşturuyor.

Şirket,  süreci robotların gerçek çalışma ortamlarından sürekli veri toplayarak kendilerini geliştirdiği "sürekli öğrenme döngüsü" olarak tanımlıyor.