İnsanlığın yüzyıllardır hayalini kurduğu kendisine benzer makineler yaratma arzusu teknolojik gelişmelerle birlikte somut bir hal almaya başladı. Düşünebilen yazılımlardan sonra şimdi de fiziksel dünyada hareket edebilen, çevreyle etkileşime girebilen yapay zeka sistemleri geliştirilmekte. Fiziksel yapay zeka, dijital dünyadan fiziksel dünyaya adım atan yapay zeka teknolojilerinin en dikkat çekici alanlarından biri olarak öne çıkıyor.
Fiziksel yapay zeka (Physical AI), yapay zeka algoritmalarını ve sistemlerini fiziksel dünyada eylem gerçekleştirebilecek robotik sistemlerle birleştiren disiplinler arası bir alandır. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nün (MIT) tanımına göre, fiziksel yapay zeka, "gerçek dünyada bulunan fiziksel nesnelerle etkileşime girebilen, çevresini algılayabilen ve bu çevreye adaptif tepkiler verebilen yapay zeka sistemleri" olarak açıklanmaktadır.
Fiziksel yapay zeka, klasik yazılım tabanlı yapay zeka sistemlerinden farklı olarak sensörler aracılığıyla veri toplama, fiziksel ortamlarda hareket etme, nesneleri manipüle etme ve gerçek dünyada eylemler gerçekleştirme yeteneklerine sahiptir. Bu sistemler, derinlemesine öğrenme (deep learning), pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), bilgisayarlı görü (computer vision), doğal dil işleme (natural language processing) gibi yapay zeka teknolojilerini mekanik mühendisliği, malzeme bilimi ve elektronik alanlarıyla birleştirir.
Fiziksel yapay zeka kapsamına giren sistemler arasında:
gibi farklı alanlardaki uygulamalar yer almaktadır.
Fiziksel yapay zekanın kökleri, hem robotik hem de yapay zeka alanlarının gelişimine dayanmaktadır. İlk "robot" kelimesi, Çek yazar Karel Čapek'in 1920 tarihli "Rossum'un Evrensel Robotları" adlı oyununda kullanılmıştır. Kelime Çekçe'de "zorla çalışma" anlamına gelen "robota" kelimesinden türetilmiştir.
1950'lerde Alan Turing'in düşünebilen makineler üzerine çalışmaları ve 1956'da Dartmouth Konferansı'nda "yapay zeka" teriminin ortaya çıkması, bu alanın teorik temellerini oluşturmuştur. 1961 yılında, General Motors fabrikalarında ilk endüstriyel robot olan Unimate'in kullanılmaya başlanması, fiziksel yapay zekanın ilk pratik uygulamalarından biri olarak kabul edilebilir.
1970'lerde Stanford Üniversitesi'nde geliştirilen "Shakey" adlı robot, çevresini algılayabilen ve basit görevleri yerine getirebilen ilk mobil robot olarak tarihe geçmiştir. 1980'lerde Rodney Brooks'un "yapay yaşam" (artificial life) üzerine çalışmaları ve davranış temelli robotik yaklaşımı, fiziksel yapay zeka alanına önemli katkılar sağlamıştır.
2000'li yıllarda, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) tarafından düzenlenen Büyük Meydan Yarışması (Grand Challenge), otonom araçların gelişimine büyük ivme kazandırmıştır. 2011 yılında IBM'in Watson sisteminin Jeopardy! yarışmasında insan şampiyonları yenmesi, yapay zekanın fiziksel dünyayla etkileşiminde önemli bir kilometre taşı olmuştur.
Science Robotics dergisinde yayınlanan "Physical Artificial Intelligence" başlıklı makalede belirtildiği üzere, 2010'ların sonlarında derin öğrenme tekniklerinin gelişmesi ve bilgisayar donanımlarının güçlenmesiyle, fiziksel yapay zeka sistemleri çok daha karmaşık görevleri yerine getirebilir hale gelmiştir.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, birden fazla teknolojinin entegrasyonunu gerektirir. Temel bileşenler şunlardır:
Fiziksel yapay zeka sistemleri, çevrelerini algılamak için çeşitli sensörler kullanır:
Bu sensörler aracılığıyla toplanan veriler, sistemin çevresini anlamasını ve uygun tepkiler vermesini sağlar.
Toplanan verilerin işlenmesi için güçlü işlemciler gereklidir:
Stanford Üniversitesi araştırmacılarının 2023 yılında yaptığı bir çalışmaya göre, fiziksel yapay zeka sistemlerinin gerçek zamanlı tepki verebilmesi için enerji-verimli özel işlemcilerin kullanımı giderek artmaktadır.
Fiziksel yapay zeka sistemlerinin "beyin" kısmını oluşturan yazılım bileşenleri:
Sistemin fiziksel dünyada eylem gerçekleştirebilmesini sağlayan bileşenler:
Fiziksel yapay zeka sistemlerinin çalışması için gerekli enerjiyi sağlayan bileşenler:
Oxford Üniversitesi'nin 2024 yılı başında yayımladığı "Energy Constraints in Physical AI Systems" raporuna göre, enerji verimliliği, fiziksel yapay zeka sistemlerinin yaygınlaşmasında en kritik faktörlerden biridir.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, algılama-düşünme-hareket etme döngüsü içinde çalışır. Bu süreç şu adımlardan oluşur:
Sistem, sensörleri aracılığıyla çevresinden veri toplar. Bu veriler, görüntüler, sesler, dokunma hissi, sıcaklık, basınç ve diğer fiziksel özellikler olabilir. Bilgisayarlı görü ve sensör füzyonu teknikleri kullanılarak, bu ham veriler anlamlı bilgilere dönüştürülür.
Toplanan ve işlenen veriler, yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edilir. Sistem, çevresini anlamaya, durumu değerlendirmeye ve hedeflerine ulaşmak için uygun eylemleri belirlemeye çalışır. Bu adımda, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve diğer makine öğrenmesi teknikleri kullanılır.
Sistem, belirlenen hedeflere ulaşmak için bir eylem planı oluşturur. Bu, hareket yolunun belirlenmesi, engellerin etrafından dolanılması, nesnelerin nasıl manipüle edileceğinin hesaplanması gibi adımları içerir.
Planlanan eylemler, motorlar ve eyleyiciler aracılığıyla fiziksel dünyada gerçekleştirilir. Sistem, hareketlerini gerçek zamanlı olarak izler ve gerektiğinde düzeltmeler yapar.
Sistem, eylemlerinin sonuçlarını değerlendirir ve gelecekteki performansını iyileştirmek için deneyimlerinden öğrenir. Bu, pekiştirmeli öğrenme teknikleri, çevrimiçi öğrenme ve adaptif kontrol algoritmaları aracılığıyla gerçekleşir.
DeepMind ve Google Robotics'in 2023 yılında yayımladığı "RT-X: Design for Real-Time Embodied AI" araştırmasına göre, fiziksel yapay zeka sistemlerinin gerçek dünyada etkili bir şekilde çalışabilmesi için milisaniye düzeyinde tepki sürelerine sahip olması gerekiyor.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, insanlar için tehlikeli, monoton veya fiziksel olarak zorlu görevleri otomatikleştirebilir. Bu, endüstriyel üretimden arama-kurtarma operasyonlarına kadar geniş bir yelpazedeki uygulamaları kapsar.
Geleneksel robotik sistemlerin aksine, fiziksel yapay zeka sistemleri deneyimlerinden öğrenebilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilir. Bu, önceden programlanmamış durumlarda bile etkili çözümler üretmelerine olanak tanır.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, insanlarla birlikte çalışarak, her iki tarafın da güçlü yönlerinden yararlanabilen işbirlikçi sistemler oluşturabilir. Dünya Ekonomik Forumu'nun "The Future of Jobs 2023" raporuna göre, insan-makine işbirliği, gelecekte iş gücü verimliliğini %40'a kadar artırabilir.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, fiziksel dünyadan büyük miktarda veri toplayabilir ve bu verileri anlamlı içgörülere dönüştürebilir. Bu, üretim süreçlerinin optimizasyonundan sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesine kadar birçok alanda fayda sağlar.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, hem donanım hem de yazılım açısından son derece karmaşıktır. Farklı disiplinlerin entegrasyonu, sistem tasarımı ve üretimi konusunda büyük zorluklar yaratır.
Fiziksel dünyada hareket eden sistemlerin güvenliği kritik önem taşır. Sistemlerin beklenmedik durumlarda bile güvenli bir şekilde çalışması ve insanlara zarar vermemesi gerekir.
Fiziksel yapay zeka sistemleri genellikle yüksek enerji tüketimine sahiptir. Uzun süreli otonom çalışma için enerji verimliliği büyük bir zorluk oluşturur.
Gelişmiş sensörler, işlemciler ve mekanik bileşenler, fiziksel yapay zeka sistemlerinin maliyetini artırır. Bu, özellikle küçük işletmeler ve gelişmekte olan ekonomiler için bir engel oluşturabilir.
Fiziksel yapay zeka sistemlerinin kullanımı, iş kaybı, mahremiyet ihlalleri ve güvenlik riskleri gibi etik kaygıları beraberinde getirir. Ayrıca, bu sistemlerin kullanımını düzenleyen yasal çerçevelerin geliştirilmesi de önemli bir zorluktur.
Fiziksel yapay zeka alanı, hızla gelişmeye ve yeni uygulamalar ortaya çıkarmaya devam etmektedir. Son yıllardaki önemli gelişmeler şunlardır:
Geleneksel sert malzemeler yerine elastik ve yumuşak malzemelerden yapılan robotlar, daha güvenli insan-robot etkileşimi ve hassas manipülasyon gerektiren görevler için büyük potansiyel sunmaktadır. Science Robotics dergisinde yayınlanan bir araştırmaya göre, yumuşak robotik alanındaki yayınlar son beş yılda %300'den fazla artmıştır.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, görsel, işitsel, dokunsal ve diğer algı modlarını birleştirerek daha kapsamlı bir dünya anlayışı geliştirebilmektedir. Bu, daha doğal ve sezgisel insan-makine etkileşimlerine olanak tanır.
Fiziksel robotların eğitimi için gerçek dünya verilerine erişim sınırlı ve maliyetli olabilir. Sim2Real teknikleri, robotları sanal ortamlarda eğitip, bu becerileri gerçek dünyaya aktarmalarını sağlar. NVIDIA'nın 2023 araştırmasına göre, gelişmiş Sim2Real teknikleri, eğitim süresini %90'a kadar azaltabilir.
Fiziksel yapay zeka sistemleri, dağıtıldıktan sonra bile öğrenmeye ve gelişmeye devam edebilir. Bu, sistemlerin zamanla daha yetenekli hale gelmesini ve yeni görevlere adapte olabilmesini sağlar.
Gelişmiş dokunsal sensörler ve yapay deri, robotlara insana benzer duyusal yetenekler kazandırmaktadır. MIT'nin "e-skin" projesi, robotların hassas nesneleri bile zarar vermeden tutabilmesini sağlayan teknolojiler geliştirmektedir.
Nature Machine Intelligence dergisinde 2024 başında yayınlanan "Future Prospects of Physical AI" makalesine göre, önümüzdeki on yılda fiziksel yapay zeka alanında şu gelişmeler beklenmektedir:
Yapay zekanın fiziksel dünya ile bu entegrasyonu, teknolojinin geleceğinde önemli bir dönüm noktası oluşturmaktadır. Önümüzdeki yıllarda, fiziksel yapay zeka sistemlerinin günlük hayatımızın giderek daha fazla parçası haline gelmesi beklenmektedir.
Yapay zekanın yalnızca dijital bir varlık olmaktan çıkıp, fiziksel dünyamızda somut eylemler gerçekleştirebilen sistemlere dönüşmesi, insanlığın teknoloji ile olan ilişkisini kökten değiştirecek potansiyele sahiptir. Ancak bu potansiyelin tam olarak gerçekleşmesi için, teknik zorlukların aşılması, etik kaygıların giderilmesi ve toplumsal kabulün sağlanması gerekmektedir.
Fiziksel yapay zeka, bilim kurgu filmlerindeki robotları gerçeğe dönüştürme yolunda önemli adımlar atmaktadır. Bu gelişmeleri yakından takip etmek ve bu teknolojilerin sorumlu bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunmak, geleceğin şekillenmesinde rol oynamak isteyenler için büyük fırsatlar sunmaktadır. Fiziksel yapay zeka alanındaki son gelişmeler hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bu alandaki yeniliklerden haberdar olmak için sektörel konferansları takip edebilir, çevrimiçi kaynaklardan faydalanabilir ve alanında uzman kişilerle iletişime geçebilirsiniz.
Komtaş olarak, yapay zeka projelerinde uzman desteği ve yenilikçi çözümlerle yanınızdayız. Daha fazlası için bizimle iletişime geçin!
Apple Intelligence, Apple’ın kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve cihazlarının işlevselliğini artırmak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojilerini entegre eden çeşitli yazılım ve donanım çözümlerini kapsar.
Veri yönetişimi verilerinizin tutarlı, güvenilir, doğru olmasını ve veriye dayalı alma süreçlerinde bu verilere güvenilmesini sağlar.
Kestirimsel analizin bir türü veya uzantısı olan öngörücü analiz, belirli bilgi durumlarına ulaşıldığında veya koşullar karşılandığında belirli aksiyonları tavsiye etmek veya öngörmek için kullanılır.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
