Yükselen karşılıklı teknoloji ağı, uzatılmış gerçeklik (XR), yapay zeka (AI) ve sensörler de dahil olmak üzere birçok endüstri ve uygulamaya fayda sağlayacak. Bu teknolojilerin sinerjik etkileri, robotiği ilerletme potansiyeline sahip ve ekonomilere ve toplumlara robotik entegrasyonun olasılıklarını kökten dönüştürme potansiyeline sahip. Yeni pazarları sürücü olabilme, üretkenliği artırma ve yeni hizmet uygulamalarını olanaklı kılma potansiyeli oldukça büyük.
Bedensel AI’nın varışı
Bedensel AI’nın varışı, AI’nın uygulamalar genelinde kullanılabilir hale gelmesi açısından bir adım olarak kabul ediliyor. Nvidia tarafından tanımlanan bedensel AI, “yapay zekanın fiziksel sistemlere entegrasyonunu, onların fiziksel dünya ile etkileşime girmesini” temsil ediyor. Nvidia, etkin çipleriyle AI gelişmelerinin merkezinde yer alan bir şirket olarak şunları belirtiyor: “Makine öğrenimi, sensörler ve bilgisayar görüşünün bir araya gelmesi, sistemlere gerçek dünya ortamlarında algılamalarını, mantık yürütmelerini ve hareket etmelerini sağlar.” Bedensel AI, sıkı anlamda robotiğin ötesine geçer ve genel anlamda akıllı sistemlere ve altyapılara da uygulanır. AI’nın yeteneklerini fiziksel sistemlere – binalar, robotlar ve araçlar gibi otonom araçlar olan arabalar, kamyonlar ve robotaksilere – genişletir ve makine öğrenimi ve bilgisayar görüşünü entegre ederek, bu sistemler fiziksel endüstrilerdeki generatif AI uygulamalarının potansiyelini ortaya çıkarabilir. AI modelleri, mevcut robotların faaliyet sırasında topladığı verilerden yararlanabilir. Bu modeller daha sonra, simülasyonlar ile gerçek dünya uygulamaları arasındaki boşluğu köprüleyerek robotik uygulamaları bilgilendirebilir. Bu bağlamda, dijital ikizler önemli bir rol oynayacaktır. Bu ikizler, sahada toplanan verileri tamamlayabilecek sentetik veriler sağlayacaktır. Bu tür veriler, IT devi IBM’e göre, “gerçek dünya verilerini taklit etmek için tasarlanmış yapay olarak oluşturulan verilerdir”.
Sanal ve fiziksel uygulamaların birleştirilmesi
Endüstriyel makine üreticisi Siemens, dijital ikizlerin robotlar ve endüstriyel ekipmanların entegratörleri ve kullanıcıları için sunduğu faydalara bakıyor. Siemens’ten makine aracı iş segmenti yöneticisi Brian McMinn, bu sanal ortamların bilgisayar-destekli üretim (CNC) makinelerine giderek dijitalleşen bir dünyada nasıl destek olduğunu açıklıyor: “Makineyi inşa etmeye başlamadan önce bir sanal dünyada test çalışması yapabiliyoruz.” Endüstriyel robotlar üreticisi KUKA da ürün teklifini desteklemek için dijital ikizlerden faydalanıyor. Örneğin, soba üreticisi HASE Kaminofenbau, işlemlerinde dijital ikizler ve KUKA kaynak robotlarını kullanıyor. HASE’deki üretim geliştirme başkanı Florian Fischer, avantajları şu şekilde açıklıyor: “Gelecekte henüz var olmayan modelleri de işleme yeteneğine sahip, ultra-modern, esnek bir robotik sistem inşa etmek istedik. Tasarımcılarımızı kısıtlamadan veya üretimi durdurmadan gelecekteki modelleri de işleyebilecek bir sistem.” Toppan, değişikliklerin dijitalleşme üzerinde etkilerini ele almak için kendi dijital ikiz çözümü TransBots’u sunuyor. Küresel bir baskı ve ambalaj şirketi olan şirket, dijital ikizlerin gelecekteki kullanımı için oldukça geniş bir bakış açısı uygular ve şunları belirtir: “Toplumumuzun gelecekte daha da dijitalleşmesi beklenirken, insanlar, robotlar ve hizmetler arasında bilgi paylaşımına izin veren bir dijital ikiz sistemi uygulamamız gerekecek ve böylece işin verimli bir şekilde yapılmasına olanak tanınacak.” Nagoya, Japonya’daki Station Ai, bir dijital ikiz çözümü kullanarak, “binlerce start-up, ortak şirket, VC’ler ve diğer destek organizasyonları ve üniversitelerden oluşan katılımcı bir ağ ile, açık inovasyona odaklanan bir tesis içinde “robot-dostu bir ortam” kuruyor, şirketin ifadesine göre.
Robotları dijital ikizlerde eğitmek
Dijital ikizler, robotik sistemleri karşılayan düzenlemeleri ve iş akışlarını keşfetmekle kalmaz, aynı zamanda robotik sistemlerin kullanımını hızlandırmak ve robotik uygulamalarla ilişkili maliyeti düşürmek için eğitim alanları sağlayabilir. Dijital ikizler, şu anda bazı uygulamalarda AI’nın kullanımını engelleyen engelleri aşabilir. Üretimde şirketler, fabrika sahasından veri toplayabilir ve analiz edebilirler. Ancak birçok üretici, bu tür veri toplama yeteneklerine sahip değildir. Benzer şekilde, madencilik gibi oldukça yapılandırılmamış işlemlerde, ancak aynı zamanda birçok imalat ortamında (inşaat dahil) insan operasyonlarının karmaşıklığı, AI destekli makinelerin veya “işbirlikçi robotlar”ın entegrasyonunun faydalarını hızla aşabilir.
Üretim tesislerinin çoğunda, dijital ikizler, AI destekli robotik ekipmanı eğitmek için sentetik veriler oluşturabilir. Daha karmaşık, hızla değişen ortamlarda, dijital ikizler, özellikle bu ikizlerin sürekli değişenleri yansıtan gerçek zamanlı sensör verilerini besleyebilmesi durumunda, gelecekte AI sistemlerinin kullanımını kolaylaştıracak bir yol sunar. Mevcut robotik sistemlerden gelen gerçek verilerle AI modellerinin ön eğitimi, işlemleri geliştiren güvenilir ve sağlam modeller oluşturabilir. Sistemlerin ve işgücünün gerçek dünya davranışlarını yansıtan sensörlere dayalı dijital ikizler, geçerli bir alternatif sunabilir. Ancak dijital ikizler daha da ileri gidebilir ve düşük veri bulunabilirliği olan ortamlarda eğitim alanları sağlayabilir. Sanal temsiller içindeki simülasyonlar, gerçek dünya dinamiklerini sanal ortamlara aktarma seçeneği sunar ve ardından AI, robotik ve ekipmanları gerçek dünya uygulamaları için eğitmek için kullanılabilir.
“Nvidia’ya göre, dijital ikiz simülasyonlarından üretilen sentetik veriler, metin, 2D veya 3D görüntüler ve bilgisayar simülasyonları, generatif AI modelleri kullanılarak görsel ve görsel olmayan spektrumda videoların oluşturulmasıdır. Örneğin, robotikçiler şimdi dijital ikizlerden hızlı bir şekilde ölçeklenebilir ortamlar yaratarak AI modellerinin eğitimini ve optimizasyonunu destekleyebilir ve ardından robotik navigasyon veya görüş sistemlerini eğitmek için kullanabilirler, sadece birkaç kullanım alanını adlandırmak için. Bu tür simülasyonlar, robotik ve otomatik sistemlerin eğitimini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda geliştiricilere, gerçek dünya ortamlarında zor veya maliyetli olabilecek senaryoları düşünme olanağı sunar.
Ayrıca, bu tür simüle edilmiş ortamlar, AI ve robotik sistemleri potansiyel olarak oluşturulamayan potansiyel bozulmalar hakkında bilgilendirebilirler. Örneğin, talep desenlerini tersine çeviren, tedarik zincirlerine büyük bir stres uygulayan ve küresel ve bölgesel olarak insan ve malların akışını değiştiren Covid pandemisinin etkileri gibi olayların etkileri, AI modellerini test etmek için sanal ortamda simüle edilebileceklerdir. Benzer şekilde, stratejistler ve modelleyiciler artık doğal afetlerin, çatışma patlak vermesinin veya büyük rekabetçi hareketlerin ticari ortam üzerinde ne gibi etkileri olabileceğini düşünme fırsatına sahip olabilirler ve bu seviyelerde hiçbir şekilde mantıklı bir şekilde yeniden oluşturulamayacaklardır. Dijital ikizlerdeki simülasyonlar, küresel ve jeopolitik düzeylerde düşünmeye rehberlik edebilir.
AI, XR’ı destekliyor, XR AI’a uyum sağlıyor
İlgili bir not olarak, tüketiciler evlerinde artan bir şekilde ev robotlarını benimseyecekler. Meta Platforms CEO’su Mark Zuckerberg, AI’nın sanal ortamların bir parçası olarak hareket etmesini görüyor. Meta’nın birkaç yıl önce metaverse hesaplama ortamlarının oluşturulmasına odaklandıktan sonra, AI hızla medyanın ve yatırımcıların dikkatini çekerek, metaverse uygulamalarına ilgiyi bastırdı. Şimdi Zuckerberg, AI’yı bu çabalarda önemli bir parça olarak görmekte ve 17 Eylül 2025 tarihinde Meta Connect 2025’in açılış konuşmasında, Meta’nın AI ve metaverse için vizyonunu sundu. AI ve XR öğelerinin birleşimi, içeriği kolayca oluşturmak ve bu içeriği gerçek dünyaya daha otantik göstermek için kullanılacaktır. Meta Horizon Studio, Meta’nın, metaverse’de mobil ve VR’de genel bir kitleye hızlı bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak için “generatif AI’ı kullanarak hızlı bir şekilde oluşturun ve tekrarlayın” paketidir. Zuckerberg şunları belirtti: “Yakında, Meta Horizon Studio, yalnızca basit metin ipuçları kullanarak…farklı araçları birleştiren ve sadece basit metin ipuçları kullanarak yaratma sürecini daha da hızlandıran bir ajansal AI asistanı içerecek… Artık sonsuzca bağlantılı alanlar oluşturabileceksiniz ki bu alanlar gerçekçi fizik ve etkileşim ile çok daha iyi görünecek.” Bu tür ortamlara olan aşinalık, gelecekte tüketicilerin evlerinin ve arka bahçelerinin dijital ikizlerini oluşturmalarına olanak tanıyacak ve bu ikizler, ev robotlarını çalıştırmak için bir platform sağlayacaktır.
İlerleme sağlayan dört teknoloji
1990’ların başında internet ekonomisinin başlangıcında, birçok şirket başlangıçta web sitelerinde katalog benzeri bilgiler yayınlamaya başladı. Zamanla, sipariş ve satın alma süreçleri takip etti. Şu anda, iç, dış ve işbirlikçi süreçler, ticari faaliyetleri bağlayan ve masaüstü kullanımlardan mobil uygulamalara ve otomatik işlemlere kadar daha fazla kullanım durumunu mümkün kılan internet bağlantısı olarak kullanmaktadır. Benzer şekilde, sensör ve sentetik veri, AI, robotik, dijital ikizler ve XR zamanla uygulama alanları üzerinde yayılacaktır. Zamanla, dijital ikizler ve XR, kullanıcıların gerçek dünya ortamlarından ayırt etmeyecekleri ortamlar haline gelecektir, şu anda internet uygulamalarının hayatımızın neredeyse her yönüne nasıl dokunduğu gibi. Gelişmiş robotik uygulamalar, endüstriyel uygulamalarda giderek daha otonom hale gelecek ve hatta tüketiciler, internete bağlı buzdolapları ve pişirme cihazlarını gördüğümüz gibi, onları cihazlar olarak görmeye başlayacaklar. Robotik elektrikli süpürgeler ve çim biçme makineleri zaten değerli pazarlar oluşturmuş durumda. Zamanla, tüm bu teknolojilerin kombinasyonu güçlü uygulamalara dönüşecek, benzer şekilde internet uygulamaları, mobil cihazlar, arabalar ve cihazlar şu anda sorunsuz bir şekilde birleşmektedir. Martin Schwirn, Küçük Veri, Büyük Bozulmalar: Değişimin Sinyallerini Nasıl Görebilir ve Belirsizliği Nasıl Yönetebiliriz (ISBN 9781632651921) kitabının yazarıdır. Ayrıca, yarının pazarında startupları ve mevcut şirketleri konumlarını bulmalarına yardımcı olmak için Business Finland’da stratejik ileri görüş danışmanıdır.
