BMW, Spartanburg, S.C. tesisinde Figure 02 ile başarılı bir pilot uygulamanın ardından yeni Figure 03 insansı robotunu devreye alacağını açıkladı. | Kaynak: BMW Grubu
Teknoloji endüstrisi, yapay zekanın robotların üretim iş gücüne katılmasının ana engeli olduğunu düşünse de, gerçek sorun zekayla daha az, robotik birim ekonomisi ve finansal sürdürülebilirlikle daha çok ilgilidir.
Yapay zeka önemli bir mesafe kat etti, görüntü sistemleri olgunlaştı, temel modeller sürekli olarak daha iyi hale geliyor ve donanım önemli ölçüde gelişti. Ancak çoğu üretici için, günümüz fiyatlarıyla insansı robotları otomatikleştirmenin maliyeti pek de uygulanabilir değil.
Teknoloji çoğunlukla hazır
Fiziksel yapay zeka hızlı bir şekilde evrildi ve robotlar artık birkaç yıl önce ulaşılması imkansız görünen manipülasyon görevlerini yerine getiriyor. Birçok tedarikçi, gerçek depo operasyonlarını yürüten makineleri gösterdi. Donanım, daha güçlü aktüatörler, daha iyi hareket kabiliyeti ve sürekli gelişen etki elemanları ile ilerleme kaydetti. Yıllardır sorun olan eller bile, birçok kullanım senaryosunun mükemmel olmadan çalışmasını sağlayacak kadar yakın.
Gerçek robotik başarı elde eden bazı kuruluşlar var. Generalist’in robotları hassas manipülasyon görevlerini yerine getirebiliyor. Agility Robotics’in insansı robotları, depoda kanıtlanmış sonuçlar elde etti. Alt-Bionics tarafından üretilen robot eller, insansı robotların çevikliğini artırdı ve protezlerde yeni bir zemin oluşturdu. Tüm bu başarılar, alanda daha fazla yenilik ve erişilebilirlik için zemin hazırlıyor.
Robotik alanındaki birçok kişi, temel teknoloji sorunlarının ya çözüldüğünü ya da neredeyse çözüme ulaştığını söyleyecektir. Gösterimler daha etkileyici hale geliyor ve konuşma “İşleri yapabilirler mi?” sorusundan “Maliyeti haklı çıkarabilir miyiz?” sorusuna kayıyor.
İnsanlar süreçte kalmalı
Teknolojik ilerlemelere rağmen, insan gözetimi, özellikle bir robot beklenmedik bir şeyle karşılaştığında kalan boşlukları doldurmak için anahtar olacaktır.
Bazı geliştiriciler, bir kişinin robotun hareketlerini doğrudan kontrol ettiği teleoperasyona büyük ölçüde dayanıyor. Bu, operatörün neredeyse tüm dikkatini gerektirir ve bu da her robotun bağlı olduğu bir insana ihtiyaç duyması nedeniyle ölçeklenebilirliği sınırlar.
Daha iyi bir model, insanları yalnızca bir robot alışılmadık bir şeyle karşılaştığında veya bir görevde yönlendirmeye ihtiyaç duyduğunda devreye giren yüksek düzeyde süpervizörler olarak değerlendirmektir. Bu şekilde, bir kişi aynı anda 50 veya daha fazla robotu denetleyebilir ve her müdahale, zamanla yapay zekayı geliştirmek için eğitim verisi olarak hizmet eder. Zamanla bu katılım azalabilir, ancak asla sıfıra inmez.
Uzman robotlar hala insansı robotlardan daha iyi performans gösteriyor
İnsansı robotların vaadi esneklikleridir. Teorik olarak, bir makine çok farklı işleri fazla yeniden yapılandırma olmaksızın yapabilir. Ancak bu esneklik bir bedelle gelir. Bir iş akışı için inşa edilmiş bir fabrika otomasyon sistemi, baştan sona bu iş akışı için optimize edilmiştir. Yüksek hacimli üretimde, bu uzmanlaşma genel amaçlı insansı robotları geride bırakır.
Örneğin, paket sıralamada, en iyi insansı robot gösterimleri kontrollü koşullarda saatte yaklaşık 1.000 seçim yapıyor. Uzman paket sıralama robotları, uygulamaya bağlı olarak saatte 1.300 ile neredeyse 3.000 seçim arasında çalışıyor. Bu, ROI'yi değerlendiren herkes için büyük bir farktır. Birçok uygulamada, geleneksel endüstriyel robotlar daha az maliyetle daha fazla
