Çin İnsansı Robotları Gerçek İş Ortamlarına Hazırlamak İçin Robot Okulları Kuruyor

Çin, hızla gelişen robot teknolojisini laboratuvarlar ortamının dışına taşımak için yepyeni tek eğitim modeli oluşturuyor. Ülke genelinde kurulan robot okulları sayesinde insansı robot eğitimi artık gerçek çalışma koşullarını taklit eden ortamlarda gerçekleştiriliyor. Bu merkezlerde robotlar fabrikalar, lojistik depoları ve servis alanlarını simüle eden görevleri tekrar ederek hem hareket kabiliyetini geliştiriyor hem da ticari kullanım için lüzumli bilgi setlerini üretiyor.

Çin Yönetimi İnsansı Robotların Sanayiye Entegre Edilmesini Hızlandırıyor

Çin yönetimi, robot teknolojilerini ülkenin ekonomik dönüşüm stratejisinin ilköğretim unsurlarından arasında biri olarak başlıkmlandırıyor. Ülke genelinde kurulan robot eğitim merkezleri, şirketler tarafından geliştirilen insansı robotların gerçek çalışma koşullarını simüle eden ortamlarda eğitilmesine imkân tanıyor. Anhui, Zhejiang ve Shandong gibi eyaletler robot teknolojisi yatırımlarının yoğunlaştığı önemli merkezler hâline gelirken, bu bölgelerde yepyeni araştırma ve geliştirme tesisleri kuruluyor. Şubat ayında düzenlenen Bahar Festivali sırasında insansı robotların geniş kitlelere tanıtılması ise hem kamuoyunun ilgisini artırdı hem da sektöre yönelik yatırımların hız kazanmasına katkı sağladı.

Shandong eyaletinde etkinlik gösteren tek eğitim tesisi, bu programın en ilgi çeken örneklerinden arasında biri olarak görülüyor. Tesiste bulunan robotlar tepsi taşıma, kıyafet katlama ve raflardan ürün alma gibi günlük görevleri tekrar ederek uygulamalı yapıyor. Araştırma ekipleri bu süreçte robotların yaptığı her arasında biri hareketi kayıt altına alıyor ve elde edilen verileri yapay zeka modellerinin geliştirilmesi için kullanıyor. Bu çalışmalar insansı robot iş eğitimi sürecinin temelini oluşturuyor ve robotların gerçek üretim ortamlarında güvenilir şekilde çalışmasını hedefliyor.

Uzmanlara göre insansı robotların bilgi eğitimi süreci, gelenekselliği yapay zekâ modellerinin eğitim yöntemlerinden önemli ölçüde ayrılıyor. Metin ya da görüntü odaklı yapay zekâ sistemleri genelleme internetten elde edilen büyük bilgi setleriyle eğitilebiliyor. Buna karşılık robotların öğrenmesi lüzumen veriler, doğrudan bedensel tesirleşim yoluyla ortaya çıkıyor. Robotların hareketleri sırasında oluşan bilgi setleri; eklem hareketleri, hız, yön değişimi, dokunma, basınç ve uygulanan kuvvet gibi çok sayıda bedensel parametreyi kapsıyor. Bu nedenle robot eğitim merkezleri, insansı robotların tekrar eden görevler aracılığıyla gerçek dünya verisi üretmesini sağlayan özel testleri ve eğitim ortamları oluşturuyor.

Çin hükümeti robot teknolojisinin gelişmesi için bilgi altyapısına da yatırım yapıyor. Ülke genelinde kurulan robot bilgi toplama merkezleri robotların öğrendiği görevlerden elde edilen verilerin depolanmasını sağlıyor. Devlet yardımli kırktan fazla bilgi merkezinin kurulduğu ve bunların önemli bölümünün etkin şekilde çalıştığı belirtiliyor. Bu tesisler geniş büro alanlarını andıran ortamlarda çok sayıda robotun aynı anda eğitim almasına olanak tanıyor.

İnsansı robot geliştiren Leju Robotics, Shijiazhuang kentinde yaklaşık 10 binlerce metrekarelik tek robot eğitim kompleksi kurdu. Tesiste otomobil montaj hattı, akıllı yuva ortamı ve yaşlı bakım orta gibi farklı çalışma senaryolarını taklit eden alanlar bulunuyor. Araştırma ekipleri bu ortamlarda toplamı 16 farklı robot eğitim programı yürütüyor. Bazı eğitimlerde robotlara sanal gerçeklik teknolojileri ve hareket yakalama sistemleri eşlik ediyor. Bu yöntem, robotların paketleme, malzemeler ayırma ve lojistik süreçler gibi görevleri öğrenmesini basitlaştırıyor. Araştırmacılar, eğitim süreçlerinden geçen robotların 20’den fazla görevi öğrenebildiğini ve bu görevleri yaklaşık yüzde 95 başarı oranıyla seçenek getirebildiğini ifadeleri ediyor.

Uzmanlar insansı robotların birinci aşamada otomotiv üretim hatları ve lojistik depoları gibi alanlarda kullanılacağını değerlendiriyor. Bu sektörlerdeki işlerin önemli bölümü tekrarlayan bedensel görevlerden oluştuğu için robotların kısa süre içinde üretim süreçlerine karışmış edilmesi bekleniyor.