Microsoft ve Hexagon Robotics arasında yakın zamanda duyurulan iş birliği, endüstriyel otomasyonda devam eden daha geniş bir değişimi gözler önüne seriyor. Bu anlaşma, Microsoft’un bulut bilişim ve yapay zekâ yığınını, Hexagon’un robotik, algılama ve mekansal veri konusundaki köklü yetenekleriyle bir araya getiriyor. Belirtilen hedef sadece deney yapmak değil, yapay zekâ destekli insansı robotların canlı endüstriyel ortamlarda ölçekli olarak konuşlandırılmasıdır.
Ortaklığın merkezinde Hexagon’un endüstriyel insansı robotu AEON yer alıyor. AEON, fabrikalar, lojistik merkezleri, mühendislik tesisleri, kamu hizmetleri altyapısı ve değişkenlik ile güvenlik kısıtlamalarının geleneksel sabit otomasyonun yararlılığını sınırladığı denetim ağırlıklı ortamlarda çalışmak üzere tasarlandı. İş birliği, çok modlu yapay zekâ eğitimi, taklit yoluyla öğrenme, filo düzeyinde veri yönetimi ve mevcut operasyonel teknoloji ile kurumsal sistemlerle entegrasyona odaklanıyor. Hedeflenen sektörler arasında imalat, otomotiv, havacılık, lojistik ve iş gücü sıkıntılarının marjlar üzerinde baskı oluşturduğu diğer varlık yoğun endüstriler bulunuyor.
Onlarca yıldır büyük ölçüde araştırma laboratuvarları ve teknoloji gösterimleriyle sınırlı kalan insansı robotlar, algılama ve bulut altyapısındaki gelişmeler sayesinde artık ticari olarak makul hale geliyor. Agility Robotics’in Digit modeli, Amazon gibi şirketler tarafından malzeme taşıma görevlerinde denenerek bunun bir örneğini oluşturuyor. Benzer şekilde, Tesla’nın Optimus programı da üretim tesislerinde yapılandırılmış görevler üzerinde test ediliyor. Bu robotlar, makinelerden ziyade insanlar için tasarlanmış alanlar ve iş akışları içinde çalışabildikleri için tercih ediliyor.
Denetim ve bakım, insansı ve yarı insansı robotlar için en savunulabilir erken kullanım durumlarından bazıları olarak ortaya çıkıyor. Boston Dynamics’in Atlas’ı ve Toyota Research Institute’un platformları, düzensiz arazilerde gezinme ve insanlar için güvenli olmayan ortamlarda görev yapma yeteneklerini sergiliyor. Hexagon’un AEON robotu da bu önceliklerle yakından örtüşüyor; sensör füzyonu ve mekansal zekâya odaklanması, doğru çevresel anlayışın kritik olduğu denetim ve kalite güvencesi alanlarında onu öne çıkarıyor.
Mevcut stratejilerin belirleyici bir özelliği, bulut altyapısına olan güvenleridir. Fiziksel yapay zekâ sistemlerinin eğitimi ve izlenmesi, büyük hacimli heterojen veriler üretir. Azure ve Azure IoT Operations gibi platformlar kullanılarak, insansı robotlar izole varlıklar yerine bağlantılı filolar olarak yönetilebiliyor. Bu durum, üst düzey karar vericiler için insansı robotların bağımsız makine parçalarından ziyade fiziksel uç noktaları olan kurumsal yazılım platformlarına benzediği anlamına geliyor.
Demografik ve iş gücü eğilimleri, bu teknolojinin benimsenmesinde yapısal kısıtlamalar olarak hareket ediyor. Yaşlanan iş gücü ve fiziksel olarak zorlu rollere katılımın azalması, kapsamlı tesis yeniden tasarımını gerektiren geleneksel otomasyon stratejilerinin etkinliğini sınırlıyor. İnsansı robotlar, iş akışlarını tamamen yeniden tanımlamak yerine, insan mevcudiyetinin tutarsız olduğu durumlarda operasyonları istikrara kavuşturmayı amaçlıyor. Pilot uygulamalardan ve erken üretim dağıtımlardan elde edilen kanıtlar, yapay zekâ destekli insansı robotların gerçek endüstriyel ortamlarda ekonomik açıdan ilgili görevleri yerine getirmeye başladığını gösteriyor.
