Robotlar, robotlara öğretiyor… Makine öğrenimi ve bulut teknolojileri şimdiye kadar olduğundan daha iyi, daha akıllı, daha hızlı ve daha kullanışlı robotlar geliştirmek için kullanılıyor. Bu kullanım, sanılanın çok ötesinde daha hızlı bir şekilde ilerliyor.

Big Data, yapay zeka, makine öğrenimi ve daha fazlası robotların kendi sinir ağlarını geliştirmek için ve günümüzün büyük veri setlerinden faydalanarak makinelerin yeni davranışlar öğretmek için kullanılmaktadır. Böylelikle programcılar robotların nesne tanıma becerilerini, doğal dil işlemelerini, resim sınıflandırmasını ve daha fazlasını geliştirerek, buluttan yararlanarak daha akıllı makineler elde etmeyi başarabiliyorlar.

1) Kullanıcı Arabirimi Kaybolacak

Çoğu insanın robotik teknolojisi ile yaşadığı deneyim, bir sandalyede oturup masadaki dizüstü bilgisayar aracılığıyla ara birimi kullanarak makineye ne yapacağını söylemektir. Bu, günlük hayatımızdaki uygulamalarımızdan oldukça farklıdır. Akıllı telefonlar, taşınabilir ve giyilebilir cihazlar ile yaşıyoruz ve bunları birbirimiz, metinler ve daha pek çok şeyle konuşmak için kullanıyoruz. Onlarla neredeyse tamamen kesintisiz bir şekilde etkileşimde bulunmayı umuyoruz ve bunu tüm teknolojilerden de bekliyoruz. Bu tür bir insan etkileşimi, “program ve uzaklaşmak” yerine robot mühendisleri için bir sonraki büyük hedeftir.

2) Robot Kendi App Mağazalarını Alacak

KUKA, dünyanın önde gelen üreticilerinden bazılarına akıllı makineler üreten bir Alman endüstriyel robot üreticisi. Örneğin, dünyadaki tüm Tesla otomobilleri, KUKA robotlarıyla güçlendirilmiş montaj hatları üzerine inşa edilmiştir.KUKA, akıllı telefon benzetmesine geri dönmek için kullanıcıların makinelerine yönelik her türlü farklı yazılım güncellemesine göz atabilmelerini ve indirmelerini sağlayan robotlar için temelde bir uygulama mağazası yarattı.

Makine öğreniminden sorumlu başkan yardımcısı ve işletme lideri Elliot Yama, Apttus yazılımı ile ilgili “KUKA, robotlar hakkında bakım ve diğer işletim faktörlerini öngörmek gibi işlemleri yapabilmeleri için robotlarla ilgili tüm büyük operasyonel verilere sahip” diyor. Optimizasyon veya robotun yazılımı yükseltilmek istenildiğinde uygulama mağazası kullanıcıların en önemli yardımcısı olacak.

3) Her Şey Otomatikleştirilecek

En temel düzeyde, bir kişinin tekrar tekrar yapması gereken herhangi bir dizi görev otomatikleştirilebilir. Görevin ne olduğunu belirlemek ve makineye yapılması gerekenleri söylemek basit bir meseledir. Ancak makine öğrenimi ile robotların çoğunun otomatikleştirilmesi, gereken görevleri belirlemekle kalmaz bunları en iyi nasıl yapacaklarını ve diğer makinelere bu görevi nasıl tamamladıklarını öğretebilirler.

Tamamen mekanik bir bakış açısıyla düşünüldüğünde, IoT cihazların otomatik olarak açılıp kapanmasından öte bir şey olmadığı düşünülebilir. Ancak tüm bu çözümler, problem analizlerinin yapılabilmesini ve yapı içindeki öngörülebilirliğin oluşmasını sağlıyor.

4) Fiyatlar Düşecek

Ubuntu Core tarafından desteklenen Robot Operating System (ROS) da dahil olmak üzere dağıtık yazılımlar, makine gelişiminde doğrudan iki etkiye sahip; fiyatlar düşüyor ve donanımlar küçülüyor. Makineler için genel yapı malzemeleri bakımından her zaman bir tür maliyet bilinci var ve cloud computing bunu hızlandırdı. Bulutta iş yapmakta olan uygulamaların, cihaz üzerinde çalışan bir bileşenle entegrasyonuyla, bulutun daha uygun bir şekilde kullanılması, daha düşük maliyetle ve daha hızlı bir donanımla sonuçlanır. Bu, masaüstünde, taşınabilir cihazlarda, mobil ortamda gerçekleşen ve şimdi robotikte ortaya çıkan bir süreçtir.

5) Robot Kendi Bulutunu Yaratacak

Geliştiriciler, makine öğrenimini robotik sistemlerde uygulayarak hareket etme, nesne tanıma ve daha fazlasını gerçekleştirmek için dağıtık yazılımları kullanmaya başlıyor. Sonunda, bu bilginin hepsinin “robot bulutuna” sahip olması demek makinelerin toplanan tüm verilere “öğrenme” uygulayabilmesi anlamına geliyor.

Her robotun sahip olduğu becerilerini ve görevlerini buluta yüklediği çoklu bir sistem düşündüğümüzde, robotlar bulut ile diğer robotların görevlerini öğrenebilir ve kendini geliştirebilir. Yani, bir cihazın deneyimi ve öğrenme yeteneğinden ziyade, bir dizi cihazı iyileştirebilen ve zaman içinde öğrenme algoritmasını geliştiren bir bulut teknolojisi ile karşılaşacağız.

6) Büyük Veri Küçülecek

Makineler makinelerle iletişim kurarak buluta daha fazla veri gönderdiğinde, bizlerin bu büyük miktardaki veriyi anlaması çok zor hale gelmektedir. Dolayısıyla bu büyük miktardaki verinin akıllıca sınırlanması ve gruplandırılması gerekiyor. Bulutta depolanan verileri sınıflandırmak ve anlamlı hale getirmek için yapay zeka ve veri analitiği kullanılıyor. Bu şekilde yapılacak çözümleme süreçleri ile büyük veriler yönetilebilir hale gelecektir. Ancak bunun için öngörülü ilişkiler kurabilen ve işlerin nereye gideceğini önceden tahmin edebilen ve oraya ulaşmak için makine öğrenimini kullanabilen makinalara ihtiyacımız var. Dolayısıyla bu makinelerinin veri hızının çok yüksek olması gerekiyor.