SceniX Kurucu Ortağı Profesör Yunzhu Li: "Simülasyon Her Şeyin Merkezinde Yer Alıyor"

Robotik endüstrisi şu anda devasa bir yatırım dalgasının, yoğun medya ilgisinin ve insansı makinelerin geleceğine dair iddialı vaatlerin odağında yer alıyor. Birçok şirket, binlerce robot üretme planlarını duyururken, yapay zekadaki ilerlemeler genel amaçlı robotların yakında fabrikalarda, depolarda, iş yerlerinde ve hatta evlerde sıradan birer araç haline geleceği beklentisini körüklüyor. Ancak bu büyük heyecanın altında, pek çok araştırmacının henüz çözülmediğini düşündüğü temel bir teknik engel yatıyor: Robotların hareket edebilmesi bir dereceye kadar başarıldı, ancak fiziksel dünyayla güvenilir bir şekilde etkileşime girmeleri hala çok daha zor bir problem olarak duruyor.

Columbia Üniversitesi'nde yardımcı doçent olan ve SceniX şirketinin kurucu ortaklarından biri olan Yunzhu Li, kariyerinin büyük bir bölümünü tam olarak bu sorun üzerine yoğunlaştırmış bir isim. Robotik, simülasyon, fiziksel yapay zeka ve robot öğrenimi konularında uzmanlaşan Li, makinelerin gerçek dünyayı anlamasına ve etkileşime girmesine yardımcı olmak için simülasyon, yapay zeka ve büyük ölçekli veri üretimini bir araya getiriyor. Li'nin kurucu ortağı olduğu SceniX ise robotik şirketlerinin eğitim verisi üretmesine, gerçekçi simülasyon ortamları oluşturmasına ve laboratuvar ortamındaki gösterileri güvenilir gerçek dünya uygulamalarına dönüştürmesine olanak tanıyan araçlar geliştiriyor.

Yunzhu Li ile yapılan röportajda, robotik dünyasındaki en büyük darboğazlardan biri olan "manipülasyon" (nesneleri tutma ve hareket ettirme) yeteneği masaya yatırılıyor. Li, endüstrinin neden daha çok robotların yürüme (lokomosyon) yeteneklerine odaklandığını açıklarken, bunun aslında teknolojinin daha olgunlaştığı ve görsel olarak etkileyici demolar sunabildiği bir alan olmasından kaynaklandığını belirtiyor. Bir robotun bir odada yürümesi, temel olarak kendi vücudunu kontrol etmesiyle ilgiliyken; bir nesneyi tutması, bir kapıyı açması veya kıyafet katlaması; nesnenin geometrisini, malzemesini, sürtünmesini ve çevreyle olan etkileşimini derinlemesine anlamasını gerektiriyor. Li'ye göre, yürüme bir robotun kendi durumunu kontrol etmesiyken, manipülasyon çevrenin durumunu hassas bir şekilde değiştirme sanatıdır.

Günümüzdeki insansı robot gösterilerinin çoğunun neden hala yüksek düzeyde kontrollü ortamlarda yapıldığı sorusuna Li, "belirsizlik" faktörüyle yanıt veriyor. Sıradan bir evde veya depoda robotlar; değişen ışık koşulları, hareket eden insanlar, dağınık eşyalar ve öngörülemeyen uç durumlarla karşılaşmak zorunda. İnsanlar dünyayı sürekli olarak zihinlerinde modeller ve her hareketlerinde bu modelleri güncellerler; ancak robotlar, özellikle fiziksel bir temas sonucu çevre değiştiğinde, bu güncellemeyi gerçek zamanlı olarak yapma konusunda hala yetersiz kalıyor. Bu durum, güvenlik ve uzun vadeli güvenilirlik açısından en büyük engellerden biri olarak görülüyor.

Simülasyonun fiziksel yapay zeka geliştirme sürecindeki kritik rolüne değinen Li, simülasyonun mükemmel olmak zorunda olmadığını, ancak problemin doğru yapısını yakalamasının hayati olduğunu vurguluyor. Gerçek dünyada robot verisi toplamak yavaş, pahalı ve ölçeklenmesi zor bir süreçken; simülasyon ortamlarında çeşitli eğitim verileri üretmek ve sistemleri gerçek dünyaya salmadan önce uç durumlarla test etmek mümkün. SceniX'in yaklaşımı da tam olarak burada devreye giriyor: Robotun kendisini modellemek nispeten kolaydır, ancak içinde hareket ettiği dünyayı modellemek asıl zorluktur. Simülasyon, gerçek dünya gözlemlerine dayalı inşa edildiğinde, kısıtlı gerçek dünya verisi ile sağlam gerçek dünya uygulamaları arasında bir köprü görevi görebilir.

Sektördeki yatırım çılgınlığı ve beklentiler konusunda daha temkinli bir duruş sergileyen Li, donanım, üretim ve yürüme yetenekleri konusundaki beklentilerin gerçekçi olduğunu ancak "genel amaçlı manipülasyon" konusunda beklentilerin aşırı iyimser olduğunu savunuyor. Li'ye göre, robotların ilk olarak depolar, fabrikalar, laboratuvarlar ve perakende mağazalarının arka bölümleri gibi "yarı yapılandırılmış" ortamlarda yaygınlaşması beklenmeli. Bu alanlarda görev dağılımı daha net ve çevre kısmen standartlaştırılabilir durumda. Ancak, karmaşık ve dağınık bir evin içindeki görevleri yerine getirecek insan seviyesinde adaptasyona sahip robotların önümüzdeki on yıl içinde bile çok daha uzak bir hedef olduğunu belirtiyor.

SceniX'in sunduğu "gerçekten simülasyona, simülasyondan gerçeğe" (real-to-sim-to-real) yaklaşımı, robotik şirketlerinin etkileyici prototiplerden güvenilir ticari ürünlere geçişini hızlandırmayı hedefliyor. Dil modellerinde internet ölçeğinde veri bulunabilirken, robotikte böyle bir veri havuzu henüz mevcut değil. SceniX, simülasyon ortamlarını gerçek dünya verileriyle hizalayarak, şirketlerin hata modlarını gerçek dünyada pahalı denemeler yapmadan önce tespit etmelerine olanak tanıyor. Bu döngünün hızlanması, robotik teknolojisinin laboratuvarlardan çıkıp gerçek ekonomiye dahil olması için kilit rol oynuyor.

Son olarak Li, önümüzdeki 5 ila 10 yıllık projeksiyonunda, robotik manipülasyonun ticari olarak güvenilir hale geleceği alanların varyasyonun (değişkenliğin) düşük olduğu lojistik ve endüstriyel otomasyon süreçleri olacağını öngörüyor. İnsan seviyesinde bir uyum yeteneği ve tamamen yapılandırılmamış ortamlarda (evler gibi) sorunsuz çalışma kapasitesi, teknik olarak çok daha derin ve çözülmesi gereken uzun vadeli bir bilimsel meydan okuma olarak kalmaya devam edecek.