Skild AI’nin geliştirdiği “omni-bodied brain” adlı yapay zeka modeli, robotları testereyle kesilen bacaklar ya da motor arızaları gibi aşırı hasarlara rağmen çalıştırıyor. Farklı robot türlerini kontrol edebilen bu genelci algoritma, LocoFormer adıyla test edildi ve bilinmeyen donanımlara adapte oldu. Skild’in 2024’te 300 milyon dolar yatırım alması, bu teknolojinin robotik devriminde çığır açabileceğini gösteriyor. Ancak, bu süper zeki robotlar ürkütücü mü?
Detaylar habrimizde
Skild AI ve Omni-Bodied Brain: Robotik Zekada Yeni Çağ
Skild AI, Deepak Pathak liderliğinde, robotik yapay zekada devrim hedefliyor. Şirketin “omni-bodied brain” algoritması, tek bir modelle farklı robot türlerini kontrol edebiliyor: “Her robot, her görev, tek beyin.” Geleneksel yöntemler (teleoperasyon veya simülasyon) veri eksikliği nedeniyle sınırlıyken, Skild’in yaklaşımı, çoklu robotlar üzerinde geniş çaplı pekiştirmeli öğrenme (RL) ve agresif alan rastgeleleştirmesiyle çalışıyor.
Skild Brain, yüzlerce robot tipinde eğitildi ve LocoFormer adlı akademik bir versiyonla test edildi. Model, bağlam içi öğrenme (in-context learning) ile dil modellerine benzer şekilde, yeni durumlara (örneğin, kaygan zemin veya eksik uzuvlar) hızla uyum sağlıyor. LocoFormer’ın “robotik GPT” gibi çalıştığı, farklı fiziksel formlara adapte olduğu belirtiliyor.
Testler ve Şaşırtıcı Sonuçlar
Skild, algoritmayı çeşitli yürüyen robotlar üzerinde eğitti ve eğitilmemiş iki ve dört bacaklı gerçek robotlarda test etti. Sonuçlar:
- Bacak Kaybı: Dört bacaklı bir robotun tüm bacakları testereyle kesildi; model, kalan gövdeyle sürünmeyi öğrendi.
- Arka Bacak Adaptasyonu: Robot arka bacaklarına kaldırıldığında, humanoid gibi yürümeye başladı.
- Motor Arızası: Tekerlekli bir robotun iki motoru devre dışı bırakıldı; robot, iki tekerlek üstünde bisiklet gibi denge kurdu.
- Fiziksel Değişiklikler: Bacaklar bağlandığında veya uzatıldığında, algoritma hareketi yeniden optimize etti.
Pathak, bu adaptasyonun “ürkütücü ama heyecan verici” olduğunu söylüyor; model, fiziksel süper zeka potansiyeli taşıyor. The Verge’ün konu ile ilgili bir haberinde, Skild’in robotik kollarla yaptığı deneylerde, ışık azalması gibi çevresel değişikliklere de uyum sağladığı belirtiliyor.
Rekabet ve Sektördeki Yer
Skild, Toyota Research Institute ve Physical Intelligence gibi rakiplerle yarışıyor, ancak farklı donanımlara genelleşme kapasitesiyle öne çıkıyor. 2024’te 300 milyon dolar yatırım alarak 1,5 milyar dolar değerlemeye ulaştı. Reuters’ın analizine göre, Skild’in robotik kolları endüstriyel firmalarda test ediliyor; örneğin, lojistik ve üretimde. MIT Technology Review, bu teknolojinin 2030’a kadar fabrikalarda standart olabileceğini öngörüyor.
Ancak, etik endişeler var. The Guardian’ın 24 Eylül 2025 yorumunda, bu tür robotların askeri veya gözetim amaçlı kötüye kullanılabileceği uyarısı yapılıyor. X’te teknoloji içerikleri üreticisi olan @TechBit (24 Eylül 2025), “Testere testi korkutucu; bu robotlar Terminator gibi mi olacak?” diye soruyor. Önde gelen teknoloji sitelerinden biri olan @TechRadar ise “Endüstri için harika, ama iş kayıpları?” endişesini paylaşıyor.
Türkiye ve Küresel Etkiler
Türkiye’de robotik sektörü gelişiyor; TÜBİTAK ve KOSGEB destekli girişimler (örneğin, Robotel) bu teknolojiye ilgi gösteriyor. Skild’in yaklaşımı, Türk lojistik firmaları için maliyet düşürücü olabilir; ancak otomasyon, mavi yakalı işleri riske atabilir (2024’te 1 milyon işçi etkilendi). BTK’nın yapay zeka düzenlemeleri, bu tür teknolojilerin denetlenmesini gerektirebilir. Reuters, Türkiye’nin robotik pazarının 2025’te 500 milyon dolara ulaşacağını öngörüyor.
Skild AI, web sitesinde şu ifadelere yer veriyor:
“Günümüzde yapay zekânın çoğu yalnızca siber uzayda varlığını sürdürüyor. Fiziksel gerçeklik çok daha fazla bilgi içeriyor ve fiziksel görevlerin otomatikleştirilmesi muazzam getiriler sunuyor. Gerçek dünyadaki değişimle etkileşime girecek ve onu etkileyecek bir yapay zekâ geliştiriyoruz.
Skild Brain, robotların yapılandırılmamış, tehlikeli ortamlarda hareket edebilmesini sağlayarak insanları sürekli manuel denetim yükünden kurtarıyor.
Yapay zekamız, mobil platformlarda kavrama, devretme ve gezinme gibi düşük seviyeli becerileri gerçekleştirebilir. Bu beceriler, bir API çağrısı kullanılarak soyutlanır ve kullanıcıların yapılandırılmamış, karmaşık gerçek dünyanın ayrıntılarıyla uğraşmadan uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.”
Sonuç olarak, Skild AI’nin omni-bodied brain modeli, robotik zekada çığır açıyor; testereyle bile durmayan robotlar, endüstriyi dönüştürebilir. Ancak, etik ve iş gücü etkileri tartışılmalı.
