Goldman Sachs: Büyük modeller robotların kullanımını hızlandırıyor, ancak hassas kontrol ve gerçek dünya verileri hâlâ engel

Büyük modeller robotikte neyi değiştiriyor?

Yeni nesil öncü modeller, nesnelerin renk ve dokusundaki değişimlere uyum sağlamaktan, yeni görevleri sıfır veya az sayıda örnekle tamamlamaya doğru ilerliyor. Bilinmeyen ortamlarda ve yapılandırılmamış durumlarda, her görev için ayrı ince ayar yapma ihtiyacı azalabilir.
Goldman Sachs, bunun ev içi yardım ve karmaşık lojistik gibi alanlarda ticarileşmeyi hızlandıracağını, ancak sektörü bir gecede olgunlaştırmayacağını düşünüyor. Görüşülen uzmanların karşılaştırmasına göre, güvenlik ve seri üretim güvenilirliği açısından genel amaçlı robot manipülasyonu hâlâ otonom sürüşün erken gelişim dönemine benzer bir aşamada; ancak teknolojik ilerleme hızının otonom sürüşün tarihsel hızının 2 ila 4 katına ulaşması bekleniyor.
Genelleme yeteneği ile hassasiyet arasında hâlâ bir ödünleşim var: endüstriyel üretim son derece yüksek güvenilirlik ve tekrarlama hassasiyeti gerektiriyor ve özel verilere ve deterministik hareket kontrolüne dayanmaya devam edecek; büyük modeller ise değişime esnek yanıt verilmesi gereken ticari, lojistik ve ev hizmetleri ortamlarına daha uygun.

Mevcut üç boyutlu algılama hassasiyeti, milimetre ölçeğindeki etkileşimleri istikrarlı biçimde yönetmek için hâlâ yetersiz; çıkarım gecikmesi de dinamik kararlılık, yüksek hızlı işlem ve hızlı toparlanma gereksinimlerini karşılamakta zorlanıyor. Ticari kullanım için işletme maliyetlerini düşürmek üzere büyük modellerin yeteneklerinin daha verimli uç modellere sıkıştırılması da gerekiyor.
Uzmanlar robot zekâsını üç katmana ayırıyor: üst düzey modeller görevleri anlıyor ve planlıyor, orta katman niyetleri hareket yörüngelerine dönüştürüyor, alt katman ise yüksek hızlı kontrol ve kuvvet geri bildiriminden sorumlu. Öncü model laboratuvarlarının kısa vadede alt katmana derinlemesine girmesi zor; çünkü her makinenin elektromekanik özellikleri farklı ve makinelerin fiziksel test, aşınma ve onarım süreçlerinden geçmesi gerekiyor.
Bu nedenle Goldman Sachs, robot üreticilerinin uzun vadeli farklılaşmasının giderek daha fazla gerçek zamanlı kontrol, güvenlik mimarisi, uç modellerin kullanımı ve donanım-yazılım iş birliğinden kaynaklanacağını düşünüyor. Üçüncü taraf bir büyük model “beyin” olarak kullanıldığında da fiziksel uygulamayı hassas elektromekanik ve hareket kontrolünde uzman üreticiler gerçekleştirebilir.

Becerikli manipülasyon, birden fazla hareket serbestlik derecesi, sürekli temas ve dokunsal geri bildirim içeriyor. Uzmanlar, genel amaçlı üretim eşiğine ulaşmak için yaklaşık 10 milyon saat yüksek kaliteli çok modlu etkileşim verisi gerekebileceğini ve sıradan pasif veya gürültülü video kayıtlarının bunun yerini almakta zorlanacağını tahmin ediyor.
Birinci şahıs bakış açısıyla çekilen video, görevleri anlamaya yardımcı olsa da temas kuvveti gibi bilgileri içermez; simülasyon hareket yörüngelerini hızla üretebilir, ancak sürtünme ve malzeme deformasyonu gibi ayrıntılar gerçek dünyadan farklıdır ve kalibrasyon gerektirir.
Uzmanlar, el ile nesnenin temas ettiği noktada hareket verilerini doğrudan toplayan genel amaçlı manipülasyon arayüzlerini, yakın mesafedeki engellenme ve derinlik hatalarının oluşturduğu görsel kör noktaları telafi etmek için yüksek çözünürlüklü dokunsal algılamayla birleştirmenin potansiyeline inanıyor. Goldman Sachs da buna dayanarak üç boyutlu uzamsal sensörler ve dokunsal diziler gibi veri toplama donanımlarına yönelik kısa vadeli talebe olumlu bakıyor.

Goldman Sachs, temel modellerin iş birlikçi robotlarla ve mevcut fabrika otomasyonuyla birleştirilmesinin de pratik bir çözüm olabileceğini düşünüyor. Üreticilerin fayda sağlayıp sağlayamayacağı, algılama, veri toplama, hareket kontrolü teknolojilerinin veya kritik bileşenlerinin gerçek uygulamalarda kullanılıp kullanılamayacağına bağlı.
Goldman Sachs, endüstriyel otomasyon ve hareket kontrolü yetenekleri ile algılama ve veri toplama özelliklerine sahip donanım portföyünü dikkate alarak Inovance Technology için alım tavsiyesi veriyor. Shuanghuan Driveline için de alım tavsiyesi veriyor ve şirketin 2027 yılında yapay zekâ robotlarından elde edeceği gelirin 400 milyon ila 500 milyon yuana ulaşacağını, önceki seviyesinin iki katından fazla olacağını öngörüyor.
Sanhua Intelligent Controls’ün robotik alanındaki fırsatı ağırlıklı olarak aktüatör montajında bulunuyor. Goldman Sachs, şirketin H hisselerine alım, A hisselerine ise nötr tavsiyesi veriyor ve değerlemesi daha düşük H hisselerini tercih ediyor; ayrıca piyasanın insansı robotlara ilişkin beklentilerinin Optimus’un üretim ilerlemesine kıyasla iyimser olduğunu düşünüyor.