Bir Robot Öğrendiğinde, Diğer Robotlar da Yararlanabilir

Robotlar sokaklarda, çiftliklerde, fabrikalarda ve sanayi tesislerinde yaygınlaşıyor. Yaptıkları işler; sensör okumaları, video, telemetri, tanılama verileri ve operasyon kayıtları gibi büyük miktarda veri de üretiyor. Bu verileri makinelerle onları destekleyen bilişim sistemleri arasında taşımak hâlâ güç.

US Federal Aviation Administration, ticari drone filosunun 2024 sonunda yaklaşık 966.000 hava aracından 2029'a kadar yaklaşık 1,18 milyona çıkmasını bekliyor. 2024'te dünya genelinde tahminen 4,66 milyon endüstriyel robot çalışıyordu ve aynı yıl yarım milyon robot daha kuruldu.

Makinelerin verilerini veri merkezlerine göndermesi, karşılığında haritalara, yazılım güncellemelerine, yapılandırmalara, yapay zekâ modellerine ve talimatlara ihtiyaç duyması mümkün. Makaleye göre, 2026'da bir makineden büyük miktarda veri taşımanın en hızlı yolu hâlâ birinin sabit disk taşıması. Makale, filolar büyüdükçe ve depolarda yoğun yükleme ve indirme trafiği oluştuğunda ağ kapasitesinin darboğaza dönüşebileceğini savunuyor.

Google DeepMind'ın Gemini Robotics 1.5 modeli, fiziksel olarak farklı robotlar arasında “zero-shot” beceri aktarımı gösterdi: iki kollu bir Franka robotuyla öğretilen bir görev, hedef makineden veri toplanmadan insansı bir robot tarafından gerçekleştirildi. Bu örnek, bağlantılı robotların öğrendiklerini paylaşabileceğine işaret ediyor.

Makale ayrıca, 6G üzerine 2019 tarihli bir üniversite makalesinin trafikte 10.000 kat artışı destekleyebilecek ağlar öngördüğünü aktarıyor. Makale, makinelerin “bu yılın” haziran ayında küresel web trafiğinin %57'sinden fazlasını oluşturduğu iddiasına değiniyor ve Cloudflare'ın insan olmayan trafiğin beş yıl içinde insan trafiğini 1.000 kat aşabileceği tahminini aktarıyor. Makale, yeni depoları ve geçici sahaları bağlamak için kablosuz bağlantıların, maliyetli ve zaman alan kazı ile izin süreçleri gerektirebilen fiber döşemeye göre daha esnek olabileceğini öne sürüyor.