Endüstriyel İnternetin Aklı: Yapay Zekâ I

5 Eylül 2017

Yapay zekâ sistemlerinin Endüstriyel İnternet’in ürettiği büyük veriyle buluşması, üretimi ve verimliliği artıracak yeni teknoloji dalgasını ortaya çıkardı. Yazımızın bu ilk bölümünde akıllı fabrikalarda yapay zekâ ile üretimin nasıl dönüştüğünü ele alıyoruz.

Bilgisayarlar satranç ve Go oyununun ardından pokerde de insanları alt etmeyi başardı.  Geçen aylarda Çin’de düzenlenen turnuvada dünyanın en iyi altı poker oyuncusundan oluşan takımın karşısına geçen Lengpudashi adlı yapay zekâ programı, beş gün süren oyunun galibi oldu ve 300 bin dolara yakın ödül kazandı.

Poker, oyundaki tüm bilgilerin herkes tarafından görülebildiği satranç ve Go gibi oyunların aksine “kusursuz olmayan bilgi oyunu” olarak tanımlanıyor. Yani, rakibinin elindeki kartları göremeyen oyuncuların, kazanabilmek için karmaşık stratejiler geliştirmeleri ve blöfleri tahmin edebilmeleri gerekiyor. Bugüne dek blöf insanlara özgü diye düşünülürdü. Ancak Lengpudashi, yapay zekâ programlarının blöf yapmayı öğrenebildiğini kanıtladı.

Yapay zekâ uygulamaları sadece blöf yapmayı öğrenmiyor. Otonom araçların kalabalık trafikte ve beklenmedik durumlarda nasıl manevra yapması gerektiğini, karşısındaki insanın kalp krizi geçirme riski olup olmadığını ve daha önce insanlara özgü olduğu sanılan birçok şeyi daha öğrenebiliyor.

Hayatımızın her alanında yer almaya başlayan yapay zekâ uygulamalarının, fabrikalarda büyük dönüşüm yaratan endüstriyel internetle buluşması ise, üretimde yepyeni bir devrimi başlattı. Yapay zekâ ve endüstriyel internet sayesinde fabrikalar, düşünen, kendi kendine karar alabilen ve verdiği kararı en mükemmel şekilde hayata geçiren canlı organizmalar halini aldı. Örneğin, dünyaca ünlü lastik üreticisi Bridgestone’un Japonya’daki Hikone fabrikasında üretim süreçleri, Examation adı verilen yapay zekâ programına emanet edilmiş halde…

Yapay zeka ile yaratılan robotlar farklı işlevleri ile daha kaliteli bir üretime de destek veriyor.

“Zeki” Üretim, Kaliteli Üretim

Examation, üretim süreci uzmanlarının kullandığı tekniklerin ve üretim prosesinden toplanan büyük verinin analiziyle oluşturulan patentli algoritmalarla geliştirildi. Böylece daha önce insana ve bireysel yeteneklere bağlı olan üretim süreçlerini, kalite kontrol kararlarını ve prosedürlerini otomatik olarak kontrol eden eşsiz bir yapay zekâ sistemi yaratıldı.

Bu yeni nesil teknoloji, 480 kalite noktasını sensörlerle gerçek zamanlı olarak kontrol ederek, lastik üretiminde ultra yüksek hassasiyet sağlıyor. Her bir lastiğin aynı mükemmel kalitede üretilmesine olanak veren bu sistem, geleneksel yöntemle üretime göre yüzde 15 oranında iyileştirilmiş bir üretim sunuyor. Aynı zamanda, üretim sürecinin farklı aşamalarında kullanılan geliştirilmiş yöntemler sayesinde de üretim verimliliğinde iki kat artış sağlanıyor.

Examation, insani algı farklılarından kaynaklanan, farklı imalat süreçlerinde ortaya çıkan üretim hatalarını minimize ediyor. Ayrıca, bu sistemle toplanan veriler, var olan lastik montaj makineleri, montaj öncesi ve sonrası yürütülen işlemler, ürünler ve diğer alanlarda toplanan verilerle birlikte tüm fabrikalardaki prosedürlerin genel kalitesini artırmak amacıyla kullanılıyor.

Görebilen, Öğrenebilen, Karar Verebilen Makineler

Yapay zekâ, temel olarak üç farklı teknolojiyi bir araya getirerek çeşitli yollarla kullanabiliyor. Yapay zekâ sayesinde makineler görebiliyor ve hissedebiliyor, yorumlayabiliyor ve öğrenebiliyor ve bu sayede kendi kendine karar alarak uygulayabiliyor.

Yapay zekâ, bu becerileri sayesinde insanların yaptığı işlerin çok daha fazlasını çok daha hızlı bir şekilde gerçekleştirmenin yanı sıra insanların başaramayacağı işleri de yapabiliyor. Üstelik birçok konuyu insanlardan daha hızlı ve derinlemesine bir şekilde öğrenebiliyor. Ancak, kimi zaman kaydedilen umut verici ilerlemelere rağmen, yapay zekâ bugüne dek beklenen patlamayı gerçekleştirememişti. Bunun nedeni büyük ölçüde bilgisayarların işlemci gücünün sınırlı olmasıydı. Günümüzde ise bilgisayarların hiç olmadığı kadar güçlü olması, veri depolama kapasitesinin her geçen gün artması ve büyük verideki artış, yapay zekânın potansiyelini ortaya çıkarmasına olanak tanıyor. Dublin Üniversitesi’nden Barry Smyth’in dediği gibi, insanların besine ihtiyaç duyması gibi yapay zekâ da veriye ihtiyaç duyuyor.

Yapay Zekâ, Endüstriyel İnternet ile büyüyor.

Yapay Zekânın Besini Endüstriyel İnternet

İşte yapay zekânın ihtiyaç duyduğu bu veriyi, çağımızın bir diğer dönüştürücü teknolojisi Endüstriyel İnternet sağlıyor. Endüstriyel İnternet kentlerin kazaları ve suçları öngörmesini, doktorların kalp pilleri ve biyoçiplerin sağladığı verileri gerçek zamanlı olarak değerlendirmesini, akıllı evlerin kurulmasını, sürücüsüz araçların üretilmesini, fabrikaların çok daha verimli çalışmasını, plansız arızaların minimuma indirilmesini sağlayan tonlarca veri üretiyor. Bu verilerin yapay zekâ sistemlerinin emrine sunulması, üretimi ve verimliliği artıracak yeni teknoloji dalgasını ortaya çıkarıyor. Endüstriyel İnternet yapay zekânın ihtiyaç duyduğu besini sunarken, yapay zekâ da endüstriyel internetin ihtiyaç duyduğu aklı sunuyor.

Endüstriyel internet sayesinde birbiriyle iletişim halindeki makineler, sensörler, kameralar ve GPS cihazları gibi araçların ürettiği veriler, üretim hattında olan biten her şeyin takip edilmesini sağlıyor. Bu veriler nelerin işe yaradığı, hangi alanlarda sorun yaşandığı, bu sorunların nasıl ortadan kaldırılabileceği, ne tür risklerin ve fırsatların söz konusu olduğu gibi konularda çok değerli bilgiler sunuyor. Yapay zekâ sistemleri insanların yıllar süren deneyimden edindiği birikimi çok kısa sürede “hatmedebiliyor”, çok sayıda insanın aylarca uğraşması gereken işleri çok kısa sürede bitirebiliyor.

Elbette endüstriyel internet destekli yapay zekâ sistemlerinin işi “angaryaları” üstlenmekle bitmiyor. Sistemler, taradıkları ve derledikleri bilgileri değerlendirerek, ne yapılması gerektiğine de karar veriyor. Yapay zekâ ve Endüstriyel İnternet iş birliğiyle işgücünün yönlendirilmesi, üretimdeki darboğazların önceden tespit edilerek önlenmesi, kullanılmayan kapasitenin değerlendirilmesi, önleyici bakım yoluyla fabrikalardaki plansız arızaların azaltılması mümkün. Örneğin, bir rüzgâr enerjisi santralindeki yapay zekâ sistemi, türbinleri takip edebiliyor, aksaklıkları görebiliyor, arızaları önceden haber verebiliyor, bununla da yetinmeyerek türbinin onarılması mı yoksa değiştirilmesi mi gerektiğine de karar verebiliyor.

Bir başka örnek de endüstriyel robotlar üreten bir şirket olan Fanuc’un geliştirdiği yapay zekâ platformu. Platform otomobil üreticilerine dakikası 20 bin dolara mal olan plansız arızaları ortadan kaldırıyor. Sistem, üretim sürecinin tüm aşamalarındaki verileri derliyor, yorumluyor ve üretimde verimliliği artırırken, olası arızaların da önüne geçiyor.

Üretim Müdürü Robot!

Yapay zekâ fabrikaların her departmanında fark ve değişim yaratıyor. Örneğin Hitachi’de üretim müdürü bir robot! Üretim müdürü gibi çalışarak işçilerin görev dağılımını düzenleyen ve fabrikada üretim planı yapan yapay zekâ yazılımı sayesinde Hitachi’nin fabrika hatlarındaki üretkenlik yüzde 8 arttı.

Yorumlar

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir