Son Güncelleme: 12 Haziran 2026

Endüstriyel Robotikte Somutlaştırılmış Yapay Zeka: Görsel-Dil-Eylem Modelleri Robot Programlamayı Nasıl Değiştiriyor?

Somutlaştırılmış yapay zeka, sensörler aracılığıyla çevresini algılayan, gördükleri hakkında akıl yürüten ve tüm bunları tek bir birleşik model içinde fiziksel eylemler üreten makine zekasını ifade eder. Fabrika robotlarında bu önemlidir çünkü bir görme-dil-eylem (VLA) modeli, sözlü bir talimatı yorumlayabilir, bilinmeyen bir parçayı tanımlayabilir ve satır satır programlama yapmadan bir manipülasyon dizisini yürütebilir. 2026 itibariyle, çeşitli araştırma platformları laboratuvar gösterimlerinden erken endüstriyel pilot uygulamalara geçerek mühendislerin esnek otomasyon hakkındaki düşünme biçimini yeniden şekillendirmiştir. EVST'nin insansı robotlar, becerikli eller, dört ayaklı robotlar ve somutlaştırılmış yapay zeka veri toplama alanlarındaki ürün düzeyindeki yönlendirmesi için bakınız. EVST Somutlaştırılmış Yapay Zeka Çözümleri.

Son Güncelleme: 12 Haziran 2026

-

Robot Programlamanın Evrimi: Öğretme Kumandasından Temel Modellere

Fabrika robotu programlaması, her biri farklı bir kısıtlamayı farklı bir yetenekle takas eden dört belirgin nesilden geçti.

İlk nesil, kumanda paneli üzerinden çalışıyordu. Bir mühendis, robotu eksen eksen her bir ara noktaya hareket ettiriyor, konumları kaydediyor ve bunları kontrol ünitesinde saklanan bir hareket programına dönüştürüyordu. Hat değişimi sonrasında bir yolu değiştirmek, her bir ara noktayı manuel olarak yeniden öğretmek anlamına geliyordu. Yüksek hacimli, sabit geometrili üretimde (örneğin otomotiv gövde kaynağı) bu yaklaşım iyi sonuç veriyordu. Ancak sık ürün değişikliği gerektiren her şey için maliyetliydi.

1990'larda ortaya çıkan RoboDK, KUKA.Sim ve ABB RobotStudio gibi çevrimdışı programlama (OLP) araçları, mühendislerin robot yollarını 3 boyutlu CAD ortamında tanımlamasına ve farklı kontrolör markaları için kodu sonradan işlemesine olanak sağladı. Kurulum süresi günlerden saatlere düştü ve ilk fiziksel döngüden önce yol optimizasyonu mümkün hale geldi. Simüle edilen model ile fiziksel kurulum arasındaki fark (kalibrasyon hatası, kablo sarkması, fikstür toleransları) sürekli bir sorun olmaya devam etti, ancak OLP bugün çoğu üretim hücresi için standart yaklaşım olmaya devam ediyor.

Beceri kütüphaneleri üçüncü dalga olarak ortaya çıktı. Satıcılar ve entegratörler, sıfırdan yeniden programlanmak yerine parametrelerle yapılandırılabilen, yeniden kullanılabilir hareket temel öğelerini (örneğin, kutudan parça alma becerisi, deliğe pim yerleştirme becerisi, kaynak yapma becerisi) paketlediler. Örneğin, görüş yönlendirmeli kutudan parça alma, aylarca süren özel bir projeden yapılandırılabilir bir modüle dönüştü. Yine de, her becerinin açıkça yazılması gerekiyordu ve beceriler genelleştirilemiyordu: bir parça geometrisi üzerinde eğitilmiş bir kutudan parça alma becerisi, önemli ölçüde farklı bir parça şeklinde başarısız olurdu.

VLA modelleri dördüncü dalgayı temsil eder. Davranışı açık yol noktaları veya parametreli temel öğeler olarak kodlamak yerine, VLA modelleri robot gösterileri ve genel görsel verilerden oluşan büyük veri kümelerinden (görüntü, dil talimatı) çiftlerini doğrudan (robot eylemi) çıktılarına nasıl eşleştireceğini öğrenir. Model, beceri kütüphanelerinin yapamayacağı şekillerde nesneler, aydınlatma koşulları ve talimat ifadeleri arasında genelleme yapar, çünkü genelleme elle kodlanmak yerine ağırlıklara yerleştirilmiştir.

Endüstriyel ortamlarda determinizm açığı önemlidir. Öğretim bağımlı bir program her döngüde tam olarak aynı yolu izler; bir VLA modeli ise her çıkarım adımında bir eylem dağılımını örnekler. Döngüden döngüye varyasyonun kabul edilebilir olduğu görevler için (rastgele düzenlenmiş öğeleri seçmek gibi), bu yönetilebilir. Binlerce döngüde milimetrenin altında tekrarlanabilirlik gerektiren görevler için, klasik yöntemler, VLA geliştiricilerinin kapatmak için aktif olarak çalıştığı yapısal bir avantajı korur.

-

VLA Modelleri Nedir: Mimariyi Sade Bir Dille Anlatmak

Görsel-dil-eylem modeli, görsel gözlemleri ve doğal dil talimatlarını girdi olarak alan ve robot eylemlerini çıktı olarak üreten bir sinir ağıdır; ayrı ayrı görsel, planlama ve kontrol modüllerinden oluşan bir süreç yerine, uçtan uca tek bir modeldir.

Üç mimari bileşen şunlardır:

Görüntü kodlayıcı. Önceden eğitilmiş bir görsel dönüştürücü (ViT) veya evrişimsel omurga, kamera görüntülerini işler ve bunları yoğun özellik temsillerine kodlar. Mevcut VLA tasarımlarının çoğunda, bu kodlayıcı büyük bir görsel dil modelinden (VLM) başlatılır ve daha sonra robot verileri üzerinde ince ayar yapılır. Önceden eğitilmiş bir omurga kullanmak önemlidir çünkü modele genel görsel ön bilgiler verir; bir kutunun ne olduğunu, bir tutamağın nasıl göründüğünü, bir robot gösterimi görmeden önce anlamasını sağlar.

Dil kodlayıcı. Bir metin dönüştürücü, talimatı ("kırmızı bloğu al ve soldaki kutuya koy") bir belirteç dizisine kodlar ve bu dizi daha sonra görsel özelliklerle çapraz olarak ele alınır. Burada çapraz dikkat, modelin talimatın ne istediğine bağlı olarak görüntünün hangi kısımlarının en alakalı olduğuna bakabileceği anlamına gelir. Görsel ve dilsel işlemleri ayrı ayrı ele almaz.

Aksiyon başlığı. Birleştirilmiş gösterim, robot eylemlerine çözümlenir. Eylemler, uç efektör deltaları (tutucuyu 2 cm sağa hareket ettir, tutucuyu kapat), eklem açıları veya belirteçlenmiş eylem parçaları olarak temsil edilebilir. Ayrık bir eylem kutusunu dil belirteci olarak ele alan eylemlerin belirteçlenmesi, erken dönem VLA çalışmalarının, sıfırdan yeni bir eylem kod çözücü oluşturmadan, robotik için mevcut LLM mimarilerini ince ayar yapmasına olanak sağlamıştır. Daha yeni tasarımlar, daha düzgün, daha sürekli yörüngeler üreten ve çok modlu eylem dağılımlarını saf belirteç sınıflandırmasından daha iyi ele alan difüzyon tabanlı eylem başlıkları kullanmaktadır.

Eğitim, temelde davranış klonlamayı takip eder: model, (gözlem, eylem) çiftleri üzerinde denetimli öğrenme yoluyla uzman gösterilerini taklit etmek üzere eğitilir. Bazı sistemler, yalnızca taklit yoluyla elde edilebilecekten daha fazla sağlamlık sağlamak için simülasyonda insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) veya çevrimiçi pekiştirmeli öğrenmeyi katmanlandırır. Simülasyonda eğitilmiş bir politikanın fiziksel bir robota aktarıldığında ortaya çıkan performans düşüşü olan simülasyon-gerçeklik farkı, en aktif araştırma problemlerinden biri olmaya devam etmektedir. Alan rastgeleleştirmesi (simülasyon eğitimi sırasında dokuları, aydınlatmayı, nesne pozisyonlarını ve fizik parametrelerini rastgele değiştirme), en yaygın olarak benimsenen azaltma tekniğidir.

-

Önemli Araştırma Kilometre Taşları

VLA alanı hızla gelişti. Aşağıdaki tablo, 2026 yılının başlarında endüstriyel robotik tartışmalarında en çok referans verilen platformları kapsamaktadır.

Endüstriyel uygulanabilirliği değerlendiren mühendisler için birkaç önemli dönüm noktası daha yakından incelenmeyi hak ediyor.

2023 yılında yayınlanan “RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control” (Brohan vd., Google DeepMind) makalesinde açıklanan RT-2, önceden eğitilmiş bir görme-dil omurgasından (PaLI-X, PaLM-E) başlatılan bir modelin, web ölçekli eğitimden elde edilen kavramları birleştirerek, daha önce açıkça eğitilmediği görevleri yerine getirerek, ortaya çıkan akıl yürütme yeteneği sergileyebildiğini göstermiştir. Makale, model ölçeğinin genelleme ile ilişkili olduğunu ve bunun da büyük temel modelleri robot politika omurgaları olarak kullanmaya yönelik endüstri ilgisini hızlandırdığını göstermiştir.

OpenVLA (Kim ve ark., 2024), Prismatic VLM'ye dayalı 7 milyar parametreyle tamamen açık kaynaklı bir alternatif sunarak, hesaplama maliyetinin çok daha düşük bir kısmıyla RT-2 ile rekabetçi performans gösterdi ve akademik ve endüstriyel araştırmacıların özel görev verileri üzerinde ince ayar yapmalarını sağladı. OpenVLA makalesine (arxiv:2406.09246) göre, ince ayardan sonra OpenVLA, BridgeV2 değerlendirme görevlerinin %73'ünde RT-2-7B'den daha iyi performans gösterdi.

GTC 2025'te duyurulan NVIDIA GR00T N1, NVIDIA Cosmos ve Isaac Lab'tan elde edilen teleoperasyon verileri, video verileri ve sentetik verilerin bir karışımı üzerinde eğitilmiş insansı bir temel modeldir. NVIDIA, GR00T N1 ağırlıklarını kamuya açık olarak yayınlayarak, harici ince ayar için kullanılabilen ilk insansı robot temel modellerinden biri haline getirdi. Eşlik eden Isaac GR00T Sim2Real işlem hattı, Isaac Lab'taki alan rastgeleleştirmesi yoluyla simülasyon eğitimini fiziksel dağıtıma bağlar.

Physical Intelligence'ın π0'ı, ayrık belirteç sınıflandırması yerine akış eşleştirme eylem başlığını kullanır; bu da daha düzgün yörüngeler üretir ve giysi katlama veya çok ardışık adımlı nesneleri birleştirme gibi çok aşamalı görevleri ele alır. Mimari, önceden eğitilmiş bir VLM omurgasını, dil ve görsel belirteçlere bağlı olarak difüzyon tarzı bir eylem kod çözücü ile birleştirir.

Figure AI'nin Figure 02 insansı robotunda kullanılan Helix sistemi, iki model yaklaşımı benimsiyor: yüksek seviyeli bir VLM (Görsel Öğrenme Modeli) sahne anlama ve talimat ayrıştırmayı üstlenirken, düşük seviyeli bir sensörimotor model kontrol frekansında motor komutlarını yürütüyor. Sistem, 2025 yılında BMW'nin Spartanburg fabrikasında, sözlü talimatlara göre öğeleri kategorilere ayırarak gerçek zamanlı çift el manipülasyonunu sergiledi.

Tesla'nın FSD'den Optimus'a uzanan veri aktarım hattı, sektör ölçeğinde bir veri avantajı hamlesi olarak dikkat çekmeye değer. Tesla'nın mevcut araç filosu, FSD için milyarlarca mil gerçek dünya görsel verisi üretiyor. Şirket içi hipotez, otonom sürüş için geliştirilen doluluk ağı temsilleri ve video tahmin mimarilerinin Optimus robotunun öğrenme sürecine aktarılabileceği yönünde olsa da, kamuoyuna açıklanan teknik detaylar sınırlı kalıyor.

-

Endüstriyel Kullanım Senaryosuna Hazırlık

Tüm fabrika işleri VLA yaklaşımlarına eşit derecede uygun değildir. Temel değişkenler şunlardır: tolerans gereksinimleri, parça çeşitliliği, arıza maliyeti ve hedef iş için yeterli gösterim verisinin toplanıp toplanamayacağı.

Ürün seçimi ve karma ürün elleçleme En güçlü kısa vadeli çözümler bunlardır. Nesne pozisyonları rastgele, parça tipleri değişken ve kaçırılan bir toplama veya küçük bir düşüşün maliyeti düşüktür. Covariant'ın RFM-1 modeli, tam olarak bu görev için e-ticaret sipariş karşılama merkezlerinde kullanılmaktadır. Sektör gözlemlerine göre, klasik 3D görüş ile karışık SKU'lu ürün toplama işlemi genellikle SKU türüne göre yapılandırılır ve geçiş, saatlerce yeniden kalibrasyon gerektirir. Genel bir model, ürün başına yapılandırma gerektirmeden yeni ürünleri işleyebilir; bu da perakende sipariş karşılamada yaygın olan geçiş sıklığında gerçek ekonomik değere sahiptir.

Esnek montaj Bu daha tartışmalı bir alan. Montaj görevleri genellikle milimetrenin altında hassasiyette yerleştirme ve tutarlı kuvvet uygulaması gerektirir. Bunlar, mevcut VLA eylem örneklemesinin rastgele doğasının, işlem toleranslarını aşabilecek varyans yarattığı alanlardır. İlk pilot çalışmalar, sıkı toleranslı yerleştirmeler için deterministik hareketi korurken, daha gevşek toleranslı montaj adımlarını (kablo yönlendirme, geçmeli klipsler) hedeflemektedir.

Kalite denetimi Bu, mevcut 2D/3D görüntüleme sistemlerinde kısmen çözülmüş bir sorundur, ancak VLA tarzı mimarilerle yeniden ele alınmaktadır çünkü dil koşullu modeller, özel bir sınıflandırıcıyı yeniden eğitmek yerine, talimat değişiklikleri yoluyla farklı hata türlerini incelemek üzere yeniden yönlendirilebilir.

Geçiş süresinde azalma Bu, en önemli değer önerisidir. Vardiya başına 50 farklı ürün çeşidi (SKU) üreten ve her birinin farklı toplama noktaları ve yerleştirme hedefleri gerektiren bir üretim hattı, şu anda ya her SKU için özel robotlar ya da zaman alıcı yeniden programlama gerektiriyor. VLA (Çok Dilli Otomasyon) özellikli bir hücre, teorik olarak dil talimatını değiştirerek yeniden yönlendirilebilir. Pratikte, mevcut modeller, güçlü bir önceden eğitilmiş altyapı kullanıldığında bile, göreve özgü gösterimlerde ince ayar gerektirir. Endüstriyel hassas görevlere sıfır atış genellemesi nadirdir.

Pratikte, VLA pilotlarını değerlendirirken en hızlı sonuçları gören mühendisler, şu özelliklere sahip görevleri hedefleyenlerdir: (a) yüksek parça çeşitliliği, (b) gevşek toleranslar (>0.5 mm), (c) mevcut veri toplama altyapısı (uzaktan kumanda cihazları veya gösteri kayıtları) ve (d) VLA bileşenini, ince düzeltmeleri ele alan klasik bir kontrolörle birlikte bir görev seçimi ve kaba hareket katmanı olarak ele alma isteği.

-

VLA 2026'da: Yapım Aşamasındaki Pilot Projelerin Mevcut Durumu

2026 yılının ortalarında, etkileyici bir VLA gösterimi ile üretim aşamasına geçiş arasındaki fark, alanın belirleyici özelliği olmaya devam ediyor. Endüstriyel pilot projelerdeki eğilim tutarlı: sınırlı hareket alanına sahip, görsel yönlendirmeli görevler (örneğin, kutu toplama, paketleme ve inceleme) rutin kullanıma geçerken, yapılandırılmamış bir hücrede açık uçlu manipülasyon hala araştırma ve pilot faaliyet aşamasında olup, üretim hattına hazır bir yetenek olmaktan uzaktır.

Sektör gözlemlerine göre, bu sınırı belirleyen üç pratik kısıtlama vardır. Birincisi, veri: Bir VLA politikası, karşılaşacağı gerçek parçalar ve aletlerden yüzlerce göreve özgü gösterime ihtiyaç duyar ve bu veriler, birisi bunları tesiste toplayana kadar mevcut değildir. İkincisi, doğrulama: %95 oranında başarılı olan öğrenilmiş bir politika laboratuvarda etkileyicidir, ancak vardiya başına binlerce döngü çalıştıran bir hatta kabul edilemez; bu nedenle güvenlik ve kabul edilebilirlik çıtası, demo metriklerinin önerdiğinden çok daha yüksektir. Üçüncüsü, entegrasyon: Bir model, ancak klasik otomasyonun zaten sağladığı hücre güvenliği, fikstürleme ve hata kurtarma mantığıyla bütünleştirildiğinde kullanışlıdır.

Üretici için bunun anlamı, VLA'yı mevcut otomasyon tabanının bir uzantısı olarak ele almak, onun yerine geçecek bir şey olarak değil. 2026'daki en yüksek getiri sağlayan ilk adım, kullanılabilir görev verilerini de yakalayan, üretime hazır, görsel yönlendirmeli bir görevdir; böylece daha geniş VLA odaklı esnekliğe geçiş, kendi süreçleriniz üzerinde eğitim alır. Bu sıralamanın operasyonel versiyonu için bakınız. Yapay zekânın somutlaştırılmış hali ile geleneksel endüstriyel robotlar karşılaştırması ve ilk olarak nerede pilot uygulama yapılacağına gelince, Endüstriyel üreticiler için somutlaştırılmış yapay zeka: kullanım örnekleri, yatırım getirisi ve pilot uygulama alanları.

Veri Gereksinimleri: Veri Neden Bir Darboğaz Oluşturuyor?

VLA eğitimi için üç temel veri kaynağı uzaktan kumanda gösterimleri, simülasyondan elde edilen sentetik veriler ve internet videolarıdır.

Uzaktan kumanda gösterimleri, bir insanın dokunsal arayüz veya dış iskelet aracılığıyla robotu çalıştırırken sistemin eklem durumlarını ve kamera akışlarını kaydettiği, gerçek robot dinamiklerini, gerçek nesne etkileşimlerini ve gerçek sensör gürültüsünü yakaladıkları için en yüksek kalitede veri kaynağıdır. Ancak aynı zamanda pahalıdırlar: sektör gözlemlerine göre, yeni bir manipülasyon görevi için kullanılabilir bir gösterim veri seti toplamak, görev varyantı başına yaklaşık 10-100 saat operatör zamanı gerektirir; saatlik maliyet, operatör ücretlerini, robot zamanını ve veri işlemeyi içerir. Physical Intelligence ve Figure AI, tam da bu nedenle büyük dahili uzaktan kumanda ekipleri kurmuştur.

Fizik simülatörlerinde (NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN) üretilen sentetik veriler, yüzlerce simüle edilmiş robotun aynı anda veri toplamasına olanak tanıyarak büyük ölçekte paralel veri toplamayı mümkün kılıyor, ancak simülasyon ile gerçek dünya arasındaki farktan muzdarip. Oluşturulan sahnelerin görsel görünümü gerçek kamera görüntülerinden farklıdır ve simüle edilmiş temas fiziği nadiren gerçek dünyadaki sürtünme, deformasyon ve kayma ile eşleşir. Alan rastgeleleştirmesi, dokular, aydınlatma, kütleler ve sürtünme katsayılarındaki rastgele varyasyonlar üzerinden eğitim yaparak bu farkı kısmen kapatır, ancak tamamen ortadan kaldırmaz. GR00T ile birlikte piyasaya sürülen bir dünya temel modeli olan NVIDIA Cosmos, geleneksel renderlamadan daha fotogerçekçi olan fiziksel olarak makul sentetik eğitim videoları üretmek üzere tasarlanmıştır ve bir veri artırma aracı olarak değerlendirilmektedir.

YouTube ve benzeri platformlardaki milyarlarca saatlik insan müdahalesi görüntülerinden oluşan internet videoları, başlangıçta VLM omurgalarının robotikte kullanılmasını motive eden veri kaynağıdır. Web videoları üzerinde önceden eğitilmiş bir model, bu videolarda robot eylemi etiketleri bulunmasa bile, ellerin nesneleri kaldırdığını, mobilya monte ettiğini, yemek pişirdiğini ve aletleri kullandığını gözlemlemiştir. Hipotez, bu genel manipülasyon bilgisinin ince ayar yoluyla robot kontrolüne aktarıldığıdır. RT-2, bu hipotezin büyük ölçekte en net gösterimi olmuştur.

Uluslararası Robotik Federasyonu'nun (IFR) 2025 Dünya Robotik Raporu'na göre, küresel endüstriyel robot kurulumları 2024 yılında 590,000'den fazla üniteyle yeni bir rekor kırdı. EVST, 3 kg'lık XR serisi işbirlikçi robotlardan 800 kg'lık QJAR ağır sanayi kollarına kadar uzanan geniş yük taşıma kapasitesi portföyüyle yüksek hacimli endüstriyel dağıtım taleplerini karşılıyor ve entegratörlere hem klasik deterministik kontrolörleri hem de olgunlaştıkça VLA tarafından üretilen hareket hedeflerini çeşitli üretim ortamlarında çalıştırabilen bir donanım platformu sunuyor.

-

Donanım Etkileri

Üretim ortamında VLA çıkarımını çalıştırmak, klasik robot kontrolcülerinden önemli ölçüde farklı donanım gereksinimlerine sahiptir.

Tipik bir endüstriyel robot kontrolcüsü, deterministik gerçek zamanlı bir işletim sistemi üzerinde 1 kHz'lik bir eklem-uzay kontrol döngüsü yürütür. Hesaplama bütçesi kısıtlıdır ve zamanlama gerçek zamanlıdır. Buna karşılık, VLA çıkarımı bir GPU üzerinde çalışır: RT-2 ölçekli (55 milyar parametreli) bir model, birden fazla yüksek performanslı GPU gerektirir ve 1-3 Hz çıkarım frekansında eylemler üretir. OpenVLA gibi 7 milyar parametreli bir model, tek bir tüketici sınıfı GPU üzerinde 6-10 Hz'de çalışabilir. Birçok manipülasyon görevi için 10 Hz'lik eylem çıktısı yeterlidir; yüksek hızlı montaj veya dinamik yakalama için yeterli değildir.

Çoğu ekibin üzerinde uzlaştığı mimari, iki seviyeli bir hiyerarşidir: VLA modeli, bir GPU hesaplama düğümünde (bir AGV'nin üzerinde, bir robot tabanında veya yakındaki bir uç sunucuda) çalışır ve 5-15 Hz'de yüksek seviyeli eylem hedefleri üretir. Geleneksel bir gerçek zamanlı yardımcı işlemci olan robotun mevcut eklem kontrolcüsü, bu hedefleri 1 kHz'de enterpole eder ve tork sınırlarını, çarpışma önlemeyi ve eklem alanı kısıtlamalarını uygular. Bu ayrım, kontrol katmanında determinizmi ve güvenliği korurken, VLA katmanının algılama ve görev seviyesinde akıl yürütmeyi ele almasına olanak tanır.

Sensör gereksinimleri de değişiyor. VLA modelleri öncelikle RGB kamera akışlarını kullanıyor ve mevcut araştırmaların çoğu bir veya iki bilek ve taban kamerası kullanıyor. Derinlik sensörleri, özellikle karmaşık sahnelerde manipülasyon doğruluğunu artırıyor, ancak derinlik verilerinin modelin anladığı görüntü alanına yansıtılması gerekiyor. Endüstriyel kullanım için kameraların çalışma ortamına uygun giriş koruma standartlarını karşılaması gerekir: genel üretim için minimum IP65, yıkama veya patlayıcı atmosfer bölgeleri için IP68.

-

Simülatör Tarafı

Fiziksel donanım devreye girmeden önce VLA geliştirme çalışmalarının büyük çoğunluğu simülasyon aşamasında gerçekleşir. Mevcut araştırma alanında dört simülatör öne çıkmaktadır.

NVIDIA Isaac Lab (USD ve PhysX tabanlı Isaac Sim üzerine inşa edilmiştir) NVIDIA GPU'larda büyük ölçekli paralel eğitim için optimize edilmiştir. Binlerce simüle edilmiş ortam tek bir DGX düğümünde eş zamanlı olarak çalıştırılabilir, bu da milyonlarca gösterim yörüngesini aylar yerine günler içinde toplamayı mümkün kılar. Isaac Lab, GR00T için birincil eğitim ortamıdır.

MuJoCo (şu anda açık kaynaklı ve DeepMind tarafından sürdürülüyor) en yaygın akademik kullanıma sahip. Temas çözücüsü, robotik manipülasyon görevleri için iyi doğrulanmış olup RoboSuite ve Adroit gibi kıyaslama testleri bunu kullanmaktadır. Yayınlanan VLA makalelerinin çoğu MuJoCo tabanlı kıyaslama testlerindeki sonuçları raporlamaktadır, bu da onu fiili karşılaştırma standardı haline getirmektedir.

NVIDIA Cosmos, metin veya görüntü komutlarından fiziksel olarak gerçekçi videolar üreten, dünyanın yeni temellerinden biri olan bir modeldir. Geleneksel bir simülatör olmaktan ziyade, fiziksel olarak toplanması veya klasik grafiklerle işlenmesi pahalı olacak robot manipülasyon senaryolarını gösteren eğitim videoları üreten bir sentetik veri üretim aracı olarak araştırılmaktadır.

UC San Diego'da geliştirilen SAPIEN, özellikle eklemli nesnelerin manipülasyonu konusunda oldukça güçlüdür: çekmeceleri açmak, vanaları çevirmek, cihazları çalıştırmak gibi. Eklemli nesneler veri seti (PartNet-Mobility), nesne olanaklarını içeren görevlerde manipülasyon politikalarının eğitilmesi ve değerlendirilmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır.

-

VLA'yı pilot uygulama olarak ne zaman denemeli, yoksa klasik programlamaya mı devam etmeli?

Bu, 2026 yılında çoğu üretim mühendisinin karşılaştığı pratik bir sorudur. Dürüst cevap şu ki, VLA yaklaşımları henüz çoğu üretim ortamı için doğru seçim değil, ancak bir pilot uygulamanın haklı olduğu belirli senaryolar var.

Aşağıdaki durumlarda VLA pilot uygulamasını değerlendirin:

• Parça çeşitliliği yüksektir (>20 farklı SKU) ve stok değişim sıklığı haftalıktan fazladır.
• Tolerans gereksinimleri gevşektir (>0.5 mm konumsal doğruluk kabul edilebilir).
• Bu görev, yapılandırılmamış veya rastgele düzenlenmiş girdiler (örneğin, rastgele kutu içerikleri) içerir.
• Bu işlem, değişebilen dil seviyesinde talimatlar içerir (renge, kategoriye veya etikete göre seçim yapın).
• Veri toplama aşamasının (uzaktan kumanda sistemi, 50-200 saatlik gösterimler) hayata geçirilmesine yönelik bir istek mevcuttur.
• Ara sıra meydana gelen arızaların maliyeti düşüktür ve sistem, döngü içinde insan müdahalesine tolerans gösterebilir.

Klasik yayınları şu durumlarda tercih edin:

• Uygulama, sabit geometrili, yüksek hacimli, uzun süreli üretimdir (otomotiv gövde kaynağı, presleme makinesi beslemesi).
• Tolerans gereksinimleri çok sıkıdır (<0.1 mm) ve her döngüde garanti edilmelidir.
• Kontrolör ortamı IEC 62061 veya ISO 13849 standartlarına göre güvenlik derecelendirmesine sahiptir ve GPU çıkarım katmanı eklemek mümkün değildir.
• Kalite sertifikaları (IATF16949, IATF16949 ile ilişkili süreçler) için denetim izleri ve kesin yürütme kayıtları gereklidir.
• Veri toplama altyapısı mevcut değil ve bunu kurmak için bütçe de yok.

Birçok öncü firmanın izlediği pratik bir hibrit strateji, görev seçimi ve kaba hareket üretimi için VLA (Değişken Hacimli Algoritma) kullanırken, ince hareket yürütme ve kuvvet kontrolü için klasik bir kontrolör kullanmaktır. VLA ne yapılacağına ve kabaca nereye gidileceğine karar verir; klasik katman ise hassas ve güvenlik açısından kritik aktüasyon işlemlerini yönetir.

EVST, 3 ila 800 kg arasında değişen yük kapasitelerine sahip endüstriyel robot kolları tedarik eden anahtar teslim entegrasyon sağlayıcısı olarak, özellikle esneklik argümanının en güçlü olduğu yüksek çeşitlilikte kutu toplama ve esnek montaj gibi belirli uygulama segmentleri için VLA (Değişken Lokal Algoritma) işlem hatlarını aktif olarak değerlendirmektedir. EVST'nin yaklaşımı, VLA çıkarımını, deterministik eklem kontrolcüsünün üzerinde yer alan bir algılama ve planlama katmanı olarak ele alarak, CE/SGS/TÜV sertifikalı sistemlerin gerektirdiği endüstriyel sınıf hareket kontrolünü korur. Aşırı sıcaklık ortamları (-30°C ila 80°C) ve patlamaya dayanıklı ATEX/IECEx sertifikalı hücreler için, klasik kontrolcüler bu aşamada tek geçerli yaklaşım olmaya devam etmektedir.

-

Güvenlik ve Doğrulama Zorlukları

ISO 10218-1 (robot tasarımı) ve ISO 10218-2 (sistem entegrasyonu) standartlarına göre çalışan endüstriyel robotlar, belirleyici ve denetlenebilir güvenlik davranışı sergilemelidir. İşbirlikçi robot uygulamaları ayrıca, vücut bölgesine göre temas kuvveti ve basıncı için biyomekanik sınırları belirten ISO/TS 15066 uyarınca risk değerlendirmesi gerektirir.

VLA modelleri, bu standartların ele almak üzere tasarlanmadığı doğrulama zorlukları ortaya çıkarır. Bir sinir ağı politikası, bir güvenlik mühendisinin geleneksel FMEA ile analiz edebileceği sınırlı, sayılabilir bir davranış kümesine sahip değildir. Modelin dağılım dışı bir girdiye, yeni bir nesneye, beklenmedik bir aydınlatma koşuluna, kısmi bir tıkanmaya verdiği tepki, kademeli olarak bozulabilir veya aniden başarısız olabilir ve hangisinin gerçekleşeceğini tahmin etmek kolay değildir.

Yapay zekâ tabanlı robot sistemleri için performans kriterlerine yönelik yeni standart olan ISO 22166 geliştirme aşamasındadır ve bu eksikliklerin bazılarını gidermesi beklenmektedir, ancak henüz nihai hale getirilmemiştir. Bu arada, sorumlu yaklaşım, otomotiv alanındaki SOTIF (Amaçlanan İşlevselliğin Güvenliği, ISO 21448) mantığını yansıtmaktadır: sistemin amaçlanan işlevinin başarısız olduğu koşulları belirlemek, sistemin çalışmasına izin verilen operasyonel tasarım alanını (ODD) tanımlamak ve ek doğrulama kanıtları toplanana kadar bu ODD dışındaki çalışmayı kısıtlamak.

Sektördeki gözlemlere göre, erken dönem VLA uygulamalarının en yaygın güvenlik mimarisi, VLA çıkarım çıktısını, VLA politikasının ne istediğinden bağımsız olarak çalışma alanı sınırlarını, hız sınırlarını ve kuvvet eşiklerini uygulayan klasik bir güvenlik monitörüyle sarmalar. VLA hareket hedefleri oluşturur; güvenlik katmanı bu hedeflerin izin verilebilir olup olmadığına karar verir. Bu mimari, yukarı akış politikası bir sinir ağı olsa bile, ISO 10218 uyumlu bir güvenlik denetleyicisinin kullanılmasına olanak tanır.

IATF16949 sertifikalı üretim ortamlarında, süreç izlenebilirliği ve tanımlanmış kontrol planları zorunlu olduğundan, VLA tabanlı otomasyon ek bir dokümantasyon yüküyle karşı karşıyadır. Mühendisler, ODD'yi tanımlamalı, çıkarım girdilerini ve çıktılarını kaydetmeli ve dağıtım dışı durumları tespit etme ve bunlardan kurtulma prosedürlerini oluşturmalıdır. Bu imkansız değildir, ancak klasik çevrimdışı programlanmış sistemlerin karşılaşmadığı bir doğrulama maliyeti ekler.

IFR 2025 Dünya Robotik Raporu'na göre, güvenlik standartlarına uyum, gelişmekte olan üretim pazarlarında robot kullanımının hızlandırılmasının önündeki en büyük üç engelden biri olmaya devam ediyor. EVST, bu sorunu, CE, SGS ve TÜV gibi üçüncü taraf sertifikalarını robot ürün serisine tasarım aşamasından itibaren entegre ederek çözüyor. Böylece, EVST donanımını VLA çıkarım yığınının altında fiziksel katman olarak kullanan entegratörler, sıfırdan özel bir sistem sertifikalandırmak yerine, sertifikalı bir mekanik ve elektriksel temelden başlıyorlar.

-

Sıkça Sorulan Sorular

VLA modeli ile geleneksel robotik görüş sistemi arasındaki fark nedir?

Geleneksel bir robot görüş sistemi (2B kamera + nesne algılama veya 3B nokta bulutu + pozisyon tahmini), daha sonra ayrı bir hareket planlayıcısına girdi olarak beslenen geometrik veriler (nesnenin nerede olduğu, hangi yönelimde olduğu) üretir. Bir VLA modeli, kamera görüntülerini ve bir dil talimatını girdi olarak alır ve ayrı bir planlama modülüne ihtiyaç duymadan doğrudan robot eylemlerini üretir. VLA yaklaşımı, yeni nesneler ve talimat değişiklikleri için daha esnektir; geleneksel yaklaşım daha belirleyicidir ve güvenlik standartlarına göre doğrulanması daha kolaydır.

Endüstriyel üretimde yapay zekanın somutlaştırılması 2026'da üretime hazır olacak mı?

Çoğu uygulama için henüz erken aşamada. Birkaç platform (e-ticaret sipariş karşılama alanında Covariant RFM-1, otomotiv montaj pilot uygulamalarında Figure AI Helix) saf araştırmanın ötesine geçti, ancak endüstriyel müşterilerin beklediği güvenilirlik seviyelerinde (çalışma süresi %99'un üzerinde, milimetre altı tekrarlanabilirlik, sertifikalı güvenlik) geniş çaplı üretim dağıtımı, çoğu görev kategorisi için hala bir ila üç yıl uzakta. Yüksek çeşitlilikte ürün toplama, üretime hazır olmaya en yakın olanıdır.

Bir VLA modelinin yeni bir endüstriyel görevi öğrenmesi için kaç gösterime ihtiyacı vardır?

Cevap, modele ve göreve göre önemli ölçüde değişir. OpenVLA veya GR00T gibi güçlü, önceden eğitilmiş bir altyapı ile, 50-100 gösterim kadar az sayıda örnek üzerinde ince ayar yapmak, basit masaüstü manipülasyon görevlerinde kullanılabilir performans sağlayabilir. Karmaşık, beceri gerektiren veya hassas endüstriyel görevler, kabul edilebilir başarı oranları için 500-2,000 gösterim gerektirebilir. İlk pilot programlardan elde edilen endüstri gözlemlerine göre, ticari olarak uygulanabilir, göreve özgü bir dağıtım için pratik minimum süre genellikle 100-300 saatlik uzaktan kumanda verisidir.

Simülasyon ve gerçek dünya arasındaki fark nedir ve VLA geliştiricileri bu sorunu nasıl ele alıyor?

Simülasyon-gerçek performans farkı, simülasyonda eğitilmiş bir modelin fiziksel bir robota uygulandığında politika performansındaki düşüştür. Bu farkın iki ana nedeni vardır: görsel alan kayması (oluşturulan görüntüler gerçek kamera görüntülerinden farklı görünür) ve fizik alan kayması (simüle edilen temas kuvvetleri, sürtünme ve nesne deformasyonu gerçek dünya davranışından farklıdır). Alan rastgeleleştirmesi, simülasyon eğitimi sırasında dokuları, aydınlatmayı, kütleleri ve fizik parametrelerini rastgele değiştirmek, en yaygın olarak benimsenen çözümdür. NVIDIA Cosmos, ek bir veri kaynağı olarak fotogerçekçi video üretimi ekler. Çoğu kullanılan VLA sistemi, kalan farkı kapatmak için simülasyon verilerini gerçek robot gösterimleriyle destekler.

Yapay zekâ, mevcut endüstriyel robot kollarıyla birlikte çalışabilir mi, yoksa yeni donanıma mı ihtiyaç duyar?

Mevcut robot kolları, kontrol ünitesinin yeterli frekansta (tipik olarak 10-100 Hz) harici konum veya hız komutlarını kabul edebilmesi koşuluyla, VLA tarafından oluşturulan hareket hedefleri için fiziksel katman görevi görebilir. VLA çıkarım yığını ayrı bir GPU hesaplama düğümünde çalışır ve hedef pozisyonlarını standart bir arayüz (EtherCAT, OPC UA veya satıcıya özgü API) üzerinden robot kontrol ünitesine gönderir. EVST QJAR serisi ve XR cobot serisi kollarının tamamı, bu iki katmanlı mimariye olanak tanıyan standart fieldbus arayüzlerini sunar; bu nedenle fabrikaların VLA çıkarım pilotlarını çalıştırmak için mevcut donanımı değiştirmesine gerek yoktur.

-

İlgili Okuma

• Endüstriyel Üretimde İnsansı Robotlar: 2026'da Neredeler?Bu, Figure, Agility, Apptronik ve Boston Dynamics'in fabrika ortamlarındaki kurulumlarını ele alan kardeş bir makaledir.
• İnsansı Robotlar mı, Endüstriyel Robot Kolları mı: 2026'da Fabrikanız İçin Hangisi Daha Uygun?İnsansı robotların el becerisinin, eklemli kol performansıyla görev bazında karşılaştırılması
• İşbirlikçi Robotlara Tam Kılavuz: Türleri, Seçimi ve 2026'daki UygulamalarıBu çalışma, işbirlikçi robot mimarisi, güvenlik standartları ve seçim çerçevelerini derinlemesine ele almaktadır.
• Çin'deki En İyi 10 Endüstriyel Robot Üreticisi: 2026 SürümüESTUN, SIASUN, GSK, EVST ve diğer ihracatçıları kapsayan, yük ve uygulama dökümlerini içeren bir rapor.
• Endüstriyel Üreticiler için Somutlaştırılmış Yapay Zeka: Kullanım Alanları, Yatırım Getirisi ve Pilot Uygulama AlanlarıÜretim ekipleri için pratik bir hazırlık haritası ve pilot seçim kılavuzu.
• 2026 Yılında Robotik Temel Modeli ve Somutlaştırılmış Yapay Zeka Alanında Önde Gelen ŞirketlerVLA ve robot vakfı modelleri geliştiren kuruluşların manzarası

-

Son Güncelleme: 12 Haziran 2026. VLA model parametreleri ve uygulamalarına ilişkin veriler, kamuya açık araştırma makalelerinden (Brohan vd. 2023, Kim vd. 2024) ve üretici duyurularından alınmıştır. Piyasa verileri, Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR) 2025 Dünya Robotik Raporu'ndan alınmıştır. Belirli rakamların mevcut olmadığı durumlarda, kaynak belirtilmemiş rakamlar yerine "sektör gözlemlerine göre" ifadesi kullanılmıştır.

Our bakın Somutlaştırılmış Yapay Zeka Çözümleri →