2026 yılı, insansı robotların laboratuvarlardan çıkarak iş yaşamında yer almaya başladığı bir dönem olarak öne çıkıyor. Robot okulları aracılığıyla eğitilen bu robotlar, çeşitli endüstriyel ortamlarda görev almak üzere hazırlanmaktadır.
2026 yılı, insansı robotların laboratuvarlardan çıkarak gerçek iş yaşamına entegre olmaya başladığı bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor. Bu süreç, robotların potansiyelini sergilemekten, gerçek işlevlerini kanıtlamaya geçiş olarak tanımlanıyor.
Geçtiğimiz yıl dünya genelinde yaklaşık 13 bin insansı robot, çeşitli firmalara teslim edildi. Goldman Sachs verilerine göre, 2026 yılında bu sayının 50 bin ila 100 bin arasında olacağı öngörülüyor.
İnsansı robotlar, havalimanları, otomotiv fabrikaları ve lojistik depoları gibi farklı alanlarda görev alabilme kapasitesine sahip. 2028-2030 yılları arasında bu robotların günlük hayatta daha fazla yer alacağı tahmin ediliyor.
İnsansı robot teknolojileri konusunda birçok firma çalışmalar yürütüyor. Örneğin, NASA'nın projelerine danışmanlık yapan Teksas Üniversitesi'nden iki akademisyen ile bir girişimcinin kurduğu Apptronik, haziran ayında yüzlerce insansı robotun eğitildiği 8 bin metrekarelik bir alan olan Robot Park'ı açtı.
Robot Park'ta geliştirilen insansı robot Apollo, 2023 yılında Apollo 1 olarak tanıtıldı ve 2025'te eğitilmeye başlanan Apollo 2 ise haziranda tanıtıldı. Burada, insansı robotlar 7 gün 24 saat boyunca gerçek hayatta kullanacakları becerileri öğreniyor.
Robot Park'ta bulunan yüzlerce Apollo 2 robotu, gerçek müşteri sahalarında karşılaşacakları görevleri tekrarlayarak öğreniyor. Bu görevler arasında kutuları konveyör bantlara yükleme, nesneleri ayırma, eşyaları raflara yerleştirme ve envanter tarama gibi işlemler yer alıyor.
Robotlar, düzgün olmayan zeminlerde hareket etme, nesneleri kavrama ve bırakma gibi yeteneklerini de test ediyor. Tesis, Apollo 2 robotlarının farklı konfigürasyonlarda çalışmasını sağlıyor; tekerlekli versiyonu endüstriyel mobil robot güvenlik standartlarına uyumlu çalışırken, iki ayaklı versiyonu karmaşık alanlarda yürüme performansını artırmak için kullanılıyor.
Operatörler, robotların hareketlerini teleoperasyon yöntemiyle gerçek zamanlı olarak yönlendiriyor. Robot, operatörün hareketlerini taklit ediyor ve bu süreçte tüm sensör verileri kaydediliyor. Bu veriler, robotun yapay zeka modelini eğitmek amacıyla kullanılıyor.
Zamanla yapay zeka modeli gelişirken, robotlar daha az yönlendirmeye ihtiyaç duyar hale geliyor. Şirket yetkilileri, bu süreci "sürekli öğrenme döngüsü" olarak tanımlıyor. Robotlar, bu döngü sayesinde gerçek ortamlarda daha iyi hale gelerek yeni nesil insansı robotlara kapı açıyor.
Başlangıçta üretim ve lojistik gibi kritik sektörlerde insanlarla birlikte çalışmak üzere tasarlanan bu robotlar, sağlık hizmetleri ve ev yaşamı gibi daha birçok alanda da kullanılabilecek şekilde geliştiriliyor.
