NASA ve Google Public Sector, Ay ve Mars g\u00f6revlerinde astronotlara destek vermesi ama\u00e7lanan yapay zek\u00e2 destekli bir robotik sistem \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Robotun, uzay arac\u0131nda kargo ve ekipman ta\u015f\u0131ma gibi rutin i\u015fleri yapmas\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra sa\u011fl\u0131k sorunlar\u0131nda m\u00fcrettebata pratik yard\u0131m sa\u011flamas\u0131 hedefleniyor. \u00d6rne\u011fin t\u0131bbi malzemeleri bulup sa\u011fl\u0131k g\u00f6revlisine ula\u015ft\u0131rabilecek, muayene ekipman\u0131n\u0131 haz\u0131rlayabilecek ve astronotlar\u0131n g\u00fcnl\u00fck i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fc azaltabilecek.<\/p>\n
\u00c7al\u0131\u015fman\u0131n \u00f6nemini art\u0131ran unsurlardan biri, derin uzayda D\u00fcnya ile ileti\u015fimin gecikmeli olmas\u0131. Mars g\u00f6revlerinde bir mesaj\u0131n D\u00fcnya\u2019ya ula\u015f\u0131p yan\u0131t\u0131n geri gelmesi, g\u00f6rev ko\u015fullar\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak toplamda 44 dakikaya kadar s\u00fcrebiliyor. Bu nedenle astronotlar\u0131n acil bir sa\u011fl\u0131k sorununda D\u00fcnya\u2019daki uzmanlardan an\u0131nda y\u00f6nlendirme almas\u0131 m\u00fcmk\u00fcn olmayabilir. Geli\u015ftirilen sistem, insan sa\u011fl\u0131k g\u00f6revlilerinin yerini almak i\u00e7in de\u011fil, m\u00fcrettebat\u0131n ve g\u00f6rev sa\u011fl\u0131k sorumlusunun elindeki ara\u00e7lar\u0131 desteklemek i\u00e7in tasarlan\u0131yor.<\/p>\n
NASA\u2019n\u0131n Artemis program\u0131, Ay\u2019da daha kal\u0131c\u0131 bir insan varl\u0131\u011f\u0131 kurulmas\u0131na y\u00f6nelik \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra gelecekteki Mars g\u00f6revlerine haz\u0131rl\u0131k a\u00e7\u0131s\u0131ndan da \u00f6nem ta\u015f\u0131yor. Ay ve Mars yolculuklar\u0131nda astronotlar, D\u00fcnya\u2019ya yak\u0131n y\u00f6r\u00fcngedeki g\u00f6revlerden farkl\u0131 olarak uzun s\u00fcre s\u0131n\u0131rl\u0131 kaynaklarla ve gecikmeli haberle\u015fme ko\u015fullar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kalabilir. B\u00f6yle bir ortamda t\u0131bbi malzemelerin do\u011fru zamanda bulunmas\u0131, muayene ekipman\u0131n\u0131n haz\u0131r edilmesi ve belirtilerin sistematik bi\u00e7imde de\u011ferlendirilmesi kritik hale geliyor.<\/p>\n
Uzay arac\u0131ndaki sa\u011fl\u0131k sorunu her zaman b\u00fcy\u00fck bir acil durum olmayabilir. Kas a\u011fr\u0131s\u0131, yaralanma, enfeksiyon belirtisi veya b\u00f6brek ta\u015f\u0131 \u015f\u00fcphesi gibi durumlarda bile m\u00fcrettebat\u0131n uygun ekipman\u0131 bulmas\u0131 ve gerekli kontrolleri yapmas\u0131 gerekir. Yer\u00e7ekiminin d\u00fc\u015f\u00fck oldu\u011fu ya da mikro yer\u00e7ekimi ko\u015fullar\u0131n\u0131n bulundu\u011fu ortamlar, baz\u0131 i\u015flemlerin D\u00fcnya\u2019dakinden farkl\u0131 yap\u0131lmas\u0131n\u0131 gerektirebilir. Robotik bir yard\u0131mc\u0131, bu t\u00fcr g\u00f6revlerde ekipman\u0131 ta\u015f\u0131yarak ve haz\u0131rlayarak astronotlar\u0131n zaman\u0131n\u0131 daha verimli kullanmas\u0131na katk\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\n
Robotik \u00e7al\u0131\u015fma, NASA ve Google\u2019\u0131n 2025 y\u0131l\u0131nda geli\u015ftirdi\u011fi Crew Medical Officer Digital Assistant (CMO-DA) adl\u0131 yapay zek\u00e2 destekli t\u0131bbi karar destek sisteminin ard\u0131ndan gelen ara\u015ft\u0131rma \u00e7izgisinin bir par\u00e7as\u0131. CMO-DA, astronotlar\u0131n sa\u011fl\u0131k belirtilerini de\u011ferlendirmesine ve t\u0131bbi karar s\u00fcrecini d\u00fczenlemesine yard\u0131mc\u0131 olmak \u00fczere geli\u015ftirildi. Uzay t\u0131bb\u0131 verileriyle e\u011fitilen sistem, do\u011fal dil i\u015fleme ve makine \u00f6\u011frenmesi y\u00f6ntemleriyle belirtiler hakk\u0131nda bilgi sunabiliyor ve olas\u0131 de\u011ferlendirme ad\u0131mlar\u0131n\u0131 destekleyebiliyor.<\/p>\n
CMO-DA\u2019n\u0131n ilk de\u011ferlendirmelerinde farkl\u0131 t\u0131bbi senaryolar kullan\u0131ld\u0131. Sistemin yan\u0131tlar\u0131, sa\u011fl\u0131k \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n\u0131n klinik becerilerini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131lan Objektif Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f Klinik S\u0131nav (OSCE) yakla\u015f\u0131m\u0131ndan yararlan\u0131larak incelendi. Bu t\u00fcr de\u011ferlendirmeler, yapay zek\u00e2n\u0131n yaln\u0131zca ak\u0131c\u0131 yan\u0131t verip vermedi\u011fini de\u011fil, verilen bilgilerin klinik senaryolarda ne \u00f6l\u00e7\u00fcde i\u015fe yarad\u0131\u011f\u0131n\u0131 da anlamaya yard\u0131mc\u0131 oluyor. Doktorlar ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, sistemin performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmeyi ve geli\u015ftirmeyi s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n
Yeni a\u015famada, dijital bilgi deste\u011finin fiziksel g\u00f6revler yapabilen bir robotla bir araya getirilmesi hedefleniyor. B\u00f6ylece sistem, yaln\u0131zca bir soruya yan\u0131t vermekle kalmay\u0131p gerekli ekipman\u0131 bulma veya ta\u015f\u0131ma gibi i\u015flerde de astronotlara yard\u0131mc\u0131 olabilecek. Bununla birlikte mevcut robotik \u00e7al\u0131\u015fmalar, CMO-DA\u2019n\u0131n b\u00fct\u00fcn t\u0131bbi yeteneklerinin fiziksel robota aktar\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ya da robotun kendi ba\u015f\u0131na te\u015fhis ve tedavi karar\u0131 verdi\u011fi anlam\u0131na gelmiyor.<\/p>\n
Robotun tasar\u0131m\u0131nda sa\u011fl\u0131k deste\u011fi ile rutin lojistik g\u00f6revlerin birlikte ele al\u0131nmas\u0131 planlan\u0131yor. Uzay arac\u0131nda kargolar\u0131n ta\u015f\u0131nmas\u0131, ara\u00e7 gere\u00e7lerin d\u00fczenlenmesi, ekipmanlar\u0131n ba\u015fka bir noktaya g\u00f6t\u00fcr\u00fclmesi ve b\u00f6lmelerin emniyete al\u0131nmas\u0131 gibi i\u015fler m\u00fcrettebat\u0131n zaman\u0131n\u0131 alabiliyor. Bu g\u00f6revlerin bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn robot taraf\u0131ndan \u00fcstlenilmesi, astronotlar\u0131n bilimsel \u00e7al\u0131\u015fmalara, ara\u00e7 bak\u0131m\u0131na ve sa\u011fl\u0131kla ilgili daha \u00f6nemli i\u015flere odaklanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n
\u00d6rnek senaryolardan birinde, \u015fiddetli s\u0131rt a\u011fr\u0131s\u0131 ya\u015fayan bir astronotta b\u00f6brek ta\u015f\u0131 ihtimalinin de\u011ferlendirilmesi gerekiyor. Robot, ultrason cihaz\u0131n\u0131 veya ilgili t\u0131bbi \u00e7antay\u0131 bulundu\u011fu yerden al\u0131p muayene alan\u0131na ta\u015f\u0131yabilir ve gerekli malzemelerin haz\u0131rlanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. B\u00f6ylece m\u00fcrettebat\u0131n sa\u011fl\u0131k g\u00f6revlisi, ekipman\u0131 aramak yerine hastan\u0131n durumunu de\u011ferlendirmeye ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri incelemeye daha fazla zaman ay\u0131rabilir.<\/p>\n
\u0130lerleyen geli\u015ftirme a\u015famalar\u0131nda robotun temel ya\u015famsal belirtilerin \u00f6l\u00e7\u00fclmesine ya da basit ultrason incelemelerinde fiziksel destek sa\u011flamas\u0131na y\u00f6nelik yetenekler ara\u015ft\u0131r\u0131labilir. Ancak bunlar planlanan veya de\u011ferlendirilen olas\u0131 kullan\u0131m alanlar\u0131d\u0131r; robotun \u015fu anda uzayda t\u0131bbi muayene yapt\u0131\u011f\u0131na ya da bu i\u015flemleri g\u00fcvenilir bi\u00e7imde tamamlad\u0131\u011f\u0131n\u0131n g\u00f6sterildi\u011fine dair bilgi bulunmuyor. T\u0131bbi de\u011ferlendirme ve tedavi kararlar\u0131n\u0131n insan sa\u011fl\u0131k g\u00f6revlisinin sorumlulu\u011funda kalmas\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcl\u00fcyor.<\/strong><\/p>\n Bir uzay arac\u0131n\u0131n i\u00e7i, robotun serbest\u00e7e hareket edebilece\u011fi geni\u015f bir depo ortam\u0131ndan farkl\u0131d\u0131r. Koridorlar ve b\u00f6lmeler dar olabilir; ekipmanlar, kablolar ve m\u00fcrettebat\u0131n hareketleri robotun \u00e7evresini s\u00fcrekli de\u011fi\u015ftirebilir. Bu nedenle robotun yaln\u0131zca hedef nesneyi tan\u0131mas\u0131 de\u011fil, bulundu\u011fu ortam\u0131 alg\u0131lamas\u0131, hareketini planlamas\u0131 ve insanlarla g\u00fcvenli bi\u00e7imde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 da gerekir.<\/p>\n NASA\u2019n\u0131n Jet \u0130tki Laboratuvar\u0131 (JPL), ba\u015flang\u0131\u00e7ta y\u00f6r\u00fcngedeki nesneleri takip etmek i\u00e7in geli\u015ftirilen durumsal fark\u0131ndal\u0131k teknolojilerini bu \u00e7al\u0131\u015fmaya uyarl\u0131yor. Kameralardan al\u0131nan g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler kullan\u0131larak \u00e7evredeki nesnelerin \u00fc\u00e7 boyutlu konumlar\u0131n\u0131n belirlenmesi ama\u00e7lan\u0131yor. B\u00f6yle bir haritalama ve alg\u0131lama kabiliyeti, robotun bir nesneye ula\u015f\u0131rken \u00e7evresindeki engelleri dikkate almas\u0131na ve dar alanlarda daha kontroll\u00fc hareket etmesine destek olabilir.<\/p>\n Robotun g\u00f6rsel alg\u0131lamas\u0131nda kameran\u0131n robot kolundan ayr\u0131 bir konumda yer ald\u0131\u011f\u0131 eye-to-hand<\/i> d\u00fczeni kullan\u0131ld\u0131. Bu yakla\u015f\u0131mda kamera, robotun \u00e7al\u0131\u015fma alan\u0131n\u0131 d\u0131\u015far\u0131dan g\u00f6ren bir noktada bulunur. B\u00f6ylece sistem, kolun hareketlerini ve hedef nesnenin konumunu daha geni\u015f bir a\u00e7\u0131dan de\u011ferlendirebilir. Ancak uzay arac\u0131ndaki \u0131\u015f\u0131k ko\u015fullar\u0131, nesnelerin sabitlenme bi\u00e7imi ve mikro yer\u00e7ekiminin hareketler \u00fczerindeki etkisi gibi de\u011fi\u015fkenlerin ayr\u0131ca incelenmesi gerekir.<\/p>\n Robotun hareketlerini ger\u00e7ek donan\u0131m \u00fczerinde denemeden \u00f6nce de\u011ferlendirmek i\u00e7in Google DeepMind\u2019\u0131n MuJoCo adl\u0131 fizik sim\u00fclat\u00f6r\u00fcnden yararlan\u0131ld\u0131. Sim\u00fclasyon, robotun hareket ve nesne kavrama davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131n kontroll\u00fc bir sanal ortamda incelenmesini sa\u011flar. Bu t\u00fcr \u00e7al\u0131\u015fmalar, olas\u0131 hareketleri \u00f6nceden denemeye ve donan\u0131m \u00fczerinde yap\u0131lacak testleri planlamaya yard\u0131mc\u0131 olur; ancak sim\u00fclasyondaki ba\u015far\u0131 tek ba\u015f\u0131na ger\u00e7ek g\u00f6rev ko\u015fullar\u0131ndaki g\u00fcvenilirli\u011fi kan\u0131tlamaz.<\/p>\n Fiziksel testler NASA\u2019n\u0131n Johnson Uzay Merkezi\u2019ndeki iMETRO tesisinde ger\u00e7ekle\u015ftirildi. Robotun temel g\u00f6revlerinden biri, bir t\u0131bbi \u00e7antay\u0131 bulmak, kavramak ve farkl\u0131 bir konuma ta\u015f\u0131makt\u0131. Denemelerde Physical Intelligence taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 Pi0 yapay zek\u00e2 modeli kullan\u0131ld\u0131. \u0130lk laboratuvar testlerinde sistem, nesneyi bulma ve ta\u015f\u0131ma g\u00f6revlerinde y\u00fczde 85 ba\u015flang\u0131\u00e7 ba\u015far\u0131 oran\u0131na ula\u015ft\u0131.<\/p>\n Bu oran, belirli bir laboratuvar senaryosunda yap\u0131lan nesne bulma ve ta\u015f\u0131ma denemelerinin sonucunu ifade ediyor. Y\u00fczde 85\u2019lik ba\u015far\u0131, robotun genel olarak y\u00fczde 85 oran\u0131nda t\u0131bbi m\u00fcdahaleyi do\u011fru yapt\u0131\u011f\u0131 veya uzay g\u00f6revine haz\u0131r oldu\u011fu anlam\u0131na gelmiyor.<\/u> Testlerin kapsam\u0131, ger\u00e7ek bir u\u00e7u\u015fta kar\u015f\u0131la\u015f\u0131labilecek \u00e7ok \u00e7e\u015fitli sa\u011fl\u0131k durumlar\u0131n\u0131 ve \u00e7evresel ko\u015fullar\u0131 kapsam\u0131yor. Robotun farkl\u0131 nesneler, de\u011fi\u015fken konumlar, insan hareketleri ve uzay arac\u0131na \u00f6zg\u00fc ko\u015fullar alt\u0131nda nas\u0131l performans g\u00f6sterece\u011finin daha fazla ara\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 gerekiyor.<\/p>\n Robotik sistemde kullan\u0131lan Pi0 modeli 4 milyar parametreye sahip. Model, g\u00f6rsel alg\u0131lama, do\u011fal dil anlama ve fiziksel hareket \u00fcretme kabiliyetlerini bir araya getiren Vision-Language-Action (VLA) mimarisiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Bu yakla\u015f\u0131m, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve metin gibi girdileri de\u011ferlendirip robotun ger\u00e7ekle\u015ftirebilece\u011fi hareketlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi ama\u00e7l\u0131yor. \u00d6rne\u011fin sistem, verilen bir komutla hangi nesnenin kastedildi\u011fini belirleyip ona ula\u015fmak i\u00e7in gerekli hareketleri planlayabilir.<\/p>\n Google, model \u00fczerinde Google Cloud\u2019un G4 i\u015flem \u00f6rneklerini kullanarak yakla\u015f\u0131k 2,5 saatlik ince ayar \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftirdi. Bulut altyap\u0131s\u0131, model geli\u015ftirme ve e\u011fitme s\u00fcre\u00e7lerinde y\u00fcksek i\u015flem g\u00fcc\u00fc sa\u011flayabiliyor. Ancak uzay arac\u0131nda D\u00fcnya\u2019daki veri merkezlerine s\u00fcrekli ve h\u0131zl\u0131 ba\u011flant\u0131 bulunaca\u011f\u0131 varsay\u0131lamaz. Haberle\u015fme gecikmesi ve ba\u011flant\u0131 kesintileri, g\u00f6rev s\u0131ras\u0131nda bulut tabanl\u0131 sistemlere ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 s\u0131n\u0131rlar.<\/p>\n Bu nedenle yapay zek\u00e2 modelinin g\u00f6rev arac\u0131ndaki yerel donan\u0131mda \u00e7al\u0131\u015fabilmesi, projenin \u00f6nemli konular\u0131ndan biri. Google, e\u011fitilen modellerin d\u00fc\u015f\u00fck g\u00fc\u00e7 t\u00fcketimli ve kompakt u\u00e7 bili\u015fim cihazlar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labildi\u011fini g\u00f6stermeye y\u00f6nelik denemeler yapt\u0131. Son iki y\u0131lda yakla\u015f\u0131k 15 farkl\u0131 u\u00e7 bili\u015fim cihaz\u0131 de\u011ferlendirildi. Bu \u00e7al\u0131\u015fmalar, Mars gibi uzak g\u00f6revlerde kullan\u0131labilecek hafif, enerji tasarruflu ve ba\u011flant\u0131 kesintilerine dayan\u0131kl\u0131 donan\u0131m se\u00e7eneklerini belirlemeye yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 ama\u00e7l\u0131yor.<\/p>\n Uzay ara\u00e7lar\u0131nda i\u015flem g\u00fcc\u00fc, elektrik t\u00fcketimi, \u0131s\u0131 y\u00f6netimi ve donan\u0131m\u0131n g\u00fcvenilirli\u011fi birbiriyle ba\u011flant\u0131l\u0131 gereksinimlerdir. Daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir sistem her zaman en uygun se\u00e7enek olmayabilir; \u00e7\u00fcnk\u00fc a\u011f\u0131rl\u0131k ve enerji kullan\u0131m\u0131 g\u00f6rev planlamas\u0131n\u0131 etkiler. Bu nedenle robotun yapay zek\u00e2s\u0131n\u0131n, ihtiya\u00e7 duyulan i\u015fleri yeterli do\u011frulukta yaparken s\u0131n\u0131rl\u0131 kaynaklarla \u00e7al\u0131\u015fabilmesi hedefleniyor. U\u00e7 bili\u015fim testleri bu hedefe y\u00f6nelik ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n bir par\u00e7as\u0131 olsa da belirli bir cihaz\u0131n u\u00e7u\u015f i\u00e7in se\u00e7ildi\u011fi veya onayland\u0131\u011f\u0131 a\u00e7\u0131klanm\u0131\u015f de\u011fil.<\/p>\n Mevcut geli\u015ftirme \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda robotun \u0130ngilizce metin komutlar\u0131yla fiziksel g\u00f6revleri yerine getirmesi \u00fczerinde duruluyor. Gelecekte astronotlar\u0131n basit sesli komutlarla sistemi y\u00f6nlendirebilmesi de\u011ferlendiriliyor. Robotun g\u00f6revleri, m\u00fcrettebat\u0131n do\u011frudan kontrol\u00fc ve g\u00f6zetimi alt\u0131nda yapmas\u0131 planlan\u0131yor. Bu yakla\u015f\u0131m, yanl\u0131\u015f nesnenin al\u0131nmas\u0131 veya beklenmeyen bir hareket gibi risklerin insan taraf\u0131ndan fark edilmesine ve gerekti\u011finde i\u015flemin durdurulmas\u0131na imk\u00e2n tan\u0131yabilir.<\/p>\n \u00d6zellikle sa\u011fl\u0131k alan\u0131nda yapay zek\u00e2 \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatle de\u011ferlendirilmesi gerekiyor. Robotun bir ekipman\u0131 ta\u015f\u0131mas\u0131 veya haz\u0131rlamas\u0131, klinik karar verdi\u011fi anlam\u0131na gelmez. Belirtilerin yorumlanmas\u0131, olas\u0131 te\u015fhislerin de\u011ferlendirilmesi ve tedavi kararlar\u0131n\u0131n al\u0131nmas\u0131, g\u00f6revdeki sa\u011fl\u0131k sorumlusunun kontrol\u00fcnde kalacak \u015fekilde ele al\u0131n\u0131yor. Yapay zek\u00e2n\u0131n rol\u00fc, bilgiye eri\u015fimi ve fiziksel i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 desteklemek; insan uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131n yerine ge\u00e7mek de\u011fil.<\/p>\n Proje \u015fu anda kavram kan\u0131tlama ve laboratuvar geli\u015ftirme a\u015famas\u0131nda. NASA, robot i\u00e7in kesin bir uzay u\u00e7u\u015fu takvimi a\u00e7\u0131klamad\u0131; u\u00e7u\u015fa haz\u0131r, tamamen entegre bir sistemin tamamland\u0131\u011f\u0131 da do\u011frulanm\u0131\u015f de\u011fil. Uzay arac\u0131na entegrasyon, g\u00fcvenlik de\u011ferlendirmeleri, farkl\u0131 g\u00f6rev ko\u015fullar\u0131nda test ve yapay zek\u00e2 sisteminin g\u00fcvenilirli\u011finin do\u011frulanmas\u0131 gibi a\u015famalar\u0131n ileride ele al\u0131nmas\u0131 gerekecek.<\/p>\n Dolay\u0131s\u0131yla bu \u00e7al\u0131\u015fma, Ay veya Mars g\u00f6revlerinde kullan\u0131lacak bir robotun \u015fimdiden haz\u0131r oldu\u011fu \u015feklinde de\u011fil, gelecekteki derin uzay g\u00f6revlerinde insanlara fiziksel ve dijital destek sa\u011flayabilecek teknolojilerin ara\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 olarak de\u011ferlendirilmelidir. NASA ve Google\u2019\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131, robotik hareket kabiliyetini yapay zek\u00e2 destekli bilgi i\u015fleme ve yerel hesaplama olanaklar\u0131yla birle\u015ftirmeyi hedefliyor. Ba\u015far\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fct\u00fc yaln\u0131zca bir nesneyi ta\u015f\u0131yabilmek de\u011fil; robotun bunu farkl\u0131 ko\u015fullarda g\u00fcvenli, tutarl\u0131 ve m\u00fcrettebat\u0131n denetimine uygun bi\u00e7imde yapabilmesi olacak.<\/p>\nDar alanlarda g\u00fcvenli hareket ve nesne alg\u0131lama<\/h2>\n
Laboratuvar testleri ve y\u00fczde 85\u2019lik sonu\u00e7<\/h2>\n
Yapay zek\u00e2 modeli ve u\u00e7 bili\u015fim<\/h2>\n
\u0130nsan g\u00f6zetimi ve projenin mevcut a\u015famas\u0131<\/h2>\n