Arm, Fiziksel Yapay Zeka ve Robotik için Toplam Tasarım çerçevesini piyasaya sürdü.



Özet


Arm, fiziksel endüstrilerdeki mühendislik parçalanmışlığını gidermek ve ortak standartlar oluşturmak amacıyla Fiziksel Yapay Zeka için Arm Total Design’ı ve yeni bir robotik çerçevesini duyurmuştur. Yazılım, donanım ve yapay zeka alanlarını kapsayan 80'den fazla ortak kuruluşu bir araya getiren bu girişim; entegrasyon riskini azaltmayı ve sistemlerin ölçeklenebilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Otonom sürüşteki SAE seviyelerinden ilham alan Robotik Yetenek Çerçevesi ise makinelerin yeteneklerini tanımlamak, karşılaştırmak ve endüstriyel uygulamalarda ölçeklendirmek için ortak bir standart sunmaktadır.



Arm, otomatize sistemler arasında ortak standartlar oluşturmak amacıyla yeni bir robotik çerçevesinin yanı sıra Fiziksel Yapay Zeka için Arm Total Design’ı (Arm Fiziksel Yapay Zeka Toplam Tasarımı) duyurdu.

Madencilik, tarım, imalat ve küresel taşımacılığı kapsayan fiziksel endüstriler, trilyonlarca dolarlık ekonomik faaliyeti ve 2030'lu yıllara gelindiğinde yıllık tahmini 200 milyar dolarlık bir bilgi işlem (bilişim) fırsatını temsil etmektedir.

Bu sektörlerdeki mühendislik parçalanmışlığını gidermek amacıyla Arm; yazılım, donanım ve yapay zeka alanlarını kapsayan 80'den fazla ortak kuruluşu bir araya getirmektedir. İlk ekosistem katılımcıları arasında AWS, ECARX, Hugging Face, Liquid AI, NXP, PlusAI, PSYONIC, QNX, Qwen, Siemens ve Unitree Robotics yer almaktadır.

Girişim; operasyonel ortamlarda algılama yapmak, akıl yürütmek ve harekete geçmek üzere yapay zeka modellerini, çalışma zamanı (runtime) yazılımlarını, bilgi işlem silikonunu, sensörleri ve aktüatörleri birleştiren fiziksel sistemleri hedeflemektedir. Donanım üreticileri ve yazılım geliştiriciler; entegrasyon riskini azaltmak, bilgi işlem iş yüklerini optimize etmek ve kavram kanıtlama (proof-of-concept) testlerinden ölçekli üretime geçmek için standardize edilmiş temellere ihtiyaç duymaktadır.

Arm, robotik sistemler için yetenek kademelerini standardize ediyor

Arm baş mimarı Richard Grisenthwaite tarafından yayınlanan mimari manifestoya (PDF) göre robotik, halihazırda sistem yeteneklerini tanımlamak, karşılaştırmak ve iletmek için ortak bir yöntemden yoksundur. Bu parçalanmışlık, robotik sistemlerin tasarlanmasını, entegre edilmesini ve endüstriyel uygulamalar genelinde ölçeklendirilmesini zorlaştırmaktadır.

Buna karşılık Arm, sürüş otomasyonu için kullanılan SAE Seviyelerini örnek alarak, ortak bir teknik dağarcık için işbirlikçi bir başlangıç noktası niteliğindeki Robotik Yetenek Çerçevesi'ni (Robotics Capability Framework) sunmuştur.

Arm'ın yeni çerçevesi; makineleri reaktif kurulumlardan bağlam farkındalığına sahip, bilişsel ve kendi kendini geliştiren sistemlere doğru haritalandırarak, robotik sistemleri artan operasyonel gelişmişlik kademelerine göre sınıflandırmaktadır.

Her bir yetenek kademesi, gerçek dünyadaki kullanım örneklerini makine davranışları, çıktıları ve donanım kısıtlamalarıyla ilişkilendirir. Bu kriterler; sistem gecikmesi, bilgi işlem yerleşimi, bellek tahsisi, güç kısıtlamaları, determinizm ve güvenlik standartları için parametreler belirler.

Arm, ilk temeli robotik sektörünün genelinden gelen geri bildirimleri kullanarak geliştirmiştir. Çerçeveye katkıda bulunan katılımcı kuruluşlar arasında Anaxi Labs, ANYbotics, FMC³ Robotics, Fourier, GALBOT, Gravis Robotics, Lenovo, McKinsey ve Robotec.ai yer almaktadır.

Sanal platformlar, silikon öncesi otomotiv fiziksel yapay zeka geliştirmesini hızlandırıyor

Fiziksel Yapay Zeka için Arm Total Design, daha önce bulut yapay zeka altyapısı için kullanılan işbirlikçi geliştirme yapısını genişletmektedir. Program; daha erken geliştirme ve test döngülerini mümkün kılmak amacıyla yapay zeka modellerini, sanal platformları, dijital ikizleri, sensörleri, bilgi işlem silikonunu ve yazılım yığınlarını bir araya getirmektedir.

Otonom taşımacılık ve robotik; duyusal algı, yapay zeka işleme, gerçek zamanlı kontrol, güvenlik ve enerji verimliliği yüksek bilgi işlem alanlarında ortak teknik gereksinimlerle karşı karşıyadır. Arm, bu işbirlikçi metodolojiyi AWS, Google, HERE, RemotiveLabs ve Siemens ile birlikte otomotiv sektöründe göstermiştir.

Katılımcı otomotiv co