AIM’in Kurucusu ve CEO’su Adam Sadilek – Röportaj Serisi

Adam Sadilek, AIM’in kurucusu ve CEO’sudur. Çocukluğundan beri robotik ve otomasyona tutkuyla bağlıydı; kendi kendine öğrenen ve fiziksel işleri daha akıllı, hızlı ve güvenli hale getiren sistemler kurmak istiyordu. Bu ilgi onu Google’a (GOOGL ) taşıdı. Burada gezegen ölçeğinde yapay zekâ ve daha sonra Waymo’ya dönüşen otonom araç çalışmasına katkıda bulundu. Değerlendirilmemiş bir fırsat gördüğünde, neredeyse bütün insan altyapısının temelini oluşturan ancak hidrolik makinelerden bu yana pek az otomasyon gören hafriyat sektörüne otonomi getirmek için AIM’i kurdu.

AIM, ağır ekipmanlar için dünyanın ilk yapay zekâ destekli platformuna öncülük ederek toprağın büyük ölçekte taşınma biçimini dönüştürüyor. Gelişmiş algılama, planlama ve kontrol sistemlerini birleştirerek inşaat, madencilik ve iklim dayanıklılığı projelerinde kazı, tesviye ve malzeme taşımayı otomatikleştiriyor. Şirketin teknolojisi iş gücü kıtlığı, altyapı modernizasyonu ve afet hazırlığı gibi kritik küresel sorunlara çözüm getirirken, otonom makinelerin hem Dünya’da hem de ötesinde yapı kurabileceği bir geleceğin temelini atıyor.

Google[x]’te on yılı aşkın süre çalıştınız ve daha sonra Waymo’ya dönüşen girişim dahil önemli yapay zekâ projelerinde yer aldınız. O dönemdeki hangi deneyimler, dijital ortamlar yerine fiziksel dünyayı otomatikleştirmenin doğru yeni sınır olduğuna sizi ikna etti?

Yapay zekâ doktoramı tamamladıktan hemen sonra Google’a katılma ayrıcalığına sahip oldum. Google[x] ve Alphabet’te (GOOG ) çalışmak, yapay zekânın gerçek dünyadaki potansiyelini doğrudan görmemi sağladı. Ancak fiziksel altyapı projeleri geliştirmeye geçene kadar otomasyonun yapılı çevrede ne kadar büyük bir değişim yaratabileceğini tam olarak anlamadım.

Deneyimli çalışanlar için bile her gün toprak ve malzeme taşımanın ne kadar zor olduğunu görmek bana şu fikri verdi: hiç kimse bu temel sorunu ölçeklenebilir biçimde çözmüyordu. Otonom hafriyat yalnızca saha personelinin güvenliğini kökten yükseltip madencilik, inşaat ve altyapı işleri gibi dev sektörleri hızlandırmakla kalmaz; araziyi yeniden şekillendirme ve gezegenimize tarih boyunca verilen zararı giderme gibi en büyük sorunlarımızdan bazılarını da çözebilir.

Bu nedenle pandemi sırasında garajımda manuel makineleri otonom hale getirmeye başladım ve AIM böyle doğdu.

AIM Intelligent Machines ile hidrolik makinelerin ortaya çıkışından bu yana robotik veya otonominin çok az kullanıldığı bir alanı seçtiniz. AIM’i kurma zamanının geldiğine karar verdiğiniz dönüm noktasını anlatır mısınız?

İnşa ettiğimiz ve her gün kullandığımız her şey toprakla başlar. Şu anda bu yazıyı okuduğunuz cihazdan binalara, yollara ve makinelere kadar her şey ya çıkarılır ya yetiştirilir; toprağı taşıma becerimiz bunların tamamı için temel önemdedir.

İnşaatta çalışırken madencilik ve inşaat gibi hafriyat sektörlerinin diğer sektörleri dönüştüren teknoloji ve otomasyondan çok az yararlandığını doğrudan fark ettim. Depolarda konveyör sistemleri, fabrikalarda otomatik montaj hatları, taşımacılıkta konteynerleştirme ve takip sistemleri varken büyük miktarda toprağı taşıma yöntemlerimiz uzun süredir pek değişmedi.

Hafriyatı iyileştirmeye yönelik dev talebi de anlamaya başladım. Ağır makine kullanmak dünyanın en tehlikeli işlerindendir ve vasıflı çalışanlarda hem kısa hem uzun vadeli ciddi kıtlık yaratır; inşaat sektörinin proje talebini karşılamak için önümüzdeki iki yılda yaklaşık bir milyon çalışan eklemesi gerekiyor. Dünya genelinde malzeme tedarik zincirlerini geliştirmek, daha iyi altyapı kurmak, tehlikeli atık alanlarını iyileştirmek ve iklim değişikliğinin olumsuz etkilerini tersine çevirmek için de otonom hafriyata olağanüstü ihtiyaç var.

Bütün bunlar uygarlığımızın otonom hafriyata ihtiyacı olduğunu gösterdi. Gezegenin en büyük sorunlarını ve fırsatlarını ele almak üzere onu hassasiyetle ve büyük ölçekte yeniden şekillendirmek için vizyona, hıza ve zekâya ihtiyacımız var. AIM’i kurmama ve çözmeye çalıştığımız probleme yönelmemin nedeni buydu.

Madencilik veya inşaat ekipmanlarında otonomi; engebeli arazi, öngörülemez koşullar ve onlarca yıl kullanılmak üzere üretilmiş ağır makineler nedeniyle son derece karmaşıktır. Algılama, haritalama, makine öğrenmesi veya entegrasyon alanında platformunuzu mümkün kılan başlıca teknik atılımlar nelerdi?

Gezegenimizin en zorlu koşullarında toprak taşıyacak fiziksel yapay zekâ tasarlamak kolay değildir. Yapay zekânın izleyebileceği yollar, şeritler veya başka kurallar bulunmayan ortamlar için tasarım yapmakla kalmadık; aşırı sıcak ve soğuk, karanlık, zayıf ya da hiç olmayan internet bağlantısı, kar, dolu ve kum fırtınası gibi hava olaylarında çalışacak sistemler de geliştirdik.

AIM’in başlıca teknik atılımlarından biri, engebeli ortamlarda algılama ve haritalama sorununu çözmekti. Yoğun titreşim ve darbe yaşayan makinelere takılan sensörler kolayca bozulabilir. Biz bu kırılgan parçaları ortadan kaldırdık; AIM’in bütün hesaplama donanımı ve kritik bileşenlerini, döküntü ve kum girişini önlemek üzere kapatılmış özel bir zırhlı yapıya yerleştirdik. Dayanıklılığı daha da artırmak için sensörleri makinenin gerçek iskeletine kaynakladık.

Bu dayanıklılık, makine üzerindeki güçlü uçtan uca öğrenmeyle birleştiğinde AIM’in dünyanın gerçek üretim sahalarında en zorlu koşullarda hafriyat görevlerini otomatikleştirmesini sağlıyor. Prototip ile dünyanın en büyük madencileri, inşaatçıları ve ABD kamu kurumlarının her gün sahalarında güvendiği ticari sistem arasında çok büyük fark vardır.

AIM’in stratejisi mevcut ağır makineleri sensör, LiDAR ve kameralarla yenilemektir. Neden sıfırdan tamamen yeni otonom makineler geliştirmek yerine eski ekipmanı değerlendirmeyi seçtiniz?

Basit cevap şu: otomasyonun bugün bütün hafriyat operasyonlarına erişilebilir olmasını istiyoruz. Saha ve varlık yöneticileri ağır makine filolarına zaten milyonlarca, hatta milyarlarca dolar yatırdı. Bu makinelerden yalnızca biri çoğu zaman bir milyon dolardan pahalıdır ve uzun hizmet ömrüne sahiptir. Dolayısıyla otonomiye geçmek için bütün filoyu yeni makinelerle değiştirmek ne uygulanabilir ne de sürdürülebilirdir.

Önce mevcut ekipmanı yenileme yaklaşımımız, dünya genelinde kullanımda olan yüz binlerce makineyi kapsar. AIM, büyük ya da küçük kuruluşların malzeme tedarik zincirlerini iyileştirme, altyapı kurma, doğal afetlerin tehdit ettiği veya zarar verdiği alanları koruyup onarma yeteneklerini anında güçlendirir. Böylece otomasyonun gücü on yıl sonra değil, bugünün gerektirdiği hız ve ölçekte işletmecilere ulaşır.

Aynı donanım, yazılım ve yapay zekâyı iş ortakları, dağıtıcılar ve hatta AIM otonomi platformuyla güçlendirdiğimiz hidrolik makineleri üreten OEM’lerle ortaklaşa da kullanıyoruz. Bu yaklaşım önemli ekosistemler için azami güvenlik, değer yaratma, ortak müşteri başarısı ve seçenek sağlar.

Platformunuz makinelerin daha hızlı ve verimli kazmayı “kendi kendine öğrenmesini” sağlayan uçtan uca öğrenme kullanıyor. Bu geri bildirim döngüsü sahada tam olarak nasıl işliyor ve şimdiye kadar hangi operasyonel iyileşmeleri gördünüz?

Yaklaşımımız bütün yapay zekâ hesaplamasını makinenin üzerine yerleştirmekti. GPS veya internet olmadan bile çalışan sağlamlaştırılmış platformumuzla birlikte uçta gerçekleştirilen uçtan uca öğrenme sayesinde gelişmiş otonomi sunuyoruz. Böylece makineler işi yaptıkça daha akıllı ve hızlı hale geliyor. Nitekim AIM donanımlı bir makine bir saatten kısa sürede çok iyi kazmayı öğreniyor. Robotik kontrol öğrendikçe son derece hassaslaşıyor; GPS olmadan bile iki santimetrelik doğrulukla çalışabiliyor.

Uçtan uca öğrenme, AIM makinelerinin dünyadaki üretim sahalarında hafriyat görevleri için ticari düzeyde otonomiye ulaşmasının anahtarıdır. Ayrıca bütün veri, analiz ve performans izlemenin makinede bulunması aşınmayı ve duruş süresini azaltıp makinelerin çalışma ömrünü uzatır.

Sistem öğrendikçe yakıt tasarrufu, görev döngüsü, filo kullanımı, yapay zekâ ile en iyi saha planlaması ve yeniden işi ortadan kaldırma alanlarında yeni operasyon ve sermaye değeri sağlar. Madencilikte AIM ortalama olarak makine başına yılda 13 milyon dolar ek cevher geliri üretirken, doğrudan operasyon giderlerinde makine başına yılda 633 bin dolar tasarruf sağlar. Makinelerin üzerinde veya yakınında kimse bulunmadığı için insanlara zarar gelme olasılığını ortadan kaldırmak da parasal ölçülerin ötesinde temel bir güvenlik avantajıdır. Sistemin sağladığı ek operasyonel faydaları geliştirmeyi sürdürüyoruz.

Yapay zekânın burada altyapı, iklim dayanıklılığı ve hatta savunma için kritik olduğunu savunuyorsunuz. Şu anda üzerinde çalıştığınız en çarpıcı gerçek kullanım alanları neler ve toplumsal etkilerini nasıl görüyorsunuz?

Bugün bir milyar insan yükselen okyanusların on metre altında veya yakınında yaşıyor, her altı kişiden biri ciddi orman yangını riski bulunan bölgelerde, üç milyardan fazla insan ise onarılması gereken bozulmuş topraklardan etkileniyor. İş gücü kıtlığının kritik altyapının inşa edilme, onarımların yapılma ve projelerin tamamlanma hızını ciddi biçimde etkilediği tartışılmaz. Bu kıtlık, iklim değişikliğinin olumsuz etkilerini tersine çevirmeyi ve gelecekteki sorunları önlemeyi her zamankinden zor hale getiriyor.

Bu sorunlara doğrudan yaklaşmanın tek yolu, sahalara daha fazla güç ve otonomi getirmek; operasyonların iş gücü kısıtları, hava koşulları veya tehlikeli çalışma ortamlarıyla sınırlanmasını önlemektir.

Örneğin iklim değişikliğinin olumsuz etkileri orman yangınlarının sıklığını artırıyor. AIM bu yangınların verdiği hasara tepki vermek yerine daha başlamadan onları durduruyor. AIM donanımlı buldozerler derin ormanlara bırakılarak yangının yayılmasını önleyen şeritler açabilir ve uzaktan yönetilebilir. Benzer biçimde set veya deniz duvarı yapmak, kıyıyı yükseltmek için malzemeyi bilinçli biçimde yığmayı gerektirir; bu zaten yaptığımız hafriyat işlerine benzer.

Yapay zekâ bu doğal afetlere ve iklim sorunlarına tepki verme ve onları önleme biçimimizi dönüştürecektir.

Madencilik ve inşaat sektörleri yerleşik uygulamalara, yoğun düzenlemeye ve yüksek risk toleransına sahipken otomasyonu az benimser. AIM çözümünü ölçeklendirirken hangi teknik olmayan engellerle karşılaşıyor?

Dönüştürücü bir teknoloji onlarca yıldır yerleşmiş uygulamaların bulunduğu alana girdiğinde her zaman güçlük yaşanır. Yapay zekâ destekli teknoloji, teknik olmayan sektörlerde bir miktar kuşku doğurur. Ancak AIM’in nasıl çalıştığını, operatörlere nasıl güç kattığını ve onları daha güvenli, tatmin edici, sürdürülebilir kariyerlere nasıl taşıdığını fiziksel olarak göstererek bu engelleri aşabildik.

Sektörler iş gücü kıtlığını ve artan talebi doğrudan hissediyor. AIM donanımlı araçların bütün vardiyayı hassas biçimde otonom tamamlayabildiğini veya ekipler için fazla tehlikeli yerlerde çalışabildiğini gördüklerinde endişeler ortadan kalkıyor. Operatörler makinelerin içinde sıkışmak yerine, güvenli mesafeden ve klimalı ya da ısıtmalı ortamdan otonom filoları yöneterek üretimi ve çalışma süresini artırabileceklerini öğrenmekten heyecan duyuyor.

Operasyonel verimliliğe duyulan büyüyen ihtiyaç, benimsemeyi geçmişte engelleyen zorluklardan ağır basıyor.

AIM’i ağır makine ve hafriyatta yapay zekâ kullanmayı çok az kişinin düşündüğü dönemde kurdunuz. Uzun vadeli vizyonu nasıl netleştirdiniz ve ilk deneylerle madencilik ve inşaat otomasyonuna ilişkin daha geniş sektör anlatısını nasıl dengelediniz?

Google’dan ayrıldığımda düşük gecikme ve olağanüstü hız gerektiren ağır fiziksel altyapı projeleri geliştirmeye başladım. Otonom operasyonları fiziksel dünyaya taşımamız gerektiğini o zaman anladım.

Otomasyon madencilik ve inşaat için hep bir hayal olmuştu; herkes çözümün ortaya çıkmasını umuyor ama kimse onu üretmiyordu. Teknik ve sektöre özgü geçmişim sayesinde AIM’in vizyonu açıktı. Çözülmesi gereken operasyon boşluklarını, yapay zekânın fiziksel dünyaya nasıl uygulanacağını ve bu optimizasyon için bir pazar bulunduğunu biliyordum.

Google ve Waymo’da gezegen ölçeğinde yapay zekâ, şimdi ise otonom hafriyat üzerinde çalıştınız. Yapay zekânın fiziksel dünyadaki potansiyel etkisini dijital alanda gördüklerimizle nasıl karşılaştırıyorsunuz?

Yapay zekâ dijital dünyadaki çalışma biçimimizi şimdiden dönüştürdü; fiziksel dünyada da benzer fakat daha büyük ölçekte değer görüyoruz. Yapay zekâ insanların araştırma yapma, görev yönetme ve insan gözetimini azaltma biçimini dönüştürürken AIM de fiziksel makinelerin çalışma, deneyimden öğrenme ve değişen ortamlara uyum sağlama biçimini değiştiriyor.

İnsan operatörlerin fiziksel olarak erişemediği yerlerde çalışabilen, normalde sahayı kapatacak hava koşullarında faaliyeti sürdüren ve kesintisiz üretkenlik sağlayan otonom makineler vererek işlerini daha iyi yapmalarını sağlıyoruz. Yapay zekânın ne dijital ne fiziksel uygulamaları insanları tamamen değiştirmeyi amaçlar; mesele insanların çalışma becerisini güçlendirmektir.

AIM’in vizyonunun Dünya’nın ötesine, gezegen dışı inşaat ve arazi şekillendirmeye uzandığını söylediniz. Bu hedef sizce ne kadar gerçekçi ve AIM gelecekte hangi rolü oynayabilir?

Bu otomasyonu Dünya’nın her köşesine götürmek ilk adımdır. Ancak gezegen dışı inşaat ve kaynak kullanımı gerçeğe dönüştükçe otonom ve uzaktan çalışan güçlü ağır makinelere duyulan ihtiyaç daha da kritik olacaktır. Mars’a insanlardan oluşan bir inşaat ekibi gönderemeyiz; fakat aşırı hava koşullarında çalışabilen ve o araziye daha iyi uyum sağlamayı kendi deneyiminden öğrenen AIM donanımlı makineler gönderebiliriz. Yalnızca uzaktan kumandayla çalışan değil, insanların gidemediği yerlerde tamamen otonom faaliyet gösterebilen makinelere ihtiyacımız var.