Massimiliano Moruzzi, Xaba’nın Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Massimiliano Moruzzi, Xaba’nın kurucusu ve CEO’su, endüstriyel otomasyon ve yapay zeka alanında uzun süredir uzmanlaşmış bir yönetici olup, uzmanlığı robotik, imalat sistemleri, CNC makineleri ve yapay zeka tabanlı endüstriyel kontrol alanlarını kapsıyor. Xaba’yı 2022 yılında kurmadan önce, Augmenta’da araştırma ve geliştirme çabalarına liderlik etti ve daha önce Ingersoll Machine Tools ve IMTA’da üst düzey mühendislik ve yazılım araştırma ve geliştirme pozisyonlarında görev yaptı. Endüstriyel teknoloji alanındaki 20 yılı aşkın tecrübesi boyunca, Moruzzi, gelişmiş robotik ve pratik imalat uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmaya odaklandı, özellikle de makinelerin daha zeki, adaptif ve otonom bir şekilde çalışmasını sağlamak için özel bir vurgu yaptı.

Xaba bir Toronto merkezli endüstriyel yapay zeka şirketidir ve endüstriyel robotlar ve fabrika sistemleri için “sentetik beyinler” geliştirdiğini iddia etmektedir. Şirketin platformu, yapay zeka, takviye öğrenimi, robot kontrolü ve endüstriyel otomasyonu birleştirerek, robotların, CNC makinelerinin ve PLC kontrollü sistemlerin kendilerini programlayabilmesini ve gerçek zamanlı olarak değişen koşullara adapte olmasını sağlar. xCognition ve PLCfy gibi bayrak teknoloji ürünleri, robotik programlamayı otomatikleştirmek, imalat iş akışlarını optimize etmek ve havacılık, otomotiv ve gelişmiş imalat gibi endüstrilerde dağıtımı hızlandırmak için tasarlanmıştır. Xaba, teknolojisini, esnek, manuel olarak programlanmış sistemlerin yerine, operasyonel verilerden öğrenen ve değişen üretim ortamlarına dinamik olarak adapte olabilen bilişsel kontrolü sağlayan bir şekilde, fabrika otomasyonunu modernleştirmek için bir yol olarak konumlandırıyor.

Xaba fikri ilk olarak ne zaman ortaya çıktı ve endüstriyel robotların temelde farklı bir yaklaşıma, yani sentetik bir beyine değil de daha fazla kod satırına ihtiyaç duyduğunu ne zaman fark ettiniz?

İlham, çoğu endüstriyel robotun en temel düzeyde varyasyonlarda başarısız olmasından geldi. Bu makineler mekanik olarak precisa, ancak bilişsel olarak kırılgan. Parça toleransları, işlem parametreleri veya malzeme davranışındaki küçük değişiklikler tüm işlemi bozacaktır.

Endüstriyel robotların ve kontrolörlerin kör bir şekilde talimatları uyguladıkları, ancak sonuçların gerçekten iyi veya kötü olup olmadığını anlamadıkları anlaşılınca, bu gerçek bir yazılım sorunu değil, eksik bir beyin olduğu ortaya çıktı.

Bugün, endüstriyel robotlar ve kontrolörler, fiziksel dünya hakkında neden-sonuç ilişkileri kuramadıkları için, talimatları kör bir şekilde uygulamaya devam ediyorlar.

Robotlar, binlerce satır kod yazmaya ihtiyaç duymadan, kuvvet, hareket ve fiziksel geri bildirimlere dayanarak adapte olabilen bir sentetik akıl sistemine ihtiyaç duyuyor.

Xaba’yı kurmadan önce Augmenta AI ve önceki rolleriniz, size Xaba’ya giderken hangi perspektifi kazandırdı ve hangi boşluklar veya içgörüler sizi bu şirketi kurmaya itti?

Augmenta AI’da, yapay zeka tabanlı karar verme, optimizasyon ve otonomi üzerinde derinlemesine odaklandık. Ancak, çoğu yapay zeka sisteminin soyut bir şekilde çalıştığı, yani fiziksel gerçeklik yerine veri temsillerini optimize ettiği anlaşılınca, bu boşluğu kapatmak için Xaba’nın kurulmasına karar verildi.

Xaba, makinelerin fiziksel dünyanın neden-sonuç ilişkilerini anlamalarına olanak tanıyan bir sentetik akıl sistemine ihtiyaç duyulduğunu fark etti ve bu boşluğu kapatmak için kuruldu.

Xaba, endüstriyel robotlar için dünyanın ilk fizik tabanlı GenAI sistemini inşa ediyor. Bu yaklaşım, geleneksel robot programlamasından ve günümüzün ana akım yapay zeka modellerinden nasıl farklı?

Geleneksel robot programlaması, önceden tanımlanmış yollar, işlem parametreleri, kuvvetler ve eylem dizilerine dayanır. Bu, ortamın her zaman aynı şekilde davranacağı varsayımı altında çalışır, tıpkı bir CAD modeli gibi.

Ana akım yapay zeka modelleri ise farklı bir yaklaşım benimser, ancak bunlar da büyük ölçüde istatistiki kalıplardan oluşur. Bunlar, fiziksel neden-sonuç ilişkilerini真正 olarak anlamazlar.

Xaba’nın Fizik-AI’si ise üçüncü bir paradigma sunar. Görsel verilere veya statik talimatlara dayanmak yerine, Xaba, sensörlerden gelen zaman serisi verilerini kullanarak, bir işlemin altındaki fiziksel ilişkileri anlamaya çalışır.

Bu, makinelerin fiziksel dünyanın neden-sonuç ilişkilerini anlamalarına ve gerçek zamanlı olarak değişen koşullara adapte olmalarına olanak tanır.

Sentetik akıl, kalite, tekrarlanabilirlik ve gerçek zamanlı adaptasyonu nasıl geliştirir?

Sentetik akıl, makinelerin görevleri sırasında adapte olmasını sağlar. Direnç değiştiğinde, robot buna göre telafi eder. Malzeme davranışında bir değişiklik olduğunda, motionu adapte eder. Bu, daha yüksek kalite sağlar, çünkü robot gerçekliğe değil, varsayımlara göre tepki verir.

Tekrarlanabilirlik de artar, çünkü sistem kırılgan yolları yeniden oynamak yerine, her defasında fiziksel niyeti yeniden çözer. Adaptasyon da yerleşik hale gelir, yeniden programlama gerektiren bir istisna değil.

Neden físik sistemlerde, salt dijital sistemlerin yerine, bir sonraki büyük yapay zeka atılımının olacağına inanıyorsunuz?

Gerçek dünya fizik yasalarına göre çalışır, değilse korelasyonlara göre. Bugünlerin çoğu yapay zeka sistemi, örüntü tanıma ve öngörülere dayanır.

Fizik-AI, fiziksel dünyanın neden-sonuç ilişkilerini anlamak için zaman serisi sensör verilerini kullanır. Bu, makinelerin gerçek zamanlı olarak değişen koşullara adapte olabilmesini sağlar.

Beş yıl içinde, fizik tabanlı GenAI’nin nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz ve sentetik akıl tarafından etkinleştirilen tam otonom bir fabrika nasıl görünür?

Önümüzdeki beş yıl, otomasyondan gerçek bilişsel üretime geçişi göreceğiz.

Fizik tabanlı GenAI, bireysel görevleri optimize etmekten, tüm endüstriyel sistemler için temel modeller oluşturmaya evrilecek. Sistemler, piksel veya geçmiş yollar yerine, kuvvet, sıcaklık, enerji ve dinamiklerden öğrenerek, her operasyonun neden-sonuç ilişkilerini kavrayacak.

Değişim derin olacak:

• Programlamadan → kendiliğinden kontrol stratejileri üretilmesi
• Statik modellerden → sürekli öğrenen sistemlere
• Korelasyonlardan → fiziksel akıl

Sentetik akıl tarafından etkinleştirilen tam otonom bir fabrika, makinelerin kendilerini programlayabilmesi, malzeme ve geometrideki varyasyonlara gerçek zamanlı olarak adapte olabilmesi ve kaliteyi sonra değil, işlemin içinde kontrol edebilmesi anlamına gelecek.

Ancak en önemli dönüşüm, insanlarla makineler arasındaki ilişkidir. Gerçek bir sentetik beyin ile, makinelerle insanlar arasındaki ilişki çift yönlü hale gelecek. İnsanlar makineleri sadece programlayacak değil, onlardan da öğrenecek.

Otomasyon, bir iş fonksiyonu olmaktan çıkıp, kariyer gelişimi, sürekli öğrenme ve keşif platformuna dönüşecek. Mühendisler, operatörler ve teknisyenler, fiziksel süreçleri anlamalarını geliştiren ve adapte olan sistemlerle işbirliği yapacak.

Bu dünyada, haftalarca kalibrasyon veya binlerce satır kod olmayacak. Fabrika, insan yeteneği ve anlayışını fiziksel olarak destekleyen, koordine edilmiş bir sistem olarak çalışacak.

Nihayetinde, talimatları uygulayan fabrikalardan, anlayan, akıl yürüten ve insanlarla birlikte evrimleşen fabrikalara geçiş yapıyoruz. İşte Xaba’nın inşa etmeye çalıştığı gelecek.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Xaba‘yı ziyaret edebilir.