FANUC, NVIDIA ile İşbirliğini Güçlendiriyor

1. NVIDIA Isaac Sim ve ROBOGUIDE ile desteklenen “sanal fabrikada” sezgisel robot kullanımı

FANUC, NVIDIA’nın açık robot simülasyon referans platformu NVIDIA Isaac Sim ile FANUC’un robot simülasyon yazılımı ROBOGUIDE arasındaki entegrasyonu daha da güçlendirerek sanal bir fabrikada sezgisel operasyonu mümkün kılmış ve yüksek doğrulukta, sorunsuz şekilde entegre edilmiş dijital ikizleri hayata geçirmiştir.

Geçtiğimiz Aralık ayında Tokyo’da düzenlenen Uluslararası Robot Fuarı’nda FANUC, ROBOGUIDE içerisinde oluşturulan robot hareket simülasyonlarının NVIDIA Isaac Sim’e aktarılmasını sağlayan teknolojiyi tanıttı. Bu teknoloji, gerçek robot ile aynı kontrol algoritmalarını kullanarak sanal ortamda hassas hareket yollarını ve çevrim sürelerini yeniden oluşturabiliyordu. Şimdi ise geliştirilen entegrasyon sayesinde iki sistem daha sıkı bir şekilde entegre edilerek robot testleri ve sanal devreye alma süreçleri için çok daha pratik ve verimli bir simülasyon ortamı sunmaktadır.

İlk entegrasyon modunda NVIDIA Isaac Sim ön planda yer alırken, ROBOGUIDE arka planda çalışarak sanal ortamda robot davranışlarının doğruluğunu sağlamaktadır. ROBOGUIDE, Isaac Sim ile sürekli ve doğrudan iletişim kuracak şekilde sıkı bir şekilde entegre edilmiştir. Bu yeni ortamda kullanıcılar, ROBOGUIDE’a bağlı sanal veya fiziksel teach pendantlar üzerinden Isaac Sim içerisindeki robotları gerçek zamanlı ve sezgisel şekilde, tıpkı gerçek bir robotu kontrol ediyormuş gibi kullanabilmektedir. Kullanıcılar eksen hareketleri (jog) gerçekleştirebilir, robot programları öğretebilir, programları çalıştırabilir ve sonuçları doğrudan Isaac Sim içerisinde doğrulayabilir. Bu sayede GPU hızlandırmalı, fiziksel olarak doğru sensör ve çevre simülasyonları içerisinde robotlar için kurulum öncesi çalışmalar ve proses tasarımları sezgisel ve verimli şekilde gerçekleştirilebilmektedir.

NVIDIA’nın açık robot öğrenme çerçevesi NVIDIA Isaac Lab ve NVIDIA Omniverse kütüphanelerinden daha fazla yararlanılmasıyla, geçmişte yeniden üretilmesi zor olan görevlerin yüksek hassasiyetli simülasyonları mümkün hale gelmektedir. Buna kablo gibi esnek parçaların taşınması veya yerleştirme ve montaj operasyonlarının gerçekleştirilmesi gibi uygulamalar dahildir. Isaac Sim içerisinde çalışan robotlar, ROBOGUIDE entegrasyonu sayesinde gerçek makinelerle aynı hareket yollarını ve çevrim sürelerini koruyarak simülasyon ile gerçek dünya arasındaki farkı ortadan kaldırmaktadır. Bu birleşik ortam ayrıca pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ve taklit öğrenmesini (imitation learning) destekleyerek fiziksel yapay zekâ sistemlerinin değerlendirilmesini ve devreye alınmasını hızlandırmaktadır.

İkinci entegrasyon modunda ise ROBOGUIDE ön planda yer almakta, NVIDIA PhysX fizik motoru ise arka planda gelişmiş simülasyon yetenekleri sağlamaktadır. Bu geliştirme ile birlikte ROBOGUIDE artık PhysX kullanarak, daha önce simülasyonu zor olan kutu içerisinden rastgele parça alma (bin picking) gibi karmaşık görevleri doğru şekilde simüle edebilmektedir. Rastgele yığılmış parçalar fizik tabanlı modelleme ile gerçekçi biçimde simüle edilirken, ROBOGUIDE’ın 3D Vision sistemi parça konumlarını belirlemekte ve robotların alma ve yerleştirme operasyonlarını gerçekleştirmesine olanak tanımaktadır. Robotun belirli bir parçayı alamadığı durumlarda alternatif bir parçayı seçmesi gibi gerçek dünya senaryoları da sanal ortamda yeniden oluşturulabilmektedir.

Bu gelişme, kullanıcıların bin picking sistemleri için fizibilite çalışmalarını sanal ortamda tamamlamalarına olanak tanımakta ve gerçek parçalarla yapılan uzun deneme-yanılma süreçlerini ortadan kaldırmaktadır. NVIDIA PhysX ile birlikte ROBOGUIDE, geçmişte sahada önemli ölçüde zaman ve uzmanlık gerektiren bin picking sistemlerinin tasarım ve devreye alma süreçlerinin verimliliğini önemli ölçüde artırmaktadır.

2. NVIDIA GR00T N Robot Temel Modeli ve Taklit Öğrenme ile Tişört Katlayan FANUC Robotu

Mayıs ayında düzenlenen Yeni Ürün Açık Ev Fuarı'nda FANUC, NVIDIA'nın açık robot temel modeli NVIDIA Isaac GR00T N. kullanılarak taklit öğrenme yöntemiyle tişört katlayan iki adet CRX işbirlikçi robottan (cobot) oluşan çift kollu bir sistemi sergilemektedir.

Tişört gibi esnek nesnelerin katlanması, robot hareketlerinin nesnenin sürekli değişen şekline uyum sağlamasını gerektirmektedir. Bu nedenle, bu tür uygulamaların geleneksel öğretme-tekrarlatma (playback teaching) yöntemleri veya görüntü tabanlı robot yol düzeltme teknikleriyle gerçekleştirilmesi oldukça zordur.

Bu demonstrasyonda bir operatör, CRX robotlarını kullanarak tişört katlama görevini yerine getirmekte ve sistem bu örneklerden taklit öğrenme yoluyla öğrenmektedir. Çift kollu CRX sistemi, görevi tekrar edebilmek ve katlama işlemini tamamlamak için gerekli becerileri kazanacak şekilde eğitilmektedir.

Taklit öğrenme yoluyla gerçek zamanlı olarak oluşturulan hareketleri kullanan CRX robotları, kameralar aracılığıyla nesneyi görsel olarak algılarken tişörtleri otonom olarak katlayabilmektedir.

Geleneksel olarak, taklit öğrenme ile elde edilen robot hareketleri kesintili ve sarsıntılı olma eğilimindeydi. FANUC’un gelişmiş hareket kontrol teknolojisinin NVIDIA GR00T N modeli ile birleştirilmesi sayesinde sistem, akıcı ve kesintisiz hareketler gerçekleştirebilmektedir.

Ziyaretçiler, çift kollu robot sisteminin tişörtleri gerçek zamanlı ve tamamen otonom şekilde katladığı canlı demonstrasyonu deneyimleyebilmektedir.

3. NVIDIA Jetson Thor Platformu ile Güçlendirilen FANUC Robot Sistemi

Tokyo’da düzenlenen 2025 Uluslararası Robot Fuarı'nda, FANUC, açık robot platformunu temel alan ve insanlarla çarpışmayı önleyebilen bir yapay zekâ robot sistemi tanıttı. Bu sistem, NVIDIA’nın en yeni robotik bilgi işlem platformu olan NVIDIA Jetson Thor ile daha da geliştirildi.

Sistemde kullanılan NVIDIA Jetson AGX Orin modülünün, Jetson T5000 modülü ile değiştirilmesi sayesinde yapay zekâ işlem performansı 7,5 katın üzerinde artırıldı. Fuar ziyaretçileri, Jetson Thor’un güçlü işlem yeteneklerinden yararlanarak insanların hareketlerini çok daha hızlı ve akıcı bir şekilde algılayıp çarpışmaları önleyebilen robot sistemlerini deneyimleyebilmektedir.

Mayıs ayında düzenlenen FANUC Yeni Ürün Açık Ev Sergisi’nde ziyaretçiler;

• Sanal ortamda çalışan robot sistemlerini,
• Yüksek hassasiyetli dijital ikiz simülasyonlarını,
• NVIDIA PhysX destekli fizik simülasyonlarını,
• NVIDIA’nın robot temel modeli kullanılarak taklit öğrenme ile eğitilmiş çift kollu robot demonstrasyonlarını,
• NVIDIA’nın en yeni uç bilgi işlem (edge computing) platformunu kullanan işbirlikçi robot sistemlerini

yakından deneyimleme fırsatı bulacaktır.

Bu gösterimler, FANUC’un açık robot platformu ile NVIDIA’nın ileri düzey yapay zekâ ve bilgi işlem teknolojilerinin birleşiminin, geleceğin akıllı üretim sistemlerini nasıl şekillendirdiğini ortaya koymaktadır.