Yapay zeka ajanlarına ek olarak, bedenli robotlar da yapay zeka çağında bir diğer önemli dikey uygulama senaryosudur. Morgan Stanley bir raporunda, küresel insansı robot pazarının 2050 yılına kadar 5 trilyon doları aşmasının beklendiğini öngörmüştü.

Yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, robotlar fabrika robotik kollarından günlük arkadaşlarımıza dönüşecek ve algı ve anlayış kazanmak, hatta bağımsız kararlar alabilmek için yapay zekaya güvenecekler. Sorun şu ki, günümüz robotları birbirleriyle iletişim kuramayan bir grup "aptal" robota benziyor: her üretici kendi dilini ve mantığını kullanıyor, yazılımları uyumsuz ve zekaları paylaşılamıyor. Bu, bir Xiaomi ve bir Tesla satın almak gibi, ancak birlikte yol koşullarını bile değerlendiremiyorlar, görevleri tamamlamaktan bahsetmiyorum bile.

OpenMind bu "bağımsız" durumu değiştirmeyi hedefliyor. Sadece robot üretmiyorlar; Robotların aynı dili konuştuğu, aynı kurallara uyduğu ve görevleri birlikte tamamladığı iş birliğine dayalı bir sistem kurmayı hedefliyorlar. Örneğin, iOS ve Android akıllı mobil uygulamaların patlamasını körüklerken, Ethereum kripto dünyası için ortak bir temel oluşturdu. OpenMind, dünya çapındaki robotlar için birleşik bir "işletim sistemi" ve "iş birliği ağı" oluşturmayı hedefliyor. Kısacası, OpenMind robotlar için evrensel bir işletim sistemi oluşturarak, yalnızca algılayıp hareket etmelerini değil, aynı zamanda merkezi olmayan iş birliği yoluyla her ortamda güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde iş birliği yapmalarını da sağlıyor. Bu açık vakfı kim destekliyor? OpenMind, Pantera Capital liderliğinde 20 milyon dolarlık tohum ve A Serisi yatırım turunu tamamladı. Daha da önemlisi, sermayenin genişliği ve tamamlayıcılığı, bu yarışın neredeyse tüm kilit parçalarını bir araya getirdi: Bir tarafta, Batı teknoloji ve finans ekosisteminde köklü oyuncular vardı: Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology ve Primitive Ventures. Bunlar, kriptografi ve yapay zeka altyapısındaki paradigma değişimine aşinaydı ve "aracı ekonomisi + makine interneti" için modeller, ağlar ve uyumluluk deneyimi sunabiliyordu. Diğer tarafta ise, bir prototipi ölçeklenebilir bir ürüne dönüştürmenin gerektirdiği süreç ve maliyet engellerini anlayan, Sequoia China tarafından temsil edilen tedarik zinciri ve üretim sistemi olan Doğu'dan gelen endüstriyel ivme vardı. Bu iki gücün birleşik gücü, yalnızca OpenMind finansmanını sağlamakla kalmadı, aynı zamanda laboratuvardan üretim hattına, yazılımdan temel üretime geçiş için gereken yolu ve kaynakları da sağladı.Bu yol, geleneksel sermaye piyasalarıyla da uyumlu. Haziran 2025'te KraneShares, Global Humanoid and Embodied Intelligence Index ETF'sini (KOID) piyasaya sürdüğünde, OpenMind ve RoboStore tarafından ortak tasarlanan insansı robot Iris'i kullanarak Nasdaq açılış zilini çaldı ve borsanın tarihinde bu ritüeli tamamlayan ilk "robot misafir" oldu. Bu, yalnızca teknolojik ve finansal anlatıları uyumlu hale getirmekle kalmıyor, aynı zamanda makine varlıklarının nasıl fiyatlandırıldığı ve takas edildiği konusunda da kamuya açık bir sinyal görevi görüyor. Pantera Capital ortağı Nihal Maunder'ın dediği gibi: "Akıllı makinelerin açık bir ortamda çalışmasını istiyorsak, açık ve akıllı bir ağa ihtiyacımız var. OpenMind, Linux'un yazılım için ve Ethereum'un blok zinciri için yaptığını robotlar için yapıyor." Laboratuvardan üretim hattına bir ekip: OpenMind'ın kurucusu Jan Liphardt, Stanford Üniversitesi'nde doçent ve Berkeley'de eski profesör. Uzun süredir veri ve dağıtık sistemler üzerine araştırmalar yapıyor ve hem akademi hem de mühendislik alanında kapsamlı deneyime sahip. Açık kaynak kodlu yazılımların yeniden kullanımını teşvik etmeyi, kara kutuların denetlenebilir ve izlenebilir mekanizmalarla değiştirilmesini ve yapay zekâ, robotik ve kriptografinin disiplinlerarası bir yaklaşımla entegre edilmesini savunmaktadır. OpenMind'ın çekirdek ekibi, OKX Ventures, Oxford Robotik Enstitüsü, Palantir, Databricks ve Perplexity gibi kurumlardan oluşmakta ve robot kontrolü, algılama ve navigasyon, çok modluluk ve LLM planlaması, dağıtık sistemler ve zincir içi protokoller gibi temel konuları kapsamaktadır. Ayrıca, akademi ve endüstriden uzmanlardan oluşan bir danışma ekibi (Stanford Üniversitesi Robotik Bölümü Başkanı Steve Cousins, Oxford Blockchain Merkezi'nden Bill Roscoe ve Imperial College'da Güvenli Yapay Zeka Profesörü Alessio Lomuscio gibi), robotların güvenliğini, uyumluluğunu ve güvenilirliğini sağlamaktadır.

OpenMind'ın Çözümü: İki Katmanlı Mimari, Tek Sistem

OpenMind, robotların cihazlar, üreticiler ve hatta sınırlar arasında iş birliği yapmasını ve bilgi alışverişinde bulunmasını sağlayan yeniden kullanılabilir bir altyapı oluşturdu:

Cihaz tarafında: Fiziksel robotlar için yapay zeka tabanlı bir işletim sistemi olan OM1, algılamadan yürütmeye kadar tüm zinciri kapatarak, her şekil ve boyuttaki makinelerin çevrelerini anlamalarına ve görevleri tamamlamalarına olanak tanıyor;

Ağ tarafı: Kimlik, görev ataması ve iletişim mekanizmaları sağlamak için merkezi olmayan bir iş birliği ağı olan FABRIC'i kurun; robotların birbirlerini tanımasını, görev atamasını ve iş birliği yaparken durumlarını paylaşmasını sağlayın.

Bu "işletim sistemi + ağ katmanı" kombinasyonu, robotların yalnızca bağımsız hareket etmelerini değil, aynı zamanda birleşik bir iş birliği ağı içinde birbirleriyle koordine olmalarını, süreçleri hizalamalarını ve karmaşık görevleri birlikte tamamlamalarını sağlar.

OM1: Fiziksel dünya için yapay zeka tabanlı bir işletim sistemi

Tıpkı telefonların uygulamaları çalıştırmak için iOS veya Android'e ihtiyaç duyması gibi, robotların da yapay zeka modellerini çalıştırmak, sensör verilerini işlemek, çıkarım kararları almak ve eylemleri gerçekleştirmek için bir işletim sistemine ihtiyaçları vardır.

OM1 bu amaçla oluşturuldu: Gerçek dünyadaki robotlar için yapay zeka tabanlı bir işletim sistemi; robotların çeşitli ortamlarda görevleri algılamasını, anlamasını, planlamasını ve tamamlamasını sağlar. Geleneksel, kapalı devre robot kontrol sistemlerinin aksine, OM1 açık kaynaklı, modüler ve donanımdan bağımsızdır. İnsansılar, dört ayaklılar, tekerlekler ve robotik kollar dahil olmak üzere çeşitli formlarda çalışabilir. OM1, robotik zekayı dört ortak adıma ayırır: Algı → Hafıza → Planlama → Eylem. OM1, bu süreci tamamen modüler hale getirir ve birleşik bir veri dili aracılığıyla birbirine bağlayarak, birleştirilebilir, değiştirilebilir ve doğrulanabilir akıllı yeteneklerin oluşturulmasını sağlar. OM1 Mimarisi

OM1'in Mimarisi

OM1'in yedi katmanı özellikle şunlardır:

Sensör Katmanı bilgi toplar: kameralar, LIDAR, mikrofonlar, pil durumu, GPS ve diğer çok modlu girdiler.

Yapay Zeka + Dünya Altyazı Katmanı bilgiyi çevirir: çok modlu modeller görsel, ses ve durumu doğal dil açıklamalarına dönüştürür (örneğin, "Birinin el salladığını görüyorsunuz").

Doğal Dil Veri Yolu bilgiyi iletir: tüm algılar zaman damgalı dil parçalarına dönüştürülür ve farklı modüller arasında iletilir.

Veri Birleştirici (Bağlam Birleştirme Katmanı) bilgiyi birleştirir: çok kaynaklı girdileri entegre ederek eksiksiz bir bağlam (istem) oluşturur karar verme.

Çoklu Yapay Zeka Planlama/Karar Katmanı kararlar üretir: Birden fazla LLM (Lisans ve Lisansüstü Öğrenci) bağlamı okur ve eylem planları oluşturmak için zincir içi kurallarla birleştirir. NLDB alt akış kanalı, karar sonuçlarını dil ara katmanı aracılığıyla donanım yürütme sistemine iletir. Donanım Soyutlama Katmanı harekete geçer: Dil talimatlarını, donanım yürütmesini (hareket, ses yayını, işlemler vb.) yönlendirmek için düşük seviyeli kontrol komutlarına dönüştürür.

Hızlı Başlayın, Yaygın Olarak Kullanın

"Bir fikri" hızla "robot tarafından yürütülebilir bir göreve" dönüştürmek için OM1, kullanıma hazır, tek noktadan bir geliştirme yolu oluşturdu: Geliştiriciler, hedefleri ve kısıtlamaları tanımlamak için doğal dili büyük modellerle birleştirerek, aylarca süren kodlamaya gerek kalmadan saatler içinde yeniden kullanılabilir beceri paketleri oluşturuyor. Çok modlu işlem hattı, LiDAR, görüntü ve sesi doğal olarak birbirine bağlayarak karmaşık sensör birleştirme işlemini elle yapma ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Model tarafı, GPT-4o, DeepSeek ve ana akım VLM'ye önceden bağlanmış olup, doğrudan ses girişi ve çıkışına olanak tanır. Sistem katmanı, ROS2 ve Cyclone DDS ile tamamen uyumludur ve HAL adaptasyon katmanı aracılığıyla Unitree G1, Go2, Turtlebot ve çeşitli robotik kollarla sorunsuz bir şekilde entegre olur. Aynı zamanda, FABRIC'in kimlik, görev düzenleme ve zincir içi yerleşim arayüzleriyle yerel olarak entegre olarak, robotların bağımsız olarak çalışmasını veya ödeme yaptıkça faturalandırma ve denetim ile küresel iş birliği ağlarına katılmasını sağlar. OM1, birden fazla senaryoda gerçek dünya doğrulamasını çoktan tamamladı: dört ayaklı platform Frenchie (Unitree Go2), 2024 USS Hornet Savunma Teknolojisi Gösterimi'nde karmaşık saha görevlerinde başarıyla ilerlerken, insansı platform Iris (Unitree G1), EthDenver 2025'teki Coinbase standında canlı insan-makine etkileşimini gösterdi. RoboStore'un eğitim programı aracılığıyla OM1, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki üniversite müfredatlarına dahil edilerek aynı geliştirme paradigması öğretim ve araştırmaya genişletildi. FABRIC: Merkezi Olmayan İnsan-Robot İşbirliği Ağı Bireysel robotlar yeterince zeki olsalar bile, güvenilir bir işbirliği olmadan yine de bağımsız olarak çalışacaklardır. Gerçek dünyadaki bu kopukluk üç temel sorundan kaynaklanmaktadır: kimlik ve konum standartlaştırılamadığından, kim olduğuma, nerede olduğuma ve ne yaptığım konusunda dışarıdan güvenmek zorlaşıyor; beceriler ve verilerde kontrol edilebilir bir yetkilendirme yolu bulunmuyor ve bu da birden fazla varlık arasında güvenli paylaşım ve erişimi engelliyor; Kontrol ve sorumluluk sınırları belirsiz olduğundan, sıklık, kapsam ve geri bildirim koşullarını önceden belirleyip geriye dönük olarak izlemek zorlaşır. FABRIC, bu sorunlara sistem düzeyinde bir çözüm sunar: Robotlar ve operatörler için doğrulanabilir zincir içi kimlikler oluşturmak üzere merkezi olmayan bir protokol kullanır. Bu kimliği kullanan FABRIC, görev gönderme ve eşleştirme, uçtan uca şifreli iletişim, yürütme kayıtları ve otomatik ödeme için entegre bir altyapı sağlar. Bu, iş birliğini "geçici bir bağlantı"dan "doğrulanmış bir sisteme" dönüştürür.Operasyonel form açısından FABRIC, "konumlandırma, bağlantı ve dağıtım"ı entegre eden bir ağ düzlemi olarak anlaşılabilir. Kimlik ve konum sürekli olarak imzalanır ve doğrulanır, böylece düğümler karşılıklı olarak görünür ve güvenilir bir yakınlık sağlar. Noktadan noktaya kanallar, isteğe bağlı şifreli tüneller olarak işlev görür ve genel IP adreslerine veya karmaşık ağ yapılandırmasına ihtiyaç duymadan uzaktan kontrol ve izleme olanağı sağlar. Gönderimden sipariş kabulüne, yürütmeye ve kabule kadar tüm görev süreci standartlaştırılır ve kaydedilir. Bu, tasfiye sırasında otomatik kâr dağıtımı ve depozito iadeleri sağlar ve uyumluluk veya sigorta senaryolarında kimin neyi, ne zaman ve nerede tamamladığını doğrular. Tipik uygulamalar doğal olarak bundan ortaya çıkmıştır: işletmeler bölgeler arasında ekipmanları uzaktan çalıştırabilir ve bakımını yapabilir; şehirler temizlik, denetim ve teslimatı isteğe bağlı Robot-hizmet-olarak hizmetlerine dönüştürebilir; filolar, paylaşılan haritalar oluşturmak için yol koşullarını ve engelleri gerçek zamanlı olarak raporlayabilir; ve robotlar gerektiğinde 3B tarama, mimari haritalama veya sigorta adli incelemeleri için yerel olarak görevlendirilebilir. Kimlik, görevler ve yerleşimlerin aynı ağ üzerinde yönetilmesiyle, iş birliği sınırları önceden açıkça tanımlanır, uygulama gerçekleri sonradan doğrulanır ve becerilerin çağrılmasının ölçülebilir maliyetleri ve faydaları vardır. Uzun vadede FABRIC, makine zekâsının "uygulama dağıtım katmanı" haline gelecektir: beceriler, programlanabilir lisanslama koşullarıyla küresel olarak dağıtılır ve çağrılar tarafından üretilen veriler modellere ve politikalara geri beslenerek, tüm iş birliği ağının güvenilir kısıtlamalar altında sürekli olarak kendi kendini yükseltmesini sağlar. Web3, "açıklığı" makine toplumuna entegre ediyor. Robotik endüstrisi, donanım, algoritmalar ve ağların kapalı yığınlar halinde kilitlendiği birkaç platformda hızla birleşiyor. Merkeziyetsizliğin değeri, herhangi bir marka ve konumdaki robotların tek bir platforma bağlı kalmadan aynı açık ağ üzerinde iş birliği yapmalarını, beceri alışverişinde bulunmalarını ve yerleşimleri tamamlamalarını sağlamasında yatmaktadır. OpenMind, bu emri zincir üstü altyapı aracılığıyla kodlar: her robot ve operatörün, izlenebilir donanım parmak izleri ve izinleriyle benzersiz bir zincir üstü kimliği (ERC-7777) vardır. Görevler, herkese açık kurallar altında yayınlanır, teklif verilir ve eşleştirilir ve yürütme süreci, zincir üstü depolanan zaman ve konumla kriptografik kanıt üretir. Görev tamamlandığında, sözleşmeler kâr paylaşımını, sigortayı ve mevduatları otomatik olarak öder ve sonuçlar gerçek zamanlı olarak doğrulanabilir. Yeni beceriler, belirli çağrı süreleri ve uyumlu cihazlar içeren sözleşmeler aracılığıyla yapılandırılır ve bu da fikri mülkiyet haklarını korurken küresel dağıtıma olanak tanır. Sonuç olarak, robot ekonomisi doğası gereği tekel karşıtı, birleştirilebilir ve denetlenebilir olmuştur ve "açıklık" makine toplumunun temel protokollerine yerleştirilmiştir.

Somutlaştırılmış Zekayı İzolasyondan Çıkarmak

Robotlar kabinlerden günlük hayata geçiyor: hastane koğuşlarında devriye geziyor, kampüste yeni beceriler öğreniyor ve şehirlerde denetimler ve modellemeler gerçekleştiriyor. Asıl zorluk, daha güçlü motorlar geliştirmek değil, farklı kaynaklardan gelen makinelerin birbirine güvenmesini, bilgi paylaşmasını ve iş birliği yapmasını sağlamaktır. Ölçeklenebilirlik sağlamak için teknolojinin ötesinde, dağıtım ve tedarik de hayati önem taşır. Bu nedenle OpenMind'ın uygulama stratejisi, yalnızca spesifikasyonları üst üste koymakla kalmayıp kanal geliştirmeyle başladı. OM1 öğretim materyallerini ve laboratuvar kitlerini standartlaştırmak için RoboStore (Yushu'nun Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en büyük dağıtımcılarından biri) ile ortaklık kurdular ve aynı zamanda ülke genelindeki binlerce üniversiteye entegre donanım ve yazılım tedarikini teşvik ettiler. Eğitim sistemi en istikrarlı talebi sunuyor ve bu bağlantı, OM1'i önümüzdeki yıllarda geliştiricilerin ve uygulamaların büyümesi için doğrudan konumlandırıyor.Daha geniş bir sosyal dağıtımı kolaylaştırmak için OpenMind, yatırımcı ekosistemini kullanarak "yazılım ihracat çıkış noktasını" bir platforma dönüştürüyor. Pi gibi büyük ölçekli kripto ekosistemleri de bu modelin potansiyelini artırarak, giderek "birisi yazıyor, biri kullanıyor, biri ödüyor" şeklinde olumlu bir çark oluşturdu. Eğitim kanalları tarafından sağlanan istikrarlı arz ve platform dağıtımının getirdiği ölçek talebiyle, OM1 ve üst katman uygulamaları tekrarlanabilir bir genişleme yörüngesine sahip. Web2 çağında, botlar genellikle tek bir satıcıya ait kapalı yığınlara kilitleniyordu ve bu da platformlar arası işlevselliği ve veri akışını zorlaştırıyordu. Ders kitabı standartlarının ve dağıtım platformlarının entegrasyonuyla OpenMind, açıklığı varsayılan ayar haline getirdi: aynı sistem okullara, ardından endüstriye tanıtıldı ve platform ağında yayılmaya devam ederek açıklığı büyük ölçekli uygulama için varsayılan başlangıç noktası haline getirdi.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia