Uzman Yapay Zekâdan Endüstriyel Problem Çözümüne
LG, EXAONE platformunu yalnızca genel amaçlı bir yapay zekâ sistemi olarak değil, belirli bilimsel, üretim ve iş problemlerini çözmek üzere tasarlanmış, alan uzmanlığına sahip modellerden oluşan bir koleksiyon olarak konumlandırıyor.
2026 LG AI Talk Concert etkinliğinde LG AI Research, gerçek endüstriyel verilerle yıllar süren çalışmalar sonucunda geliştirilen uygulamaları sundu. Odak noktası pratik uygulamaydı: deneyleri azaltmak, karmaşık proses verilerini yorumlamak, denetimleri hızlandırmak ve geleneksel olarak yüksek düzeyde uzmanlaşmış mühendislere bağlı olan kararları desteklemek.
Bu yaklaşım, birçok fabrika probleminin otomasyon donanımı eksikliğinden kaynaklanmaması nedeniyle endüstriyel otomasyon açısından özellikle önem taşıyor. Daha büyük zorluk çoğu zaman, büyük miktardaki tutarsız proses verisini yorumlayabilmek ve bu bilgiyi uygulanabilir kontrol veya mühendislik kararlarına dönüştürebilmektir.
Yapay Zekâ ile Hızlandırılmış İlaç Keşfi
Bilimsel araştırmalar kapsamında LG AI Research, LG H&H ile birlikte yaklaşık 420.000 aday maddeyi değerlendirdiğini ve saç dökülmesine karşı etkili aday Rhamsidil'i bir gün içinde belirlediğini açıkladı.
Buradaki önem yalnızca tarama hızından kaynaklanmıyor. Yapay zekâ, laboratuvar kaynakları ayrılmadan önce arama alanını daraltarak gerekli fiziksel deneylerin sayısını azaltabilir. Bu da hesaplamalı analiz ile fiziksel deneylerin sürekli olarak birbirini etkilediği bir geri bildirim döngüsü oluşturur.
LG ayrıca D&D Pharmatech ile yeni nesil oral peptit ilaçların geliştirilmesi üzerinde çalışıyor. EXAONE 4.5, Kore Gıda ve İlaç Güvenliği Bakanlığı'ndaki yeni ilaç inceleme yapay zekâ sistemine de entegre edildi.
Otonom Laboratuvarlar Kapalı Bir Mühendislik Döngüsü Oluşturuyor
LG, yapay zekânın deney sonuçlarını analiz ettiği, bir sonraki aşamada neyin test edilmesi gerektiğini belirlediği ve sonraki deneyleri tasarladığı otonom bir laboratuvar geliştiriyor.
Mühendislik açısından bu, yapay zekâ destekli analizden kapalı döngü optimizasyonuna geçişi temsil ediyor. Sistem, sabit bir deney sırasını izlemek yerine, önceki deneylerden elde edilen bilgilere göre bir sonraki testi seçebilir.
Aynı ilkenin endüstriyel otomasyon açısından da güçlü sonuçları olabilir. Bir üretim sistemi, proses sapmalarını analiz edebilir, olası nedenleri belirleyebilir, düzeltici bir eylem seçebilir ve bir mühendisin her ara adımı manuel olarak tanımlamasına gerek kalmadan sonucu değerlendirebilir.
EXAONE Tabular Karmaşık Fabrika Verilerini Hedefliyor
LG'nin daha önemli endüstriyel gelişmelerinden biri, üretim proses koşulları ile kalite bilgileri arasındaki ilişkileri anlamak üzere tasarlanmış bir uzman temel modeli olan EXAONE Tabular'dır.
Endüstriyel proses verileri nadiren temiz olur. Sensör değerleri, üretim koşulları, ürün özellikleri ve denetim sonuçları zaman içinde değişebilir. Geleneksel makine öğrenimi sistemleri, ürünlerin görsel özellikleri veya üretim koşulları değiştiğinde yeniden eğitim gerektirebilir.
LG, EXAONE Tabular'ın yeniden eğitim gerektirmeden proses veya ürün görünümündeki değişiklikler altında çalışmaya devam edebildiğini, özelleştirilmiş ek eğitimin ise performansını daha da artırabildiğini belirtiyor.
Bu, önemli bir teknik yaklaşım. Gerçek tesislerde model bakımı, neredeyse ilk yapay zekâ uygulaması kadar zahmetli hale gelebilir. Bu nedenle gereken yeniden eğitim miktarını azaltmak, laboratuvar kıyaslama performansında marjinal bir iyileşme sağlamaktan daha değerli olabilir.
Üretim Yapay Zekâsı Değişen Proses Koşullarına Uyum Sağlamalı
EXAONE Tabular ilk olarak bir LG Innotek üretim tesisinde uygulandı ve şu anda ilaç şirketleri ile hastanelerin ilgisini çekiyor. LG ayrıca nükleer ve hidroelektrik tesisler de dâhil olmak üzere enerji yoğun operasyonlarda potansiyel uygulamalar görüyor.
Temel zorluk bu sektörlerin tümünde ortak: proses koşulları dinamik, endüstriyel verilerin toplanması ve etiketlenmesinin maliyeti ise yüksek.
Otomasyon mühendisleri açısından bu, en kullanışlı endüstriyel yapay zekâ modellerinin mutlaka devasa veri kümeleri gerektiren modeller olmayacağı anlamına geliyor. Sınırlı tesise özgü bilgilerden öğrenebilen ve mevcut proses bilgisini kullanabilen modellerin, birden fazla üretim ortamında uygulanması daha kolay olabilir.
Görüntü Denetimi Otonom Yapılandırmaya Doğru İlerliyor
LG ayrıca veri örnekleme, etiketleme ve model eğitimini otonom olarak gerçekleştirebilen bir görüntü denetim aracısı geliştiriyor.
Geleneksel olarak yeni bir ürünün üretim hattına alınması, bir denetim modeli üretime hazır hale gelmeden önce kapsamlı görüntü toplama ve etiketleme çalışmaları gerektirebilir. LG, kendi yaklaşımının bu hazırlık süresini önemli ölçüde azaltabileceğini belirtiyor.
Mühendislik açısından değer açıktır: Denetim sistemleri, üretim yapılandırması her değiştiğinde tüm makine görüşü iş akışının yeniden başlatılmasını gerektirmeden ürün varyantlarını ve proses değişikliklerini takip etmelidir.
Başarıyla uygulanması halinde otonom veri hazırlama, endüstriyel kameralar ile daha üst düzey üretim yürütme sistemleri arasında önemli bir katman haline gelebilir.
Tek Tek Robotlardan Otonom Fabrikalara
LG'nin uzun vadeli hedefi, tek tek makineleri veya robotları otomatikleştirmenin ötesine geçiyor. Şirket, robotik temel modelleri ve tesisin entegre bir zekâ olarak çalışabileceği bir fabrika mimarisi üzerinde çalışıyor.
Bu, önemli bir kavramsal değişikliktir.
Geleneksel otomasyon, bir tesisi PLC'ler, sürücüler, robotlar, görüntü sistemleri, SCADA, MES ve diğer kontrol katmanlarına ayırır; deterministik kontrol ise alt seviyelerde kalmaya devam eder. Yapay zekâ, verileri yorumlamak ve operasyonları optimize etmek üzere giderek bu sistemlerin üstüne ekleniyor.
Bir sonraki aşama, deterministik kontrolörler zamana duyarlı kontrol işlevlerini yürütmeye devam ederken yapay zekânın bu katmanlar arasındaki bilgileri koordine etmesini içerebilir.
Bana göre bu ayrım önemini koruyacak. Yapay zekâ tahmin, optimizasyon, sınıflandırma ve karar desteği için çok uygundur; ancak deterministik kontrolün olasılıksal bir modelle değiştirilmesi otomatik olarak bir mühendislik iyileştirmesi anlamına gelmez. Otonom fabrikalar, yapay zekâ ile karar alma süreçleri ile güvenlik açısından kritik veya zamana duyarlı kontrol işlevleri arasında net bir ayrım gerektirecektir.
Temel Engel Veri ve Uygulama Ekonomisidir
LG, gerçek tesislerden elde edilen üretim verilerinin kapsamlı ve düzenlenmesi zor olduğunu kabul ediyor. GPU tüketimi ve yapay zekâ uygulamasının yarattığı ekonomik değer de dikkate alınmalı.
Bu, duyurudan çıkarılabilecek en pratik gözlemlerden biridir. Endüstriyel yapay zekânın benimsenmesi yalnızca model zekâsıyla belirlenmeyecek. Mühendisler ve tesis operatörleri ayrıca veri edinimi, sensör kalitesi, ağ mimarisi, siber güvenlik, hesaplama kaynakları, model bakımı ve ölçülebilir üretim faydalarını da değerlendirmelidir.
LG'nin EXAONE Tabular'ı hafifletme çabası bu nedenle stratejik önem taşıyor. Daha az hesaplama altyapısı gerektiren bir model, üretim ekipmanına daha yakın konumlandırılabilir ve daha fazla tesiste kullanılabilir.
Endüstriyel Yapay Zekâ Tahminden Eyleme Geçiyor
LG'nin altı yıllık çalışmasının 100'den fazla zorlu endüstriyel problemi ele aldığı bildiriliyor. Şirketin mevcut yaklaşımı, endüstriyel koşulları açıklayan yapay zekâdan bir sonraki adımı belirleyip gerçekleştirebilen yapay zekâya geçişe işaret ediyor.
Bu geçiş, daha büyük temel modellerden fazlasını gerektirecek. PLC'ler, robotlar, endüstriyel ağlar, veri tarihçeleri, MES platformları, görüntü sistemleri ve mühendislik veritabanlarıyla entegrasyon gerekecek.
Bu nedenle otonom üretime giden en gerçekçi yol muhtemelen kademeli olacaktır: Yapay zekâ önce gözlemler ve analiz eder, ardından öneride bulunur, daha sonra tanımlanmış sınırlar içinde çalışır ve sonunda giderek daha karmaşık tesis düzeyindeki kararları koordine eder.
Sonuç
LG'nin EXAONE gelişmeleri, uzmanlaşmış yapay zekânın tanıtım gösterilerinin ötesine geçerek bilimsel araştırmalara ve endüstriyel operasyonlara ilerlediğini gösteriyor. İlaç keşfi, otonom laboratuvarlar, tablosal proses zekâsı ve görüntü denetimi, aynı daha geniş kavramın farklı uygulamalarını temsil ediyor: Karmaşık sistemleri anlamak ve sırada ne olması gerektiğini belirlemek için gereken mühendislik çabasını azaltmak üzere yapay zekâyı kullanmak.
Endüstriyel otomasyon açısından en önemli gelişme, tam anlamıyla otonom bir fabrikanın ortaya çıkışı olmayabilir. Asıl önemli gelişme, yerleşik deterministik otomasyonla birlikte çalışırken değişen proses koşullarını anlayabilen bir yapay zekâ katmanının kademeli olarak oluşturulmasıdır.
Bu iki yaklaşımı başarıyla birleştiren şirketlerin, yapay zekâyı mevcut endüstriyel kontrol mimarisinin yerine koyan şirketlerden daha fazla pratik değer elde etmesi muhtemeldir.
