İnsansı robotların zorluğu yalnızca hareket etmelerini veya nesneleri tanımalarını sağlamak değildir; asıl zorluk, çok sayıda sensör ve anlık kararla başa çıkabilecek, makine insanlara yakınken ve evlerde, hastanelerde ve okullarda çalışırken güvenli bir bilişim ve güvenlik sistemi kurmaktır. Semiconductor Engineering tarafından 3 Eylül 2026'da yayımlanan analize göre bu yakınlık, insansı robotların risklerini otonom araçların risklerinden farklı kılıyor; çünkü bir robottaki dijital sistemin ele geçirilmesi, insanlar ve çevre üzerinde doğrudan fiziksel bir etkiye dönüşebilir.
Merkeziyetçilik ve dağıtık yapı arasında hibrit mimari
İnsansı robot tasarımları, güçlü bir merkezi bilişim birimini uzuvların ve eklemlerin yakınına yerleştirilmiş dağıtık birimlerle birleştiren hibrit bir modele yöneliyor. Merkezi birim genel algılama, sahneyi anlama, planlama ve robot düzeyinde hareket koordinasyonu görevlerini üstlenirken, daha küçük birimler parmaklardan ve eklemlerden gelen verileri ve kısa yanıt süresine sahip yerel kontrol döngülerini işliyor.
Bu sistem; mikrodenetleyiciler (MCU'lar), genel amaçlı işlemciler, grafik işlem birimleri, görüntü ve sinyal işleme işlemcileri ile yapay zekâyı hızlandırmaya yönelik özel sinirsel birimleri içerebilir. Infineon Technologies'de insansı robot sistemleri mühendisi olan Ronald Stärz, ana işlemeye özel bir güvenlik denetleyicisinin eşlik etmesi gerektiğini ve güvenliğin yalnızca yapay zekâ modeline bırakılmaması gerektiğini belirtti.
MIPI Alliance bünyesindeki Physical AI Birds of a Feather grubunun başkanı Edo Cohen ise yerel bilişimin eller, ayaklar, denge ve dokunsal geri bildirimle ilgili hızlı döngüler için yararlı olduğunu düşünüyor. Buna karşılık merkezi yapı; bileşen sayısı, maliyet ve enerji tüketimi açısından daha verimli olabilir ve yazılım geliştirmeyi basitleştirebilir. Bu nedenle şu ana kadar tüm kullanım alanlarına uygun tek bir tasarım ortaya çıkmış değil.
Sensörler sistemin biçimini belirliyor
İnsansı robotlar; kameralar, mikrofonlar, radar, lidar ve ultrasonik sensörlerin yanı sıra manyetik, kapasitif ve dirençli dokunma sensörlerinden veri alır. Özellikle el parmakları, kavrama kuvvetini ayarlamak ve nesnenin ezilmesini veya düşmesini önlemek için sürekli geri bildirime ihtiyaç duyar.
Merkezi tasarımda, nispeten basit sensörler kullanılabilir ve ham veriler Nvidia HoloScan gibi FPGA tabanlı bir sensör köprüsüne gönderilebilir; ardından veriler sahneyi analiz etmek üzere Ethernet üzerinden bir GPU birimine aktarılır. Bu, daha fazla sayıda küçük sensörün eklenmesini ve enerji tüketiminin daha büyük bir bölümünün tek bir bilişim noktasına aktarılmasını sağlar; ancak GPU biriminin kendisi yüksek miktarda enerji tüketebilir.
İşlemeyi sensörlerin yakınına dağıtmak yanıt süresini azaltır ve merkezi birime ön işlenmiş veriler gönderir; ancak bileşenlerin, yazılımların ve bağlantı noktalarının sayısını artırır. Synaptics'ten Nebu Philips'e göre karar, verilerin alınması, kodunun çözülmesi ve görüntü işlenmesinden bunların birleştirildiği noktaya ve robotun türüne kadar tüm işlem hattına bağlıdır; söz konusu robot insansı, işbirlikçi veya hizmet robotu olabilir.
Uçtan buluta
Yerel bilişimin seçilmesi, robotun buluttan yalıtılması anlamına gelmez. Bazı sistemlerin büyük dil modellerini veya görme-dil-eylem (VLA) modellerini eğitmek için veri merkezlerine bağlanması gerekebilirken, diğer uygulamalar cihaz üzerinde çalışan küçük ve belirli dil modellerinden yararlanabilir.
Seçim şirketin önceliklerine bağlıdır: gizlilik, veri üzerindeki kontrol, işletme maliyeti, çalışma ortamının niteliği ve veri merkezlerine kablolu veya kablosuz bağlantının bulunabilirliği. Imagination Technologies'ten Matthew Bubis, yerel ve merkezi bilişimin birlikte varlığını sürdüreceğini belirtti; çünkü tüm şirketlere ve görevlere uygun tek bir çözüm yok.
Otomobillerden daha geniş bir saldırı yüzeyi
İnsansı robotlar sensör yoğunluğunu, yapay zekâ modellerini, kablosuz iletişimi ve hareket etme ile nesnelerle etkileşim kurma yeteneğini bir araya getirir. Bu nedenle potansiyel saldırı noktaları arasında model yazılımları, kablosuz havadan aygıt yazılımı güncellemeleri, kamera sürücüleri, Wi-Fi kanalları, kontrol arayüzleri ve akıllı ajanların bağlanma mekanizmaları bulunur.
Synopsys'ten Dana Neustadter, model yüklenirken veya güncellenirken modelin bütünlüğünün değiştirilmesi risklerine ve kablosuz güncellemeler yoluyla veri zehirleme saldırılarına karşı uyardı. Görsel girdinin istismar edilmesi, robotun yanlış bir nesneyi kavramasına, tehlikeli bir bölgeye girmesine veya güvenli olmayan bir hareket gerçekleştirmesine yol açabilir. Ayrıca ortadaki adam saldırıları ya da kablosuz iletişimin ele geçirilmesi, robotun kontrolünün ele geçirilmesine ve robota komut gönderilmesine olanak tanıyabilir.
Secure-IC'ten Sylvain Guilley, insan görünümünün ek riskler yaratabileceğini düşünüyor; örneğin robotik bir ajanla yetkili bir kişi arasındaki ayrımın zorlaşması veya robotun yakından dinleme yapmak ya da başka bir kişinin kimliğine bürünmek için kullanılması gibi. Metinde yer alan değerlendirmeye göre sesli ve doğal etkileşimler, özellikle kullanıcı robotla insani bir tarafmış gibi iletişim kurduğunda, güveni istismar etmek için bir kanal hâline gelebilir.
Pratikte ne değişiyor?
Geliştiriciler açısından en önemli sonuç, güvenlik ve emniyetin sonradan eklenen bir yazılım katmanı olarak değil, çip ve iletişim mimarisiyle birlikte tasarlanması gerektiğidir. Katılımcıların sözünü ettiği önlemler arasında cihaza gömülü kimlik, güvenli önyükleme, anahtarlar için korumalı depolama, şifreli iletişim ve modeller çalışırken koruma bulunuyor. Çok modlu kimlik doğrulamanın önemi de öne çıkıyor; tek başına ses yeterli olmayabilir ve ses, dokunma veya parmak iziyle desteklenebilir ya da kimliği ve bağlamı doğrulamak için kamera ile ses birlikte kullanılabilir.
Metin ayrıca MIPI ve RISC-V teknik özellikleri gibi açık standartların tedarikçilere daha fazla seçenek sunma ve geliştirme döngülerini kısaltma açısından önemine işaret ediyor. Ancak açıklık, güvenlik doğrulaması ve risk yönetimi ihtiyacını ortadan kaldırmaz; ayrıca merkezi veya dağıtık tasarım arasındaki seçimi tek başına belirlemez.
Enerji ve maliyet belirleyici kısıtlar olmaya devam ediyor. GPU birimlerinin veya sensörlerin aşırı kullanımı, çalışma süresini kısaltabilir ya da fiyatı ticari uygulanabilirliği zayıflatacak bir düzeye çıkarabilir. Metinde adı geçen Robotics Center raporuna göre Amerika Birleşik Devletleri'nde robot satışları 2026'da 11,4 milyar dolara ulaştı ve yıllık bazda %29 arttı. Bununla birlikte insansı robotların daha geniş ölçekte yaygınlaşması; pil ömrünün iyileştirilmesine, maliyetin düşürülmesine ve sistemlerin saldırılara dayanabildiğinin kanıtlanmasına bağlı kalacak.
Editoryal değerlendirme: Kaynak, tek bir platformu veya tamamlanmış bir güvenlik çözümünü duyurmuyor; bunun yerine mimarinin henüz kesinleşmediği bir tasarım aşamasını ortaya koyuyor. Asıl zorluk; yanıt süresi, enerji tüketimi, sensör sayısı, yazılım esnekliği ve güvenlik ile emniyet gereksinimleri arasında denge kurmaktır. Modellerin manipüle edilmesine ve insan etkileşimine ilişkin uyarılar, robotun korunmasının çip veya ağla sınırlı kalmadığını; ajanların davranışlarına ve kullanıcıların onların çıktılarından yararlanma biçimlerine de uzandığını gösteriyor. Metin, çeşitli şirketlerden uzmanların görüşlerini aktarıyor ve pazar için ortak bir standart sunmuyor; bu nedenle düzenleyici gerekliliklerin niteliği ve bu sistemlerin güvenliğini kanıtlamaya yönelik pratik mekanizmalar açık sorular olarak kalıyor.