Makrolar ve Yapay Zekâ: Mecagent CEO’su ile Röportaj

Mecagent CEO’su Owein Dourneau ile deneyimlerini, bugüne kadar neler yaptıklarını ve neleri başarmayı hedeflediklerini konuşmak üzere bir araya geldik.

Tekrarlayan Görevlerin Yükünü Azaltma

Mecagent’ı kurmanız için size ilham veren neydi?

Üretken yapay zekanın makine mühendisliği alanında yaygın olarak kullanılmadığını fark ettikten sonra Şubat 2025’te bu işe başladık. Makine mühendisi olan kurucu ortaklarım, yapay zekanın Cursor gibi araçlarla yazılım geliştirmede yarattığı devrimi gördüler ve bu alanda bir eksiklik olduğunu fark ettiler.

ABD’deki Mecagent ekibi, soldan sağa – Alexandre Senet, Alex Schulster, Owein Dourneau ve Guillaume Debregeas

Başlangıçta, yapay zeka tarafından üretilen parçalar gibi daha havalı fikirleri araştırdık ancak güvenilir kullanım için teknoloji hazır değil. Bu modelleri eğitirken, makine mühendislerinin daha pratik ve güvenilir bir şeye ihtiyaç duyduğunu fark ettik.

Mühendislerle konuştuk ve gerçek sorun noktalarını belirledik. Sonuç olarak, CAD yazılımıyla doğrudan entegre olan bir YZ copilot oluşturmaya karar verdik ve mühendislerin görevleri daha verimli bir şekilde tamamlamalarına yardım edecek, CAD ortamının içinde bir sohbet arayüzü oluşturduk.

Spesifik olarak hangi zorlukları çözmeyi amaçlıyorsunuz?

Tasarım aşamasında nasıl daha hızlı hareket edersiniz? İnsan uzmanlığı gerektirmeyen tekrarlayan görevlerin yükünden nasıl kurtulursunuz? Temel sorular bunlar.

Makine mühendisleri, radyus yarıçaplarını değiştirmek, delik boyutlarını ayarlamak ve benzeri basit işlere muazzam miktarda zaman harcıyorlar. Bunlar sadece birkaç tıklama gerektiriyor, ancak yüzlerce kez tekrarlandığında önemli miktarda kaynak tüketiyorlar. Amacımız, mühendislerin gerçek mühendisliğe odaklanmalarını sağlamak.

Mühendislerin ürününüzü kullanmasını sağlamak için nasıl bir yaklaşım uyguladınız?

Başlangıçta aynı anda çok fazla şeyi halletmeye çalıştık. Artık ağırlıklı olarak makrolar aracılığıyla CAD otomasyonuna odaklanıyoruz.

Çoğu mühendis makroları kullanmaz çünkü bunları kullanmak için VBA, C# veya CAD yazılımlarının kullandığı programlama dilini bilmesi gerekir. Ancak makrolar inanılmaz derecede güçlüdür; kullanıcı arayüzünde bulunanlarla aynı komutları kullanarak değişiklikleri, dışa aktarmaları ve diğer tekrarlayan ancak zaman alıcı görevleri otomatikleştirmenize olanak tanırlar.

Makro oluşturma, makine mühendislerine gerçekten yardım edecek daha uzun bir yapay zeka geliştirme yolculuğuna giriş noktamız ve temel özelliğimiz haline geldi.

Makro oluşturma nasıl çalışıyor?

Özünde, CAD yazılımınız içindeki fonksiyonları çağıran bir betik (komut dosyası) oluşturuyorsunuz. Önce hangi fonksiyonlara ihtiyacınız olduğunu ve görevi manuel olarak nasıl gerçekleştireceğinizi düşünüyorsunuz. Ardından, sohbet arayüzünü kullanarak bunu otomatikleştiriyorsunuz. Araç, süreç boyunca size rehberlik ederek makro oluşturmayı programlama uzmanlığı olmadan bile yapılabilir hale getiriyor.

Bazı müşterilerimiz Mecagent ile, montajların uyumluluğunu kontrol eden ve sac kalınlıklarını ve diğer özellikleri otomatik olarak doğrulayan özel kontrol panelleri (panolar) oluşturdu.

Deneysel Özellikler

Mecagent başka hangi özellikleri sunuyor?

Makrolarla otomasyonun yanı sıra, birçok deneysel özelliğimiz de var.

Çevrimiçi Parça Arama. Çevrimiçi CAD parça kütüphaneleriyle işbirliği içindeyiz. Otomasyon, teknik sayfalarla etkileşime girerek, mevcut model özelliklerinize göre seçilen standart bileşenleri (örneğin rulmanlar) bulmanıza yardım ediyor.

Bilgi Uzmanı. Kapsamlı mühendislik dokümantasyonu ve genel bilgileri içeren PDF’leri sisteme entegre ettik. Boru tesisatındaki basınç kaybının nasıl hesaplanacağını sorarsanız, doğruluğunu teyit edebilmeniz için kaynaklarıyla birlikte bir cevap oluşturuyor. Fikri mülkiyet konusunda dikkatliyiz ve lisanslama sorunları yaratmayan genel bilgi kaynaklarına odaklanıyoruz.

Kullanıcılar, yalnızca dahili kullanım için kendi dokümanlarını ve standartlarını da yükleyebiliyorlar.

Anında Fiyatlandırma. Bu, üçüncü taraf tedarikçilerle geliştirdiğimiz bir başlangıç prototipi.

Parça üretimi üzerinde çalışmalar devam ediyor mu?

Otonom parça üretimini test ediyoruz ancak henüz hazır değiliz. Şu anda yalnızca basit parçalar üretilebiliyor, bu nedenle gerçek mühendislik çalışmaları için kullanışlı değil. Ancak bir yerden başlamamız gerekiyor.

Bu üretilen parçalar parametrik mi?

Evet, tam da bu nedenle şu anda basit parçalarla sınırlıyız. Parametrik modeller, çizimden özellik üretimine kadar CAD çekirdeğindeki tüm temel işlemleri gerektiriyor. Parça üretim süreci boyunca parametrik özellikleri korumanız gerekiyor. Hatta bazıları bu tür bir işlevi etkinleştirmek için tamamen yeni CAD sistemleri oluşturmaktan bahsediyor ancak bu çok uzun bir süreç.

Yapay zeka, 3D baskıya uygun etkileyici STL ağları oluşturabiliyor ancak bunlar mükemmel detaylara sahip olmadıkları sürece makine mühendislerinin işine yaramıyor; bu da henüz yapılamıyor.

Bunu PNG ile SVG dosyalarını karşılaştırmaya benzetiyorum. PNG sabittir; neyse odur. Ancak bir SVG dosyasında, vektörler ve matematiksel denklemler kullanılır; bu yüzden üzerinde değişiklikler yapabilirsiniz. Mühendislerin ihtiyacı olan da bu.

Mecagent hangi CAD platformlarıyla entegre?

Şu anda yalnızca SolidWorks’ü destekliyoruz. Yakın gelecekte Inventor, Catia V5 ve Creo’yu da eklemeyi planlıyoruz..

Mevcut Avantajları

Mühendisleri Mecagent’i kullanmaya ikna eden şey nedir?

Bahsettiğiniz gibi, makroları kullandınız ve değerlerini biliyorsunuz ancak bunları kendiniz oluşturmadınız. Bu tipik bir durum. Şu anda, makrolarla çalışmakta olan kişilere ulaşmak bizim için en kolayı. Otomasyonu çok daha kolay ve hızlı hale getirdiğimiz için değerini hemen görüyorlar. Diğer makine mühendislerinin makroların varlığından haberdar olması gerekiyor.

Parça arama yoğun olarak kullanılıyor ancak bu daha çok gelecek için planlanan bir özellik. Eğer en önemli özellikten bahsediyorsak, o da makrolarla otomasyondur.

Hâlâ beta (hataları giderme) aşamasındayız, bu yüzden hatalar ve sorunlar mevcut. Mühendislik camiası yapay zekaya oldukça şüpheyle yaklaşıyor ve tek bir aksaklık bizi gözden çıkarmalarına neden olabiliyor. Ancak makrolarla çalışan mühendisler, potansiyel kullanım örneklerini keşfetmeye daha istekliler. Önceden 12 saat süren bir görevin artık 3 dakika sürdüğünü gördüklerinde, hemen ikna oluyorlar.

Şaşırtıcı kullanıcı hikayeleriniz var mı?

Bir müşterimiz marka adını değiştirdi ve güncellenmesi gereken 70.000 çizimi vardı. Çok basit bir değişiklikti ama manuel olarak yapmak 2 aylarını alacaktı. Süreci otomatikleştirmek istediler ama nasıl yapacaklarını bilmiyorlardı. ChatGPT’yi denediler ancak bu gereklilikler CAD yazılımlarına özgü olduğu için halüsinasyon dolu talimatlar üretiyordu. Mecagent ile hazırlanan betik (komut dosyası) birkaç saat çalıştı ve tüm işi tamamladı.

İnsanların farklı formatlardaki dosyaların dışa aktarımını otomatikleştirdiği ve yalnızca bu işlemde haftada 8-12 saat tasarruf sağladığı birkaç durum yaşadık.

Kullanıcılarımızdan biri, dışbükey bir yüzey üzerindeki, iç ve dış yüzeylerin yarıçapıyla orantılı delik boyutlarını değiştirmek istiyordu. Bunu çok sayıda parça üzerinde manuel olarak yapmak haftalar alacaktı. Mecagent ile birkaç yinelemeden sonra, tüm görevi halledecek otomatik bir betiğe sahip oldu. Şimdi aracımızı her gün kullanıyor.

Mecagent beta aşamasında. Tam sürümünün ne zaman çıkması bekleniyor?

İlk hedefimiz, CAD yazılım şirketleriyle ortaklık statüsünü gerçekleştirmek. Yazılımlarını doğru kullandığımızdan emin olmak için onlarla görüşmeye devam ediyoruz.

Bu tür ortaklıklar, ilgili tüm taraflara meşruiyet kazandırıyor. Yazılım sağlayıcıları, varlıklarını doğru kullandığımızdan emin olmak için gerekli detaylı incelemeyi yapıyorlar. Kullanıcılar ise bir Mecagent katmanı eklemenin hiçbir şeyi bozmayacağından emin olabilirler. Ayrıca, hataları gidermek üzerinde de çalışıyoruz ancak bu muhtemelen bir süre daha devam edecek bir süreç.

Websitemiz şu anda herkesin deneyebileceği bir freemium sürüm sunuyor. Hızlı bir şekilde yinelemeler yapmak için kullanıcı geri bildirimlerini kullanıyoruz.

Sonuç olarak, resmi ortaklıklar kurup temel değer önerimizi oluşturduktan sonra genel kullanıma açacağız. Şu anda bu öneri, makrolarla otomasyon olacak gibi görünüyor. Kısacası umarım yakında.

GPT-2’den GPT-4’e Geçiş

Mühendislerin ürününüz ve genel olarak YZ hakkındaki en büyük korkuları nelerdir?

En büyük endişe, şirket fikri mülkiyet haklarının korunması. Birçok şirket bu nedenle ChatGPT’den kaçınıyor. Biz güvenli veri akışlarını sağlamak için GDPR’yi takip ediyoruz. Müşterilerimizin CAD modellerini kullanmıyor ve almıyoruz, tüm veriler anında işleniyor. Yalnızca sohbet geçmişini ve otomasyon betiklerini AWS’de saklıyoruz. Uygun bir fikri mülkiyet koruması olmadan büyük şirketlere hizmet veremezdik.

İkinci korku ise işlerini kaybetmek. Ben bir yazılım geliştiricisiyim ve alanımdaki birçok uzman, yapay zekanın zaten şimdiden kodun çoğunu ürettiğini kabul ediyor. Yalnızca süreci yöneten bir insan uzmana ihtiyacınız var ancak işgücü ihtiyacı önemli ölçüde azaldı.

Makine mühendisliğinde bu senaryodan henüz çok uzağız. Mühendislere, tekrarlayan görevlere saatler harcamak yerine, asıl becerilerini uygulamaları için daha fazla zaman tanımaya odaklanıyoruz. Köprülerin ve kritik yapıların insan müdahalesi olmadan yapay zeka tarafından inşa edildiği bir geleceği hayal etmek zor. Yazılım hataları düzeltilebilir, fiziksel altyapıdaki yapısal arızalar ise ciddi sonuçlar doğurur.

Mühendislikte Yapay Zeka “Tam bir abartı (pazarlama hilesi)” ile “bunu kaçırmamalısınız” arasındaki ölçekte, şu anda nerede?

Yapay zeka kullanılan üretken tasarım, bir süredir CAD paketlerinin bir parçası. Bunu bir kenara bırakırsak, yapay zeka etrafındaki abartı (hype) hem sektör içinde hem de özellikle sektör dışında çok büyük.

Bence makine mühendisliği GPT-2 seviyesindeyken, çoğumuz GPT-4 seviyesindeymişiz gibi davranıyoruz. Bu kısmen pazarlama gürültüsü. YZ ile üretilen scooter’ları ve F1 arabalarını gösterdik ve bazen insanlar bu kabiliyetlerin beklentisiyle ürünümüzü denediğinde bu ters tepebiliyor.

Bir yapay zeka maksimalisti olarak bile, o noktadan oldukça uzakta olduğumuzu itiraf etmeliyim. Ancak GPT-2, sınırlamalarına rağmen birçok kişi için yine de faydalı oldu. Makine mühendisliğinde yapay zeka da benzer bir aşamada.

Uzun vadede muazzam bir fırsat var.

Bu alandaki ilerlemeleri ne hızlandırabilir?

Açık kaynak kodlu yazılımları seviyorum. Herkesin mevcut verilerden en iyi şekilde yararlanmasına imkan sağlıyor. Herkesin erişebileceği kapsamlı model veritabanları olsaydı, sektör olarak çok daha hızlı öğrenebilirdik.

Mühendisler için önerebileceğiniz başka yapay zeka araçları var mı?

Draftaid, çizim oluşturmayı otomatikleştirerek gerçek bir sorunu çözüyor.

Sonlu elemanlar analizi (FEA) simülasyonları için yapay zeka kullanan gizli (halka açık olmayan) bir girişim de var. Etkileyici bir iş çıkarıyorlar, simülasyon süresini önemli ölçüde azaltırken neredeyse kesin sonuçlar sağlıyorlar.