NSF Haberler

Yapay zeka, robotların nesneleri tüm vücutlarıyla manipüle etmesine yardımcı oluyor

Büyük, ağır bir kutuyu merdivenlerden yukarı taşımak istediğinizi hayal edin. Parmaklarınızı açıp kutuyu iki elinizle kaldırabilir, ardından kollarınızın üstünde tutabilir ve kutuyu hareket ettirmek için tüm vücudunuzu kullanarak göğsünüze doğru dengeleyebilirsiniz. İnsanlar sezgisel olarak tepkilerini birçok varyasyona uyarlarlar; öyle ki bir kutu parmaklara, kollara ve gövdeye dayanabilir.

Robotlar ise tam tersine, bu tür tüm vücut manipülasyonlarını planlamakta genellikle zorluk çekiyor. Bir temas kurulduğunda veya bozulduğunda, robotun hareketini tanımlayan matematiksel denklemler aniden yeniden başlatılıyor. Bu nedenle, her olası temas şekline karşılık gelen hareketlerin bağımsız olarak hesaplanması gerekir; bu da zorlu bir hesaplama görevine hızla yol açar.

Temas açısından zengin manipülasyonları planlamak ve temasın neden olduğu dinamik denklemlerdeki ani değişiklikleri yumuşatmak için “pekiştirmeli öğrenme” adı verilen bir yapay zeka yöntemi kullanıldı. Ancak bu süreç yine de birçok farklı sonucun hesaplanmasını gerektirmektedir.

Artık model denklemlerinin yalnızca belirli temasa duyarlı kısımlarını yumuşatarak, araştırmacılar Massachusetts Teknoloji Enstitüsü çok sayıda tam yörüngeyi hesaplamaya gerek kalmadan takviyeli öğrenmenin etkilerine nasıl ulaşılacağını keşfettiler.

Bu çalışma kısmen tarafından finanse edilmektedir. ABD Ulusal Bilim Vakfı; sonuçları bildiren bir makale şu adreste görünür: Robotikte IEEE İşlemleri.

Henüz başlangıç ​​aşamasında olmasına rağmen bu yöntem, fabrikaların nesneleri tüm kolları veya vücutlarıyla hareket ettirebilen daha küçük, mobil robotlar kullanmasını sağlayabilir. Ek olarak bu teknik, uzay araştırma görevlerine gönderilen robotların yalnızca yerleşik bir bilgisayar kullanarak çevreye hızlı bir şekilde uyum sağlamasına olanak tanıyabilir.

Araştırmacılar, temel robot-nesne etkileşimlerine odaklanan basit bir model tasarladılar. Modellerini, robotun alabileceği tüm olası kararları hızlı ve verimli bir şekilde arayabilen bir algoritma ile birleştirdiler. Bu kombinasyonla, standart bir dizüstü bilgisayarda hesaplama süresi yaklaşık bir dakikaya indirildi.

Araştırmacılar yaklaşımlarını robotik ellere kalemi hareket ettirmek, kapıyı açmak veya tabak almak gibi görevlerin verildiği simülasyonlarda test etti. Her durumda, modele dayalı yaklaşım diğer tekniklerle aynı performansı elde etti, ancak çok daha kısa sürede. Araştırmacılar, modellerini gerçek robot kollarındaki donanımda test ettiklerinde de benzer sonuçlar gördüler.

NSF’nin Mühendislik Direktörlüğü program direktörü Jordan Berg, “Yapay zeka sohbet robotlarının olağanüstü dil yeteneklerinin aksine, robotlar, kollarında büyük bir kutu taşımak gibi rutin fiziksel görevlerde hâlâ insanlardan çok geride kalıyor” dedi. “Bu makalede bildirilen sonuçlar, bu açığı kapatmaya yönelik büyük bir adımdır.”

Gelecekte araştırmacılar, yüksek bir dönüş sağlarken top veya başka bir nesneyi fırlatmak gibi dinamik hareketleri planlayabilecek şekilde tekniklerini geliştirmeyi planlıyorlar.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir