İnsan-Robot-Bilgisayar Araştırması Alanındaki Gelişmeler

Otomatik deneysel tesis, Akıllı Çekme Tankı (ITT) olarak adlandırılır ve ilk çalışma yılında toplam 100.000 deney melakukan. Normalde bir doktora öğrencisinin beş yıl içinde tamamlayacağı deneyleri, ITT birkaç hafta içinde gerçekleştirdi. MIT Deniz İkmal Hidrodinamiği Laboratuvarı’ndaki ITT’nin geliştirilmesi, bizi insan-robot-bilgisayar araştırması alanına daha da ilerletiyor.

ITT, deneyleri otomatik olarak ve adaptif bir şekilde gerçekleştirir, analiz eder ve tasarlar. Deneyler, vortex-indüklenen titreşimlerin (VIV’ler) keşfedilmesine odaklanmaktadır. VIV’ler, denizaltı petrol kuyularını yüzeye bağlayan marine delme riserleri gibi offshore okyanus yapılarını tasarlamak için önemlidir. VIV’ler ile birlikte birçok parametre bulunmaktadır.

ITT, aktif öğrenme ile yönlendirilir ve deneysel bir dizi deney gerçekleştirir. Deneylerin içinde, her bir sonraki deney için parametreler bir bilgisayar tarafından seçilir. Sistem, “keşfetme ve kullanma” metodolojisini kullanır, bu da VIV’lerin kompleks yönlerini haritalamak ve keşfetmek için gereken deney sayısını büyük ölçüde azaltmaya yardımcı olur.

Doktora adayı Dixia Fan, binlerce deneyin elle yapılması gereken bir şekilde azaltma yolu ararken projeyi başlattı. Bu, ITT sisteminin geliştirilmesine yol açtı.

Geçen ay bir makale Science Robotics dergisinde yayımlandı.

Fan şimdi bir postdoc ve proje, MIT Deniz İkmal Kolej Programı ve MIT Mekanik Mühendisliği Bölümü, École Normale Supérieure de Rennes ve Brown Üniversitesi’nden bir grup araştırmacı tarafından çalışıldı. Yeni proje, bilimsel keşifleri daha hızlı bir şekilde gerçekleştirmek için insanların, bilgisayarların ve robotların birlikte çalışabileceği türden işbirliğini göstermektedir.

ITT, 33 feet tanktır ve kesintisiz veya askıya alınmadan çalışır. Araştırmacılar, sistemin çeşitli disiplinlerde kullanılmasını görmek ister, bu da doğrusal olmayan sistemlerde yeni modellerin oluşturulmasına yol açabilir.

ITT, Fan ve işbirlikçilerinin daha geniş bir parametre alanını keşfetmesine izin verdi. “Geleneksel teknikleri çalıştığımız problema uygulasaydık, deneyin tamamlanması 950 yıl sürerdi” diye açıkladı.

Deneyin uzun süresini kısaltmak için, Fan ve ekip, ITT’ye Gaussian process regression öğrenme algoritmasını entegre etti. Bunu yaparak, araştırmacılar gereken deney sayısını birkaç binlere düşürmeyi başardı.

Robotik sistem, otomatik olarak bir dizi deney gerçekleştirebiliyor ve sonraki deneyin parametreleri üzerinde kısmi kontrol sağlıyor.

Fan, ITT’nin geliştirilmesinde “Üstün Zekâ ve Yaratıcı Yargı” için MIT Mekanik Mühendisliği de Florez Ödülü’ne layık görüldü.

Michael Triantafyllou, Henry L. ve Grace Doherty Okyanus Bilimi ve Mühendisliği Profesörü ve aynı zamanda Fan’ın doktora danışmanı, “Dixia’nın Akıllı Çekme Tankı tasarımı, olgun alanları canlandırmak için yeni yöntemler kullanmanın mükemmel bir örneğidir” dedi.

Triantafyllou, makalenin ortak yazarı ve MIT Deniz İkmal Kolej Programı direktörüydü.

“MIT Deniz İkmal, birkaç yıldır okyanusla ilgili sorunlarda derin öğrenme yöntemlerini kullanan projelere kaynaklar tahsis etti ve fonladı, bunlar zaten geri dönüşünü veriyor” dedi.

MIT, Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi tarafından finanse edilmekte ve Ulusal Deniz İkmal Programı tarafından yönetilmektedir. Bu, okyanusla ilgili sorunları çözmeye yardımcı olmak için MIT’de araştırma ve mühendisliği birleştiren bir federal-enstitü ortaklığıdır.

Makaleye katkıda bulunan diğer kişiler, MIT Deniz İkmal ile bağlantılı Brown Üniversitesi’nden George Karniadakis; ENS Rennes’den Gurvan Jodin; MIT mekanik mühendisliği doktora adayı Yu Ma; ve MIT Deniz İkmal’den Thomas Consi, Luca Bonfiglio ve Lily Keyes’tir.