Yapay Zeka, Drone’ler için Mesafeleri Görsel Görünümle Tahmin Edebiliyor

TU Delft ve Westphalian Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen yeni bir optik akış tabanlı öğrenme süreci, robotların görüş alanındaki nesnelerin görsel görünümüne dayanarak mesafeleri tahmin etmelerini sağlar. Görsel görünüm, şekil, renk ve doku gibi faktörleri içerebilir.

Bu AI tabanlı öğrenme stratejisini kullanarak, küçük uçan dronların navigasyonu verbessirilebilir.

Makale geçen ay Nature Machine Intelligence’da yayımlandı.

Robotlar vs. Böcekler

Küçük uçan robotların, büyük otonom araçlarda gördüğümüz aynı düzeyde otonomiye sahip olması için, uçan böceklerde gördüğümüz aynı gelişmiş zekayı göstermeleri gerekir ve bu, yüksek verimli AI sistemleri ile yapılabilir.

Piyasada bulunan küçük uçan robotlar, gerekli sensör ve işlem gücünü taşımadığından, bu teknoloji etrafındaki en büyük zorluklardan biridir.

Doğal dünyada, böcekler ‘optik akış’a güvenir, bu da bir böceğin görüş alanındaki nesnelerin hareketidir. Bu optik akış, böceklerin çiçeklere konmasına ve avcılardan kaçmasına olanak tanır. Optik akışın şaşırtıcı olan yanı, karmaşık görevler için kullanılmış olmasına rağmen basit olmasıdır.

Guido de Croon, Bio-ilhamlı Mikro Hava Araçları profesörü ve makalenin ilk yazarıdır.

“Optik akış kontrolü çalışmamız, uçan böceklerin kullandığı zarif, basit stratejilerden kaynaklanan bir coşkuyla başladı” dedi. “Ancak, bu stratejileri uçan robotlara uygulamak için kontrol yöntemlerini geliştirmek, aslında çok zor oldu. Örneğin, uçan robotlarımız gerçekten inmedi, ancak iniş yüzeyinin hemen üzerinde sürekli yukarı ve aşağı doğru osilasyona başladılar.”

https://www.youtube.com/watch?v=A50Wl311rmU&feature=emb_title

Optik Akış

Optik akışın iki temel sınırlaması vardır. Birincisi, mesafe ve hız hakkında karışık bilgi sağlar ve her ikisini ayrı ayrı sağlamaz. İkincisi, optik akış, dronun hareket ettiği yönde çok küçüktür ve bu, engel kaçınma için önemli sonuçlar doğurur. Diğer bir deyişle, robot, kendisine doğru hareket eden nesneleri tespit etmekte en çok zorlanır.

“Her iki optik akış sorununu da ortadan kaldırmak için robotların yalnızca optik akışı değil, aynı zamanda çevrelerindeki nesnelerin görsel görünümünü yorumlayabilmeleri gerektiğini anladık” dedi Guido de Croon. “Bu, robotların bir sahnedeki nesnelerin mesafelerini, biz insanların bir resimde mesafeleri tahmin edebileceği gibi görmelerine olanak tanır. Tek soru, bir robotun böyle mesafeleri nasıl öğreneceğiydi?”

Araştırmacılar tarafından geliştirilen yeni yaklaşımda, robotlar, nesnelerin görünümünü mesafeye bağlı olarak öğrenmek için osilasyonlara güvenir. Örneğin, bir drone, iniş sırasında yüksekliğine bağlı olarak çimin dokusunun ne kadar ince olduğunu öğrenebilir.

Christophe De Wagter, TU Delft’te bir araştırmacı ve makalenin ortak yazarıdır.

“Görsel görünüm yoluyla mesafe öğrenimi, daha önce ulaştığımızdan çok daha hızlı ve daha düz inişlere yol açtı” dedi. “Ayrıca, engel kaçınma için, robotlar şimdi uçuş yönündeki engelleri çok net bir şekilde görebiliyor. Bu, yalnızca engel tespiti performansını iyileştirmekle kalmadı, aynı zamanda robotlarımızın hızlanmasına da olanak tanıdı.”

Yeni gelişme, sınırlı kaynaklara sahip uçan robotlar için sonuçlar doğuracak ve özellikle kapalı ortamlarda çalışanlar için özellikle faydalı olacaktır.