Araştırmacılar, Duymanın Robot Algısını İyileştirebileceğini Buldu

Bugünün robotları genellikle ortamında çalışmak için görme ve dokunma duyularına güvenir, ancak Carnegie Mellon Üniversitesi’nden (CMU) çıkan yeni bir araştırmayla bu durum değişebilir. CMU’nun Robotik Enstitüsü’ndeki bir grup araştırmacı, robot algısının duyma yoluyla iyileştirilebileceğini keşfetti.

Araştırmalar, ses ve robot eylemi arasındaki etkileşimlerin ilk büyük ölçekli çalışmasıydı. Grup, sesin nesneleri ayırt etmekte robotlara yardımcı olabileceğini buldu. Duyma yoluyla, robotlar ayrıca bir sesin nedenini belirleyebilir ve sesler yeni nesnelerin fiziksel özelliklerini tahmin edebilir.

Lerrel Pinto, CMU’da robotik alanında doktora yapıyor ve bu sonbahar New York Üniversitesi’nde öğretim üyesi olacak.

“Diğer alanlardaki ön çalışmalar, sesin faydalı olabileceğini gösteriyordu, ancak robotikte ne kadar faydalı olacağı belli değildi” dedi Pinto.

Pinto ve araştırmacılar, performans oranının oldukça yüksek olduğunu, özellikle ses kullanarak nesneleri başarılı bir şekilde sınıflandıran robotlar için %76’lık bir doğruluk oranına ulaştıklarını buldular.

Sonuçlar grubun aradığını karşıladığı için, şimdi diğer seçenekleri keşfedecekler, Örneğin, robotlara enstrümantal asalar takarak nesneleri onlara vurarak tanımlamalarına olanak sağlayacaklar.

Grubun bulguları, Temmuz ayında sanal Robotics Science and Systems konferansında sunuldu. Ekibe Abhinav Gupta, robotik asociasyon profesörü ve Dhiraj Gandhi, Facebook (META ) Artificial Intelligence Research’ın Pittsburgh Laboratuvarı’ndan bir araştırma bilimcisi de dahildi.

https://www.youtube.com/watch?v=z38-WCZ7Rb8&feature=emb_title

Çalışma ve Veri Seti

Çalışma, araştırmacıların büyük bir veri seti oluşturması ve aynı zamanda 60 ortak nesnenin video ve sesini kaydettiği bir deney ile gerçekleştirildi. Bu nesneler arasında oyuncak bloklar, el aletleri, elmalar, ayakkabılar ve tenis topları bulunuyordu. Kayıtlar, nesnelerin bir tepsi içinde yuvarlanıp çarptığı sırada yapıldı.

Veri seti, yaklaşık 15.000 etkileşimin kataloglanması之后 yayımlandı.

Tilt-Bot

Etkileşimler, ekibin Tilt-Bot olarak adlandırdığı bir sistem tarafından kaydedildi. Tilt-Bot, bir kare tepsi ve bir Sawyer robot kolundan oluşuyor. Sawyer, ayrıca nesneleri bir yüzeyde iterek diğer türden veriler topladı.

Akıllı robotları etkileyen ses çalışmaları sudah bir süredir devam ediyor, ancak yeni olan şey, devasa veri seti.

Yeni bulgulardan biri, bir robotun belirli bir nesne setinin sesini öğrenerek, başka bir nesne setinin fiziksel özelliklerini tahmin edebileceği yönündeydi.

“Gerçekten heyecan verici olan şey, başarısız olduğunda, beklediğiniz şeylerde başarısız olacağıydı” dedi Pinto. Örneğin, bir robot sesi kullanarak kırmızı bir bloğu yeşilden ayıramaz. “Ancak farklı bir nesne ise, örneğin bir blok ve bir fincan arasında ayrım yapabilir.”

Araştırma, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı ve Donanma Araştırma Ofisi tarafından desteklendi.