Robotlar AI Kullanarak “Acı” Hissedip Kendini Onarıyor

Robotlar, yeni bir gelişme ile canlı varlıklara daha da benzer hale geliyor. Singapur’daki Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nden (NTU Singapore) bilim insanları, robotların acı tanıması ve kendini onarabilmesi için bir AI sistemi geliştirdiler.

Yeni geliştirilen sistem, AI destekli sensör düğümlerine dayanır ve bu düğümler “acı”yı işler ve buna tepki verir. Bu acı, dış bir fiziksel kuvvetin etkisiyle ortaya çıkar. Sistemdeki diğer önemli kısım ise kendini onarma özelliğidir. Robot, küçük bir “yaralanma” durumunda, insan müdahalesine gerek kalmadan hasarı onarabilir.

Araştırma, Ağustos ayında Nature Communications dergisinde yayımlandı.

Şu anda dünyanın çoğu robotu, bir dizi sensör aracılığıyla çevresindeki bilgileri alır. Ancak bu sensörler bilgi işlemez, bunun yerine bilgileri bir merkezi işleme birimine gönderir. Bu merkezi işleme birimi, öğrenmenin gerçekleştiği yerdir ve bu, mevcut robotların birçok kabloya ihtiyaç duyduğu anlamına gelir. Bu sistem, daha uzun yanıt süreleri ile sonuçlanır.

Bu robotlar ayrıca genellikle kolayca hasar görür ve çok fazla bakım ve onarım gerektirir.

Yeni Sistem

Bilim insanları tarafından geliştirilen yeni sistemde, AI, sensör düğümlerinin ağında gömülüdür. Daha küçük ve menos güçlü işleme birimleri vardır ve sensör düğümleri bu birimler ile bağlantılıdır. Bu yapı, öğrenmenin yerel olarak gerçekleşmesini sağlar ve bu da gereken kablo sayısını ve yanıt süresini azaltır. Özellikle, geleneksel robotlara kıyasla beş ila on kat daha hızlıdır.

Kendini onarma sistemi, self-healing iyon jeli malzemesinin sisteme tanıtılması ile sağlanır. Bu, robotların, insan yardımına gerek kalmadan, mekanik fonksiyonlarını hasar gördüklerinde geri kazanmalarını sağlar.

Associate Professor Arindam Basu, çalışmanın ortak yazarıdır ve Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Okulu’ndan gelmektedir.

“Robotların bir gün insanlarla birlikte çalışabilmesi için, nasıl güvenli bir şekilde etkileşime gireceklerini güvence altına almak önemlidir. Bu nedenle, bilim insanları dünya çapında, robotlara ‘acı’ hissi, tepki verme ve zorlu çalışma koşullarına dayanma yeteneği kazandırmak için yollar bulmaya çalışıyorlar. Ancak, gerekli sensörlerin bir araya getirilmesinin karmaşıklığı ve ortaya çıkan sistemin kırılganlığı, yaygın benimseme için önemli bir engel oluşturuyor.”

Basu, aynı zamanda nöromorfik hesaplama uzmanı, “Çalışmamız, minimal kablo ve devre ile verimli bir şekilde bilgi işleyebilen bir robotik sistemin uygulanabilirliğini gösterdi. Gerekli elektronik bileşen sayısını azaltarak, sistemimizin daha uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir olmasını sağlayacağız. Bu, yeni nesil robotların piyasaya sürülmesini hızlandıracaktır.”

Robota Acı Hissini Öğretmek

Robota ‘acı’ hissi verilmesi için, ekip memtransistörleri kullandı, bunlar ‘beyin benzeri’ elektronik cihazlar olarak işlev görür. Bu cihazlar, hafıza ve bilgi işleme yeteneklerine sahiptir ve yapay acı reseptörleri ve sinapsis olarak görev yapar.

Çalışma, robotun, hasar gördükten sonra bile baskı altında kalabileceğini gösterdi. Bir ‘yaralanma’ durumunda, robot mekanik fonksiyonunu kaybeder. İşte bu noktada, self-healing iyon jeli devreye girer ve robota ‘yarayı’ onarmasını sağlar, temelde onu birleştirir.

Rohit Abraham John, çalışmanın ilk yazarı ve Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Okulu’ndan Araştırma Görevlisidir.

“Bu yeni cihazların self-healing özellikleri, robotik sistemin, kesilme veya çizilme gibi ‘yaralanmalar’ sonrasında, oda sıcaklığında bile, kendini tekrar tekrar ‘dikmesini’ sağlar. Bu, biyolojik sistemimizin çalışmasıyla benzerdir, tıpkı insan derisinin bir kesikten sonra kendi kendine iyileşmesi gibi.”

“Testlerimizde, robotumuz, küçük yaralanmalardan sonra, kazalar ve çarpmalar之后, ‘hayatta kalabilir’ ve etkili bir şekilde çalışmaya devam edebilir. Eğer böyle bir sistem gerçek dünya ortamlarında kullanılan robotlarda kullanılırsa, bakım maliyetlerinde tasarrufa katkıda bulunabilir.”

NTU’dan Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Okulu’ndan ortak yazar olan Nripan Mathews, “Geleneksel robotlar, yapılandırılmış bir şekilde programlanabilir görevleri gerçekleştirir, ancak bizimkisi çevresini algılar, öğrenir ve davranışını buna göre uyarlar. Çoğu araştırmacı, daha hassas sensörler geliştirmeye odaklanır, ancak karar verme mekanizmalarının nasıl etkili bir şekilde kurulacağına odaklanmaz. Gelecek nesil robotların insanlarla etkili bir şekilde etkileşime girebilmesi için bu tür araştırmalar gerekli.”

“Bu çalışmada, ekibimiz, yeni öğrenme materyalleri, cihazlar ve fabrikasyon yöntemleri kullanarak, robotların insan nöro-biyolojik fonksiyonlarını taklit etmesini sağladı. Henüz prototip aşamasındayız, ancak bulgularımız, bu alanda araştırmacılara bu zorlukları aşmak için yol gösterecek önemli çerçeveler oluşturdu.”

Araştırma ekibi, sistemi daha da geliştirmek için endüstri ve hükümet araştırma laboratuvarlarındaki ortaklarla birlikte çalışmaya başlayacak.