Robotlar AI’ı Kullanarak Ağrı Hissedip Kendini Onarıyor

Robotlar, yeni bir gelişmeyle canlı varlıklara daha da benzer hale geliyor. Singapur’daki Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nden (NTU Singapore) bilim adamları, robotların ağrıyı tanımalarını ve kendilerini onarmalarını sağlayan bir AI sistemi geliştirdiler.

Yeni geliştirilen sistem, AI destekli sensör düğümlerine dayanmaktadır. Bu düğümler ‘ağrı’yı işler ve buna tepki verir. Bu ağrı, dış bir fiziksel kuvvetin neden olduğu basınç olduğunda belirlenir. Sistemdeki diğer önemli kısım ise kendini onarma özelliğidir. Robot, küçük bir ‘yaralanma’ durumunda hasarı onarabilir ve bunu yapmak için insan müdahalesine gerek duymaz.

Araştırma, Ağustos ayında Nature Communications dergisinde yayımlandı.

Şu anda dünyanın çoğu robotu, sensörler ağının yardımıyla çevresindeki bilgileri alır. Ancak bu sensörler bilgi işlemez, bunun yerine bilgileri bir merkezi işlem birimi gönderir. Öğrenme, bu merkezi işlem birimi içinde gerçekleşir ve bu da mevcut robotların birçok kabloya ihtiyaç duyduğu anlamına gelir. Bu sistem, daha uzun yanıt sürelerine neden olur.

Daha uzun yanıt sürelerinin yanı sıra, bu robotlar genellikle kolayca hasar görür ve çok fazla bakım ve onarım gerektirir.

Yeni Sistem

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

Kendini onarma sistemi, self-healing iyon jel malzemesinin sisteme tanıtılmasıyla gelir. Bu, robotların hasar gördüğünde mekanik fonksiyonlarını insan yardımına gerek kalmadan geri kazanmalarını sağlar.

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

“Robotların bir gün insanlarla birlikte çalışabilmesi için bir endişe, onları bizimle güvenli bir şekilde etkileşime girebilmelerini sağlamak. Bu nedenle, bilim adamları dünya çapında, robotlara ‘ağrı’yı hissedebilme, buna tepki verebilme ve zorlu çalışma koşullarına dayanabilme gibi bir bilinç kazandırmak için yollar bulmaya çalışıyorlar. Ancak, gerekli sensörlerin bir araya getirilmesinin karmaşıklığı ve ortaya çıkan sistemin kırılganlığı, yaygın benimseme için önemli bir engel oluşturuyor.”

Nöromorfik hesaplama uzmanı olan Basu, “Çalışmamız, asgari 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 sağlamayı hedefliyoruz. Bu, yeni nesil robotların piyasada benimsenmesini hızlandıracaktır.”

Robota Ağrı Hissettirmek

Robota ağrı hissettirmek için, ekip ‘beyne benzer’ elektronik cihazlar olarak çalışan memtransistörleri kullandı. Bu cihazlar hafıza ve bilgi işleme yeteneğine sahiptir ve yapay ağrı reseptörleri ve sinapslar olarak görev yaparlar.

Çalışma, robotun hasar gördükten sonra bile basınçlara tepki vermeye devam edebileceğini gösterdi. Bir ‘yaralanma’之后, örneğin bir kesik之后, robot mekanik fonksiyonunu kaybeder. İşte bu noktada self-healing iyon jel devreye girer ve robota ‘yarayı’ kendiliğinden ‘dikme’ yeteneği kazandırır.

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

“Bu yeni cihazların self-healing özellikleri, robotik sistemin ‘yaralandığında’, yani kesik veya çizik gibi küçük yaralanmalar olduğunda, oda sıcaklığında bile kendini tekrar dikmesini sağlar. Bu, biyolojik sistemimizin çalışmasına benzer, tıpkı insan derisinin kendi kendine iyileşmesi gibi.”

“Deneylerimizde, robotumuz ‘hayatta kalabilir’ ve küçük yaralanmalardan kaynaklanan mekanik hasarlara tepki verebilir, ayrıca etkili bir şekilde çalışmaya devam edebilir. Böyle bir sistem gerçek dünya ortamlarında robotlarla kullanılsa, bakım maliyetlerinde tasarrufa katkıda bulunabilir.”

NTU Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Okulu’ndan ortak lider yazar olan Nripan Mathews, “Geleneksel robotlar, yapılandırılmış ve programlanabilir bir şekilde görevleri gerçekleştirir, ancak bizimki çevrelerini algılayabilir, öğrenir ve davranışlarını buna göre uyarlar. Çoğu araştırmacı, daha da duyarlı sensörler geliştirmeye odaklanır, ancak kararları etkili bir şekilde nasıl alacaklarını düşünmez. Gelecek nesil robotların insanlarla etkili bir şekilde etkileşime girebilmesi için bu tür araştırmalar gerekli.”

“Bu çalışmada, ekibimiz, yeni öğrenme materyalleri, cihazlar ve fabrikasyon yöntemlerini kullanarak robotların insan nöro-biyolojik fonksiyonlarını taklit etmesini sağlayan farklı bir yaklaşım izledi. Henüz prototip aşamasında olsalar da, bulgularımız, bu zorluklarla başa çıkmak için araştırmacılara yol gösterecek önemli çerçeveler oluşturdu.”

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