Bilim Adamları Robota Bağımsız Olarak Labirenti Gezmeyi Öğretti

İşlemciler bilgisayarın beyni gibi davranırlar, ancak temel olarak insan beyninden farklıdırlar. Transistörler mantıksal işlemleri gerçekleştirmek için elektronik sinyalleri kullanırken, beyin sinir hücreleri aracılığıyla sinapslar aracılığıyla bağlanır. Beyin, vücudu kontrol etmek ve çevreyi algılamak için bu sinyali kullanır ve belirli uyaranlar algılandığında vücut/beyin sisteminin tepkisini tetiklemek için bir öğrenme sürecini kullanır.

Robota Labirentten Geçme

Bilim adamları şimdi bu temel öğrenme ilkesini basitleştirilmiş bir formda uyguladılar ve organik nöromorfik bir devre kullanarak bir robota labirentten geçmesini sağladılar.

Ekibi Paschalis Gkoupidenis yönetti ve Pail Blom’un Max Planck Polimer Araştırma Enstitüsü’ndeki bölümünün grup lideriydi. Çalışma, Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford ve KAUST üniversiteleri arasındaki bir işbirliği sonucu ortaya çıktı.

Makale Scientific Advances dergisinde yayımlandı.

Imke Krauhausen, Gkoupidenis’in grubundaki bir doktora öğrencisi ve TU Eindhoven’da ve yayımlanan makalenin ilk yazarı.

“Bu basit kurulumu kullanarak böyle ‘organik nöromorfik cihazların’ gerçek dünya koşullarında ne kadar güçlü olabileceğini göstermek istedik,” dedi Krauhausen.

Araştırmacılar, akıllı adaptif devreyi çevrelerden gelen duyusal sinyallerle beslediler ve böylece robota labirent içinde navigasyon sağladılar. Her labirent kesişiminde, çıkışa doğru yol gösterildi, ancak robot genellikle görsel sinyalleri yanlış anlar ve kaybolmadan önce yanlış kararlar alır.

Düzeltici Uyarılar Uygulama

Robot bu yanlış kararları alır ve ölü yollara girerse, bunları almaktan caydırılır ve organik devreye dokunarak algılayıcısı aracılığıyla elektriksel sinyallerle doğrudan düzeltici uyarılar uygulanır.

Sonuç olarak, robot her denemede doğru kararı vermeyi dần dần öğrenir ve bu da düzeltici uyarıları almaktan kaçınmasını sağlar ve sonunda labirentten doğru şekilde çıkar. Öğrenme süreci yalnızca organik adaptif devrede gerçekleşir.

“Robota basit bir organik devre kullanarak labirentten geçmesini sağlamak için gerçekten sevindik. Burada çok basit bir kurulum gösterdik. Ancak gelecekte, organik nöromorfik cihazların da yerel ve dağıtılmış hesaplama/öğrenme için kullanılabileceğini umuyoruz. Bu, gerçek dünya robotiği, insan-makine arayüzleri ve noktadan noktaya tanı teşhisleri için tamamen yeni olanaklar sunacak. Malzeme bilimi ve robotiklerin kesişiminde, hızlı prototipleme ve eğitim için yeni platformlar da ortaya çıkması bekleniyor.” Gkoupidenis diyor.