Daha eli çabuk robotlara doğru

Kaliforniya Üniversitesi’nden Profesör Ken Goldberg ile öğrencisi Jeff Mahler, bu zamana kadarki en eli çabuk robotu üretmeyi başardı. Robot, birçok numaranın yanı sıra rakipsiz bir hız ve beceriyle bir sürü eşyayla dolu bir çekmeceyi elden geçirebiliyor.

Çevikliği mekanik kıskaçlarından değil beyninden kaynaklanan robot, en tuhaf görünen nesneleri bile inanılmaz bir hızla toplamasına yardımcı olması için Dex-Net adlı yazılımı kullanıyor. Goldberg robotun son versiyonunu MIT Technology Review‘un San Francisco’da düzenlenen ve yapay zekaya ithaf edilen EmTech Dijital Konferansı’nda gösterdi.

Robotun yazılımı Dex-Net, ilk kez gördüğü bir nesneyi daha önce gördüğü bir nesneyle karşılaştırarak genelleme yapabiliyor. Hatta robot, nesneyi nasıl kavrayacağına emin olamadığında daha iyi bakmak için nesneyi evirip çevirebiliyor. Sistemin son versiyonunda yüksek çözünürlüklü bir 3D sensör ve her biri farklı sinir ağı tarafından kontrol edilen iki kol var. Bir kolda geleneksel robot kıskacı diğerinde ise emiş sistemi bulunuyor. Robotun yazılımı, nesneyi tarayıp her iki sinir ağına da bakarak nesneyi emmenin mi yoksa tutup almanın mı daha mantıklı olduğuna karar veriyor. Robotların tanımadığı nesnelerle uğraşması robotik alanındaki temel sorunlardan biri. Mesela araba fabrikalarında kullanılan robotlar hızlı ve hatasız biçimde çalışabiliyor ancak değişen ya da bilmedikleri durumlara adapte olma becerileri yok.

Goldberg’ün çalışma ve araştırmalarına ek olarak, DeepMind ve OpenAI gibi yerlerde çalışan diğer araştırmacılar da robotları daha akıllı ve daha uyumlu hale getirmek için makine öğreniminin nasıl kullanılabileceğini araştırıyor. Robotik alanındaki gelişmeler, yapay zekanın algılama gibi başka alanlarını da besleyebilir. Goldberg’ün robotunu gören MIT Profesörü Russ Tedrake “Makine öğrenimi şu anda robotik üzerinde daha önce görülmemiş bir etkiye sahip.” diyerek makine öğreniminin potansiyeline dikkat çekiyor.

Kaynak: MIT Technology Review