Bu Robot, Labirenti geçmeyi öğrendi

Robotik çözümleri sıfırdan tasarlamak yerine, en etkileyici ilerlemelerimizden bazıları, doğanın halihazırda ürettiğini kopyalamaktan geldi.

Yeni araştırma, bu yaklaşımı robot ‘zihinlerine’ nasıl genişletebileceğimizi gösteriyor; bu durumda, bir robotun bir labirentten en iyi rotayı tek başına öğrenmesini sağlayarak – hatta belirli dönüşlerin bir tür hafızasını tutmaya kadar. Bir mühendis ekibi, altıgen bir labirentte yolunu bulmak için bir Lego robotu kodladı: varsayılan olarak, daha önce ziyaret ettiği veya çıkmaza giren bir noktaya ulaşana kadar her işlevde sağa döndü, bu noktada yeniden başlaması gerekiyordu. . En önemlisi, robottaki yazılım, önceki çalıştırmalarda yaptığı yanlış dönüşleri hatırlayabiliyor ve bir sonraki sefer düzeltmeler yapabiliyordu. Bu, insan beynindeki nöronlar arasındaki sinapsların tekrarlayan kullanım yoluyla bağlantılarını güçlendirmesine benzer şekilde robotun hangi yöne döndüğünü belirlemeye yardımcı olan bir nöromorfik devreyi ayarlayarak elde edildi. Eindhoven Teknoloji Üniversitesi’nden elektrik mühendisi Imke Krauhausen, “Tıpkı bir psikoloğun labirentinde her doğru dönüşü yaptığında fare beynindeki bir sinaps güçleniyorsa, cihazımız da belirli bir miktar elektrik uygulanarak ayarlanıyor” diyor. Hollanda. “Cihazdaki direnci ayarlayarak motorları kontrol eden voltajı değiştirirsiniz. Onlar da robotun sağa mı yoksa sola mı döneceğini belirler.” Robot, iki metrekareyi (yaklaşık 22 fit kare) ölçen labirentten çıkış yolunu bulmak için 16 deneme yaptı. Robotun doğru çalışmasının anahtarı, cihazın nöromorfik devresinde kullanılan belirli bir polimer – p(g2T-TT) idi. Malzeme, saklanan durumları uzun bir süre boyunca koruyabilir; bu, robotun bir sensörimotor tarafından alınan deneyimini labirentte ‘hafızası’ olarak kullanmak için yazdırabileceği anlamına gelir. Araştırmacılar, yazılım tabanlı öğrenme algoritmaları yerine bunun gibi bir nöromorfik devre kurarak, güç taleplerini ve bitmiş robotun boyutunu azaltmayı başardılar – bu yaklaşım yine inanılmaz güç verimliliğine sahip beyni taklit ediyor. Krauhausen, “Duyu ve hareketin birbirini güçlendirdiği bu sensorimotor entegrasyon, aynı zamanda doğanın işleyiş şeklidir, bu yüzden robotumuzda bunu taklit etmeye çalıştık” diyor. Bu, bazı ekibin elektronik cihazların tasarım ve operasyonlarında nasıl daha biyolojik olabileceğine ve aynı zamanda yüksek düzeyde güvenilirlik ve verimlilik elde edebileceğine dair önceki araştırmalarına dayanıyor. Artık bu özel alanda giderek artan sayıda gelişme görüyoruz. Daha sonra, bilim adamları, daha karmaşık görevleri üstlenmek için daha fazla mühendislik iyileştirmesi ve daha büyük devre ızgaraları gerektirecek olan, yerleşik cihazlarda yapılabilecek işlem miktarını geliştirmek istiyorlar. Sonunda, bunun gibi sistemler, robotların gezinmesine yardımcı olmanın ötesinde çok çeşitli şekillerde kullanılabilir. Botlar, yazılıma ve buluta olan bağımlılığı azaltarak bağımsız olarak çalışabilir ve hatta bedenlerimizle iç içe geçebilir. Krauhausen, “Organik yapıları nedeniyle, bu akıllı cihazlar prensipte gerçek sinir hücreleriyle entegre edilebilir” diyor. “Diyelim ki bir yaralanma sırasında kolunuzu kaybettiniz. O zaman bu cihazları potansiyel olarak vücudunuzu biyonik bir ele bağlamak için kullanabilirsiniz.”

Robotik çözümleri sıfırdan tasarlamak yerine, en etkileyici ilerlemelerimizden bazıları, doğanın halihazırda ürettiğini kopyalamaktan geldi. Yeni araştırma, bu yaklaşımı robot ‘zihinlerine’ nasıl genişletebileceğimizi gösteriyor; bu durumda, bir robotun bir labirentten en iyi rotayı tek başına öğrenmesini sağlayarak – hatta belirli dönüşlerin bir tür hafızasını tutmaya kadar. Bir mühendis ekibi, altıgen bir labirentte yolunu bulmak için bir Lego robotu kodladı: varsayılan olarak, daha önce ziyaret ettiği veya çıkmaza giren bir noktaya ulaşana kadar her işlevde sağa döndü, bu noktada yeniden başlaması gerekiyordu. . En önemlisi, robottaki yazılım, önceki çalıştırmalarda yaptığı yanlış dönüşleri hatırlayabiliyor ve bir sonraki sefer düzeltmeler yapabiliyordu. Bu, insan beynindeki nöronlar arasındaki sinapsların tekrarlayan kullanım yoluyla bağlantılarını güçlendirmesine benzer şekilde robotun hangi yöne döndüğünü belirlemeye yardımcı olan bir nöromorfik devreyi ayarlayarak elde edildi. Eindhoven Teknoloji Üniversitesi’nden elektrik mühendisi Imke Krauhausen, “Tıpkı bir psikoloğun labirentinde her doğru dönüşü yaptığında fare beynindeki bir sinaps güçleniyorsa, cihazımız da belirli bir miktar elektrik uygulanarak ayarlanıyor” diyor. Hollanda. “Cihazdaki direnci ayarlayarak motorları kontrol eden voltajı değiştirirsiniz. Onlar da robotun sağa mı yoksa sola mı döneceğini belirler.” Robot, iki metrekareyi (yaklaşık 22 fit kare) ölçen labirentten çıkış yolunu bulmak için 16 deneme yaptı. Robotun doğru çalışmasının anahtarı, cihazın nöromorfik devresinde kullanılan belirli bir polimer – p(g2T-TT) idi. Malzeme, saklanan durumları uzun bir süre boyunca koruyabilir; bu, robotun bir sensörimotor tarafından alınan deneyimini labirentte ‘hafızası’ olarak kullanmak için yazdırabileceği anlamına gelir. Araştırmacılar, yazılım tabanlı öğrenme algoritmaları yerine bunun gibi bir nöromorfik devre kurarak, güç taleplerini ve bitmiş robotun boyutunu azaltmayı başardılar – bu yaklaşım yine inanılmaz güç verimliliğine sahip beyni taklit ediyor. Krauhausen, “Duyu ve hareketin birbirini güçlendirdiği bu sensorimotor entegrasyon, aynı zamanda doğanın işleyiş şeklidir, bu yüzden robotumuzda bunu taklit etmeye çalıştık” diyor. Bu, bazı ekibin elektronik cihazların tasarım ve operasyonlarında nasıl daha biyolojik olabileceğine ve aynı zamanda yüksek düzeyde güvenilirlik ve verimlilik elde edebileceğine dair önceki araştırmalarına dayanıyor. Artık bu özel alanda giderek artan sayıda gelişme görüyoruz. Daha sonra, bilim adamları, daha karmaşık görevleri üstlenmek için daha fazla mühendislik iyileştirmesi ve daha büyük devre ızgaraları gerektirecek olan, yerleşik cihazlarda yapılabilecek işlem miktarını geliştirmek istiyorlar. Sonunda, bunun gibi sistemler, robotların gezinmesine yardımcı olmanın ötesinde çok çeşitli şekillerde kullanılabilir. Botlar, yazılıma ve buluta olan bağımlılığı azaltarak bağımsız olarak çalışabilir ve hatta bedenlerimizle iç içe geçebilir. Krauhausen, “Organik yapıları nedeniyle, bu akıllı cihazlar prensipte gerçek sinir hücreleriyle entegre edilebilir” diyor. “Diyelim ki bir yaralanma sırasında kolunuzu kaybettiniz. O zaman bu cihazları potansiyel olarak vücudunuzu biyonik bir ele bağlamak için kullanabilirsiniz.”

kaynak:https://www.sciencealert.com/a-human-like-brain-is-helping-robots-escape-from-mazes


Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir