Yakın zamana kadar robot eller için ayakkabı bağcıklarını bağlamak gibi basit bir eylem bile zor bir görevdi. Fakat yeni geliştirilen bir sistem robot ellerin hünerlerini büyük ölçüde geliştirdi.
Birden fazla eklemini koordine etmek için bir robotu kodlamak kolay bir iş değil. Bu yüzden bilgisayar bilimcileri, bilgisayarların kendi becerilerini kendi başlarına geliştirdiği bir yapay zekâ (AI) alanı olan makine öğrenimine yöneldiler. Bu tür bir öğrenme süreci çok tekrar ve zaman gerektiriyor. Bu süreçte robotların donanımı yavaş ve yeterince dayanıklı olmayabiliyor. Bazı araştırmacılar ise bu tip öğrenme yerine, algoritmaları sanal robotlar kullanarak eğitiyorlar. Ancak gerçek dünya her zaman simülasyonlardan farklı.
Yeni yapılan çalışmada araştırmacılar bu "gerçek dünya-simülasyon farkı" sorununun, robotun eğitimi sırasında sürtünme ve cisim boyutu gibi unsurları rastgele seçerek, üstesinden gelmeyi başardı. Çalışmada robotun hem simülasyon hem de gerçek dünyada öğrenimi için her yüzeyinde farklı harfler bulunan küp şeklinde çocuk oyuncakları kullanıldı. Ayrıca araştırmacılar robot programı için bir kısa-süreli bellek yarattılar. Böylece küple oynamaya başlamasından birkaç saniye sonra robot, oyuncağın tam boyutu ve diğer faktörler hakkında bir fikir edinip kendisini ona göre ayarladı.
Araştırmacılar süreç boyunca insan elini andıran bir robot el kullandı. Öğrenim sürecinde kullanılması için bu elin bir dijital simülasyonu da yaratıldı. Öğrenilenlerin simülasyondan gerçek ellere ne kadar iyi aktarıldığını görmek için hem fiziksel hem de sanal test sırasında robot elden küpü her defasında değişen bir diziye göre yönlendirmesi istendi. Şimdiye kadar hiçbir robot ele bu kadar karmaşık bir görev verilmemişti.
Fiziksel testlerde sistem, elin üstüne yerleştirilmiş üç kamera yardımıyla küpün yüzeyini görebiliyordu. Simülasyon testlerinde ise robot el, hızlandırılmış bir 100 yıllık deneme-yanılma sürecinden sonra hiç takılmadan 30 ardışık küp çevirme görevini tamamladı. Gerçek robot el ise hiç takılmadan 15 ardışık hareketi yapabildi.
Öğrenim sürecinde sistem, iki parmak ucu arasında küpü döndürmek ve küpün yönünü değiştirmek için yerçekimi avantajını kullanmak gibi püf noktaları keşfetti. Robot ellerdeki bu ilerleme hassas elektronik cihazların montajında, sağlık hizmetlerinin verilmesinde ve ev içi kullanımda robotların yeteneklerini geliştirebilir.
Murat Altaş / @murataltas_
Kaynak: http://www.sciencemag.org/news/2018/07/watch-robot-hand-learn-manipulate-objects-just-human-hand
