İnsanla robot arasındaki en önemli farklardan biri insanların robotlara göre çok daha hareketli ve becerikli olması görülür. İnsanoğlundaki bu fiziksel becerilerinin arka planında binlerce yıllık bir evrim süreci ve motor hareketlerin binlerce yıldır tekrarlanma gerçeği bulunuyor. Bilim adamları da yıllardır robotların daha hareketli, daha becerikli ve daha pratik olması için çalışmalar yapıyor.
İngiltere’deki Leeds Üniversitesi’nde görevli bilim adamlarının geliştirdikleri robot bu konuda önemli yol katetti. Bilim adamlarının yapay zeka ile eğittiği robot, karmakarışık bir buzdolabı içerisinde diğer nesneleri kırmadan, dökmeden hedeflediği nesneye ulaşmayı başardı. Robotta kullanılan yapay zeka nesnelerin çekilen görüntüleri kullanarak planlama yapıp ve deneme- yanılma yöntemiyle öğrenerek hedefine ulaştı.
BAŞARIYA ULAŞMAK İÇİN İKİLİ YAKLAŞIM
İnsanoğlu için son derece basit olan bu hareket bir robot için son derece karmaşık bir görev haline geliyor. Robotun görevi başarması için art arda birçok ayrı hareketi tasarlaması gerekiyor. Leeds Üniversitesi Bilgisayar Bölümü’nde görevli Mehmet Doğar, Wissam Bejjani ve Matteo Leonetti’nin geliştirdiği yapay zekanın bu hareketler silsilesini gerçekleştirmesi için ikili bir yaklaşım uyguladı. İlk yaklaşım “otomatik planlama”, yani robotun görsel sisteminin kendisine sunduğu engelleri görmesini ve oradan hedef nesneye ulaşmak için ne gibi farklı hareketleri yapması gerektiğini hesaplamasını sağlıyor. Ancak robot kazayla başka nesneleri düşürebilir ve görevi gerçekleştiremez diye devreye ikinci yaklaşım giriyor. “Pekiştirmeli öğrenme” adı verilen bu ikinci yaklaşımda robotun binlerce defa deneme- yanılma yöntemi kullanarak hedefe nasıl başarıyla ulaşacağını öğrenmesi sağlanıyor.
“ROBOTLAR GENELLEME YETENEĞİNE SAHİP”
Leeds Üniversitesi’nde görevli Wissam Bejjani geliştirdikleri robotla ilgili “Robot genelleme yeteneğine sahiptir. Her bir benzersiz koşulda öğrendiklerini uygular. Laboratuvar testlerinde robotumuz buzdolabı içerisinde yer alan bir elmaya ulaşmak için önce önündeki diğer nesneleri nasıl geçeceğini hesaplayarak rafın dışına nesneleri düşürmeden elmaya ulaşmayı başardı.” Projede görevli bir diğer araştırmacı Mehmet Doğar ise “Bu ikili yaklaşım benimsenerek robotun düşünme hızı on kat arttı” dedi.
KAYNAK: Daily Mail
Fotoğraf: Leeds Üniversitesi
106. TRAI Meet-Up’ta savunma sanayisinde algoritmik güç ve yapay zeka uygulamalarını ele aldık. HAVELSAN ev…
Eğitim teknolojileri (EDTech) artık yalnızca ders içeriklerinin dijital ortama taşınmasıyla sınırlı değil. Bugün EdTech; öğrenme…
Türkiye’nin 2026–2030 dönemini kapsayan Yapay Zeka Eylem Planı, Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan tarafından Türkiye Yapay…
TRAI olarak her yıl düzenlediğimiz çalıştaylarda, Türkiye yapay zeka ekosisteminin nabzını tutuyoruz. TRAI 9. Yıl…
Yalıtım sektörü, enerji verimliliği, sürdürülebilirlik ve karbon azaltımı hedefleriyle Türkiye için stratejik önem taşıyan alanların…
TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…