ahmetbeyler
New member
Elektrikli aygıtların tasarım ve uygulamalarının nasıl “daha biyolojik” olabileceği üzerine çalışan mühendis takımı, tabiattan ilham alarak bir robotun, kendi hünerleriyle bir labirentten çıkmasını sağlayan bir sistem geliştirdi.
En değerlisi de robottaki yazılım, daha evvelki yanlış dönüşleri hatırlıyor ve bir daha sonraki sürüşte yanılgılarını düzeltebiliyordu. Robot, yaklaşık iki metrekarelik bir labirentten çıkış yapabilmek için 16 deneme yaparak labirentten çıkmayı başardı.
Beyin yapısından ilham alınarak tasarlandı
Bir mühendis takımı, bir robotun labirentten çıkabilmesi için en uygun rotayı tek başına öğrenmesini amaçlayan bir proje geliştirdi. İnsan beynindeki yenidenlayan durumları kaydeden ve tercihlerinin belirlenmesine yardımcı olan nöromorfik devreden ilham alınarak tasarlanan sistem Bilim Gelişmeleri isimli mecmuada yayınlanan makale ile duyuruldu. Araştırmacılar yazılım tabanlı öğrenme algoritmalarının yanı sıra nöromorfik bir devre kurarak robotun güç gereksinimlerini ve boyutunu azaltmanın bir yolunu buldu.
Robotun gerçek çalışmasını sağlayan devreyi, beyni taklit eden polimer isimli unsur oluşturuyordu. Bu husus ‘deneyimleri’ uzun bir süre koruyabiliyor ve bu tecrübelerini labirentten çıkmak için kullanabiliyor. Araştırmacılar bu unsurun labirentin hafızası olarak tanımlanabileceğini tabir etti. Eindhoven Teknoloji Üniversitesi’nden elektrik mühendisi Imke Krauhausen, “Bir deneyde labirent ortasında istikametini bulmaya çalışan bir farenin istikamet bulma kabiliyeti nasıl güçleniyorsa, cihazımızda da bu aşikâr bir ölçü elektrik uygulanarak ayarlanıyor” dedi. Aygıttaki direnç ayarlanarak motorları denetim eden voltaj değiştiriliyor ve bu sayede robotun sağa mı yoksa sola mı döneceği belirleniyor.
İnsan beynini taklit eden bu ve bunun üzere sistemler, robotların gezinmesine yardımcı olmanın da ötesine giderek yazılıma ve buluta olan bağımlılığı azaltarak bağımsız olarak çalışabilir. Bu akıllı aygıtların, organik yapıları niçiniyle gerçek hudut hücreleriyle entegre edilebileceğini belirten Krauhausen, “Diyelim ki bir kazada kolunuzu kaybettiniz. bu biçimde durumlarda bu aygıtları bedeninizi biyonik bir ele bağlamak için kullanabilirsiniz” dedi.
Robotun öğrenme sürecini gösteren görüntü:
Labirentten çıkışa giden belirlenmiş yolda, sadece robota sola ya da sağa dönmesi gerektiğini belirten ipuçları yer alıyordu. Robot, 16 denemeden daha sonra kendi başına labirentten çıkmayı başardı.
En değerlisi de robottaki yazılım, daha evvelki yanlış dönüşleri hatırlıyor ve bir daha sonraki sürüşte yanılgılarını düzeltebiliyordu. Robot, yaklaşık iki metrekarelik bir labirentten çıkış yapabilmek için 16 deneme yaparak labirentten çıkmayı başardı.
Beyin yapısından ilham alınarak tasarlandı
Bir mühendis takımı, bir robotun labirentten çıkabilmesi için en uygun rotayı tek başına öğrenmesini amaçlayan bir proje geliştirdi. İnsan beynindeki yenidenlayan durumları kaydeden ve tercihlerinin belirlenmesine yardımcı olan nöromorfik devreden ilham alınarak tasarlanan sistem Bilim Gelişmeleri isimli mecmuada yayınlanan makale ile duyuruldu. Araştırmacılar yazılım tabanlı öğrenme algoritmalarının yanı sıra nöromorfik bir devre kurarak robotun güç gereksinimlerini ve boyutunu azaltmanın bir yolunu buldu.
Robotun gerçek çalışmasını sağlayan devreyi, beyni taklit eden polimer isimli unsur oluşturuyordu. Bu husus ‘deneyimleri’ uzun bir süre koruyabiliyor ve bu tecrübelerini labirentten çıkmak için kullanabiliyor. Araştırmacılar bu unsurun labirentin hafızası olarak tanımlanabileceğini tabir etti. Eindhoven Teknoloji Üniversitesi’nden elektrik mühendisi Imke Krauhausen, “Bir deneyde labirent ortasında istikametini bulmaya çalışan bir farenin istikamet bulma kabiliyeti nasıl güçleniyorsa, cihazımızda da bu aşikâr bir ölçü elektrik uygulanarak ayarlanıyor” dedi. Aygıttaki direnç ayarlanarak motorları denetim eden voltaj değiştiriliyor ve bu sayede robotun sağa mı yoksa sola mı döneceği belirleniyor.
İnsan beynini taklit eden bu ve bunun üzere sistemler, robotların gezinmesine yardımcı olmanın da ötesine giderek yazılıma ve buluta olan bağımlılığı azaltarak bağımsız olarak çalışabilir. Bu akıllı aygıtların, organik yapıları niçiniyle gerçek hudut hücreleriyle entegre edilebileceğini belirten Krauhausen, “Diyelim ki bir kazada kolunuzu kaybettiniz. bu biçimde durumlarda bu aygıtları bedeninizi biyonik bir ele bağlamak için kullanabilirsiniz” dedi.
Robotun öğrenme sürecini gösteren görüntü:
Labirentten çıkışa giden belirlenmiş yolda, sadece robota sola ya da sağa dönmesi gerektiğini belirten ipuçları yer alıyordu. Robot, 16 denemeden daha sonra kendi başına labirentten çıkmayı başardı.