Yapay Zekâ (AI) ve makine öğrenimi, otonom sistemlerde büyük iyileştirmeler sağlamaya doğru ilerliyor. Gelecek parlak ve AI kontrollü robotikteki gelişmeler buradan sonra yalnızca artacak.
AI’nın hedefi, robotlara bir zamanlar yalnızca insan zekâsıyla tamamlanabilen görevleri yerine getirme yeteneği kazandırmaktır. Yani, bir programcı tarafından oluşturulan önceden belirlenmiş bir algoritmayı yalnızca takip etmek yerine, çeşitli görevleri kendi başına yerine getirebilme kabiliyetini kapsamaktır.
Çeşitli otomasyon endüstrilerinde kullanılan yaygın robotikler genellikle tek bir görevi gerçekleştirmek için kullanılır; en popüler ve bilinen örneklerden biri Roomba robot süpürgelerdir. Robot süpürgenin temel amacı, sabit bir alanda belirli bir desenle hareket etmek ve bir engel algılandığında hareket yönünü döndürmek veya açı vermektir. Ancak bu robot, hangi nesnelerin algılandığını belirleyemez ve dolayısıyla çevresine uyum sağlayamaz.
Bir insan, ne tür bir engelin bulunduğunu ve ondan nasıl kaçınılacağını anlayabilir; örneğin bir evcil hayvanı ayırt edebilir, fakat robot süpürge bunu yapamaz. AI, karşılaştığı deneyimlerden bilgi toplayıp öğrenerek, dünya genelinde makinelerin görevleri nasıl yerine getirdiğini etkileyecektir. Robotikte AI kullanımı, dört kilit alandan elde edilen bilgilerden faydalanacaktır:
- Görüş
- Kavrama
- Hareket Kontrolü
- Veri Toplama
Görüş
Kameralar, AI sistemi tarafından nesneleri daha yüksek doğruluk ve ayrıntı düzeyiyle tespit ve tanımaya yardımcı olmak için kullanılabilir. Bir makineye hangi nesnenin algılandığını belirlemeyi öğretmek, bir görevi yerine getirmek için atılması gereken sonraki adımların hızlı ve güvenilir şekilde optimize edilmesini sağlar.
Kavrama
Çeşitli sensörler kullanarak, bir robotun üzerinde çalışılan nesnenin türünü algılayabilmesi sağlanabilir. Bu, nesnenin fiziksel özelliklerini tespit edip bulgularını benzer özelliklere sahip diğer nesnelerle ilişkilendirerek başarılabilir. Genellikle, makineler sürekli öğrendiği için, referans olarak bilgi içeren veritabanları kullanılır. Bu veriler ilerleyen kısımlarda daha ayrıntılı ele alınacaktır.
Hareket Kontrolü
Makine öğrenimi tabanlı görüş ve kavrama sistemlerinin gücünü birleştirerek, robotun gerçekleştirmesi gereken hareketler çevresine uyum sağlarken yüksek hassasiyet düzeyleriyle gerçekleştirilebilir. Hareket kontrolü kısmı, Progressive Automations’ın lineer aktüatörleri gibi otomatik hareket cihazlarıyla sağlanır.
Veri Toplama
Makine öğrenimindeki en önemli değişken, AI sistemi tarafından toplanan verilerdir. Büyük veri, AI destekli robotiklerin gerçekleştirdiği otonom görevleri karşılaştırmak, analiz etmek ve inşa etmek için kullanılır. Toplanan tüm bilgiler, analiz edilen değişkene özgü veritabanlarında saklanabilir ve saklanacaktır. Gerçek dünyadaki uygulamalarda daha fazla robotik kullanıldıkça toplanan bilgi artar ve gerçek zamanlı geri besleme sağlanır; bu nedenle verideki artış üstel olacaktır.
Elektrikli lineer aktüatörlerin kullanımı, farklı sektörlerde otonom sistemlere giderek daha fazla robotik türü entegre edildikçe artmaya devam edecektir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi zamanla daha da gelişecek ve günlük operasyonlarımızı yüksek düzeyde optimize edecek şekilde iyileştirecektir.