Bu bir alışkanlıktır. Boston Dynamics şirketi, Atlas adlı insansı robotunun hünerini göstermesi beklenen yeni bir video yayınladı. Bu sefer pense ile donatılmıştır. Ve onu göreceksiniz, böylece o pençeleriyle bir şeyler fırlatıp yakalayabilir. Ve tabii ki parkur yapmaya zorlanırsa özellikle çevik kalır. Düzgün yürümek, merdiven çıkmak, takla atmak, bizi hiçbir şey esirgemez.
Atlas robotunun 28 hidrolik mafsalı, saniyede 2,5 metre hızı ve gerçek zamanlı algısıyla belirginleşen, şirketin ilerleyişini göstermeye yönelik bir video. Ancak asıl yenilik, robotun “ellerinde” veya daha doğrusu tutucularında yatmaktadır. Robotun bir tahta tahtayı manipüle etmek ve yere koymak için kullandığı kıskaçlar. Ama aynı zamanda bir çanta atmak için.
Atlas ekibinin lideri Scott Kuindersma videoda “Robotun, parkur ve dans için yaptığımız gibi, ortamında dinamik olarak nasıl hareket ettirileceğini düşünmüyoruz” diyor. “Atlas’ı çalıştırmaya ve robotun çevresindeki nesneleri nasıl algılayıp manipüle etmesi gerektiğini düşünmeye başlıyoruz.”
Harika demo, ancak henüz hiçbir şey satılmadı
Çünkü çevresindeki nesneleri manipüle etme yeteneği, insansı olsun ya da olmasın, bir robot için vazgeçilmez bir beceridir.
“Bir insansı robot, iki elli doğası, ayakta durma, ağır nesneleri hareket ettirme ve geleneksel olarak insanlar için tasarlanmış alanlarda çalışma yeteneği ile insansı bir form faktörünün çok uygun olduğu imalat, fabrika çalışması, inşaat gibi uygulamalar için çok uygun olacaktır. ”diyor Kuindersma.
Yine de, video etkileyici olsa da, Atlas robotu şu anda ne pazarlanıyor ne de satışa sunuluyor. Atlas’ın kontrol müdürü Ben Stephens, gerçek dünyada ortak görevleri yerine getirebilecek robotlara sahip olmaktan hâlâ çok uzakta olduğumuza inanıyor.
Ve işte somut bir örnek.
Mezbahalardaki robot kadırgası
Çip üreticisi Nvidia, az önce tarım-gıda alanında uzmanlaşan bir start-up’ın çalışmasını gözler önüne serdi. Şirketin adı olan Soft Robotics, Nvidia’nın simülasyon platformunu kullanarak robotları yiyecekleri, bu durumda bir mezbahadaki tavuk parçalarını toplamaları için eğitiyor.
Şimdiye kadar mezbaha çalışanlarına ayrılmış bir iş. Neden? Niye ? Çünkü el çok hassas bir alettir. Ve robotların et parçalarını kapmak için hala çok çalışması gerektiği ortaya çıktı. Evet pense ile. Boston Dynamics robotu Atlas’ınkilerle aynı pençeler.
Nvidia, bu kullanım durumunda Soft Robotics’in GPU’larını nasıl kullandığını ayrıntılarıyla anlatıyor tavuk kanatlarını ve butları manipüle etmek için tasarlanmış robotları eğitmek ve konuşlandırmak.
Bu örnek daha da ilgi çekici çünkü gıda işleme ve paketleme tesisleri robotların konuşlandırılması için bariz bir yer gibi görünebilir. Örneğin tavuk kanatları, eşit şekilde pişirilmesi ve hazırlanması için taşıma bantlarında hızla hareket ettirilir. Aynı zamanda et paketleme firmaları gibi işverenler de bazen bu tip işleri doldurmakta zorlanırlar.
Tavuk Baget Mücadelesi
Ancak buna rağmen, gıda endüstrisi robotları benimseme konusunda nispeten yavaş. Neden? Niye ? Çünkü farklı düzensiz şekilli nesneleri almak, robotlar için uzun zamandır büyük bir zorluk olmuştur. Ayrıca, bir parça tavuk kaygan ve parlaktır, bu da ayrıştırmayı ve yakalamayı daha da zorlaştırır. Kısacası, Boston Dynamics tahta bir tahtayla övünebilir ama tavuk kanadıyla övünemez.
Özellikle, kıskaçlara ek olarak, gıda işleme hattındaki bir robotik sistem, tek bir parça tavuğun nasıl yakalanacağını öğrenmek için bilgisayar görüşü ve yapay zeka eğitimi gerektirdiğinden. Soft Robotics’in mGripAI sistemi, et, meyve ve sebze ya da unlu mamuller gibi farklı gıda türlerini almak ve işlemek için veri kümeleriyle eğitilmiştir. Şirket kısa süre önce 26 milyon dolar topladı.
Nvidia’ya göre Soft Robotics, mGripAI dağıtımlarını aylardan günlere başarıyla hızlandırdı. Başlangıç kullanır Isaac Sim, manipülasyon robotlarının dijital ikizlerini oluşturmak için bir platform. Nvidia’nın 2021’de piyasaya sürdüğü Isaac Sim, taşıma bantları veya kutular gibi farklı ortamlarda ve farklı aydınlatma senaryolarıyla tavuk parçalarının 3B görüntülerini oluşturmanıza olanak tanır. Bu simülasyonlar, AI sisteminin farklı tavuk parçalarının nasıl üst üste istiflenebileceğini ve hangisini tutmanın daha kolay olacağını anlamasına yardımcı olur.