Neden evlerde daha fazla robot yok? Bu şaşırtıcı derecede karmaşık bir soru – ve evlerimiz şaşırtıcı derecede karmaşık yerlerdir. Otonom sistemlerin öncelikle depo ve fabrika katlarında başarılı olmasının büyük bir kısmı, yapılandırılmış bir ortamda gezinmenin görece kolaylığıdır. Elbette, çoğu sistem çalışmaya başlamadan önce bir alanın eşlenmesini gerektirir, ancak bu bir kez yerleştirildikten sonra varyasyon yolunda çok az şey olur.
Evler ise bir tür kabus. Birimden birime önemli ölçüde farklılık göstermekle kalmazlar, düşmanca engellerle doludurlar ve mobilyalar hareket ettirildikçe veya yerde bir şeyler bırakıldıkça oldukça dinamik olma eğilimindedirler. Süpürgeler, evlerde en yaygın kullanılan robotlardır ve piyasada onlarca yıldan sonra hala geliştirilmektedirler.
Bu hafta, MIT CSAIL’deki araştırmacılar sergiliyor PIGNet (Planlar, Görüntüler, Hedef ve İlk gerçekler), görev ve hareket planlamasını ev robotik sistemlerine getirmek için tasarlanmıştır. Sinir ağı, farklı ortamlarda eylem planları oluşturma yeteneklerini kolaylaştırmaya yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
MIT, PIGINet’i şu şekilde açıklıyor:
[I]Veri dizileri üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış çok yönlü ve son teknoloji ürünü bir model olan bir dönüştürücü kodlayıcı kullanır. Bu durumda girdi dizisi, hangi görev planını düşündüğü, ortamın görüntüleri ve başlangıç durumu ile istenen hedefin sembolik kodlamaları hakkında bilgidir. Kodlayıcı, seçilen görev planının fizibilitesine ilişkin bir tahmin oluşturmak için görev planlarını, görüntüyü ve metni birleştirir.
Sistem şu anda büyük ölçüde mutfak temelli faaliyetlere odaklanmıştır. Tezgahlar, dolaplar, buzdolabı, lavabolar vb. gibi ortamın çeşitli farklı öğeleriyle etkileşim gerektiren planlar oluşturmak için simüle edilmiş ev ortamlarından yararlanır. Araştırmacılar, daha basit senaryolarda PIGINet’in planlama süresini %80 oranında azaltabildiğini söylüyor. . Daha karmaşık durumlar için bu sayı genellikle %20-50 civarındaydı.
Ekip, evlerin sadece başlangıç olduğunu öne sürüyor.
Doktora öğrencisi Zhutian Yang, “PIGINet’in pratik uygulamaları evlerle sınırlı değil” diyor. “Gelecekteki amacımız, PIGINet’i, genel amaçlı bir planlayıcıyı sıfırdan eğitmek için büyük veri setlerine ihtiyaç duymadan uygulanabilir görev planlarının oluşturulmasını daha da hızlandıracak olan, uygulanabilir olmayan eylemleri belirledikten sonra alternatif görev planları önerecek şekilde daha da geliştirmektir. Bunun, robotların geliştirme sırasında eğitilme ve daha sonra herkesin evlerine uygulanma biçiminde devrim yaratabileceğine inanıyoruz.”
