MIT Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ultra hızlı dörtlü robotun yeni bir versiyonunu sunuyor. Dört ayaklı robotlar son birkaç yıldır dikkat çekerken, şaşırtıcı bir şekilde günlük bir beceri onlardan kaçtı: koşma.
Bunun nedeni, gerçek bir ortamda yarışmanın olağanüstü karmaşık olmasıdır. Hızlı tempo, robotların zorluklara (örneğin kaygan yüzeyler, fiziksel engeller veya engebeli arazi) uyum sağlaması için çok az yer bırakır. Ek olarak, yarış stresleri donanımı sınırlarını zorlar. MIT CSAIL’de doktora öğrencisi Gabriel Margolis ve Yapay Zeka ve Temel Etkileşimler Enstitüsü’nde (IAIFI) doktora sonrası doktora öğrencisi Ge Yang, kısa süre önce şunları söyledi: MİT Haberleri :
“Bu koşullar altında robotun dinamiklerini modellemek zor. Robot, çim üzerinde koşarken buzla karşılaştığında olduğu gibi, ortamdaki değişikliklere hızlı tepki vermelidir. Robot yürüyorsa yavaş hareket eder ve kar olması genellikle sorun olmaz. Yavaş ama dikkatli bir şekilde yürüdüğünüzü hayal edin. Hemen hemen her araziyi geçebilirsiniz. Bugünün robotları da benzer bir problemle karşı karşıya. Sorun şu ki, herhangi bir arazide buz üzerinde yürüyormuş gibi yürümek çok verimsiz, ancak günümüz robotlarında yaygın. İnsanlar çimenlerde hızlı koşar, buzda yavaş koşar – biz uyum sağlarız. Robotlara benzer uyarlanabilirlik kazandırmak, arazideki değişikliklerin hızlı bir şekilde tanımlanmasını ve robotun düşmesini önlemek için hızlı adaptasyon gerektirir. Özetle, olası tüm arazilerin analitik (insan tarafından tasarlanmış) modellerini önceden oluşturmak imkansız olduğundan ve robot dinamikleri yüksek hızlarda daha karmaşık hale geldiğinden, yüksek hızlı yarışlar yürümekten daha zordur. »
MIT’nin en yeni Mini Cheetah’ını diğerlerinden ayıran şey, bu durumu nasıl ele aldığıdır. Daha önce, MIT Cheetah 3 ve Mini Cheetah, hareket fiziğini analiz eden, eksik soyutlamaları formüle eden ve robotu dengeleyip çalıştırmak için özel bir kontrolör hiyerarşisi uygulayan insan mühendisler tarafından tasarlanan koşu kontrolörlerini kullanıyordu. Boston Dynamics’in Spot robotu da aynı şekilde çalışıyor.
Bu yeni sistem, gerçek zamanlı olarak öğrenmek için bir deneyim modeline dayanmaktadır. Aslında, sinir ağını bir simülatörde eğiten MIT robotu, sadece üç saat içinde çeşitli arazilerde 100 günlük deneyim kazanabilir.
Gabriel, “Simüle edilmiş deneyimden robotun davranışını iyileştirmemize izin veren bir yaklaşım geliştirdik ve yaklaşımımız, eleştirel bir şekilde, bu öğrenilmiş davranışları gerçek dünyada başarılı bir şekilde yerleştirmemize de izin veriyor”, diye açıklıyor Gabriel. Margolis ve Ge Yang.
“Robotun yarış becerilerinin gerçek dünyada neden iyi çalıştığının ardındaki sezgi, bu simülatörde gördüğü tüm ortamlardan bazılarının gerçek dünyada yararlı olan robot becerilerini öğretecek olmasıdır. Gerçek dünyada çalışırken, kontrolörümüz ilgili becerileri gerçek zamanlı olarak tanımlar ve yürütür” diye ekliyorlar.
Elbette, herhangi bir iyi üniversite araştırma projesi gibi, Mini Çita bir üründen çok konsept ve geliştirme kanıtıdır ve burada önemli olan şey, bir robotun gerçek dünyaya ne kadar etkili bir şekilde uyarlanabileceğidir. Gabriel Margolis ve Ge Yang, etkili operasyon için insan gözetimi ve girdi gerektiren robotik geliştirme ve yerleştirme paradigmalarının ölçeklenebilir olmadığına dikkat çekiyor.
Başka bir deyişle, manuel programlama emek yoğun bir faaliyettir ve simülasyonların ve sinir ağlarının şaşırtıcı derecede daha hızlı çalışabileceği bir noktaya geliyoruz. On yıllar öncesinden donanım ve sensörler, robotların aramızda yürüyeceği yeni bir günün habercisi olarak tam potansiyellerine ulaşmaya başlıyor.
Aslında, koşabilirler bile.
Kaynak: ZDNet.com
