Beyin Kontrollü Robot

Gün geçtikçe ilerleyen robot teknolojisi inovatif yönleriyle karşımıza çıkıyor. Bu zamana kadar insan hatalarını algılayabilen ilk robot olma özelliğini taşıyan bir sistemin temelleri MIT ve Boston Üniversitesi araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafında atıldı. Detaylar haberimizde.

A- A+

18.03.2017 tarihli yazı 10030 kez okunmuştur.

Bir robotun insanların istediğini tam anlamıyla yerine getirebilmesi için bizleri tamamen anlaması gerekiyor. Bugün bir insanı tamamen anlayabilmek kişiler arasında bile zor bir durum iken bir makine ile bir insan arasındaki bağlantının sorunsuz bir şekilde kurulması robotik piyasada sıçrama yaşatabilecek bir gelişme. Bir robota, insan düşüncesinin veya dilinin karmaşıklığını öğretmek oldukça zor bir durum. Fakat bu zor durumun üzerinde MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Labaratuvarı (CSAIL) ve Boston Üniversitesi araştırmacılarından oluşan bir ekip oldukça yoğun bir şekilde çalışıyor. Ekip beyin ile makine arasındaki en büyük problemlerden biri olan hata düzeltme üzerinde araştırmalar gerçekleştiriyor. Araştırmacılar insan beyni dışında bir yerden komut almadan robotta oluşacak bir hatanın anında beyin sinyalleriyle düzeltilmesini sağlayan bir geri bildirim sistemi üzerinde oldukça uzunca bir yol kat etmiş durumda.

Sistem beyin aktivitelerini kaydeden bir elektroensefalogram (EEG) monitöründen gelen veriler sayesinde, örneğin bir nesne sıralama işlemi gerçekleştirildiği sırada, kişinin herhangi bir hata fark etmesiyle birlikte işleyişte hatanın olup olmadığını algılayabiliyor. Ekip projeyi yepyeni bir makine öğrenmesi algoritması ile beyindeki dalgaları 10-30 milisaniyelik aralıklarla örneklendirerek geliştirdi.

Sistem şuan için nispeten ikili basit seçimlerde etkinlik gösterebilirken sektör yazarları robotun gelecekte insan beyni sezgileriyle çok daha etkili bir şekilde kontrol edilebileceğini dile getirdi. CSAIL Direktörü Daniela Rus, kişinin yapmasını istediği belirli bir işlemi bir düğmeye basmaya veya bir komut vermeye gerek kalmadan sadece hayal etmesiyle gerçekleştirebileceğini ve böyle modern bir yaklaşımın fabrika robotlarının, sürücüsüz arabaların ve henüz icat edilmemiş birçok teknolojinin şimdiden yeteneklerini geliştirdiğini dile getirdi.

Sezgisel İnsan/Robot Etkileşimi

EEG sinyallerinin kontrolüyle yapılan robotlar alanında geçmişte yapılan çalışmalarda sistemin robotun tanıyabileceği şekilde öngörülen yolları bilen, eğitilmiş bir insana ihtiyacı vardı. Örneğin operatörün robotun yürütmesi için farklı bir göreve karşılık gelen iki parlak ışıklı göstergeden birine bakması gerekiyordu. Bu yöntemin dezavantajı eğitim sürecinin ve kişinin düşüncelerini modüle etme eyleminin oldukça külfetli bir süreç olmasıdır. Ekip bu deneyimlerin daha doğal bir şekilde robota işlenmesini istedi. Bunun için de insan beyni bir hata fark ettiğinde üretilen ErrP adı verilen yani hatalara ilişkin potansiyel anlamına gelen sinyallere odaklandılar. Robot planlanan seçimi yapmaya yönlendiğinde sistem seçimin insan düşünceleri ile aynı yönlü olup olmadığını belirlemek için ErrP'leri kullanıyor.

► İlginizi Çekebilir: Manyetik Alanda Hareket Edebilen Mikrobotlar

Ekip yetkilileri robotu izlerken yapılması gereken tek şeyin zihinsel olarak yapılanları onaylamak veya onaylamamak olduğunu ve belli bir şekilde düşünülmesi gerekmediğini, kişinin eğitilmek zorunda da olmadığını hatta bu işlemlerin makinenin size önergesiyle değil de tersi bir adapte yöntemiyle gerçekleştiğini dile getirdi.

ErrP sinyallerinin aşırı derecede zayıf olması, sistemin hem sinyalleri sınıflanması hem de operatörün geri bildirim döngüsüne dahil etmesi zorunluluğunu ortaya çıkardığından sistem çok ince ayarlanmış bir şekilde çalışıyor. Proje yetkililerinden Gil robotun kararında emin olmadığı durumlarda daha doğru bir karar elde etmek için kişinin zihinsel yanıtını tetikleyebileceğini söyledi. Gil ayrıca bu sinyallerin doğruluğunun önemli ölçüde artırılabildiğinin ve seçimler iletilirken insan ile robot arasında kesintisiz bir diyalog sağlanabildiğinin de altını çizdi. Sistem gerçek zamanlı yani anlık olarak ikinci hataları henüz tanımıyor olsa da Gil modelin %90 doğruluk düzeylerine ulaşmasını beklediklerini dile getirdi.

Ek olarak ekip ErrP sinyallerinin hataların büyüklükleri ile orantılı olduğunu görebildikleri için gelecekteki sistemlerde işlemlerin çoktan seçmeli daha karmaşık görevlere kadar gidebileceğine inanıyor. Son olarak projenin Boeing ve Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edildiği de belirtildi.

Kaynak:

► MIT News