Yapay Zeka Engellilerin Yürümesini Kolaylaştıracak!

Protez kullanımını öğrenmek engelliler için oldukça zor bir süreç.Bilgisayar algoritmaları, protez kullananların dakikalar içinde yürümelerine yardımcı oluyor .Bu yazımızda robotik protezler için geliştirilen yapay zeka algoritmasının yapısı ve işlevi üzerinde duracağız.

A- A+

31.01.2019 tarihli yazı 5524 kez okunmuştur.

Yapay Zeka Engelli Bilgisayar Algoritması

Güçlendirme Öğrenme Tekniği

Modern yapay zeka, bir bilgisayarda milyonlarca satranç oyunu oynayabilir.Bu oyunları oynarken nasıl kazanılacağını öğrenmeye çalışır. Buna güçlendirme öğrenme tekniği denir. Araştırmacılar,bu tekniğin, düzgünce yürümesine yardımcı olmak için,robotik diz eğitiminde kullanılabileceğini ifade ettiler.

Bir robot uzvun antrenmanı, uzvun, insan beyni ile nasıl işbirliği yapabileceğini öğrenmesini gerektirir. Bu da karmaşık bir süreçtir. Bilim insanları, güçlendirme öğrenme tekniğinin insan vücuduyla işbirliği yapmayı öğrendiğini ifade ettiler.

Yapay Zekanın Robotik Diz Üzerindeki İşlevi

Yapay zekanın deneme yanılma yöntemi, güçlendirme öğrenme tekniğine dayanır. Bu teknik,klasik deneme yanılma yönteminin otomatikleştirilmiş bir versiyonudur. Normalde, teknisyenler, robot uzuvlarını manuel olarak ayarlarlar ve saatlerce engelli birey ile çalışırlar. Bunu yaparken her insanın yürüme tarzına uyum sağlamaya çalışırlar. Böylece iyi bir çalışma elde etmek isterler. Deneme yanılma algoritması kullanan sistem ise algılayıcılardan gelen verilerdeki örüntüleri belirler. Böylece düzgün ve sorunsuz yürüme hareketlerine göre kendisini ayarlar ve kullanıcının 10 dakika içinde düz bir zeminde rahatça yürümesini sağlar.

► İlginizi Çekebilir : Robotik Dış İskelet | SuitX

Robotik Diz Kullanımı İçin Gerekli Ayar İşlemleri

Ayar işlemi, bir robot uzuv kullanılırken kuvvet ve hareket arasındaki ilişkiyi tanımlar. Bunun yapılabilmesi için de birkaç spesifik parametre kullanılması gerekir. Örneğin, bazı parametreler robotik diz ekleminin sertliğini tanımlarken, bazı parametreler bir bacağın ileri geri sallanması için izin verilen hareket aralığını tanımlayabilir. Bu tür parametrelerin başlangıç noktası robot uzuvlar için mükemmel olmaktan uzaktır, ancak kullanıcıların ayağa kalkması ve basit yürüme hareketleri yapması için yeterlidir.

► İlginizi Çekebilir : Askeri İskelet Robot | HULC

Algoritmanın Kullanımında Karşılaşılan Problemler

DeepMind, AlphaZero programını satranç ve Go gibi oyunları oynamak için eğittiğinde, AlphaZero, eğitim montajı sırasında milyonlarca oyunu simulasyonunu gerçekleştirme avantajına sahipti. Bunun aksine, engelli bireyler, yapay zeka eğitimi için sonsuza kadar yürümeye devam edemez. Protez kullanıcıları,dinlenmeye ara vermeden sadece 15 veya 20 dakika yürüyebilir. Bu da,deneme yanılma algoritmasının, protez kullanıcılarına oldukça sınırlı bir eğitim vermesi demekti ve problemi oldukça zorlaştırmıştı.

Eğitim verileri başka kısıtlamalarla da karşılaştı. Sistem hatalardan öğrendiği için kullanıcının yere düşmesi çok kullanışlı veriler elde edilmesini sağlayabilir ancak bu, kullanıcı için çok da keyifli bir deneyim olmaz. Bu tür zorluklara rağmen, ilk sonuçların umut verici olduğu kanıtlanmıştır. Araştırmacılar, ampütenin düşmesine neden olabilecek durumlardan kaçınmak istediler.Bu nedenle algoritmalarına bazı kısıtlamalar koydular. Bu kısıtlamaları ise protez dizinin içine yerleştirdikleri sensörlerden edindikleri veriler sayesinde yaptılar. Sonunda, algoritma oldukça istikrarlı ve pürüzsüz yürüme düzenleriyle eşleşen veri kalıplarına odaklanmayı öğrendi.

Buluşun Geleceği Hakkında Görüşler

Robotik uzuvların ayarlanması için geliştirilen bu otomatik yaklaşım,henüz yaygın değil. Araştırmacıların şu an geliştirmeyi planladıkları algoritma, kullanıcıların adım adım ilerlemesini sağlamaya yönelik. Bunun yanında,araştırmacılar,eğitim için kablosuz sürüm oluşturmak istediklerini ifade ettiler. Böylece,eğitim laboratuar dışına uzanabilecek.

Araştırma projesi için atılacak en büyük adımlardan biri de protez kullanıcılarının, hangi yürüyüş düzeninde daha iyi veya daha kötü hissettiğini,algoritmanın anlamasını sağlamaktır. Araştırmacılar,bunun uygulanması için bir düğme veya basit kontroller ile insan girişine izin verdiler. Ancak,bunun için yapılan girişimler, uygulamada tam olarak sonuç vermemiş, hatta bazı sakarlıklara neden olmuştur. Çünkü insan algısı ve bilişi karmaşık bir koordinasyondur ve bu tür girişler, bu koordinasyonu algılamada yetersizdir.

Bilim insanları, uygulamanın iyi sonuç vermediğini ifade etti. Ayrıca, insanları iyi anlayamadıklarını ve burada atlanması gereken çok sayıda temel bilim olduğunu bildirdi. Bilim insanları,şimdiye kadar sadece bunun mümkün olduğunu gösterdiklerini ifade ettiler.

Kaynak :

► spectrum.ieee.org
► www.engadget.com