Robotlar biyolojik malzemelerle üretildiklerinde, genellikle yalnızca doğada görülen olağanüstü davranışlar sergileme potansiyeline sahiptirler. Örneğin, geleneksel aktüatörlerin aksine, kas dokusundan üretilen aktüatörler kullanımla uyum sağlayabilir ve güçlenebilir. Bu, canlı kaslarla çalışan bir robotun yalnızca hareket etmekle kalmayıp, egzersiz yaparak çevresine uyum sağlama ve zamanla görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirme becerisi kazandığı anlamına gelir.
Biyohibrit robotları belirli görevler için kullanabilmek için, araştırmacıların öncelikle zamanla güçlenebilen robotların nasıl tasarlanıp kontrol edileceğini anlamaları gerekiyor. ABD’de arnegie Mellon Üniversitesi'nden bir araştırma gurubu, tam da bunu destekleyen bir model oluşturdu. Takviyeli öğrenmeyi kullanarak, her seferinde kaslar güçlense bile, bir biyohibrit robot modelini kontrol etmeyi öğreniyorlar.
CANLI KASLAR GÜÇLENİYOR
Bunu test etmek için, 42 canlı kastan oluşan yumuşak, solucan benzeri bir robota simüle edilmiş bir ortamda sekiz farklı hedefe doğru hareket etme görevi verildi. Her hedefe ulaşmak için robotun kaslarını farklı şekilde koordine etmeyi öğrenmesi gerekiyordu. Kas egzersizinin, kontrol cihazının nesnelere ulaşmayı öğrenme becerisini nasıl etkileyeceğini anlamak için ekip, statik kaslar ve kullanımla güçlenen kaslarla simülasyonlar yürüttü.
Makine mühendisliği doçenti Webster-Wood, deneyin başında yapay zekâ aracının kas adaptasyonundan olumsuz etkilenip etkilenmeyeceğini sorguladıklarını belirtti. Ancak adapte edilebilir aktüatörlere sahip olmanın öğrenmeye hiçbir zararı olmadığını gördüklerini açıkladı.
HAYVANLAR GİBİ UYUM
Ekip, kas kasılmalarını koordine ederek robota sekiz farklı hedefe doğru hareket etmeyi başarıyla öğretti; kaslar zamanla adapte olup değişse bile. Bu sonuçlar, kas adaptasyonunun robotun daha hızlı öğrenmesine ve daha verimli performans göstermesine yardımcı olduğunu gösteriyor.
Webster-Wood, bu başarının, tıpkı hayvanlar gibi etraflarındaki dünyaya uyum sağlayabilen biyohibrit robotlar tasarlama ve nihayetinde üretmeye bir adım daha yaklaştırdığını ifade etti.
Bu buluş, yeni nesil robotların karmaşık ve değişken ortamlarda çok daha yetenekli ve dayanıklı olmasının önünü açarak biyomühendislik ve robotik alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.
