Robotlar tek bir videodan sadece 29 saniyede yeni beceriler öğreniyor

Pekin Teknoloji Enstitüsü, X SQUARE ROBOT ve Tsinghua Üniversitesi’nden araştırmacılar, robotların uzun eğitim süreçlerine ihtiyaç duymadan tek bir insan videosunu analiz ederek yeni görevleri öğrenmesini sağlayan HOST adlı bir yapayzeka mimarisi geliştirdi. 'İnsan-Robot Tek Seferlik Beceri Edinimi' olarak tanımlanan sistem, robotların mevcut yeteneklerini ve geçmişte öğrendikleri görevleri koruyarak yeni hareketleri kısa sürede kendi fiziksel yapılarına uyarlamasına imkan veriyor. Geleneksel yöntemlerde yeni becerilerin kazandırılması için gereken uzun eğitim döngülerini azaltmayı hedefleyen HOST, robotların üretim ve hizmet ortamlarına daha hızlı uyum sağlamasına yönelik bir yaklaşım sunuyor.

KADEMELİ ÖĞRENME

HOST sistemi, insan hareketlerini robotun fiziksel yapısına aktarmak için kademeli bir tahmin mekanizması kullanıyor. Kameralardan alınan görüntüler üzerinden görevin hangi aşamada olduğunu belirleyen yazılım, bir sonraki adımı tahmin ediyor ve bu hareketi robotun eklemlerine uygun eylemlere dönüştürüyor. Sistem daha önce 229 farklı görevi kapsayan 193 binden fazla robot yörüngesi ve binlerce insan videosu üzerinde eğitildi. Bu altyapı sayesinde yeni bir görevle karşılaştığında parametre güncellemesine ihtiyaç duymadan saniyeler içinde yeni görev şablonları oluşturabiliyor.

HIZLI UYUM

Çift kollu ARX R5 robotik sistemleriyle yapılan gerçek dünya testlerinde HOST, daha önce karşılaşmadığı 50 farklı fiziksel görevi ortalama 29 saniyede öğrenerek yüzde 62 başarı oranına ulaştı. Sistem, sıfır veri içeren temel yöntemlere göre yüzde 45 daha yüksek performans gösterdi. Görev başına 50 robotik gösterime ihtiyaç duyan geleneksel eğitim modelleriyle karşılaştırıldığında ise öğrenme sürecini 507 kata kadar hızlandırdı. Bu fark, yeni görevlerin robotlara aktarılması sırasında gereken veri toplama ve eğitim süresini önemli ölçüde azaltıyor.

EĞİTİM MALİYETİ

Robotlara yeni görevler kazandırmak, özellikle endüstriyel ortamlarda çok sayıda örnek veri, insan gözetimi ve yeniden eğitim süreci gerektirebiliyor. HOST mimarisi bu ihtiyacı tek bir insan gösterimine indirerek eğitim sürecindeki zaman ve kaynak kullanımını azaltmayı amaçlıyor. Sistemin mevcut görevleri unutmadan yeni becerileri devreye alabilmesi de farklı görevler arasında geçiş yapan robotların yeniden programlanma ihtiyacını sınırlıyor.

ENDÜSTRİYEL UYGULAMA

HOST’un sunduğu tek gösterimle öğrenme yaklaşımı, esnek üretim hatları ve akıllı lojistik tesislerinde robotların görev değiştirme süresini kısaltmayı hedefliyor. Yeni görevlerin saniyeler içinde tanımlanabilmesi, otonom sistemlerin farklı üretim senaryolarına daha hızlı uyarlanmasına imkan tanıyor. Araştırmacılar, bu yapının insansı robotlar ile endüstriyel robot kollarının daha geniş kullanım alanlarında daha düşük eğitim ve entegrasyon maliyetiyle çalıştırılmasına zemin hazırlayabileceğini belirtiyor.