Avustralya’daki Queensland Teknoloji Üniversitesi (QUT) Robotik Merkezi araştırmacıları, enerji verimliliğiyle dikkat çeken yeni nesil bir robot navigasyon sistemi geliştirdi. “Nöromorfik Sistemlerle Konumsal Kodlama” (LENS) adını taşıyan bu teknoloji, ilhamını insan beyninden alıyor ve robotların çalışma biçimini köklü şekilde değiştirmeye hazırlanıyor.
BEYİNDEN İLHAM ALDI
LENS sistemi, tıpkı insanlar gibi çevresini algılayan ve öğrenen algoritmalarla çalışıyor. Geliştirilen nöromorfik mimari, elektriksel sivri uçlar şeklindeki verileri işleyerek düşük enerjiyle yüksek performans sunuyor. Araştırmacılar, LENS’in çalışması için geleneksel sistemlerin harcadığı enerjinin yüzde 10’undan daha azına ihtiyaç duyduğunu vurguluyor.
Sistem, görsel yerelleştirme enerji ihtiyaçlarını yüzde 99'a kadar azaltan nöromorfik hesaplamaya dayanıyor. Bu özellik, robotların çok daha uzun süre çalışmasına ve sınırlı güçle daha uzağa seyahat etmesine olanak sağlayacak.
MİNİMUM ENERJİ, MAKSİMUM VERİM
Sistem, 8 kilometrelik bir rota boyunca olağanüstü doğrulukla konum tanıma başarısı gösterdi. Üstelik sadece 180 kilobaytlık bir hafızayla çalışarak mevcut sistemlerden yaklaşık 300 kat daha az veri depolama alanı gerektirdi. Bu sayede LENS, hem enerji hem de donanım kaynaklarını etkin kullanıyor.
OLAY KAMERASI FARKI
LENS’in başarısında kilit rol oynayan bir diğer unsur ise olay kamerası teknolojisi. Geleneksel kameralardan farklı olarak, bu kameralar her kareyi tüm detaylarıyla kaydetmek yerine yalnızca mikrosaniyelik parlaklık değişimlerine odaklanıyor. Bu sayede, kamera tıpkı insan gözü gibi çalışarak görsel veriyi çok daha hızlı ve az enerjiyle işleyebiliyor.
GÖRSEL YER TANIMA
Robotlar için konumlarını belirlemek, yani nerede olduklarını "görsel" olarak anlamak büyük bir zorluk. İnsanlar bunu kolayca başarabiliyor, ancak robotlar için bu oldukça karmaşık ve enerji tüketen bir görev. LENS’in sunduğu nöromorfik mimari sayesinde, bu görev artık hem daha hızlı hem de daha az maliyetli bir şekilde gerçekleştirilebiliyor.
GELECEĞİN UYGULAMALARI
LENS sistemi, arama-kurtarma görevlerinden derin deniz araştırmalarına, uzay keşiflerinden afet bölgelerinin haritalanmasına kadar pek çok alanda kullanılabilecek potansiyele sahip. Sistemin dayanıklılığı ve düşük enerji tüketimi, özellikle zorlu koşullarda görev yapan robotlar için büyük avantaj sağlıyor.
TEKNOLOJİDE YENİ UFUK
Nöromorfik sistemlere olan ilgi sadece QUT ile sınırlı değil. Intel de geçtiğimiz yıl, yapay zekayı daha sürdürülebilir hale getirmeyi amaçlayan Hala Point adlı nöromorfik süper bilgisayarı tanıttı. Bu sistem, geleneksel bilgisayarlara göre 100 kat daha az enerji tüketirken, verileri 50 kat daha hızlı işliyor.
QUT’ta yapılan bu son çalışma, robotikte verimlilik ve performans dengesi açısından nöromorfik sistemlerin gelecekteki rolünü gözler önüne seriyor.
