Yapay zekânın gelişimi, çevresel koşullara adapte olabilen otomatik robotların yeni bir dönemini başlattı. Geleneksel robotların önceden belirlenmiş talimatlara bağımlılığı, onları öngörülemeyen durumlarda sınırlarken, yapay zekâ teknolojileri bu kısıtlamaları ortadan kaldırarak robotların daha akıllı, esnek ve bağımsız çalışmasını sağlıyor.
Endüstri, tarım, lojistik ve sağlık gibi birçok sektörde robotların yapay zekâyla desteklenmesi, daha karmaşık görevleri yüksek verimlilikle yerine getirmelerine olanak tanıyor. Bu gelişmeler, Endüstri 4.0 çerçevesinde akıllı üretim ve otomasyonda önemli bir paradigma değişimi yaratıyor.
DERİN ÖĞRENME KAVRAMA POZLARI
Hong Kong Politeknik Üniversitesi (PolyU) bünyesindeki PolyU-Nanjing Teknoloji ve İnovasyon Araştırma Enstitüsü’nde görev yapan Prof. Dan Zhang liderliğindeki araştırma grubu, derin sinir ağları kullanarak çok yönlü ve yüksek hassasiyetli kavrama pozları geliştirdi.
Bu sistemde, evrişimli sinir ağları (CNN) nesnelerin konum ve boyutunu detaylı şekilde analiz ederek, kavranacak nesne için geometrik veriler sağlıyor. Çok katmanlı algılayıcılar (MLP) ise robot kolunun kavrama parametrelerini (tutucu genişliği, açıları ve çarpışma tespiti gibi) optimize ediyor. Bu verilerle sahneye özgü, kapsamlı kavrama pozları üretilebiliyor.
Laboratuvar testlerinde önerilen yöntem, rakip yöntemlere kıyasla yüzde 84,46 gibi yüksek bir başarı oranı sergiliyor; bu da gerçek dünya uygulamalarında etkili sonuçlar alınabileceğini gösteriyor.
ROBOTİK DİZ İSKELETİ VE YAPAY ZEKA
Prof. Zhang’ın ekibi aynı zamanda diz eklemi rahatsızlığı yaşayan hastalar için robotik diz dış iskelet geliştirmekte. Bu dış iskelet, elektrik motorlarıyla çalışan aktüatörler ve sertlik ayarlama mekanizmaları ile diz hareketlerini aktif biçimde destekliyor.
Uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağı sayesinde, sistem kullanıcının fizyolojik sinyallerine ve hareketine göre sertlik ve torku gerçek zamanlı olarak ayarlayabiliyor. Bu sayede dış iskelet, kullanıcının yürüyüşünü stabilize ediyor ve konforu artırıyor.
Radyal Baz Fonksiyonu (RBF) ağları ise kuvvet sensörlerine ihtiyaç duymadan pozisyon kontrolünü otomatik optimize ediyor. Bu teknoloji, dış iskeletin farklı yürüme duruşlarına esnek şekilde uyum sağlamasını sağlıyor.
GERÇEK ZAMANLI KARAR ALMA
Araştırma, yapay zekânın robotların çevresini algılama ve anlama becerilerini önemli ölçüde geliştirdiğini ortaya koyuyor. AI destekli robotik sistemler, geleneksel yapılandırmaların sınırlarını aşarak, gerçek zamanlı öğrenme ve karar alma yeteneği kazanıyor. Böylece robotlar zamanla performanslarını optimize edip, daha karmaşık görevleri başarabiliyor.
Bu gelişmeler, robotik teknolojilerin gelecekte toplumdaki rolünün artacağını ve farklı sektörlerde kullanımının yaygınlaşacağını gösteriyor.
