Yayınlanma tarihi: 25 Şubat 2025 / Güncelleme tarihi: 25 Şubat 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
Robotikte tökezlemelerden taklalara: Yapay zeka yükseltmesi insansı robotların yeteneklerini yeniden tanımlıyor – Resim: Xpert.Digital
İnsansı robotların geleceği: Atlas, takviyeli öğrenme sayesinde daha akıllı hale geliyor
Stratejik ortaklık: Boston Dynamics, Atlas'ı gerçek dünya uygulamaları için optimize ediyor
Dinamik robotik alanında öncü olan Boston Dynamics ve ünlü robotik uzmanı ve eski Boston Dynamics CEO'su Marc Raibert'in liderliğindeki araştırma kurumu Robotik ve Yapay Zeka Enstitüsü (RAI Enstitüsü), stratejik bir ortaklık duyurdu. Şubat 2025'te resmen başlatılan bu iş birliğinin amacı, takviyeli öğrenme kullanımı yoluyla gelişmiş insansı robot Atlas'ın yeteneklerini önemli ölçüde geliştirmektir. Bu iş birliği, Atlas'ı daha esnek ve çevik hale getirmenin yanı sıra, daha geniş bir yelpazedeki gerçek dünya uygulamaları için de uygun hale getirmeyi ve böylece insansı robotikte yeni bir çağa zemin hazırlamayı vaat ediyor.
İçin uygun:
İleriye dönük iş birliğinin temel hedefleri
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü arasındaki ortaklık, Atlas'ın temel yeteneklerini dönüştürmeyi ve onu etkileyici bir araştırma gösterim cihazından çok yönlü ve pratik bir araca dönüştürmeyi amaçlayan bir dizi iddialı hedefe odaklanmaktadır. Bu çalışmalar üç ana alana yoğunlaşmaktadır:
Simülasyondan Gerçeğe Giden Yol:
Robotik alanında, özellikle de pekiştirmeli öğrenme alanında, en büyük zorluklardan biri simülasyonlarda öğrenilen becerilerin gerçek dünyaya aktarılmasıdır. Simülasyonlar, sınırsız veri, ortam üzerinde tam kontrol ve tehlikeli veya maliyetli senaryoları risksiz bir şekilde simüle etme olanağı sağladıkları için robotların eğitimi için ideal bir ortam sunar. Robotlar, hasar veya yaralanma tehlikesi olmadan sanal dünyalarda sayısız hareket ve görev tekrarı gerçekleştirebilirler.
Ancak gerçeklik çok daha karmaşık ve tahmin edilemezdir. Fiziksel robotlar, duyusal gürültü, öngörülemeyen bozulmalar, modellemedeki yanlışlıklar ve sürekli değişkenlik zorluğuyla dolu bir dünyada çalışır. Mükemmel şekilde kontrol edilen bir simülasyonda işe yarayan şey, kaotik gerçeklikte başarısız olabilir. "Simülasyon-gerçeklik farkı" tam olarak bu tutarsızlığı tanımlar.
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü arasındaki ortaklık, yenilikçi yöntemler ve algoritmalar aracılığıyla bu açığı kapatmayı hedefliyor. Araştırmacılar, yalnızca simülasyonda değil, gerçek dünyada da güvenilir bir şekilde çalışan sağlam ve genelleştirilebilir hareket dizileri geliştirmek için çalışıyorlar. Bu, fiziksel gerçekliği daha doğru bir şekilde yansıtan gelişmiş simülasyon ortamları geliştirmenin yanı sıra, simülasyonlarda eğitilen modelleri gerçek dünyanın öngörülemezliğine karşı daha dayanıklı hale getirmek için alan rastgeleleştirme ve uyarlanabilir simülasyon gibi teknikleri kullanmayı da içeriyor. Bu alandaki başarı, robotik için takviyeli öğrenmenin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak ve robotları gerçek, yapılandırılmamış ortamlarda konuşlandırmak için çok önemlidir.
Lokomotif Manipülasyonunu Geliştirme: Hareket ve Etkileşim Sanatı
Hareket etme ve nesneleri eş zamanlı olarak manipüle etme yeteneği, yani lokal manipülasyon yapabilme becerisi, karmaşık ve dinamik ortamlarda çalışması amaçlanan robotlar için kilit bir yetenektir. Bir depoda paketleri toplamak için hareket eden insansı bir robotu veya bir afet bölgesinde enkazı temizlerken aynı anda hayatta kalanları arayan bir robotu hayal edin. Tüm bu senaryolarda, robotun yalnızca verimli bir şekilde hareket edebilmesi değil, aynı zamanda çevresiyle de etkileşim kurabilmesi çok önemlidir.
Ancak, gelişmiş hareket ve manipülasyon stratejileri geliştirmek son derece zorlu bir iştir. Hareket planlaması, yol planlaması, kavrama planlaması ve kuvvet kontrolü arasında yakın bir koordinasyon gerektirir. Robot, hareketlerini ve manipülasyonlarını, sürekli değişen çevre koşullarına gerçek zamanlı olarak uyarlayabilmelidir.
Bu ortaklık kapsamında araştırmacılar, Atlas'ın hareket ve manipülasyon yeteneklerini yeni bir seviyeye taşımak için yeni ve yenilikçi stratejiler geliştirecekler. Bu, eş zamanlı hareket ve kavrama planlaması için algoritmaların araştırılmasını, çeşitli nesneleri manipüle etmek için sağlam kuvvet kontrol stratejilerinin geliştirilmesini ve duyarlı ve uyarlanabilir hareket ve manipülasyonu sağlamak için sensör bilgilerinin kontrol döngüsüne entegre edilmesini içerir. Hareket ve manipülasyonun iyileştirilmesi, Atlas'ı çok çeşitli uygulamalar için gerçekten çok yönlü ve kullanışlı bir araç haline getirmenin önemli bir adımıdır.
Tüm vücut temas stratejilerini keşfetmek: Kolların ve bacakların sinerjisi
Atlas gibi insansı robotlar, insan hareketine çok benzeyen şekillerde hareket etme ve etkileşim kurma konusunda benzersiz bir potansiyele sahiptir. Kollar, bacaklar ve gövde de dahil olmak üzere tüm vücudu karmaşık hareketlere ve görevlere entegre etme yeteneği, robotik için tamamen yeni olanaklar açmaktadır. Tüm vücut teması stratejileri, basit kol manipülasyonunun ötesine geçerek, yüksek performanslı hareketler ve görevler sağlamak için kollar ve bacaklar arasındaki sinerjiyi kullanır.
Ağır bir nesne taşıyan bir insanı hayal edin. Bu kişi sadece kollarını değil, bacaklarını, gövdesini ve tüm vücudunu kullanarak ağırlığı dengeler, dengeyi korur ve nesneyi verimli bir şekilde taşır. Benzer şekilde, insansı robotlar da kollar ve bacaklar arasında yakın koordinasyon gerektiren karmaşık görevleri yerine getirmek için tüm vücutlarını kullanabilmelidir.
Araştırmacılar, yüksek performanslı tüm vücut hareketleri ve görevleri için gelişmiş kontrol algoritmaları ve planlama stratejileri geliştirmeye odaklanıyor. Bu, dinamik yürüme, zıplama, tırmanma, ağır nesneleri kaldırma ve taşıma, dar alanlarda manipülasyon ve karmaşık ortamlarla etkileşim gibi alanları içeriyor. Tüm vücut temas stratejileri üzerine yapılan araştırmalar, insansı form faktörünün tüm potansiyelini gerçekleştirmek ve dünyada doğal ve sezgisel yollarla hareket edebilen ve etkileşim kurabilen robotlar geliştirmek için çok önemlidir.
Bu çığır açan işbirliğinin önemi
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü arasındaki ortaklık, robotik ve yapay zeka araştırma topluluğu için çeşitli nedenlerden dolayı son derece önemlidir. İlk olarak, her biri benzersiz güçlü yönlere ve uzmanlığa sahip, robotik alanında önde gelen iki kuruluşu bir araya getiriyor. Boston Dynamics, Atlas, Spot, Handle ve Stretch gibi etkileyici ve dinamik robot platformlarıyla dünya çapında tanınmaktadır. Marc Raibert liderliğindeki RAI Enstitüsü ise, akıllı makineler için en son teknolojileri geliştirme ve karmaşık robotik problemlerine takviyeli öğrenme uygulama konusunda onlarca yıllık deneyime sahiptir.
RAI Enstitüsü'nün kurucusu Marc Raibert, robotik alanında bir ikon. Boston Dynamics'in eski CEO'su olarak, şirketin gelişimini önemli ölçüde şekillendirdi ve dünyanın en etkileyici robotlarından bazılarını yarattı. İnsanlar ve hayvanlar gibi gerçek dünyada aynı beceri ve çok yönlülükle hareket edebilen robotlar vizyonu, robotik araştırmalarını derinden etkiledi. RAI Enstitüsü'nün kuruluşuyla Raibert, robotik ve yapay zekada mümkün olanın sınırlarını zorlama misyonuna devam ediyor.
Bu iş birliği, dört ayaklı robot Spot için geliştirilen "Takviyeli Öğrenme Araştırmacı Kiti" de dahil olmak üzere önceki ortak projelerin sağlam temelleri üzerine kurulmuştur. Bu kit, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacıların Spot platformunda takviyeli öğrenme algoritmaları geliştirmelerini ve test etmelerini sağlar. Bu kitin başarılı bir şekilde geliştirilmesi ve uygulanması, her iki kuruluşun da etkili bir şekilde birlikte çalışabildiğini ve robotik alanında takviyeli öğrenme için yenilikçi çözümler geliştirebildiğini göstermiştir.
Dünyanın en gelişmiş ve yetenekli insansı robotlarından biri olan Atlas'a takviyeli öğrenme uygulayarak, ortaklar insansı robot yeteneklerinin geliştirilmesinde önemli ilerlemeler bekliyorlar. Takviyeli öğrenme, geleneksel programlama yaklaşımlarıyla elde edilmesi zor olan karmaşık görevleri yerine getirmek üzere robotları eğitme potansiyeli sunuyor. Robotların çevreleriyle etkileşim yoluyla öğrenmelerini, uyum sağlamalarını ve yeteneklerini sürekli olarak geliştirmelerini sağlıyor.
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü, insansı robotik alanındaki ilerlemeleri daha geniş bir kitleye ulaştırmak amacıyla Atlas ile yürüttükleri çalışmaların düzenli güncellemelerini ve gösterimlerini yayınlamayı taahhüt etti. Bu şeffaflık, robotik ve yapay zeka araştırmalarına olan güveni artırmak ve bu teknolojilerin kamuoyu tarafından kabul görmesini sağlamak için çok önemlidir. Planlanan yayınlar, yalnızca bilim camiasını bilgilendirmekle kalmayacak, aynı zamanda insansı robotik alanının sunduğu büyüleyici fırsatlar ve zorluklarla kamuoyuna da ilham verecektir.
Ortak araştırma ve geliştirme çalışmaları detaylı olarak
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü arasındaki işbirliği, birbirine yakından bağlı ve birbirini tamamlayan çeşitli temel araştırma ve geliştirme alanlarına ayrılmıştır:
Atlas için paylaşımlı bir pekiştirmeli öğrenme eğitim hattının geliştirilmesi
Ortaklığın merkezinde, Atlas'ın ihtiyaçlarına ve yeteneklerine özel olarak uyarlanmış, son teknoloji ürünü bir takviyeli öğrenme eğitim hattının geliştirilmesi yer almaktadır. Bu hat, mobil manipülasyon için dinamik ve genelleştirilebilir davranışların eğitilmesinin temelini oluşturacaktır. Ödül fonksiyonlarının tanımlanmasından ve uygun algoritmaların seçilmesinden, simülasyon ortamlarının geliştirilmesine ve veri toplamaya, öğrenilen davranışların doğrulanmasına ve gerçek robota aktarılmasına kadar takviyeli öğrenme sürecinin tüm adımlarını kapsamaktadır.
Eğitim süreci, farklı görevlere ve ortamlara esneklik ve uyarlanabilirlik sağlamak için modüler olacaktır. Eğitim verimliliğini ve sağlamlığını en üst düzeye çıkarmak için derin pekiştirmeli öğrenme, model tabanlı pekiştirmeli öğrenme ve çoklu ajan pekiştirmeli öğrenme gibi gelişmiş pekiştirmeli öğrenme tekniklerini entegre edecektir. Özellikle, Atlas'ın her adımın açıkça tanımlanmasını gerektirmeden karmaşık görevleri öğrenmesini sağlayacak ödül fonksiyonlarının geliştirilmesine odaklanılacaktır. Bu ödül fonksiyonları, robotun verimli, doğal ve insan benzeri hareketler ve etkileşimler geliştirmesine rehberlik edecektir.
Sim-to-Real Aktarımı: Sanal ve gerçek dünyalar arasındaki köprü
Daha önce de belirtildiği gibi, simülasyondan gerçek dünyaya aktarım, robotikte takviyeli öğrenmenin en büyük zorluklarından biridir. Ekipler, simülasyonlar ile gerçek dünya arasındaki boşluğu kapatmak ve simülasyonlarda eğitilen davranışların fiziksel donanıma başarılı ve güvenilir bir şekilde aktarılabilmesini sağlamak için yoğun bir şekilde çalışacaklardır.
Bu, hem simülasyon ortamlarının iyileştirilmesini hem de sağlam aktarım yöntemlerinin geliştirilmesini içeren çok katmanlı bir yaklaşım gerektirir. Simülasyon ortamları, sürtünme, temas, atalet ve diğer fiziksel etkilerin modellenmesi de dahil olmak üzere, fiziksel gerçekliği daha doğru bir şekilde yansıtacak şekilde sürekli olarak geliştirilmektedir. Eş zamanlı olarak, simülasyonlarda eğitilen modelleri gerçek dünyanın belirsizliklerine karşı daha dayanıklı hale getirmek için alan rastgeleleştirme, sistem tanımlama ve adaptif kontrol gibi teknikler kullanılmaktadır. Amaç, simülasyondan gerçekliğe sorunsuz bir geçiş yaratmak ve Atlas'ın sanal dünyada öğrendiği becerileri önemli bir performans düşüşü olmadan gerçek dünya ortamlarına uygulamasını sağlamaktır.
İnsansı robotik teknolojisinin geleceği için temel becerilere odaklanın
Bu ortaklık, insansı robotların gerçek dünya ortamlarında pratik kullanımı için gerekli olan temel yeteneklerin geliştirilmesine ve iyileştirilmesine odaklanmaktadır:
Geliştirilmiş lokomotif kontrolü: Hareket halindeyken nesneleri tutma
Atlas, hareket halindeyken kapılar, anahtarlar, kollar, aletler ve diğer nesneler gibi cihazları ve aygıtları manipüle edebilmelidir. Bu yetenek, endüstriyel otomasyon ve lojistikten arama kurtarma operasyonlarına kadar geniş bir uygulama yelpazesi için çok önemlidir. Atlas'ın engebeli arazide ilerlerken aynı anda enkazı temizlediğini veya hasarlı bir yapıyı onarmak için aletleri kullandığını hayal edin.
Geliştirilmiş hareket ve manipülasyon, hareket planlamasını, kavrama planlamasını ve kuvvet kontrolünü gerçek zamanlı olarak koordine eden algoritmaların geliştirilmesini gerektirir. Atlas, hareketlerini ve manipülasyonlarını, manipüle ettiği nesnelerin şekline, boyutuna, ağırlığına ve dokusuna uyarlayabilmelidir. Dahası, algılama ve çevredeki belirsizlikleri ele alabilmeli, planlarını ve hareketlerini dinamik olarak ayarlayabilmelidir. Bu yeteneklerin geliştirilmesi, Atlas'ı çok daha çok yönlü ve geniş bir uygulama yelpazesi için kullanışlı bir araç haline getirecektir.
Tüm vücut teması stratejileri: Karmaşık hareketler ve ağır yükler
Araştırmacılar, basit yürüme ve kavrama hareketlerinin ötesine geçen, gelişmiş tüm vücut hareketlerini geliştirmeye odaklanıyorlar. Bunlar arasında dinamik koşma, zıplama, tırmanma, ağır nesneleri kaldırma ve taşıma ile dar alanlarda manipülasyon yer alıyor. Bu yetenekler, karmaşık görevleri başarmak için tüm vücut sinerjisini kullanarak kollar, bacaklar ve gövde arasında yakın bir koordinasyon gerektiriyor.
Dinamik yürüyüş ve zıplama yeteneği, Atlas'ın engebeli arazilerde ve engellerin üzerinden hızlı ve verimli bir şekilde hareket etmesini sağlar. Tırmanma yeteneği, erişim alanını genişletir ve ulaşılması zor alanlara erişimini mümkün kılar. Ağır nesneleri kaldırma ve taşıma yeteneği, onu lojistik ve inşaat sektörlerinde değerli bir araç haline getirir. Dar alanlarda manipülasyon yapabilme özelliği, insanların erişmesinin zor veya tehlikeli olduğu ortamlarda kullanılmasını sağlar. Tüm vücut temas stratejilerinin geliştirilmesi, insansı form faktörünün tüm potansiyelini gerçekleştirme ve Atlas'ı gerçekten çevik ve yetenekli bir robot haline getirme yolunda çok önemli bir adımdır.
Pratik uygulama ve sürekli ilerleme takibi
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü arasındaki ortaklık, araştırma ve geliştirme çalışmalarının şeffaf ve uygulamaya yönelik bir şekilde yürütülmesine büyük önem vermektedir:
Düzenli ilerleme raporları ve sunumlar
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü, işbirliklerinin en son gelişmelerini ve başarılarını belgeleyen ilerleme raporlarını düzenli olarak yayınlamayı taahhüt etmişlerdir. Bu raporlar, ilerlemenin yazılı açıklamalarının yanı sıra, Atlas kullanılarak yapılan ve yeni edinilen becerileri uygulamalı olarak sergileyen örnek gösterimleri de içerecektir. Bu gösterimler video ve sunum olarak yayınlanacak ve bilim camiasına ve genel halka sunulacaktır.
Düzenli güncellemeler ve gösteriler çeşitli amaçlara hizmet etmektedir. Bilim camiasının insansı robotik alanındaki gelişmeleri takip etmesine ve birbirlerine ilham vermesine olanak tanır. Robotik araştırmalarında şeffaflığı ve güveni artırır ve bu teknolojilerin kamuoyu tarafından kabul görmesine yardımcı olur. Dahası, Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü'ne topluluktan geri bildirim alma ve araştırma yönlerini buna göre ayarlama fırsatı sunar.
İşbirliği yapılan yer: Massachusetts, ABD
Ortaklık kapsamındaki tüm araştırma ve geliştirme çalışmaları, her iki kuruluşun da genel merkezinin bulunduğu Massachusetts'te gerçekleştirilmektedir. Bu coğrafi yakınlık, araştırma ekipleri arasında yakın iş birliğini ve doğrudan bilgi alışverişini teşvik etmektedir. Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü ekipleri ortak laboratuvarlarda çalışmakta ve her iki kuruluşun kaynaklarını ve altyapısını kullanmaktadır. Ekiplerin ve kaynakların bu yakın entegrasyonu, ortaklığın başarısında kritik bir faktör olup, sinerjilerden yararlanmayı ve araştırma ve geliştirmenin verimli bir şekilde ilerlemesini sağlamaktadır.
Atlas'ın Beklenen Yeni Yetenekleri: İnsansı Robotik Geleceğine Bir Bakış
Boston Dynamics ve RAI Enstitüsü arasındaki ortaklık sayesinde, Atlas robotunun, onu daha da çok yönlü ve kullanışlı bir araç haline getirecek bir dizi çığır açan yeni yetenek kazanması bekleniyor:
Geliştirilmiş hareket kabiliyeti ve kontrol: Hareketlerde çeviklik ve hassasiyet
Dinamik hareket
Atlas, engebeli arazilerde, karmaşık ortamlarda ve hatta dinamik senaryolarda daha istikrarlı ve sorunsuz bir şekilde hareket edebilecek. Bu, yürüme, zıplama, tırmanma ve farklı yüzeylere ve koşullara gerçek zamanlı olarak uyum sağlama yeteneğini içerir. Gelişmiş kontrol algoritmaları ve sensör verisi füzyonu sayesinde dinamik hareket mümkün hale gelir ve Atlas'ın dengesini korumasına, engelleri aşmasına ve hareketlerini belirli duruma uyarlamasına olanak tanır.
Tam vücut manipülasyonu
Robot, ağır nesneleri hassas ve verimli bir şekilde kaldırmak, taşımak, hareket ettirmek ve manipüle etmek için gelişmiş tüm vücut temas stratejilerini uygulayacaktır. Bu, ağırlığı dengelemek, dengeyi korumak ve nesneleri güvenli bir şekilde ele almak için kolların, bacakların ve gövdenin son derece gelişmiş bir koordinasyonunu gerektirir. Tüm vücut manipülasyonu, Atlas'ın daha önce insanlara özgü olan, örneğin depolarda, şantiyelerde veya afet bölgelerinde ağır yükleri taşımak gibi görevleri yerine getirmesini sağlayacaktır.
Geliştirilmiş çevresel etkileşim: Dünya ile akıllı etkileşim
Nesne manipülasyonu
Atlas, çevresindeki kapılar, anahtarlar, kollar, vanalar, aletler, kaplar ve daha birçok nesne ve cihazı manipüle etmeyi öğrenecek. Bu yetenek, insan ortamlarında çalışmasına ve mevcut altyapıyla etkileşim gerektiren görevleri yerine getirmesine olanak tanıyacak. Nesne manipülasyonu, nesneleri tespit etmek, bulmak ve tanımlamak için gelişmiş algılama becerilerinin yanı sıra, onları güvenli ve verimli bir şekilde kullanmak için karmaşık kavrama ve manipülasyon stratejileri gerektirir.
Malzemelere ve yapılara uyum sağlama yeteneği
Robot, farklı malzemelere ve yapılara zarar vermeden veya onları tahrip etmeden, kuvvetini, hızını ve hareketlerini otomatik ve akıllı bir şekilde uyarlayabilecektir. Bu, robotların çok çeşitli yüzeyler, malzemeler ve nesnelerle karşılaşacağı gerçek dünyada güvenli ve güvenilir etkileşim için çok önemlidir. Bu uyarlanabilirlik, kuvvet ve tork sensörleri, dokunsal sensörler ve gelişmiş kontrol algoritmaları kullanılarak elde edilir ve Atlas'ın etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak izlemesini ve ayarlamasını sağlar.
Öğrenme yeteneği ve genelleme: Geleceğin yeniliklerinin temeli
Pekiştirmeli öğrenme yoluyla daha verimli öğrenme:
Gelişmiş pekiştirmeli öğrenme tekniklerini kullanarak, Atlas yeni becerileri eskisinden çok daha hızlı ve verimli bir şekilde öğrenebilecek. Bu, öğrenmeyi hızlandıran ve verileri işleyen algoritmaların geliştirilmesini de içeriyor
İçin uygun:
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.