İstanbul Aydın Üniversitesi İleri Araştırmalar Uygulama ve Araştırma Merkezi’nden Dr. Öğr. Üyesi Sajad Einy, İngiltere merkezli Engineered Arts’ın geliştirdiği insansı robot Ameca hakkında çarpıcı bilgiler verdi.
Dr. Eıny Ameca’nın, insan-robot teknolojisinin ön saflarını temsil eden dünyanın en gelişmiş ve geleceğin robotik teknolojilerine yönelik geliştirilen mükemmel bir insansı robot olduğunu vurguladı. Ayrıca güvenilir, modüler, yükseltilebilir ve geliştirmesi kolay yenilikçi teknolojileri sunmaya odaklandığını ve insan benzeri yapay zekâ ile vücuda ihtiyaç duyduğunu belirtti. Dr. Einy, “Yapay zekâ ve makine öğrenimi sistemleri, güçlü trityum robot işletim sisteminin yanı sıra Ameca üzerinde test edilebilir ve geliştirilebilir.” dedi. Ameca hakkında teknik bilgiler veren Einy, şunları kaydetti;
“Engineered Arts kısa süre önce Ameca’nın yeteneklerini sergileyen bir video yayınladı. Videonun başında şekerleme veya uyku gibi bir durumdan uyanırken, kafası karışmış insansı ifadeler sergilemektedir. Robot canlı bir varlık izlenimi vermekte, kollarını görünce eğlenmekte ve gülümsemektedir. Ameca, kaşlarını hareket ettirebilir, gözlerini kırpabilir, ağzını açabilir ve parmaklarını kıvırabilir.”
İnsan Benzeri Yapay Gövdeye ve İnsan Duygularını Görüntüleyen Teknolojiye Sahip
Engineered Arts’ın Ameca’yı, insan benzeri yapay gövdesi, trityum robot işletim sistemi ile birlikte yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi (ML) sistemleri için test edilebilecek şekilde geliştirdiğini belirten Dr. Eıny, Ameca'nın donanımı da kendi bünyesinde üretilmekte olduğunu ve şirketin çeşitli insan duygularını görüntüleyebilen Mesmer teknolojisine dayandığını söyledi. Mesmer robotlarının, gerçek insanların 3D kurum içi taramalarıyla tasarlanıp üretildiğini, bunun da Engineered Arts ekibinin insan kemik yapısını, cilt dokularını ve ifadelerini taklit etmesine olanak tanıdığını vurguladı.
Einy, Ameca’nın üç ana bölümünü sıraladı: mekanik, elektronik ve yazılım.
Yazılım bölümünün de üç kısma ayrıldığını belirterek bunları şöyle açıkladı:
“1.Görüntü İşleme: Mühendislik topluluğu; müdahaleci olmayan hassas ölçüm, otonom robot navigasyonu veya endüstriyel otomasyon süreçlerinin güvenilir doğrulamasını gerçekleştirmek için araç olarak görüntü işleme uygulamasında çarpıcı bir büyüme yaşamaktadır. Bu alandaki özel literatür, genellikle kamera projeksiyonlarının geometrisi ve bilgisayarla görme, görüntü elde etme, işleme veya görüntü işleme, analizin bilimsel ve endüstriyel uygulamaları gibi belirli konulara ayrılmıştır.
2. Sinyal İşleme: İnsan etkinliğini tanıma; insanların eylemlerini daha iyi anlamayı amaçlayan algılama ve akıl yürütmenin entegrasyonu ile ilgilenir. Ayrıca insan etkileşimi, insan-robot etkileşimi ve beyin bilgisayar etkileşiminde önemli bir rol oynar. Bu yaklaşımların geliştirilmesi gerektiğinde, sinyal işleme ve yapay zekâdan farklı işlemler gereklidir. Bu anlamda, insan aktivite tanıma sistemlerinde sinyal işlemenin ana bölümü hem insan aktivite tanıma hem de robotikte iki örnek uygulama; insan robot etkileşimi ve sosyalleşme ve robotikte taklit öğrenmedir. Ek olarak, bu sistemler içinde sinyaller işlenirken önemli olan insan-robot etkileşimi için insan etkinliğini tanıma bağlamında fikirler ve eğilimler sunmaktadır.
3. Derin Öğrenme: Nvidia araştırmacıları, insan hareketlerini gözlemleyerek bir robota öğretebilen derin öğrenme sistemini oluşturmuşlardır. Nvidia'ya göre, derin öğrenme ve yapay zekâ yöntemi, robot-insan iletişimini geliştirmek ve iş birliği yapmalarını sağlamak için tasarlanmıştır. Araştırmacılar, Nvidia'nın Titan X GPU'ları tarafından desteklenen sinir ağlarını eğitmiştir. Sinir ağları; algı, program oluşturma ve nihai yürütmeyi içermektedir. Nvidia; yapay zekâ, oyun, makine öğrenimi ve kripto dalgalarını kullanmaya devam etmektedir. Robot, bir kamera aracılığıyla bir görevi görecek ve ardından sahnedeki nesnelerin konumlarını ve ilişkilerini çıkaracaktır. Sinir ağı daha sonra algıların nasıl yeniden yaratılacağını açıklamak için bir plan oluşturacaktır. Yürütme ağı görevini yerine getirecektir.”
