Robotlarda Gauss süreç regresyonu kullanılacak

Japonya'daki araştırmacılar, robotların şaşırtıcı derecede az miktarda eğitim verisi kullanarak insan benzeri hareketler üretmesine olanak tanıyan uyarlanabilir bir hareket yeniden üretme sistemi geliştirdiler. Robotik otomasyondaki hızlı ilerlemelere rağmen, çoğu sistem nesnelerin ağırlığı, sertliği veya dokusu değiştiğinde zorlanmaktadır. Önceden eğitilmiş hareketler, kontrollü ortamların dışında genellikle başarısız olur ve robotları fabrika zeminlerindeki tahmin edilebilir görevlerle sınırlar.

Robotlarda Gauss süreç regresyonu dönemi

Bu sınırlama, robotlar mutfaklar, hastaneler ve evler gibi gerçek dünya ortamlarına girdikçe kritik hale gelir. Bu ortamlarda, robotlar sürekli olarak kavrama ve kuvvet uygulama biçimlerini ayarlamak zorundadır; bu, insanların içgüdüsel olarak yaptığı bir şeydir.

İnsan ellerinin aksine, robotik sistemler alışılmadık nesnelere sezgisel olarak uyum sağlama yeteneğinden yoksundur. Bu boşluk, robotların dinamik, yapılandırılmamış ortamlarda konuşlandırılmasının önündeki en büyük engellerden biri olmuştur. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, Japonya'dan bir araştırma ekibi, Gauss süreç regresyonuna dayalı yeni bir uyarlanabilir hareket yeniden üretme sistemi geliştirdi. Çalışma, Keio Üniversitesi'nden Akira Takakura tarafından yönetildi.

[bkz url= https://www.techinside.com/polonya-elektrik-sebekesi-saldirilarini-onledi/]

Hareket yeniden üretim sistemleri tipik olarak insan hareketlerini kaydetmeye ve bunları uzaktan kumanda kullanarak robotlar aracılığıyla yeniden oynatmaya dayanıyor. Ancak, nesnenin fiziksel özellikleri orijinal eğitim verilerinden farklı olduğunda bu sistemler bozulur.

Yeni yaklaşım, sınırlı veriyle karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri haritalayabilen bir teknik olan Gauss süreç regresyonunu kullanarak doğrusal modellerin ötesine geçiyor. Farklı sertlik seviyelerine sahip nesneler üzerinde insan kavrama hareketlerini kaydederek, model nesne özelliklerinin insan tarafından uygulanan kuvvet ve konumla nasıl ilişkili olduğunu öğrenir.

Bu, sistemin insan hareket niyetini çıkarım yapmasına ve daha önce hiç görmediği nesneler için uygun hareketler üretmesine olanak tanıyor. Dr. Takahiro Nozaki: "Robotlarda günlük hayattaki nesnelerle etkileşime girmelerini ve karşılaştıkları kuvvetlere uygun şekilde yanıt vermelerini sağlamak için, robotlarda günlük nesneleri manipüle etme yeteneğinin geliştirilmesi çok önemlidir" diye açıklıyor.