Robotlar Görmeyi Öğreniyor, Robot Görmesi Nasıl Olacak?

0
70
robot görmesi nedir
robotlar görmeyi öğreniyor

Robot görmesi ile robotlar görmeyi öğreniyor. Yoğun Nesne Ağları nedir? İnsanoğlu olarak bizler, uzun zamandır görme duyumuz sayesinde yeteneklerimizi geliştirerek birçoğunda ustalaşma fırsatı bulduk. Peki, bu arada robotlar ne yapıyor? Tabi ki robotlar da boş durmuyor. Robotlar için kendi kendilerine öğrenmenin yolunu açacak robot görmesi için yapılan çalışmalara her gün bir yenisi ekleniyor.

Robotlar Görmeyi Öğreniyor

Robotlar on yıllardır kontrollü ortamlarda ya da bantlarda benzer nesneleri tekrar ve tekrar toplayabiliyordu. Son zamanlarda bilgisayar görmesi alanındaki nefes kesici gelişmelerle beraber robotlar nesneler arasındaki basit farkların da ayrımına varabiliyordu. Ancak buna rağmen robotların yapabileceği şeyler halen kısıtlıdır.

robot görmesi
robotlar görmeyi öğreniyor, credit: CSAIL

MIT (Massachusetts Institute of Technology) Bilgisayar Mühendisliği ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) araştırmacıları tarafından yapılan yeni bir araştırma ile bunun değiştiğini söyleyebiliyoruz. Araştırma bu çalışma alanında kilit rolü oynayacak çok büyük bir başarıya ulaşıldığını söylüyor. Araştırmada robotların; rastgele dağınık nesneleri inceleyerek, görsel olarak onları daha önce hiç görmemiş bile olsalar, özel görevleri yerine getirebilecek kadar onları anlayabilmeleri sağlandı.

Yoğun Nesne Ağları ve Robot Görmesi

Sisteme, Yoğun Nesne Ağları (DON, Dense Object Nets) adı verildi. Nesnelere çeşitli noktasal topluluklar olarak bakan DON,  bir çeşit görsel harita okuması olarak hizmet ediyor. Bu yaklaşım robotların çevrelerini daha iyi anlamalarını ve nesneleri kontrol edebilmelerini sağlıyor. En önemlisi de farklı bir özellikteki nesneyi benzer bir nesneler yığını içerisinden seçerek alabilmesidir. Bu yetenek özellikle Amazon ve Walmart gibi depolarında bu çeşit robotlar kullanan şirketler için önem arz etmektedir.

Örneğin birisi bu sistemi kullanarak bir robotu, herhangi bir nesnenin özel bir yerinin tutması için kullanabilir. Diyelim ki bu nesnemiz robotumuz daha önce hiç görmediği bir ayakkabı olsun ve biz ayakkabının ucunu tutmasını istiyoruz. Robot daha önce hiç görmediği bu ayakkabıya bakarak onu inceleyebilir ve başarılı bir şekilde ucundan tutabilir.

Araştırma, MIT’ den Profesör Russ Tedrake, doktora öğrencileri Pete Florence ve Lucas Manuelli tarafından yürütülüyor. Manuelli yapılmaya çalışan işin zorluğunu şu şekilde açıklıyor: “Hareket uygulamalarının birçoğu, bir nesnenin farklı durumlarda karşılaşabileceği belirli özel kısımlarını tanımlayamamaktadır. Örneğin; ” Var olan algoritmalar bir kupayı elleriyle kavrayamamaktadır. Özelikle eğer kupa yukarı ya da yanlara doğru çok yönlüyse.”

Robotlar Siz Tatildeyken Evinizi Temizleyebilir mi?

Araştırmayı yürüten takım potansiyel uygulamalara, fabrika ayarları içerisinde bakmakla kalmayıp ev içi kullanım içinde inceliyor. Sisteme dağınık bir ev görüntüsü verdiğinizi varsayalım. Sonra bırakalım siz evde yokken, işteyken evinizi temizlesin. Ya da siz tatilinizi yaparken sisteme toparlayıp temizleyebileceği kirli bulaşıkların görüntüsünü verelim.

Kayda değer bir önemli özelliği de ihtiyaç duyulan hiçbir verinin insanlar tarafından girilmesine gerek olmaması. Aslında sistem “öz denetim” adı verilen bir yapıyla insan açıklamasına ihtiyaç duymuyor. Robotun; özel görev bazlı öğrenme ya da genel kavrama algoritması yarattığı iki yaklaşım bulunmaktadır. Bu tekniklerin her ikisinin de zorlukları vardır. Görev temelli metotların diğer görevler için genellemeler yapabilmesi çok zordur. Genel kavrama ise; belirli görevlerin ufak ve özel farklılıklarıyla baş edebilecek yeterlilikte değildir. Bunu, belirli nesneleri belirli özel noktalara koyabilmek gibi becerilerle örneklendirebiliriz.

Bununla beraber yoğun nesne ağları sistemi, verilen bir nesne üzerinde temel olarak bir dizi koordinat yaratabilmektedir. Bu da ona ihtiyacı olan bir çeşit görsel yol haritası olarak hizmet etmektedir. Bu şekilde robot neyi, nerede, ne şekilde kavraması gerektiğini daha iyi anlayabilmektedir.

Robot görmesi nasıl olacak?

Robotlar görmeyi öğreniyor. Peki ama bu nasıl olacak? Araştırmayı yürüten takım; sistemi nesnelere, daha geniş bir koordinat sistemi yaratacak bir dizi nokta olarak bakabilecek şekilde eğitiyor. Robot bu şekilde değişik noktaları bir araya getirerek, herhangi bir nesnenin 3 boyutlu görüntüsünü elde edebiliyor. Bu yapılan; birçok fotoğrafın bir araya getirilerek panoramik bir fotoğraf elde edilmesine benzetilebilir. Eğitimin ardından, bir kişinin bir nesne üzerinde belirlediği özel bir noktanın fotoğrafı robot tarafından çekilir. Daha sonra noktalar bir araya getirilir ve belirtilen bölgedeki nesne robot tarafından alınır.

robot görmesi nedir
robot görmesi, credit: CSAIL

Bu sistem, UC- Berkeley tarafından geliştirilen DexNet robotundan farklıdır. DexNet robotu, bir ok değişik nesneyi kavrayabilmektedir ancak özel bir istek karşısında yetersiz kalmaktadır. Hangi oyuncakla oynamak istediğinizi anlamayan, ancak birçok nesneyi kavrayabilen 18 aylık bir çocuk hayal edin. Oysa 4 yaşında bir çocuk sizin: “kırmızı oyuncak kamyonunu git ve al” isteğinizi yanıtlayabilir.

robot görmesi
robotlar görmeyi öğreniyor, credit: CSAIL

Robotik oyuncak bir dozer üzerinde yapılan deney guruplarından birinde, bir Kuka robotik kol bu sistemle destekleniyor. Robot kol oyuncağın sağ kulpundan birçok değişik şekilde kavramayı başarıyor. Bu gösteri, sistemin simetrik nesneler üzerinde sağ ve solu birbirinden ayırt edebildiğini diğer nesneler arasında da kanıtlamış oldu.

Yoğun Nesne Ağları sistemini beyzbol şapkalarının konulduğu bir kutuda test ettiğimizde de, sistem, birçok şapka benzer özelliklere sahip olmasına karşın, özel bir şapkayı bunların arasından seçerek almayı balardı. Burada yapılan deney için eğitimlerde daha önce hiçbir zaman şapka resmi gösterilmemişti.

Robot Görmesi ve Ticari Uygulamaları nelerdir?

Florence, robot görmesi için geliştirilen Yoğun Nesne Ağları sisteminin ticari uygulamalarını şu şekilde özetliyor: “Fabrika robotları sık sık güvenilir bir şekilde çalışabilmek için karmaşık besleme ünitelerine sahiptir. Fakat bunun gibi bir sistem nesneleri kolayca anlayabilir. Uyum sağlaması ise sadece tek bir resme bakıyor. Resmi gösteriyorsunuz ve nesneyi kavrayarak uygun bir şekilde koyulması gereken yere bırakıyor.

Araştırma ekibi gelecekte sistemi; masayı temizle gibi daha özel komutlar verildiğinde hızlı bir şekilde nesneleri nasıl kavrayıp götürmesi gerektiğini öğrenerek, görevlerini yerine getirebilecek bir düzeye ulaştırmayı umut ediyorlar. Araştırma,  İsviçre, Zürih’ de 29-31 Ekim 2018 tarihleri arasından düzenlenecek olan Robot Öğrenmesi Konferansında da sunulacak. Konferansla ilgili daha çok bilgi almak için buradan organizasyonun ana sayfasına ulaşabilirsiniz.

Robotikpedia, Gelecekte görüşmek üzere..

Kaynak:  “Robots can now pick up any object after inspecting it” <https://robohub.org/robots-can-now-pick-up-any-object-after-inspecting-it/>

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu girin
Please enter your name here

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.