Singapurlu Araştırmacılar ‘Hissedebilen’ Robotları Mümkün Kılmaya Yardımcı Olmak için Intel’in Nöromorfik Bilgi İşleme Çözümünden Faydalanıyor
Singapur Ulusal Üniversitesi’nden (NUS) Intel Nöromorfik Araştırma Topluluğu (INRC) üyesi iki araştırmacı, Intel’in robotlar için tasarladığı nöromorfik işlemcisi kullanılarak olay tabanlı görme ve dokunma algılamanın mümkün olduğunu gösteren yeni bulgularını sundu.
Çalışma dokunma duygusunun getirilmesinin günümüzün yalnızca görmeye dayalı sistemlerine kıyasla robotların işlev ve becerilerini nasıl önemli düzeyde geliştirebileceğini ve nöromorfik işlemcilerin bu tür algısal verileri işlemede geleneksel mimarilere göre nasıl daha yüksek performans sağlayabileceğini vurguluyor.
Intel’in Nöromorfik Bilgi İşlem Laboratuvarı Direktörü Mike Davies, “Singapur Ulusal Üniversitesi’nin bu araştırması bilginin olay güdümlü bir yaklaşımla birden çok duyu biraraya getirilerek hem algılandığı hem de işlendiği bir robotik geleceğe kısa bir bakış sunuyor. Bu çalışma, tüm sistem sensörleri, veri formatlarını, algoritmaları ve donanım mimarisini kapsayan olay tabanlı bir yaklaşım içinde yeniden tasarlandığında nöromorfik bilgi işlemenin gecikme sürelerinden ve enerji tüketiminden önemli tasarruflar sağladığını gösteren sonuçları da ortaya koyuyor.”
Neden Önemli: İnsanların dokunma hissi, sadece tek bir molekül tabakası ile farklılık gösteren yüzeyler arasındaki farkı hissedecek kadar hassas, ancak günümüzün robotlarının çoğu yalnızca görsel bilgileri işleyerek çalışıyor. NUS’taki araştırmacılar bunu yeni geliştirdikleri yapay ciltle (artificial skin) değiştirmeyi umuyorlar. Bu cilt, yaptıkları araştırmaya göre dokunmayı insanların duyusal sinir sistemlerinden 1000 kat daha hızlı algılayabiliyor ve nesnelerin şeklini, dokusunu ve sertliğini tek bir göz kırpışından 10 kat daha hızlı saptayabiliyor.
Robotlarda insanlardakine benzer bir dokunma duygusunun etkinleştirilmesi, mevcut işlevselliği önemli ölçüde artırabilir ve hatta yeni kullanım alanları için yol gösterici olabilir. Örneğin, yapay cilt ile donatılmış robotik kollar, kaymayı önlemek için doğru miktarda basınçla bilinmeyen nesneleri tanımlamak ve kavramak için dokunsal algılama kullanarak bir fabrikada üretilen mallardaki değişikliklere kolayca uyum sağlayabilir. Çevreyi ve etrafındakileri daha etkin şekilde hissetme ve algılama yeteneği, birebir etkileşim gerektiren bakıcılık mesleği gibi mesleklerde daha yakın ve güvenli insan-robot etkileşimini mümkün kılabilir ya da cerrahi robotlara bugün sahip olmadıkları dokunuş algılama özelliğini vererek cerrahi işlemleri otomatikleştirmeye bir adım daha yaklaşmamıza olanak sağlar.
Yapay cildin yaratılması bu vizyonu hayata geçirmede önemli bir adım olsa da bu yapay cilt doğrudan robotun içine yerleştirilebilecek kadar verimli bir güç seviyesinde çalışabilecek ve cildin duyusal verilerine dayanan gerçek zamanlı kesin sonuçlar çıkarabilecek bir çip de gerektirir. NUS Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Bölümü ve NUS Sağlık Alanında İnovasyon & Teknoloji Enstitüsü’nden Yardımcı Doçent Benjamin Tee, “Ultra hızlı yapay cilt sensörü üretmek robotları daha akıllı yapmak için gerekenlerin yalnızca yarısını karşılar. Bir başka kritik önem taşıyan gereklilik de robotlar için algılamayı ve öğrenmeyi başarabilen yapay bir beyin üretmektir. Intel Loihi gibi nöromorfik çiplere sahip bir AI (Yapay Zekâ) teknolojili cilt sistemi, enerji verimliliği ve ölçeklenebilirlik yönünde önemli bir gelişme” dedi.
Araştırma Hakkında: Robotik algıda yeni bir çığır açmak için NUS ekibi, Intel’in Loihi nöromorfik araştırma çipini kullanarak yapay ciltten gelen duyusal verileri işlemek için nöromorfik teknolojinin potansiyelini araştırmaya başladı. İlk deneylerinde, araştırmacılar Braille alfabesi okumak için yapay cilt ile donatılmış robotik bir el kullandılar, dokunsal verileri Loihi’ye bulut aracılığıyla ileterek el tarafından hissedilen mikro darbeleri anlamlı kelimeler haline dönüştürdüler. Loihi, standart bir Von Neumann işlemcisinden 20 kat daha az enerji kullanırken, Braille harflerini sınıflandırmada yüzde 92’den fazla doğruluk oranına ulaştı.
NUS ekibi bu çalışmaya dayanarak hareketliliği artan sinirsel ağ içindeki hem görme hem de dokunma verilerini biraraya getirerek robotik algılama becerilerini daha da artırdı. Bunu yapmak için, farklı miktarlarda sıvı içeren çeşitli kapları olay tabanlı bir kamera ve yapay ciltten alınan duyusal girdileri kullanarak sınıflandırması için bir robotu görevlendirdiler. Araştırmacılar, algılama sisteminin nesneleri sabit biçimde kavrama için önemli olan dairesel kayma hareketini tespit etme yeteneğini test etmek için aynı dokunsal ve görme sensörlerini kullandılar.
Bu duyusal veriler yakalandıktan sonra ekip, verileri işleme özelliklerini karşılaştırmak için hem bir GPU’ya hem de Intel’in Loihi nöromorfik araştırma çipine gönderdi. Bu hafta Robotics: Science and Systems (Robotlar: Bilim ve Sistemler) etkinliğinde sunulan sonuçlar, hareketliliği artan sinirsel ağı kullanarak olay tabanlı görme ve dokunmayı biraraya getirmenin nesne sınıflandırmada yalnızca görmeye dayalı sisteme oranla %10 daha fazla doğruluk oranına sahip olduğunu gösterdi. Dahası, Loihi’nin yüzde 45 daha az enerji kullanarak duyusal verileri en yüksek performanslı GPU’dan yüzde 21 daha hızlı işlemesi sayesinde nöromorfik teknolojinin bu tür robotik cihazlara nasıl güç sağlayabileceğini uygulamalı olarak gösterdiler.
NUS Programlama Okulu Bilgisayar Bilimleri Bölümü’ünden Yardımcı Doçent Harold Soh, “Bu sonuçlar bizi heyecanlandırdı. Sonuçlar, nöromorfik bir sistemin, robot algısını geliştirmek için birden fazla sensörü birleştirmede önemli ve umut verici bir rolü olduğunu gösteriyor. Bu, beklenmedik durumlarda hızlı ve uygun bir şekilde yanıt verebilen etkin enerji kullanımlı ve güvenilir robotlar yapmaya yönelik bir adım” dedi.
