ABD’den araştırmacılar insan hareketlerinin verilerini kullanarak insansı robotların karmaşık görevleri yapmasını sağlayan bir çerçeve oluşturdular.
Atharva Gosavi
Çeviren: Sena Kaplan
GazeteBilim Yazı İşleri
Robotlar; koşmak, bir şeyleri kaldırmak ve tekrarlayan görevleri etkili bir şekilde tamamlamak için eğitildiler ancak robotlarda insan hareketlerinin akıcılığını yakalamak hâlâ mühendisler için güç bir iş.
Cornell Üniversitesinden araştırmacılar, insansı robotların karmaşık görevleri hareket izleme yardımıyla yapmasını sağlayacak BeyondMimic adında bir çerçeve oluşturdular. Projenin ana hedefi, insansı robotları her görev için programlamadan daha kullanışlı ve daha uyumlu hale getirmek.
Çalışma grubu, oluşturdukları çerçevenin robotları eğitmek için harcanan zihin çalışmasını nasıl azaltabileceğini göstermek adına insansı bir robotun takla attığı, çeşitli dans hareketlerini gerçekleştirdiği, koşma ve birçok benzeri hareketi yaptığı bir video da paylaştılar.
Yetenekleri test etmek
Bu robotun aynı zamanda Cristiano Ronaldo tarafından yapılan “Sui” kutlamasını da yapabildiği videonun ilk dakikalarında gösteriliyor. Daha önemli kısımsa şurası: Bu hareketler, daha önceden programlanmış değil. Bunun yerine kullanılan sistem; insan gösterimlerini, birleşmiş bir robotik ilkeye çeviriyor. Böylelikle insansı robotun hareketleri yapmadan önce programlanmasına gerek kalmıyor ve hareketleri test aşamasına yapabilir hale geliyor.
Sistemi deşifre etmek
Bu mekanizmanın altında BeyondMimic çerçevesi yatıyor. BeyondMimic ise uzun sekanslarda kaydedilen insan hareketleri verisini, insansı robotların öğrenmesine izin veren hareket izleme sistemi. Robotlar, bu sayede insan hareketleri üzerinde birkaç dakikada ustalaşabiliyor ve mühendisler, programlaması oldukça yüklü bu görevleri programlamak zorunda kalmıyor.
BeyondMimic çerçevesi, Markov karar sürecini ve birkaç dizi hiperparametreler kullanarak tüm hareketleri her görev için ince ayara gerek kalmadan yapabiliyor. Bu da demek oluyor ki robotlar; sadece bir adımı ya da zıplamayı taklit etmiyor, aynı zamanda insanların yaptığı hareketlere özgü tarz, zamanlama ve ifadeyi koruyarak farklı hareketler arasında pürüzsüzce geçiş yapabiliyor.
Diğer robotlar üzerinde de kullanıldığında BeyondMimic çerçevesi; daha önceden belirlenmiş patikaları izlemek, bir kumanda kolu tarafından yönlendirilmek ve engellerden kaçmak insana benzeri hareketleri yapabilmeyi ve aynı zamanda gerçek hayatta kontrol edilmesiyle birleştiriyor.
Her şey kayıp odaklı difüzyonla alakalı
BeyondMimic çerçevesinin ana yeniliği ise kayıp odaklı difüzyon. Bu yaklaşım insansı robotun basit ve türevlenebilir masraf fonksiyonlarını kullanarak gerçek zamanlı hareketlere adapte olmasını sağlıyor. Robotun hareketlerindeki esneklik ve doğruluk anbean güdümleniyor. Birçok hareket takip cihazından gelen birleşmiş ilke, dövüş sporları hareketlerinden dans dönüşlerine kadar robotun dinamik manevraları istenildiği anda yapabilmesini sağlıyor.
Güçlü bir çerçeve
BeyondMimic’in uygulaması, robotların yumuşak geçişli hayata geçirmesine ve bunun üstüne bu hareketleri hayata geçirirken eşit dengeye ve stabiliteye sahip olmasını sağlıyor. Araştırmalara ve geliştiricilere üzerinde geliştirilebilecek bir temel olabilecek şekilde tüm bu eğitim hattı, açık kaynaklı ve çoğaltılabilir.
Çerçevenin dengesi ve stabilitesi, başka uygulamalarda kullanılması için fazlasıyla önemli. Bakıcılıktan rehabilitasyona, eğitimden interaktif eğlenceye kadar insansı robotlar beceri ve dayanıklılık isteyen işleri yerine getirebilirler.
Bilim kurguyu fark etmek
İnsansı robotların bazı görevlerde insanların yerlerini alması, çok önceden beri araştırmacılar ve mühendisler tarafından hayal ediliyor. BeyondMimic’le birlikte bu rüya yavaştan günlük hayatımızda karşılaşacağımız bir teknoloji olarak gerçeğe dönmeye başlıyor.
Uyumluluk, ifadeye sahip hareketler ve açık kaynaklı yazılımın ulaşılabilirliğiyle insanları ve makineleri birbirine daha da yaklaştırmaya çalışan bir geleceğe ulaşmamıza bir adım daha atmış oluyoruz.
Kaynak: https://interestingengineering.com/innovation/humanoid-robots-perform-cartwheels-sprints (Son erişim tarihi: 6.09.2025)
