Yeni bir ‘Fiziksel Yapay Zeka’ teknolojisi, lojistik merkezleri ve akıllı fabrikalar gibi ortamlarda otonom mobil robotların navigasyonunu iyileştirmeye yardımcı olabilir. Güney Kore’nin DGIST (Daegu Gyeongbuk Bilim ve Teknoloji Enstitüsü) tarafından geliştirilen teknoloji, ‘toplumsal sorunların yayılmasını ve unutulmasını’ modelliyor. Robotlar, insan benzeri unutma yöntemini kullanarak önemli, gerçek zamanlı engelleri gereksiz, güncelliğini yitirmiş bilgilerden ayırt edebiliyor. Çalışmanın yazarı Prof. Kyung-Joon Park, verimli hareket için yalnızca önemli bilgilerin korunup gereksiz olanların unutulmasını taklit eden bu yaklaşımın, ‘Fiziksel Yapay Zeka’nın insan davranışına benzer biçimde evrimleştiğini gösterdiğini vurguluyor.
ENGEL VE DOLAMBAÇ
Otonom Mobil Robotlar (AMR’ler), lojistik ve üretim de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda otomasyon için hayati öneme sahip. Ancak gerçek dünyada, robotların hareketini beklenmedik engeller sık sık kesintiye uğratabiliyor. Robotlar, forkliftler ya da yanlış yere konmuş yükler gibi engellerle karşılaştıklarında yollarını ayarlayacak şekilde eğitilse de, unutkanlık nedeniyle tıkanıklık kalktıktan sonra bile gereksiz dolambaçlara devam edebiliyor; bu da yüksek riskli ortamlarda üretkenliği düşürüyor.
YAYILMA VE UNUTMA
Verimsiz yönlendirme sorununu aşmak için ekip, insana özgü sosyal bir olguya dayanan kolektif zeka algoritması uyguladı. Algoritma, belirli bilgilerin nasıl hızla yayıldığını ve zamanla nasıl unutulduğunu matematiksel olarak modelliyor. Bu sayede otonom robotlar, ani bir engelin konumu gibi kritik bilgileri anında paylaşırken, artık geçersiz ayrıntıları (örneğin aşılmış bir engeli) hızla unutuyor. Araştırmacılara göre bu teknik, robotların ‘işbirlikçi navigasyon’ kabiliyetlerini en iyi hale getiriyor; rota optimizasyonu ve gecikme azaltma ise işletmeler için maliyet, güç tüketimi ve bakım kalemlerinde doğrudan tasarruf sağlıyor.
SİMÜLASYON SONUÇLARI GÜÇLÜ
Ekip, bir lojistik merkezini modelleyen bu yaklaşımı test etmek için Gazebo simülatörünü kullandı. Sonuçlar, geleneksel ROS 2 navigasyonuna (Robot İşletim Sistemi 2) kıyasla belirgin bir performans artışı gösterdi: Ortalama sürüş süresi yüzde 30,1’e kadar azaldı, görev verimliliği yüzde 18,0’a kadar arttı. Bu teknoloji, yüksek hacimli operasyonların kapasitesini ve gelirini doğrudan artırabilecek nitelikte. Araştırmacılar, bulguların robotların artık yalnızca engellerden kaçınan makineler olmadığını; sosyal prensipleri kavrayıp otonom çalışan Fiziksel Yapay Zeka sistemlerine dönüştüğünü gösterdiğini belirtiyor.
TEK SENSÖRLE UYUMLU
Teknolojinin bir diğer önemli gücü, yüksek uyumluluğu ve uygulama kolaylığı. Ek sensör gerektirmeden yalnızca 2D LiDAR ile çalışıyor; bu da donanım maliyeti bariyerini düşürüyor. Ayrıca ROS 2 navigasyon yığını için kullanıma hazır bir eklenti olarak sunuluyor. Tasarım, ekipman değişikliği gerektirmeden doğrudan mevcut otonom navigasyon sistemlerine entegre edilebiliyor. Bu avantaj, lojistik robotları, otonom araçlar ve drone sürüleri dahil pek çok endüstriyel ortamda hızlı uygulamayı mümkün kılıyor.
AKILLI ŞEHİR UYGULAMASI
Yaklaşımın, akıllı şehir trafiği yönetimi ve büyük ölçekli keşif-kurtarma operasyonları gibi daha geniş sahalarda da önemli rol oynaması bekleniyor. Toplumsal yayılma-unutma dinamiğinin fiziksel ortamlara taşınması, çok ajanlı sistemlerde ölçeklenebilir ve esnek karar vermeyi teşvik ediyor; kısıtlı iletişim altında bile ortak durum farkındalığı üretmenin önünü açıyor.
