Yapay Zekâ ile Robotik

Yorum bırakın • 5. Robotik Biliminin Geleceği, Gebra Blog • Yazan• 30 Views

5. Robotik Biliminin Geleceği Gebra Blog

Giriş

Yapay Zekâ (AI), modern robotikte algılama, öğrenme ve akıllı karar verme yeteneklerini makinelerle entegre ederek büyük bir dönüşüm sağlamaktadır. AI destekli robotlar, çevrelerini otonom olarak algılayabilir, nesneleri tanıyabilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilir.

Makine öğrenimi (ML), AI’nin bir alt dalı olarak robotların deneyim yoluyla performanslarını geliştirmesine olanak tanır. Bu makalede, robotikte yapay zekâ temelleri, makine öğrenimi teknikleri, uygulamalar ve bu alandaki temel zorluklar ele alınacaktır.

Robotikte Yapay Zekânın Temelleri

AI, robotlara algılama, akıl yürütme ve otonom hareket yetenekleri kazandırarak onları daha akıllı hale getirir. Sensör verileri, algoritmalar ve hesaplama gücü yardımıyla robotlar, görevlerini etkin bir şekilde yerine getirir.

Robotikte Temel Yapay Zekâ Bileşenleri

  • Algılama (Perception): Kameralar, LiDAR, ultrasonik sensörler gibi araçlarla çevrenin algılanması.
  • Karar Verme (Decision-Making): Sensörlerden gelen verilerin işlenerek mantıklı kararlar alınması.
  • Eylem (Actuation): Kararlara bağlı olarak motorlar ve aktüatörlerin hareket ettirilmesi.
  • Öğrenme (Learning): Makine öğrenimi teknikleri sayesinde performansın zaman içinde iyileştirilmesi.

Robotikte Makine Öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi, robotların önceden programlanmadan adaptasyon göstermesine ve performanslarını geliştirmesine olanak tanır. ML algoritmaları, verileri analiz eder, kalıpları tanımlar ve karar mekanizmalarını iyileştirir.

Makine Öğrenimi Türleri

  1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Robot, etiketli veri setleriyle eğitilir. Örneğin, bir görüntü işleme sistemi önceden sınıflandırılmış nesneleri tanımayı öğrenir.
  2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Robot, etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları keşfeder. Örneğin, benzer nesneleri gruplandırabilir.
  3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning – RL): Robot, deneme-yanılma yoluyla ödülleri maksimize edecek şekilde öğrenir.

ML modellerinin performansı şu formülle değerlendirilir:

\text{Doğruluk} = \frac{\text{Doğru Tahminler}}{\text{Toplam Tahminler}} \times 100%

Robotikte Yapay Sinir Ağları (ANNs)

Sinir ağları, AI destekli robotlarda kalıp tanıma, karar verme ve kontrol mekanizmaları için yaygın olarak kullanılır.

Yapay Sinir Ağı (ANN) Yapısı

Bir ANN aşağıdaki katmanlardan oluşur:

  • Girdi Katmanı: Sensörlerden gelen ham verileri alır.
  • Gizli Katmanlar: Veriyi işler ve anlamlı özellikler çıkarır.
  • Çıktı Katmanı: Son tahmin veya karar verilir.

Sinir ağı eğitiminde gradyan iniş yöntemi ile ağırlık güncellenmesi şu formülle yapılır:

w_{\text{yeni}} = w_{\text{eski}} - \eta \frac{\partial L}{\partial w}

Burada:

  • w = Ağırlık
  • \eta = Öğrenme oranı
  • L = Kayıp fonksiyonu

Robotikte Yapay Zekâ Uygulamaları

AI, robotlara otonom hareket, nesne algılama ve karar verme yetenekleri kazandırarak birçok endüstride devrim yaratmıştır.

Otonom Navigasyon

AI destekli robotlar, sensör füzyonu, haritalama ve planlama algoritmalarını kullanarak çevrelerinde bağımsız hareket edebilir.

Eşzamanlı Konumlandırma ve Haritalama (SLAM)

SLAM algoritması, harita oluşturma ve robotun konumunu belirleme işlemlerini aynı anda gerçekleştirir.

Robotun konum tahmini şu denkleme göre yapılır:

X_k = f(X_{k-1}, u_k) + w_k

Burada:

  • X_k = k. zamanda robotun tahmini konumu
  • u_k = Kontrol girdisi
  • w_k = Belirsizlik faktörü

SLAM Uygulamaları:

  • Otonom araçlar (Tesla, Waymo)
  • Hava dronları (aerial surveying)
  • Lojistik robotları (depolarda otomasyon)

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) ile Nesne Algılama

Bilgisayarlı görme, AI destekli robotların nesneleri tanımasına, hareketleri izlemesine ve görüntüleri yorumlamasına olanak tanır.

Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Görüntü Tanıma

CNN’ler, filtreler ve havuzlama katmanları kullanarak görsel özellikleri çıkarır. CNN’nin sınıflandırma çıktısı şu formüle göre hesaplanır:

P(y|X) = \frac{e^{z_y}}{\sum_{i} e^{z_i}}

Burada:

  • P(y|X) = y sınıfına ait olma olasılığı
  • z_y = y sınıfı için tahmin edilen skor

Bilgisayarlı Görü Uygulamaları:

  • Yüz tanıma (sosyal robotlar)
  • Endüstriyel kalite kontrol
  • Tıbbi robotik ameliyat sistemleri

Pekiştirmeli Öğrenme ile Robot Kontrolü

RL, robotların ödül ve ceza mekanizması ile öğrenmesini sağlar.

Q-Öğrenme ile Karar Verme

Q-öğrenme güncelleme kuralı şu şekildedir:

Q(s,a) = Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max Q(s', a') - Q(s,a)]

Burada:

  • Q(s,a) = Aksiyon-değer fonksiyonu
  • \alpha = Öğrenme oranı
  • \gamma = İskonto faktörü
  • r = Ödül

Pekiştirmeli Öğrenme Uygulamaları:

  • Robotik kolların kavrama optimizasyonu
  • Yapay zekâ destekli oyun robotları
  • Endüstriyel otomasyon sistemleri

AI Destekli Robotikte Karşılaşılan Zorluklar

Hesaplama Gücü Gereksinimi

  • AI modelleri yüksek işlem gücü gerektirir, bu da düşük maliyetli robotlar için bir kısıtlama yaratır.
  • Edge computing, gecikme süresini azaltarak verimliliği artırmayı amaçlar.

Veri Bağımlılığı

  • ML modelleri büyük veri kümelerine ihtiyaç duyar.
  • Sentetik veri üretimi ve transfer öğrenme teknikleri veri eksikliği sorunlarını hafifletir.

Güvenlik ve Etik Sorunlar

  • İnsan-robot etkileşiminde güvenlik sağlanmalıdır.
  • AI kararlarında önyargılar ve iş gücü değişimi gibi etik konular dikkate alınmalıdır.

Yorum ve puanlarınızla Gebra ekibinin kaliteyi artırmasına yardımcı olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Alışveriş Sepeti
Scroll to Top