İnsan sinir sistemi, çevreden gelen duyusal bilgiyi inanılmaz bir ustalıkla işler ve bunu birçok bilgisayar bilimcisini şaşırtacak şekilde, gürültülü bir aktivite dizisiyle başarır. Bu sinyaller, yüzlerce ek nörona iletilir ve orada benzer sinyal dizileriyle bütünleştirilir.
Şimdi ise araştırmacılar, yapay robot derileri geliştirmek için bu tür sinyal iletim prensiplerinden yararlanarak bir sistem oluşturdular. Bu sistem, biyolojik sinirlerin sinyal iletim ve entegrasyon prensiplerinden esinlenerek tasarlanmış olup, enerjiyi verimli kullanan işlemcilerle entegre olabilme potansiyeli taşıyor. Bu da yapay zeka tabanlı kontrol yazılımlarının daha akıcı çalışmasını sağlayabilir.
Konum Bilgisi Sinyallerle Belirleniyor
İnsan derisindeki sinir sistemi oldukça karmaşıktır. Sıcaklık, soğukluk, basınç ve acı gibi farklı duyular için özelleşmiş sensörlere sahiptir. Vücudun çoğu bölgesinde bu sensörlerden gelen bilgiler omuriliğe iletilerek ön işlemler yapılır ve beyne ulaşmadan refleks tepkiler tetiklenebilir. Sinyaller aynı zamanda beyne ulaşıp daha ileri düzeyde işlenerek bilinçli farkındalık sağlayabilir.
Çin'deki araştırmacılar, robotik bir eli kaplayabilecek yapay deri için benzer bir sistem geliştirmeyi amaçladılar. Bu sistemde, duyusal girdiler yalnızca basınçla sınırlandırıldı ancak konumu belirleme ve çok katmanlı işlemeyi içeren sinir sisteminin diğer işlevleri de modele dahil edildi.
Bu geliştirme, içine basınç sensörleri yerleştirilmiş esnek bir polimer deriden oluşuyor. Sensörlerden gelen veriler, iletken polimerler aracılığıyla sistemin geri kalanına aktarılıyor. Sistemin bir sonraki katmanı, basınç sensörlerinden gelen girdileri kısa elektrik akımı darbeleri olan bir dizi aktivite sinyaline dönüştürüyor.
Bu sinyal dizileri dört farklı yolla bilgi taşıyabiliyor: darbenin şekli, büyüklüğü, süresi ve sıklığı. Biyolojik sistemlerde en sık kullanılan yöntem olan sinyal sıklığı, sensörün hissettiği basıncı iletmek için kullanılıyor. Diğer bilgi türleri ise hangi sensörden geldiğini belirlemeye yardımcı olan bir tür barkod oluşturmak için kullanılıyor.
Basıncı algılamanın yanı sıra, her sensör düzenli aralıklarla bir “buradayım” sinyali gönderiyor. Bu sinyalin alınamaması, sensörde bir sorun olduğunu gösteriyor.
Sinyal iletimi sayesinde sistemin sonraki katmanı, deri üzerindeki basıncı ve kaynağını tespit edebiliyor. Bu katman aynı zamanda duyusal girdinin temel bir değerlendirmesini de yapabiliyor: “Basınçla tetiklenen ham sinyaller, önceden belirlenmiş bir acı eşiği aşılana kadar sinyal önbelleğinde birikiyor ve bir acı sinyali aktive oluyor.” Bu, üst düzey kontrol sistemlerine ihtiyaç duymayan temel refleks tepkileri mümkün kılıyor. Örneğin, araştırmacılar yapay deriye sahip bir robot kolu test ettiler ve hasara neden olabilecek bir basınç algılandığında kolun hareket etmesini sağladılar.
İkinci katman ayrıca deriden gelen sinyalleri birleştirip filtreleyerek bilgiyi, bu durumda beynin karşılığı olan kolun kontrolcüsüne gönderiyor. Aynı sistem, bir robot yüzünün, kolunun algıladığı basınca göre yüz ifadelerini değiştirmesini de sağladı.
Kolay Onarım İmkanı
Sistemin çalışma şeklinin birçok detayı deneysel olarak belirlendi. Örneğin, insan derisinde acı olarak algılanan basınca eşdeğer bir basınç uygulayarak sensörlerinin ne sıklıkta sinyal ürettiği tespit edildi. Bu değer, üst kontrol sistemine bir acı sinyali göndermek ve aşırı basınca karşı refleks tepkileri tetiklemek için bir eşik olarak ayarlandı. Daha karmaşık tepkiler, bu üst düzey sistemlerin nasıl programlandığına bağlı olacaktır. Örneğin, derideki belirli bir konumda hasar olduğunu belirten bir sinyal üretmek kolaydır; ancak sistemin bu hasara nasıl tepki vereceği deri tarafından belirlenmez.
Ancak ekip, hasar durumunda onarımı kolaylaştırmış. Deri, manyetik kilitlerle birbirine kenetlenebilen modüllerden oluşacak şekilde tasarlanmış. Bu kilitler otomatik olarak gerekli kablolamayı sağlıyor ve her deri modülü benzersiz bir kimlik kodu yayınlıyor. Böylece, sistem bir hasar tespit ettiğinde, hasarlı modülü çıkarıp yenisiyle değiştirmek ve yeni modülün kimlik bilgilerini konumuyla güncellemek nispeten kolaylaşıyor.
Araştırmacılar bu geliştirmelerine "nöromorfik robotik e-deri" veya NRE-deri adını verdiler. "Nöromorfik" terimi biraz muğlak olabilir; bazıları bunu doğrudan sinir sisteminin prensiplerini takip eden bir teknoloji olarak kullanırken, bu deri tam olarak bu prensiplere uymuyor. Bunun yerine, "nöromorfik" terimi daha gevşek bir şekilde kullanılıyor ve sinir sisteminin işleyişi sistem için bir ilham kaynağı oluyor.
Bu durum, özellikle konumsal bilgi açısından belirginleşiyor. Sinir sistemi vücudun bir haritasını tutar ve duyusal girdileri bu haritadaki konumlara bağlar. NRE-deri, aktivite sinyallerinin özelliklerinde kullandığı kodlamanın hiçbirine biyolojide rastlanmıyor. Dolayısıyla bu sistem, gerçek biyolojinin bir modeli olmaktan çok, biyolojiden ilham almış bir sistem.
Mevcut uygulamasında biyolojiden biraz uzak kalıyor, çünkü yalnızca basıncı algılıyor. Gerçek deri sıcaklık, tahriş ediciler gibi çeşitli duyusal girdileri işleyebiliyor. Bunlar potansiyel olarak NRE-deriye eklenebilir, ancak ek sinyallerin basınç algılayan donanımdan gelenlerle karışmasını önlemek için paralel bir işlem sistemi gerektirecektir.
Tüm bunlara rağmen, nöromorfik işlemciler sinir ağlarını barındırabilir ve bu işlemleri yaparken çok daha enerji verimlidir. Bu nedenle, sınırlamalarına rağmen, bu araştırma alanı keşfedilmeye değer görünüyor.
