Teknoloji dünyası, yapay zeka destekli robotların sınırlarını zorlayan yeni bir başarıya tanıklık ediyor. Bilim insanları, dört ayaklı bir robotu, insan rakiplere karşı badminton oynaması için eğitmeyi başardı. ANYmal adı verilen bu robot köpek, kortta ustaca hareket ederek 10'a kadar vuruşluk raketleşmelere imza atıyor.
Bütünsel hareketleri görsel algıyla birleştiren robot, yapay zeka sayesinde raketini doğru bir şekilde savurarak geri gönderebilmek için hareketlerini adapte etmeyi öğrendi. Araştırmacılar, bu gelişmenin, dört ayaklı robotların "karmaşık ve dinamik spor senaryolarında" rakip olarak kullanılabileceğini gösterdiğini belirtti.
ANYmal, yaklaşık 50 kilogram ağırlığında ve 0.5 metre yüksekliğinde, dört ayaklı, köpek benzeri bir robot. Dört ayaklı olması, engebeli arazilerde ilerlemesini ve engellerin üzerinden rahatça hareket etmesini sağlıyor.
Daha önceki çalışmalarda bu tür robotlara kollar eklenerek belirli nesneleri toplaması veya kapı kollarını kavrayarak açması öğretilmişti. Ancak dinamik bir ortamda uzuv kontrolünü ve görsel algıyı koordine etmek, robotik alanında hala zorlu bir görev olarak öne çıkıyor.
Bu araştırma kapsamında, ANYmal robotuna 45 derecelik bir açıyla raket tutan dinamik bir kol eklendi. Kolun eklenmesiyle robotun boyu 1.6 metreye ulaştı ve toplam 18 ekleme sahip oldu: dört bacağında üçer adet, kolunda ise altı adet eklem bulunuyor. Araştırmacılar, kol ve bacak hareketlerini kontrol eden karmaşık bir dahili sistem tasarladı.
Ekip ayrıca, robotun gövdesinin ön kısmına üst üste yerleştirilmiş iki lensli bir stereo kamera ekledi. Bu kamera, gelen mekiği gerçek zamanlı olarak işlemesini ve nereye doğru gittiğini hesaplamasını sağlıyor. Robot, "pekiştirmeli öğrenme" yöntemiyle badminton oynamayı öğrendi. Bu makine öğrenmesi türüyle robot, çevresini keşfederek deneme yanılma yoluyla mekiklere odaklanmayı, onları takip etmeyi, doğru yöne gitmeyi ve raketi savurmayı öğrendi.
Araştırmacılar, robotu eğitmek için katı bir antrenman programı uyguladı. Sanal bir antrenör, robotun raketinin konumu, raket başının açısı ve savurma hızı gibi çeşitli özellikler için ödüllendirdi. Özellikle savurma ödülleri, doğru ve zamanında vuruşları teşvik etmek amacıyla zamanlamaya dayalı olarak ayarlandı. Mekik sahanın herhangi bir yerine düşebileceği için, robot sahada verimli bir şekilde hareket ettiğinde ve gereksiz yere hızlanmadığında da ödüllendirildi. ANYmal'ın amacı, tüm denemelerdeki ödülünü en üst düzeye çıkarmaktı.
Bu simülasyon eğitiminden elde edilen 50 milyon deneme sonucunda, araştırmacılar 18 eklemin tamamını kontrol ederek mekiklere doğru hareket etmesini ve vuruş yapmasını sağlayan bir yapay sinir ağı oluşturdu.
Simülasyonların ardından, bilim insanları yapay sinir ağını robota aktardı ve ANYmal gerçek dünyada denemelere tabi tutuldu. Bu aşamada robot, başka bir makine tarafından fırlatılan parlak turuncu bir mekiği bulup takip etmesi için eğitildi. Bu, araştırmacıların mekiklerin hızını, açılarını ve iniş yerlerini kontrol etmesine olanak tanıdı.
ANYmal'ın, mekiklere doğru hareket edip mekiği file üzerinden sahanın ortasına geri gönderecek bir vuruş hızıyla vurması gerekiyordu. Yapılan araştırmalar, yoğun bir eğitimin ardından robotun mekikleri takip edebildiğini ve yaklaşık saniyede 12 metreye varan savurma hızlarıyla doğru bir şekilde geri gönderebildiğini gösterdi. Bu hız, araştırmacıların belirttiği gibi ortalama bir insan amatör badminton oyuncusunun savurma hızının yaklaşık yarısı.
ANYmal ayrıca, mekiklere ulaşmak için kat etmesi gereken mesafe ve mevcut zamana göre hareket modellerini de ayarladı. Mekik uzaklığının sadece yarım metre olduğu durumlarda robotun hareket etmesine gerek kalmazken, yaklaşık 1.5 metre mesafede ANYmal tüm dört bacağını kullanarak mekike doğru hareket etti. Yaklaşık 2.2 metre mesafede ise robot, kolunun hedef doğrultusundaki erişimini 1 metre uzatan bir yükselme periyodu oluşturarak mekiğe doğru hızla ilerledi.
Araştırmacılar, robotun her vuruştan sonra sahada merkeze doğru hareket etmeye başlamasının, insan oyuncuların gelen mekikleri tahmin etme biçimine benzediğini belirtti. Ancak robotun, insan oyuncuların mekik yörüngelerini tahmin etmede önemli bir rol oynayan rakibin hareketlerini dikkate almadığı da gözlemlendi. Ekip, insan poz tahminlerinin dahil edilmesinin ANYmal'ın performansını artıracağını düşünüyor. Ayrıca, robotun mekiklere daha fazla zaman ayırmasını sağlayacak bir boyun ekleminin de eklenebileceği belirtildi.
Bu araştırmanın, spor dışındaki alanlarda da uygulamaları olacağına inanılıyor. Örneğin, robotun dinamik görsel algıyı çevik hareketle dengelemesi sayesinde afet yardım çalışmalarında enkaz kaldırma gibi görevlerde destek sağlayabileceği düşünülüyor.
