Otonom Robot, Pratik Yaparak ve Planlama İle Yeni Beceriler Öğreniyor

Dün, MIT News, robotik ile ilgili yeni bir araştırma projesini özetleyen bir hikaye yayınladı. Özellikle, MIT’deki araştırmacılar, robotların bağımsız olarak öğrenmelerini ve pratik yaparak becerilerini geliştirmelerini sağlayan bir sistem geliştirdiler.

Estimate, Extrapolate, ve Situate (Tahmin Et, Ekstrapole Et ve Konumlandır) olarak bilinen bu sistem, EES, robotların hangi becerileri pratik yapmaya karar vermelerine, nasıl pratik yapacaklarına ve genel performanslarını nasıl artıracaklarına olanak sağlar.

EES yaklaşımı, üç ana adımı içerir. İlk olarak, robot her bir becerinin yeteneklerini tahmin eder ve bu becerinin amacına ulaşma ihtimalini belirler. Ardından, bu yeteneği, pratik yapmanın beceriyi ne kadar geliştireceğini tahmin ederek genişletir.

Son olarak, robot bu gelişmiş yeteneği, genel görevlerinin daha geniş bağlamı içinde konumlandırır ve belirli bir beceri üzerinde pratik yapmanın genel performansına nasıl bir katkı sağlayacağını değerlendirir. Bu yöntem, robotun çevresel sıfırlamalara veya insan müdahalesine ihtiyaç duymadan becerilerini planlamasına ve pratik yapmasına olanak sağlar.

Simüle edilmiş ortamlarda yapılan testler, EES’in örnek verimliliği açısından diğer yöntemleri önemli ölçüde aştığını göstermiştir. Bu, aynı düzeyde beceriye ulaşmak için daha az pratik denemesi gerektiği anlamına gelir.

Bu yaklaşım ayrıca gerçek dünya senaryolarında da başarıyla uygulanmıştır. Bu testlerde, robot, algı hataları ve yetenek uygulama hataları gibi zorluklarla karşı karşıya kalmalarına rağmen, gürültülü verilerle başa çıkma ve zamanla performansını artırma yeteneğini göstermiştir.

Ancak, sistem hiçbir kısıtlama olmaksızın değildir. Robot, nesnelerin erişilemez hale gelmesi veya algılama hataları gibi öngörülemeyen durumlar nedeniyle hedeflerine ulaşamadığı çıkmaz durumlarla zaman zaman karşılaşır.

Ayrıca, bazı beceriler başarısızlığa eğilimlidir ve bunlar yalnızca pratikle tamamen çözülemez. Bu sorunlar, otonom robot sistemlerinde sürekli iyileştirme ve geliştirme ihtiyacını vurgular.

Genel olarak, EES yaklaşımı, robotik öğrenme ve uyumlulukta önemli bir ilerleme sunar ve daha karmaşık ve yetenekli otonom sistemler için yol açar. Araştırmacılar sınırlamalarını gidermeye devam ettikçe, robotların minimal insan müdahalesi ile karmaşık görevleri yerine getirme potansiyeli giderek daha gerçekçi hale gelir.