Labirent, farelerin veya sıçanların öğrenme kapasitesini değerlendirmek için psikologlar arasında popüler bir cihazdır. Peki ya robotlar? Bir labirentin kıvrımlarında ve dönüşlerinde başarılı bir şekilde gezinmeyi öğrenebilirler mi? Hollanda'daki Eindhoven Teknoloji Üniversitesi (TU / e) ve Almanya'nın Mainz kentindeki Max Planck Polimer Araştırmaları Enstitüsü'ndeki araştırmacılar bunu yapabileceklerini kanıtladılar. Yaptıkları robot kararlarını insanların düşünmek ve hareket etmek için kullandıkları sisteme dayandırıyor: beyin. Science Advances dergisinde yayınlanan çalışma, nöromorfik cihazların sağlıkta ve ötesinde heyecan verici yeni uygulamalarına giden yolu açıyor.
İnsan beynini taklit etmek
Güç sorunu nedeniyle daha yüksek enerji verimli bilgisayarlar geliştirmek gerektiğinde çoğu araştırıcı düşük güç tüketimiyle benzersiz şekilde bellek ve işlemeyi birleştiren bir düşünce makinesi olan insan beyninden ilham almaktadır. Beynimizdeki nöronların her biri içlerinden bilgi geçtikçe güçlendirilen sinapslar aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurarlar. İnsanların hatırlamasını ve öğrenmesini sağlayan bu plastisitedir.
TU / e Makine Mühendisliği Bölümü'nde doktora öğrencisi ve makalenin baş yazarı Imke Krauhausen, "Bu modeli, bir labirentte hareket etmeyi öğrenebilecek bir robot geliştirmek için araştırmamıza aldık. Tıpkı bir labirentte doğru dönüşü her seçtiğinde fare beynindeki bir sinapsın güçlenmesi gibi, cihazımız da belirli miktarda elektrik uygulayarak 'ayarlandı'. Cihazdaki direnci ayarlayarak, motorları kontrol eden voltajı değiştirirsiniz. O da sırayla robotun sağa mı sola mı döndüğünü belirlerler." demiştir.
Peki nasıl çalışıyor?
Krauhausen ve meslektaşlarının araştırmaları için kullandıkları robot, Lego tarafından yapılan bir robot kiti olan Mindstorms EV'dir. Robot iki tekerlek, düz bir çizgi takip edebilmesi için geleneksel bir kılavuz yazılımı ve birkaç tane yansıma ve dokunma sensörü ile donatılmıştır. Bal peteği desenli siyah çizgili altıgenlerden oluşan 2 metrelik büyük bir labirent içine gönderilmiştir.
Robot esasta hep sağa dönecek şekilde programlanmıştır. Görsel ipuçları ile gösterilen çıkış için belirlenen yoldan uzaklaşır ya da bir çıkmaza girdiğinde ya geri ya da sola dönmesi söylenir. Bu düzeltici uyaran daha sonra bir sonraki adımda gerektiğinde nöromorfik cihazda hatırlanır. Krauhausen, "Sonunda, çıkışı başarılı bir şekilde bulmak için robotumuz 16 deneme yaptı " diyor. "Dahası, bu belirli rotada gezinmeyi öğrendikten sonra (hedef yol 1), tek seferde verilen başka herhangi bir yolda gezinebilir (hedef yol 2). Yani edindiği bilgi genelleştirilebilir."
Bu araştırma için Meinz’daki Max Planck Polimer Araştırmaları Enstitüsü ile çalışan Krauhausen'e göre, robotun labirenti öğrenme ve çıkma yeteneğinin başarısının bir kısmı sensörlerin ve motorların benzersiz entegrasyonunda yatıyor. "Duyu ve hareketin birbirini güçlendirdiği bu sensorimotor entegrasyon aynı zamanda doğanın işleyiş biçimidir ve robotumuzda bunu taklit etmeye çalışıyoruz." yorumunda bulunmuştur.
Akıllı polimerler
Araştırmayla ilgili bir başka zekice şey de nöromorfik robot için kullanılan organik materyal. P (g2T-TT) olarak bilinen bu polimer sadece sabit değil, aynı zamanda labirent boyunca çeşitli koşular sırasında ayarlandığı belirli durumların büyük bir bölümünde de durumunu 'koruyabilir'. Bu, öğrenilen davranışın, tıpkı bir insan beynindeki nöronlar ve sinapslar gibi olayları veya eylemleri hatırlaması gibi 'yapışmasını' sağlamaktadır.
Nöromorfik hesaplama alanında silikon yerine polimer kullanımının öncüleri Max Planck Polimer Araştırmaları Enstitüsü'nden Paschalis Gkoupidenis ve TU / e'den Yoeri van de Burgt’dur. Araştırmalarında malzemenin, inorganik olanlardan çok daha geniş bir iletim aralığında ayarlanabileceğini ve öğrenilen durumları uzun süre 'hatırlayabildiğini' veya saklayabildiğini kanıtladılar. O zamandan beri, organik cihazlar donanım tabanlı yapay sinir ağları alanında gündemdedir.
Biyonik eller
Polimerik malzemeler ayrıca çok sayıda biyomedikal uygulamada kullanılabilme avantajına sahiptir. "Organik doğaları nedeniyle, bu akıllı cihazlar prensip olarak gerçek sinir hücreleriyle entegre edilebilir. Diyelimki bir yaralandınız ve kolunuzu kaybettiniz. O zaman bu cihazları potansiyel olarak vücudunuzu biyonik bir ele bağlamak için kullanabilirsiniz "demiştir. Krauhausen.
Organik nöromorfik hesaplamanın bir başka umut verici uygulaması, sensörlerden gelen verilerin bulut dışında yerel olarak işlendiği küçük kenar hesaplama cihazlarında yatmaktadır. Van de Burgt: "Cihazlarımızın gelecekte gittiğini gördüğüm yer burası, malzemelerimiz çok kullanışlı olacak çünkü ayarlanması kolay, çok daha az güç kullanıyor ve yapımı ucuz."
Peki nöromorfik robotlar bir gün tıpkı TU / e'nin futbol robotları gibi bir futbol oyunu oynayabilecek mi?
Krauhausen: "Prensip olarak, bu kesinlikle mümkün. Ama daha gidecek çok yol var. Robotlarımız hala hareket etmek için kısmen geleneksel yazılımlara güveniyor. Ve nöromorfik robotların gerçekten karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için, birçok cihazın bir şebekede birlikte çalıştığı nöromorfik ağlar oluşturmamız gerekiyor." demiştir.
Imke Krauhausen, Dimitrios A. Koutsouras, Armantas Melianas, Scott T. Keene, Katharina Lieberth, HadrienLedanseur, Rajendar Sheelamanthula, Alexander Giovannitti, Fabrizio Torricelli, Iain Mcculloch, Paul W. M.Blom, Alberto Salleo, Yoeri van de Burgt, Paschalis Gkoupidenis. Organic neuromorphic electronics forsensorimotor integration and learning in robotics. Science Advances, 2021; 7 (50) DOI:10.1126/sciadv. Abl 5068+ Tüm Referansları Göster