ECEHAN ERSÖZ
Hürriyet.com.tr’de yayınlanmıştır. Her hakkı saklıdır.
Robotlar hayatımızın neredeyse her alanında farklı kullanım amaçları ile giderek artan oranda yer almaya devam ediyorlar. Hatta bazı özel olarak projelendiren robotlarla ilgili izlediğimiz haberlerde, onların bizlere benzer hareketler yapmalarını hayranlıkla izliyoruz. Yürüyen, koşan, eşya taşıyan, takla atan, engel aşan ve zıplayan robotlar, robotik biliminin gelmiş olduğu noktayı gözler önüne seriyor.
Her ne kadar bu başarılı uygulamaları izliyor olsak da, iş biraz da komplike ve karmaşık görevlere, özellikle insanlarla etkileşim ve bir tepki oluşturma noktasına geldiğinde robotlar halen hızlarını sınırlayan birçok hesap yükü ile baş etmeye çalışıyorlar. Bu durum da onların yeterince hızlı tepki vermelerini engelliyor ve yavaşlatıyor. Tepkilerinin daha duraksamalı bir şekilde oluşmasına yol açıyor. Oysaki insan etkileşiminin olduğu ve robotların kullanıldığı birçok alanda algılama ve tepki süresinin oldukça kısa olması gerekiyor.
Şimdi konuya biraz daha yakından bakabilmek için önce bir robotun hareket sürecini ele alalım. Bu süreç üç temel adımdan oluşur.
Birinci aşama bizlerin duyu organları ile gerçekleştirdiğimiz algı aşamasıdır. Robotlarda bu aşama sensörler ve kameralar vasıtası ile veri toplama şeklinde gerçekleşir.
İkincisi bulunduğu konumun farkında olması, çevresini tanımlayıp haritalandırması ve bu harita içinde kendini konumlandırabilmesidir.
Son aşamada hareket yani eylem planlamasını yapabilmesidir. Bizler bu aşamaları hiç farketmeden gerçekleştirsek de bir robot için bu adımlar hem daha uzun zamana hem de yüksek kapasitede işlem gücüne ihtiyaç duyar.
Bu bahsettiğim konulardaki hız kazanma ihtiyacından yola çıkan MIT Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) araştırmacıları, robotların tepkilerini hızlandırmak için yeni bir yöntem geliştirdi. Bu yeni yöntem “Robomorfik Hesaplama” (Robomorphic Computing) olarak tanımlandı.
Hesaplama kavramı, sensör ve kameralardan elde edilen verilerin robot zihninde anlam ifade etmesi ve eyleme geçmesi için yapılan bilgi işleme sürecini ifade ediyor.
Bu süreci hızlandırmak için hem yazılım konusunda hem de donanım tarafında neler yapılabileceğini düşünmek gerekiyor. Mevcut durumda algoritmalar CPU donanımında yeterince hızlı çalıştırılamıyor. Her ne kadar yazılım alanında daha iyi algoritmalar üzerinde çalışılmaya devam edilse de yazılım geliştirmelerinin tek başına çözüm sağlamaya yeterli olmayabilir.
Robomorfik Hesaplama, robotların bilgi işlem görevlerini daha verimli bir şekilde gerçekleştiren özel donanımlar yaparak bu süreci hızlandırmayı amaçlıyor. Bu sayede bir robotun “zihni” ile hareketleri arasındaki zamansal gecikmenin bilgi işlem ihtiyaçlarına uygun çipler kullanılarak azaltılması için çalışılacak.
Bu durumda robot beyninin donanımı konusunda da yeni bir keşif gerekliliğine ihtiyaç olduğu aşikar. Donanımda sağlanacak hızlanma ile robotun beynini içeren standart bir CPU çipten daha fazlasını gerçekleştirmek mümkün olabilir.
Araştırmacılar da benzer görüşler doğrultusunda FPGA (Field Programmable Gate Arrays), ise “Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri” anlamına gelen yarı iletken teknolojisine sahip hızlandırıcılara çalışmada yer verdiler. Bu denemenin sonucunda da robomorfik bilgi işlem sürecinde kullanılan ve sistemlerinin önerilerine göre özelleştirilebilen FPGA çipinin CPU’dan sekiz kat, GPU’dan 86 kat daha hızlı olduğunu keşfettiler.
Tüm bu iyileştirmeleri ve çalışmaların bütününü robotlar için tasarlanmakta olan özel beyin tasarımı olarak tanımlamak mümkün. Böylece robotların hem çevresel verileri daha hızlı işlemeleri hem de bunun sonucunda belirleyecekleri tepkilerin hızlanması sağlanabilecek.
Daha hızlı düşünen, algı-tepki süresi kısalan robotların insanlarla etkileşiminin artacak olması, önümüzdeki yıllarda birçok sektörde robotların kullanımının artışına imkan sağlayacak. Bu sayede özellikle humanoid olarak tanımlanan insansı robotlar bir çok yeni göreve talip olacaklar.
