New York Üniversitesi’ne bağlı olarak faaliyet gösteren bir araştırmacı grup, ev robotiği dünyasına devrim niteliğinde bir yenilik kazandırdı. Robotlara 20 dakika içerisinde ev işlerini öğretebilen Dobb-E isimli sistem, şu ana dek uygulanan eğitim methodlarının ötesinde bir yöntem izliyor. İşte detaylar
Dobb-E, eğitimlerde gerçek veriler kullanıyor!
Şu ana dek, robotlara ev işlerinin öğretilmesi sürecinde internet üzerindeki çeşitli kaynaklar aracılığıyla elde edilen veriler kullanılmaktaydı. Yeterince verimli bir sonuç sergilemeyen bu süreci masaya yatıran bilim insanları, eğitim sürecinde gerçek ev ortamlarından elde edilen verileri kullanan Dobb-E isimli sistemi geliştirdi.
Robotları airfryer kullanımı, kapı açma – kapatma işlemleri ve yastık düzeltme gibi çeşitli düzen görevlerinde eğiten Dobb-E sistemi, gerçek verileri kullandığı için farklı ev ortamlarında daha efektif sonuçlar alınabilmesine olanak tanıyor. Zira her evde farklılık gösteren eşya düzeni, dağınıklılık seviyesi ve yerleşim planı gibi detayların işlenmesinde genelgeçer verilerin kullanımı yeterince verimli olamıyor.
Sistemin eğitim sürecinde kullandığı tüm veriler, çeşitli özel tekniklerden faydalanılarak elde ediliyor. Örneğin bir iPhone, paspas çubuğuna monte edilerek günlük ev işleri kayıt altına alınıyor. Akabinde bu işlerin yapılış stillerini yapay zeka aracılığıyla analiz eden sistem, insanların hareketlerini taklit ederek eğitim sürecini neticeye kavuşturuyor.
Dobb-E, ilk etapta 10 adet ailenin evinde test edildi. Bu testlerde toplamda 109 adet ev işini işleme alan robotlar, süreci yüzde 81 oranında başarıyla tamamladı. Kaydedilen iddialı performans, sistemin verimliliğini bir kez daha vurguluyor.
Sistem teoride oldukça başarılı bir yapıya sahip olsa da pratikte bazı zorluklar yaşadığı fark edildi. Örneğin ayna gibi yansıtıcı yüzeyler, analiz sonuçlarını doğrudan etkileyerek eğitim sürecinin verimini azaltıyor. Bu tip sorunların çözümü için çalışmalar devam ediyor. Peki, sizler bu konuyla ilgili olarak neler düşünüyorsunuz?
{{user}} {{datetime}}
{{text}}