Robotik

Akıllı eldiven

MIT CSAIL araştırmacılarının sunduğu uyarlanabilir akıllı eldiven, kullanıcılara yeni beceriler öğretmek, robotlara daha hassas manipülasyonlarla rehberlik etmek ve cerrahların ve pilotların eğitilmesine yardımcı olmak için dokunsal geri bildirim gönderebiliyor.

Muhtemelen kendisini görsel veya işitsel olarak öğrenen biriyle tanıştınız, ancak diğerleri bilgiyi farklı bir yöntemle, dokunarak özümser. Dokunsal etkileşimleri anlayabilmek, hassas ameliyatları öğrenmek ve müzik enstrümanları çalmak gibi görevler için özellikle önemlidir, ancak video ve sesin aksine, dokunmanın kaydedilmesi ve aktarılması zordur.

MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndan (CSAIL) ve diğer yerlerdeki araştırmacılar, bu zorluğun üstesinden gelmek için, dokunmaya dayalı talimatları yakalayabilen, yeniden üretebilen ve iletebilen işlemeli bir akıllı eldiven geliştirdiler. Giyilebilir cihazı tamamlamak için ekip ayrıca, farklı kullanıcıların dokunsal geri bildirimlere nasıl tepki verdiğine uyum sağlayarak deneyimlerini optimize eden basit bir makine öğrenimi aracısı da geliştirdi. Yeni sistem potansiyel olarak insanlara fiziksel becerilerin öğretilmesine, duyarlı robot teleoperasyonunun geliştirilmesine ve sanal gerçeklik eğitimine yardımcı olabilir.

Piyano çalabilecek miyim?

Akıllı eldivenlerini yaratmak için araştırmacılar, dokunsal sensörleri ve dokunsal aktüatörleri (dokunmaya dayalı geri bildirim sağlayan bir cihaz) tekstillere kusursuz bir şekilde yerleştirmek için dijital bir nakış makinesi kullandılar. Bu teknoloji, dokunmatik ekrana dokunulduğunda dokunsal tepkilerin tetiklendiği akıllı telefonlarda mevcuttur. Örneğin, bir iPhone uygulamasına bastığınızda ekranınızın o belirli kısmından hafif bir titreşim geldiğini hissedeceksiniz. Aynı şekilde, yeni uyarlanabilir giyilebilir cihaz, farklı becerileri gerçekleştirmek için en uygun hareketleri belirtmek üzere elinizin farklı bölgelerine geri bildirim gönderiyor.

Akıllı eldiven, örneğin kullanıcılara piyano çalmayı öğretebilir. Bir gösteride, bir uzmana, akıllı eldiveni kullanarak, parmaklarını klavyeye basma sırasını yakalayarak, tuşların bir bölümü üzerinden basit bir melodiyi kaydetmesi görevlendirildi. Daha sonra, bir makine öğrenimi aracısı bu diziyi dokunsal geri bildirime dönüştürdü ve bu daha sonra talimatlar olarak takip edilmeleri için öğrencilerin eldivenlerine verildi. Elleri aynı bölümün üzerinde gezinirken, aktüatörler aşağıdaki tuşlara karşılık gelen parmaklarda titreşiyordu. Boru hattı, dokunma etkileşimlerinin öznel doğasını hesaba katarak bu yönleri her kullanıcı için optimize eder.

Makalenin baş yazarı, MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde (EECS) doktora öğrencisi ve CSAIL üyesi Yiyue Luo MS ’20, “İnsanlar çevrelerindeki dünyayla sürekli etkileşim kurarak çok çeşitli görevleri yerine getiriyorlar” diyor . “Bu fiziksel etkileşimleri genellikle başkalarıyla paylaşmıyoruz. Bunun yerine, piyano çalma ve dans rutinleri gibi sıklıkla onların hareketlerini gözlemleyerek öğreniriz.

Luo, “Dokunsal etkileşimlerin aktarılmasındaki temel zorluk, herkesin dokunsal geri bildirimi farklı algılamasıdır” diye ekliyor. “Bu engel bize, bireylerin eldivenleri için uyarlanabilir dokunsal bilgiler üretmeyi öğrenen ve onlara optimum hareketi öğrenme konusunda daha uygulamalı bir yaklaşım sunan bir makine öğrenimi aracısı geliştirme konusunda ilham verdi.”

Giyilebilir sistem, dijital üretim yöntemiyle kullanıcının elinin özelliklerine uyacak şekilde özelleştirilmiştir. Bir bilgisayar, bireylerin el ölçülerine göre bir kesim oluşturuyor, ardından bir nakış makinesi sensörleri ve dokunsal özellikleri dikiyor. Yumuşak, kumaş bazlı giyilebilir cihaz 10 dakika içinde giyilmeye hazır hale geliyor. Başlangıçta 12 kullanıcının dokunsal tepkileri üzerine eğitilen uyarlanabilir makine öğrenimi modeli, geri bildirimi kişiselleştirmek için yalnızca 15 saniyelik yeni kullanıcı verilerine ihtiyaç duyuyor.

Diğer iki deneyde, dizüstü bilgisayar oyunları oynarken eldiven kullanan kullanıcılara zamana duyarlı geri bildirim içeren dokunsal talimatlar aktarıldı. Bir ritim oyununda oyuncular dar, dolambaçlı bir yolu takip ederek kale alanına çarpmayı öğrendiler ve bir yarış oyununda sürücüler para toplayıp bitiş çizgisine giderken araçlarının dengesini korudular. Luo’nun ekibi, katılımcıların en yüksek oyun puanlarını, haptiksiz ve optimize edilmemiş dokunsal yöntemlere kıyasla, optimize edilmiş dokunsal bilgiler aracılığıyla kazandığını buldu.

MIT elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimi profesörü ve CSAIL bünyesindeki Hesaplamalı Tasarım ve Üretim Grubu başkanı kıdemli yazar Wojciech Matusik, “Bu çalışma, kullanıcı ve çevre hakkında sürekli olarak veri toplayan kişiselleştirilmiş yapay zeka aracıları oluşturmanın ilk adımıdır” diyor. “Bu aracılar daha sonra onlara karmaşık görevleri yerine getirmede, yeni beceriler öğrenmede ve daha iyi davranışları teşvik etmede yardımcı oluyor.”

Elektronik ortamlara gerçekçi bir deneyim getirmek

Robotik teleoperasyonda araştırmacılar, eldivenlerinin kuvvet hislerini robotik kollara aktarabildiğini ve bu sayede daha hassas kavrama görevlerini tamamlamalarına yardımcı olduğunu keşfettiler. Luo, “Bu, bir robota insan gibi davranmayı öğretmeye benziyor” diyor. Bir örnekte, MIT ekibi bir robota farklı ekmek türlerini deforme etmeden nasıl sabitleyeceğini öğretmek için insan teleoperatörlerini kullandı. İnsanlar, optimum kavramayı öğreterek, bu makinelerin operatörleriyle daha güvenli ve etkili bir şekilde işbirliği yapabileceği üretim gibi ortamlarda robotik sistemleri hassas bir şekilde kontrol edebilir.

CSAIL direktörü ve makalenin yazarı Andrew (1956) ve MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü Erna Viterbi Daniela Rus, “İşlemeli akıllı eldivene güç veren teknoloji, robotlar için önemli bir yeniliktir” diyor. “İnsan derisine benzer şekilde dokunsal etkileşimleri yüksek çözünürlükte yakalayabilen bu sensör, robotların dünyayı dokunarak algılamasını sağlıyor. Dokunsal sensörlerin tekstillere kusursuz entegrasyonu, fiziksel eylemler ile dijital geri bildirim arasındaki uçurumu kapatıyor ve duyarlı robot teleoperasyonu ve kapsamlı sanal gerçeklik eğitiminde büyük bir potansiyel sunuyor.”

Benzer şekilde arayüz, sanal gerçeklikte daha sürükleyici deneyimler yaratabilir. Akıllı eldivenler giymek, video oyunlarındaki dijital ortamlara, oyuncuların engellerden kaçınmak için çevrelerini hissedebilecekleri dokunsal hisler katacaktır. Ek olarak arayüz, hassasiyetin çok önemli olduğu cerrahlar, itfaiyeciler ve pilotlar tarafından kullanılan sanal eğitim kurslarında daha kişiselleştirilmiş ve dokunmaya dayalı bir deneyim sağlayacak.

Bu giyilebilir cihazlar kullanıcılara daha pratik bir deneyim sunabilirken Luo ve grubu, giyilebilir teknolojilerini parmakların ötesine taşıyabileceklerine inanıyor. Daha güçlü dokunsal geri bildirimle arayüzler ayakları, kalçaları ve ellerden daha az hassas olan diğer vücut kısımlarını yönlendirebilir.

Luo ayrıca, daha karmaşık bir yapay zeka ajanı ile ekibinin teknolojisinin, kili manipüle etmek veya uçağı sürmek gibi daha karmaşık görevlerde yardımcı olabileceğini belirtti. Şu anda arayüz yalnızca bir tuşa basmak veya bir nesneyi kavramak gibi basit hareketlere yardımcı olabiliyor. Gelecekte MIT sistemi, el hareketlerinin dokunsal algıları nasıl etkilediğini daha iyi açıklamak için daha fazla kullanıcı verisini birleştirebilir ve daha uyumlu ve sıkı giyilebilir ürünler üretebilir.

Luo, Matusik ve Rus, EECS Mikrosistem Teknoloji Laboratuvarları Direktörü ve Profesör Tomás Palacios ile birlikte makaleyi yazdılar; CSAIL üyeleri Chao Liu, Young Joong Lee, Joseph DelPreto, Michael Foshey ve profesör ve baş araştırmacı Antonio Torralba; LightSpeed ​​Studios’tan Kiu Wu; ve Urbana-Champaign’deki Illinois Üniversitesi’nden Yunzhu Li.

Çalışma kısmen Google aracılığıyla MIT Schwarzman Bilgisayar Koleji Bursu ve GIST-MIT Araştırma İşbirliği bursu ile Wistron, Toyota Araştırma Enstitüsü ve Ericsson’un ek yardımlarıyla desteklendi.