Gelişmiş AI ile Dokunmayı Taklit Etmek – Mümkün mü?

Yarının robotikleri, insan benzerleriyle kıyaslanabilir duyulara sahip olacak. Zaten, cihazların görme, koku alma ve duyma yetilerini sağlayan AI algoritmaları mevcut. Bu iyileştirmeler, bu duyuları taklit etmek için sensörler ve gelişmiş algoritmalar kullanıyor. Ancak, bir duyudan araştırmacıların henüz baş edemediği: dokunma.

Şimdi, Stevens Institute of Technology’den bir araştırmacı grubu, dokunmayı taklit eden yeni bir yöntem ortaya koydu. İşte bilmeniz gerekenler.

Araştırmacılar uzun süredir robotik sistemler aracılığıyla dokunmayı taklit etmeye çalışıyor. Hissi olan bir robot, birçok kullanım senaryosunun kapısını açar. Daha fazla insan bu cihazlarla birlikte çalışmaya başladıkça, ‘hisseten’ robotlara olan ilgi artıyor. Mühendisler, bu duyunun verimliliği, yetenekleri ve iş yeri güvenliğini artırmada kritik olduğuna inanıyor.

Think of robots that could tell if they bump into you and react accordingly. This ability would allow robots that work closely with humans to reduce their risks and enable them to conduct more precise and previously human-only tasks.

Gelişmiş AI ile Dokunmayı Taklit Etme Çalışması

The study¹, published in the journal Applied Optics, reveals how researchers were able to simulate touch via lasers and an AI algorithm. The researchers combined AI and quantum technology to achieve this goal in a quantum lab setup.

Quantum interactions provide a plethora of data that can be used to create and improve AI models. This approach combines advanced machine learning, a raster scanning single photon LiDAR, and quantum feedback in the form of speckle noise to accomplish this task.

Foton Atan Tarama Lazerini Kullanarak Dokunmayı Taklit Etme

The team created a raster scanning single photon LiDAR that could be set up to pulse at different intervals, enabling engineers to document any changes and feedback reflected from the surface. Each surface has different refractions depending on its makeup. Researchers recognized this fact and determined this was the best way to artificially provide the system with the ability to quickly conduct topography scans.

Algoritmik AI Modelleri

The AI scans the surface using the proprietary laser as the first step. This maneuver creates a detailed image of the item. The detailed image will produce random feedback called speckle noise. In the past, speckle noise was a hindrance to optical clarity as this feedback lowered resolution.

The researchers noticed that this feedback was more than interference. It provided a unique signature for every surface based on its roughness. This data was fed to the AI system, which then deciphered the information to determine the structure’s dimensions, height, and roughness.

Kaynak – Magicplan

The researchers utilized this setup to scan multiple types of surfaces to program the AI algorithm. Specifically, the system registered backscattered protons from different points across the surface. From there, the data is gathered and formed into a mode fiber that is counted via a single photon detector. This device can differentiate speckle noise from other interference, enabling researchers to leverage this interference to determine the object’s smoothness.

Dokunma Taklit Testi

To test their theory, the team began by setting up a single pixel, raster scanning single photon counting LiDAR system. This device was optimal for the research as it can produce a collimated laser beam that can be fired in picosecond pulses, providing accurate coverage and responsiveness.

The engineers decided to utilize 31 industrial sandpapers as their test subjects. They started by acquiring all different varieties and roughness. Specifically, the sandpaper ranged from 1 to 100 microns thick. The laser then passed pulses through the transceiver and at the sandpaper. The light and interference were refracted back and calculated by the AI system.

Dokunma Taklit Çalışma Sonuçları

The results of these tests show promise. The new system initially had an accuracy of 8 microns, which was reduced to 4 microns after fine-tuning and adjustments. Notably, this level of accuracy is comparable to the industry’s leading solutions.

Notably, the system appeared to work best when the surface had a fine grain rather than major roughness. Impressively, the engineers were able to accurately determine the surface structure of the sandpapers with minimal effort, opening the door for this technology to reshape how industries operate in the coming years.

Dokunma Taklit Çalışmasının Faydaları

This research could unlock many benefits across multiple industries. For one, this method would provide huge cost savings over the current systems in use. Additionally, it would allow manufacturers to reduce their employees as the AI is far more accurate. This maneuver would reduce overhead and improve their bottom line.

Hızlı Yüzey Haritalama

Sistemin bir yüzeyi tarama hızı bir diğer avantajdır. Bu yöntem, belirleme yapılmadan önce lazerin yüzeyi birkaç an taramasını gerektirir. Bu nedenle, çok daha hızlıdır ve kullanımı daha az çaba gerektirir; bu da üreticilerin daha fazla tarama yapmasını ve tasarruf etmesini sağlar.

Düşük Maliyetli Entegrasyon

Bu araştırmanın bir diğer büyük avantajı, piyasaya düşük maliyetli entegrasyon çözümleri sunmasıdır. Birçok durumda, LiDAR çekirdek bileşenlerin yapısal bütünlüğünü belirlemek için kullanılır. Bu yeni sistem, mevcut LiDAR’ı geliştirebilir ve mikron seviyesinde ölçüm yapmasını sağlayabilir.

Kalite Kontrolü

Yeni yüzey tarama yöntemi, karmaşık ve hassas bileşenler için kalite kontrol yöntemlerini iyileştirecek. Mühendisler uzun süredir, uçak ve diğer ürünlerin hayati bileşenlerinin potansiyel olarak ciddi sorunlara yol açabilecek kusurlardan arındırılmış olmasını sağlamak için sistemler kullanıyor.

Geliştirilmiş Sıralama

Robot sınıflandırıcılar zaten dünya çapında yüksek talep görmekte ve kullanılmaktadır. Bu yükseltme, ürünün yapısını ve gerekli sınıflandırmasını belirlerken ek bir duyuyu kullanmalarını sağlayarak bu sistemlerin yeteneklerini artırabilir. Örneğin, hissedebilen bir robot el, ürünün sertliğini kontrol ederek olgun olup olmadığını belirleyebilir.

Dokunma Taklit Araştırmacıları

Engineers from the Stevens Institute of Technology spearheaded the research into the laser topography system. They worked closely with CQSE Director Yuping Huang as part of their project. Additionally,  Daniel Tafone and Luke McEvo received credit for their efforts on the project.

Potansiyel Uygulamalar

There are a lot of applications for this technology. Already, LiDAR plays a vital role in safety standards. This research improves those capabilities significantly and enables engineers to conduct never-before-possible real-time monitoring of crucial components.

Sağlık

Sağlık sektörü, insan gibi hissedebilen robotlara yönelik artan bir talep gördü. Bu sistemler sektörde çeşitli kullanım alanları bulabilir. İlginç bir kullanım örneği, bu cihazların ölümcül melanomları tespit etmek için benleri taramasına izin vermek olurdu. Lazer tabanlı algoritma, bir benin güvenli, diğerinin potansiyel olarak ölümcül olmasını sağlayan küçük farkları belirleyebilir ve binlerce hastanın hayatını kurtarabilir.

LiDAR’ı Geliştirme

LiDAR bugün çeşitli ürünlerde kullanılıyor. Akıllı arabalar, robotlar, akıllı telefonlar ve diğer ürünler LiDAR’ı gözleri gibi kullanıyor. Robot süpürgeniz bile engellerden kaçınmak için bir tür LiDAR içeriyor. Bu yeni teknoloji, mikro-robotların insan vücudu gibi ortamları dolaşmasına ve hayati tedaviyi doğrudan gerekli noktalara ulaştırmasına yardımcı olabilir.

Bu Araştırmadan Yararlanabilecek Şirket

Several robotics firms could integrate this technology and improve their results today. Robotics is a fast-growing sector that now spans nearly every industry. From conducting surgeries to picking fruit, these devices could see a major boost with the introduction of a touch emulator.

Samsara 

Samsara (IOT ) , dalga yaratmayı hedefleyen San Francisco merkezli bir IoT firmasıdır. Şirket, 2015 yılında Sanjit Biswas ve John Bicket tarafından, kurumsal müşterilere lojistiği izleme ve takip etme konusunda sağlam bir özellik sunmak, yönetmek ve oluşturmak amacıyla kuruldu. Bugün, AI dashcam’ları, rota optimizasyonu, ekipman takibi, saha izleme ve telematik gibi bu görevi yerine getiren geniş bir ürün yelpazesi sunmaktadır.

Samsara, IoT (Nesnelerin İnterneti) pazarında büyük bir oyuncudur. IoT cihazları, bugün kullanımda gördüğünüz milyonlarca akıllı cihazdır. İnternet bağlantısı, sensör ve veri iletişim yeteneği olan her şey olabilirler. Bugün, IoT sektörü küresel olarak milyarlarca akıllı cihazı kapsamaktadır.

Samsara, şirketlerin bu cihazları lojistiklerine entegre ederek sonuçları, verimliliği ve güvenliği artırmasını sağlar. IoT cihazları, ürünlerin durumunu, özgünlüğünü, konumunu ve daha fazlasını gerçek zamanlı izlemek için kullanılabilir.

Analysts see Samsara as well positioned to see growth as the IoT industry expands. The company has a market cap of $30.433B and has backing from some of the biggest names in the industry. Notably, the stock was listed as one of Harvard University’s top stock picks this year, furthering consumer confidence.

İnsan Duyularını Taklit Etmeye Yönelik Diğer Çabalar

Examining the race to make robots feel reveals some interesting developments. The first thing you notice is that there are two very different approaches to making robots gain the sense of touch. Hardware solutions incorporate devices that can simulate touch by registering pressure and heart, whereas software solutions integrate algorithms that utilize feedback to simulate touch. Here are some other ways in which researchers have found to give robots the ability to feel.

Yüksek Performanslı Seramikler

Son bir çalışma, mikro-seramik parçacıkların esnek bir deri benzeri katmana gömülerek cihazın ısı ve basıncı kaydetmesini nasıl sağlayabileceğini gösteriyor. Küçük seramik parçacıklar, esnek bir yüzey boyunca elektriksel darbeleri iletmenin mükemmel yolunu sunar.

Bu araştırma, mühendislerin size dokunup çekildiğinizi anlayabilen robot deri etiketleri geliştirdiğini gördü. Daha sonra, kullanıcının yüzeyleri hissetmesini ve buna göre tepki vermesini sağlayan akıllı bir protez oluşturdular. Robotik derilerinin bu darbeleri kullanarak en ince basınç ayarlarına kadar dokunuşu kaydedebildiğini belirttiler.

Yapay Sinirler

Another exciting breakthrough in the field of robotic touch occurred in October when a team of engineers from Stanford University’s Zhenan Bao Research Group succeeded in creating an artificial nerve. The man-made device was designed to operate just like its human counterpart in that it would allow robots to respond to touch effectively.

The system relies on an artificial nerve setup that can be broken into three components. The mechanoreceptors act as resistive pressure sensors. There are also organic ring oscillators, which function similarly to neurons, and organic electrochemical transistors that enable the entire system to operate.

Robot Kazak

Carnegie Mellon Üniversitesi, endüstriyel robotları çok daha güvenli hale getirebilecek bir Robot Kazak tanıttı. Dikkat çekici bir şekilde, günümüz güvenlik sistemleri genellikle robotlara katı parçalar eklemeyi gerektirir. Bu yaklaşımın sorunu, robotların hareketli parçalarının esnek kalması gerektiği için tam olarak kaplanamamasıdır. Bu istek, araştırmacıların çözüm olarak kazak benzeri bir kumaşı düşünmelerine yol açtı.

Robot Kazak, herhangi bir üç boyutlu şekle uyabilecek şekilde makineyle örülmüş bir kaplamadır. Bu sayede robotlar ve insan iş arkadaşları için tam koruma sağlayacak şekilde üretilebilir. Cihaz, yüzeyine entegre iki kat metalik lif kullanarak çalışır. Bir insan kazığı dokunduğunda devre kapanır, robot olaya dair bildirim alır ve bir yanıt tetiklenir.

Dokunmayı Taklit Eden Robotların Geleceği

Robots that can emulate touch are the future. These devices will open the door for more integration alongside human coworkers. This development will lead to robots that improve safety,  save funding, and provide multiple industries with solutions to long-lasting problems. As such, demand for robots that can emulate touch is only going to increase over the coming years. For now, you should expect to see more robot coworkers in the coming months.

Diğer harika robotik projeler hakkında şimdi öğrenin.

Çalışma Referansı:

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Raster taramalı tek foton LiDAR ile yüzey pürüzlülüğü metrologisi. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}