Robotlar Birbirini Kovalamaya Başladı
Robotların dinamik veri işleme hızı için devrimsel gelişme
Yapay zeka ve veri bilimindeki son gelişmeler robotların karmaşık ve esnek verilerle çalışmalarının önündeki engelleri görece azalttı. Fakat sürekli değişen verilerle robotların haberleşmesini sağlamak için bir bilgi işlem donanımı gereklidir. Robotik sitemlerde gerçek zamanlı karmaşık verilerin işlenmesini sağlayan bu yapıya nöromorfik bilgi işlem birimi denmektedir. Nöromorfik bilgi işlem üniteleri robotların ve IOT cihazlarının cihaz ve nesne arasında gerçekleşen ile gerçekleşmesi istenen hareketin verilerinin karşılıklı ve gerektiğinde çapraz olarak iletilmesine olanak sağlamaktadır.
Son günlerde bu kapsamda yürütülen çalışmalarda adı en çok geçen sistem TianjicX olmuştur. Robotlara uzay zamansal esneklikte, bilgi işlem kaynaklarının uyarlanabilir tahsisini ve her bir görev için yürütme süresinin zamanlamasını destekleyen bu yeni teknoloji robotik düzeydeki gereksinimlerle donanım uygulamaları arasındaki boşluğu doldurmaktadır.
Teknoloji temelde statik verilerin dağıtımı ve dinamik verilerin akışı yoluyla çapraz paradigmalı sinir ağı işlevlerini gerçekleştirir ve her bir etkinlik için esnek kaynak tahsisini elde eder. Bu teknolojiyi bir dere yongası olarak değerlendirmek mümkündür, yonga zaman ve alan dilimlerini benimseyerek yapılandırılabilir hibrit eşzamanlı ve eşzamansız gruplandırmayı gerçekleştirir.
Çin’deki Tsinghua Üniversitesi bilim insanları tarafından geliştirilen TianjicX, mekansal-zamansal esnekliği gerçekleştirmek için donanım tasarımına sahip dere (stream ortam) üzerine inşa edilen, olay güdümlü, yüksek paralellik, düşük gecikme süresi ve düşük güce sahip 28 nanometre TianjicX nöromorfik bir çiptir. Tek bir TianjicX yongası ve özel olarak geliştirilmiş bir derleyici yığını kullanarak, bir kedi-fare oyunu gerçekleştirmek için çok akıllı görev yapan bir mobil robot olan Tianjicat oluşturulmuş ve yapay zekanın hızı gözler önüne serilmiştir.
Ses tanıma ve izleme, nesne tanıma, engellerden kaçınma, ve karar verme, eşzamanlı olarak yürütülebilir. NVIDIA Jetson TX2 ile karşılaştırıldığında, gecikme 79,09 düşürülmüş, dinamik güç %50,66 oranında azaltılmıştır.
TianjicX Çalışma Yapısı
Bu gelişmenin günlük yaşantıya katkısı nedir ?
Günümüzde otonom araçlar çevrelerini görebilmek için LiDar ve ultrasonik radarlar kullanır. Bir çoğunda radyo sinyalleri ve kameralardan da yararlanılır. Bu kadar sensörden gelen verilerin dinamik olarak işlenmesi için otonom araçlarda evlerde ve iş yerlerimizde kullandığımız bilgisayarlarda nisbeten daha performanslı bilgisayarlar bulunur. Buna rağmen günümüzdeki otonom araçların bir çoğu kendi kendine karar veremez. Daha önceden eğitilmiş bir model üzerinden çalışan araçlar stream olarak çevreyi tanır, görüntü ön işleme ve yapay sinir ağları sayesinde verilerden yüksek doğrulukta tahminler elde eder ve kararını bu tahminlere göre verir.
Geliştirilen bu teknoloji, otonom araçların mevcut araçlara göre çok daha düşük enerji ihtiyacı duyarak çok daha hızlı kararlar vermesine yardımcı olacaktır. Bir otonom aracın canlıya çarpmamak için hızlı karar vermesi ve aksiyon alması gerekir. Bu teknoloji engellere ve dinamik olarak karşılaşılan objelere karşı hemen karar verilebilmesine olanak sağlamaktadır.
Aşağıda prototip olarak TianjicX yongası kullanılarak inşa edilmiş robotlar bulunmaktadır. Önde giden tavşan rastgele hareket etmektedir. Arkadan onu takip eden Tianjicat adlı küçük robot ise her değişimden sonra fareyi yeniden konumlandırır ve peşine düşmesi için yeniden harekete geçer.
Bu gelişmelerin ürpertici olduğunu düşünüyorsanız yazının altına yorum yaparak bunu düşünen farklı insanların olup olmadığını anlamaya yardımcı olun, gelecekte sokağın başında peşimize düşen bir robottan nasıl kurtulacağımıza dair yeni teknolojileri konuşacağız.
Kaynak : Bkz.
