Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 26 °C
Gök Gürültülü

Makine öğrenimi dürtüleri sayesinde minik yüzme robotları hedeflerine daha hızlı ulaşır

24.03.2021
106
Makine öğrenimi dürtüleri sayesinde minik yüzme robotları hedeflerine daha hızlı ulaşır

Makine öğrenimi, minik mikro robotların bir sıvının içinden geçmesine ve yolculuklarında karşılaştıkları parçacıkların rastgele hareketiyle hedefi vurmadan hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olabilir.

Mikrorobotik “yüzücüler” genellikle bakterilerin kendilerini bir sıvının içinden ilerletme şeklini taklit etmek için tasarlanmıştır – ancak bakterilerin robotlara göre önemli bir avantajı vardır.

Almanya, Leipzig Üniversitesi’nden Frank Cichos, “Gerçek bir bakteri nereye gideceğini hissedebilir ve yiyecek istediği için bu yöne gittiğine karar verebilir” diyor.

Bakteri büyüklüğündeki mikro robotların rotasında kalması zordur çünkü küçük boyutları – bazıları sadece 2 mikrometre genişliğindedir – sıvıdaki parçacıklar tarafından sıkıştırıldıkları anlamına gelir. Bakterilerin aksine, hareket yönlerini düzeltemezler ve bu nedenle Brown hareketi tarafından tanımlanan rastgele bir yolu izleme eğilimindedirler.

Cichos ve meslektaşları, mikro robot yüzücülerine bir “beyin” vermeye karar verdiler: istenen hedef doğrultusunda “iyi” hareketleri ödüllendiren bir makine öğrenme algoritması.

“Birleştirmenin iyi olacağına karar verdik [the swimming microrobots] makine öğrenimiyle, ki bu biraz hayatta yaptığımıza benziyor ”diyor Cichos. “Çevremizi deneyimliyoruz ve yaptığımız işin başarısına bağlı olarak bunu hafızamızda tutmuyoruz.”

Mikro robotları, yüzeyinin yüzde 30’unu kaplayan altın nanopartiküller ile bir melamin reçinesi damlasıdır. Mikro robotun yüzeyindeki bir noktaya dar bir lazer ışını yönlendirmek oradaki altın nanopartikülleri ısıtır ve sıcaklık farkı mikro robotu sıvıdan geçirir.

Makine öğrenme algoritması – mikro robotun “beyni” yakındaki bir bilgisayarda çalışır. Robotun hareketini takip eder ve lazere, hedefine yaklaştırmak için yüzeyindeki kesin bir noktada ateş etmesini söyler.

Bu talimat mikro robotu hedefine yaklaştırırsa, algoritma ödüllendirilir; talimat mikro robotu hedeften daha uzağa hareket ettirirse, algoritma bir ceza alır. Zamanla, algoritma bu ödüllerden ve cezalardan mikro robotu hedefine hızlı ve verimli bir şekilde ulaştırmak için en iyi talimatların hangileri olduğunu öğrenir.

7 saatlik eğitimin ardından sistem, mikro robotun bir hedefe ulaşması için gereken talimat sayısını 600’den 100’e düşürmeyi başardı.

İngiltere, Sheffield Üniversitesi’nden Jonathan Aitken, “Mikroskobik canlı organizmaların hareketinin incelenmesi, çeşitli biyolojik ve biyomedikal bilimlerde önemlidir” diyor. “Bu mikroskobik organizmaların hareketini taklit etmek zordur, ancak bu taklit, özelliklerinin ve çevredeki etkilerinin daha iyi anlaşılması açısından önemlidir.”

Yüzücüler için kontrol sistemi şu anda mikro robotun dışında yer alsa da, Cichos kimyasal olarak güçlendirilmiş sinyalleri – vücudumuza benzer şekilde – sunmayı umuyor, böylece mikro robotlar gelecekte kendileri için “düşünebiliyorlar”.

Referans: Bilim Robotik, DOI: 10.1126 / scirobotics.abd9285

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.