• BIST 100

    9255,97%-0,25
  • DOLAR

    38,75% 0,36
  • EURO

    43,59% 0,20
  • GRAM ALTIN

    4140,61% 0,91
  • Ç. ALTIN

    6729,79% 0,00

Boğaziçi Üniversitesi robotları hayvanları eğitecek

Boğaziçi Üniversitesi Davranışsal Sinirbilim Laboratuvarı makine öğrenmesinde çığır açmayı hedefleyen yeni bir model üzerinde çalışıyor. Geliştirilen yeni yapay zeka modeliyle hayvan ve robotların birbirlerinden öğrenmesi mümkün h

BİLİM-TEKNOLOJİ 8.09.2020 09:17:33
Boğaziçi Üniversitesi robotları hayvanları eğitecek

Boğaziçi Üniversitesi’nden 'robot öğretmen' projesi: “Robotlar hayvanları eğitecek”


 

Boğaziçi Üniversitesi Davranışsal Sinirbilim Laboratuvarı Direktörü ve projenin yürütücüsü Dr. Öğr. Üyesi Güneş Ünal, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Emre Uğur ve Bilişsel Bilim Yüksek Lisans öğrencisi Oğuzcan Nas yeni yapay zeka modeliyle hayvan ve robotların birbirinden öğrenmesini sağlayacak proje için çalışıyorlar.

Oluşturdukları çok disiplinli proje, edimsel koşullanma paradigmaları ile yapay zeka algoritmalarını birleştirerek robotlar ve hayvanlar arasında “karşılıklı öğrenmeyi” mümkün hale getirecek. Bu sayede robotlar tarafından eğitilen hayvanların arama-kurtarma ve mayın temizliği gibi görevlerde daha etkili şekilde görev almaları sağlanabilecek. Dr. Öğr. Üyesi Güneş Ünal, Dr. Öğr. Üyesi Emre Uğur ve Oğuzcan Nas ile yaptıkları çalışmayı 'Sıçanlar ve robotlar aynı anda hem öğretmen hem öğrenci olacak” diyerek şöyle anlatıyor:

ROBOT İLE DENEY HAYVANI İLK DEFA ETKİLEŞİM İÇİNDE


Yaptığımız çalışma en genel tanımıyla bir robot-hayvan etkileşim çalışması. Yaklaşık iki yıl sürmesini bekliyoruz. Mevcut literatürde bu konuda çalışmalar var. Örneğin robotların laboratuvar hayvanlarına (sıçanlara) bir görevi yapmayı öğrettiği ya da onlarla sosyalleştiği çalışmalar mevcut; fakat bu klasik çalışmalar hep tek yönlü. Ya robotlar hayvanlara bir işi öğretiyor ya da robotlar hayvanları gözlemleyerek kendileri öğreniyor, yani “makine öğrenmesi” oluşuyor. Bu çalışmaların hiçbirinde robot ile deney hayvanı birbiriyle etkileşime geçerek aynı anda birbirlerinin hem öğretmeni hem de öğrencisi olmuyor.

“SIÇAN VE ROBOTLAR HEM ÖĞRETMEN HEM DE ÖĞRENCİ OLACAK”


İlk defa bir edimsel koşullanma düzeneğinde, sıçanlar ve robotların aynı anda hem “öğretmen” hem de “öğrenci” olacağı bir ortam oluşturacağız. Bu çalışma, hem psikolojideki öğrenme literatürüne önemli bir katkı sunacak hem de çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının sınanması için yeni bir platform oluşturacak. Daha da önemlisi, tüm bu çabaların sonunda hayvan ve robot etkileşimi kullanan farklı uygulamalarda kullanılabilecek bir “karşılıklı öğrenme” modeli geliştirilecek.

“ROBOT ARKADAŞ OLMAK İSTİYOR”


Deney düzeneğine bir robot ve bir sıçan aynı anda konuluyor. İkisinin de ulaşmak istedikleri farklı amaçlar var. Sıçanın motivasyonu sevdiği bir yemeği ödül olarak almak. Bu doğal bir “yemek arama davranışı” yaratıyor. Robotun amacı ise hayvanla arkadaş olmak. Robot için sıçanla arkadaş olmayı, sıçanı mümkün olduğunca kendi etrafında tutmak olarak belirliyoruz. Genel olarak, robotun verdiği iki sinyal var. Bunlardan biri “ödül sinyali.” Robot bu sinyali verdiğinde -örneğin sol kolunu havaya kaldırdığında- eğer sıçan kendisine yaklaşırsa, deney düzeneğinin ödül köşesinde hayvanın sevdiği yiyecek beliriyor. Yani robot belirli bir sinyal verdiğinde ve sıçan bu sinyali anlayıp robota yaklaştığında, robotumuz deney kutusunun uzak bir noktasında sıçana ödül vermiş oluyor. Tabii sıçanın ödülü almak için bu olumlu sinyalin anlamını ve ödülün verildiği noktayı zaman içinde öğrenip, o köşeye gitmesi gerekiyor.

“ROBOT DA ÖĞRENİYOR”


Buraya kadar anlattıklarımız kendi başına basit bir edimsel koşullanma deneyidir. Ancak robot sadece ödül vermiyor, bazen de olumsuz bir sinyal ile bir çeşit ceza veriyor. Örneğin sol değil, sağ kolunu kaldırdığında ödül köşesinden yem gelmiyor. Sıçanın bu olumsuz sinyali, olumlu sinyalden ayırt etmesi gerekiyor. Sıçan bunu da öğreniyor. İşin ilginç tarafı bu süreçte, robot da kendi verdiği sinyallerin ne işi yaradığını öğreniyor. Robot deneye olumlu ve olumsuz sinyalleri rastgele vererek başlıyor. Ödül sinyalinin özelliği sıçanı robota yaklaştırması. Robot sadece bu sinyali verdiğinde sıçan kendisine yaklaşırsa, ödül köşesinden sıçan yemi geliyor. Robot olumsuz sinyal verdiğinde sıçan robota yaklaşsa da herhangi bir ödül alamıyor. Robotun motivasyonu sıçanın kendisine yaklaşması (sıçanla arkadaş olmak) olarak tanımlandığı için, robot da zaman içinde sadece bir sinyalin sıçanı kendisine yaklaştırdığını öğreniyor. Sonuçta, zaman içinde “mükemmel karşılıklı öğrenme” gerçekleşiyor. Kısacası deney iki taraf için de mutlu sonla bitiyor.

'ROBOTLARIN EĞİTTİĞİ HAYVANLAR HAYAT KURTARABİLİR'


Bu projeyle hayvan-robot etkileşiminin artırılması hedefleniyor. Bu bilişsel ve davranışsal etkileşim daha üst bir düzeye taşındığında, robotların eğittiği hayvanları arama-kurtarma çalışmaları ve mayın temizliği gibi önemli görevlerde daha etkin olarak kullanmak mümkün hale gelebilecek.

Yukarıda özetlenen bu sisteme farklı modüller eklenerek, robot-hayvan etkileşimini çeşitlendirilecek ve böylece farklı modellerin hayvanın ve robotun öğrenmesini nasıl etkilediğini araştırılacak. Robotlar aracılığıyla hayvanlara öğretilebilecek şeylerin sınırı, hayvanların nöronal kapasiteleri ile sınırlı. Uygun yöntem ile bir robot, insan dâhil herhangi bir hayvana birçok şey öğretebilir. Robot-hayvan-insan ilişkisi, genel anlamda makine-hayvan-insan etkileşimine göre önemli bir avantaja da sahip. Bu avantaj robotların bize veya sıçanlara, yani etkileşim içinde oldukları türe fiziksel ve davranışsal olarak benzeyebilmelerinden geliyor. Antropomorfik robotların bilimkurgu alanındaki başarısını ve popülaritesini düşünün! Sıçana benzeyen bir robot, karmaşık bir labirentte sıçanlara kılavuzluk edebilir. Onlara kendi başlarına, hatta bir simülatör yardımı ile çok uzun sürede öğrenecekleri bir haritayı, çok daha kolay öğretebilir. Eğitilmiş hayvanlar hâlihazırda arama kurtarma ve mayın temizliği gibi önemli alanlarda kullanılıyor. Bu tip eğitim süreçlerinin robotlar aracılığıyla kolaylaştırılması ve hızlandırılması büyük önem taşıyor.

Çağlayan Topaloğlu'ndan ortalık karıştıran iddialar

Mardin Ovası için korkutan uyarı bilim insanlarından geldi

Sigorta sektörü 2025 zirvesinde buluşacak

Sofradaki Sessiz Kahraman | Gerçek Gıdanın Psikolojiye Etkisi

Gözaltına alınanların isimleri belli oldu

İBB'ye İSKİ operasyonu Sazlıdere intikamı mı?

İstanbul'da deprem | Naci Görür önemli soruya cevap verdi

İstanbul'da deprem | 6,2 için uzmanlar ne diyor?

23 Nisan kutlu olsun | Milli Karargah 105 yaşında

İstanbul Boğazı Yunus Gözlem etkinlikleri başlıyor

Tıklamadan önce düşünün

AcerPro'nun 20.Yılı Dijital Dönüşümün Mimarı

Menenjit saatler içinde ölüme neden olabiliyor!

Gençler ‘dalgalı’; kıdemli çalışanlar ‘ikinci’ ve ‘portföy’ kariyer peşinde

Bodrum Rallisi'nde heyecan dorukta

Gürültü hassasiyeti sağlığı tehdit ediyor!

Rüzgar endüstrisi 2.2 milyar dolara ulaştı

Türk doktorlardan tıp tarihinde dünyada bir ilk

Anksiyete kişinin işlevselliğini bozuyorsa önlem alınmalı!

Orzaks, Bilimin Işığında Geleceğe Yatırım Yapıyor

Sigorta Sektörünün Dijital Dönüşümünde 20 Yıllık Yolculuk Acerpro

İstanbullular Millet İftarında buluştu

Bursa'da otelde yangın faciası 2 kişi can verdi

Boykot listesi güncellendi, dev meydan mitingleri geliyor

Her Şey Çok Güzel Olacak Berkay tutuklandı

Kartalkaya faciası | Ruhsat veren müdür gözaltında

AKP'li Mücahit Birinci'ye tepki yağdı

Miting meydanlarını gölgeleyen küfürlere tepki yağıyor

TKP: Yönetici ve üyelerimiz derhal serbest bırakılmalıdır

KOBİ’ler için hassas verileri koruma rehberi

Yükleniyor

LİG TABLOSU

Takım O G M B Av P
1.Galatasaray 32 26 1 5 51 83
2.Fenerbahçe 32 23 3 6 48 75
3.Samsunspor 33 17 10 6 12 57
4.Beşiktaş 32 15 7 10 17 55
5.İstanbul Başakşehir 32 15 11 6 9 51
6.Eyüpspor 33 14 11 8 8 50
7.Göztepe 32 12 10 10 13 46
8.Trabzonspor 32 12 10 10 13 46
9.Kasımpaşa 32 10 9 13 -2 43
10.Konyaspor 33 12 14 7 -4 43
11.Antalyaspor 32 12 13 7 -20 43
12.Gazişehir Gaziantep 32 12 14 6 -4 42
13.Kayserispor 32 10 11 11 -10 41
14.Rizespor 32 12 16 4 -12 40
15.Alanyaspor 32 9 15 8 -11 35
16.Sivasspor 33 9 17 7 -13 34
17.Bodrum FK 32 9 16 7 -13 34
18.Hatayspor 32 4 21 7 -31 19
19.Adana Demirspor 32 2 26 4 -51

YAZARLAR