• BIST 100

    9977,94%1,13
  • DOLAR

    35,41% 0,16
  • EURO

    36,39% -0,36
  • GRAM ALTIN

    3091,27% -0,06
  • Ç. ALTIN

    4952,22% 0,14

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.


MTV ödemesinde son gün 31 Ocak

Mahmut Tuncer | Sesimi kesmek için güvercin pisliği yedirdiler

Mevsimsel depresyonun 9 belirtisine dikkat

TESK Başkanı'ndan yarıyıl tatiline çıkmaya hazırlananlara uyarı

Siber güvenlik ve yapay zekâ: 2025'te neler olacak?

Beşiktaş Belediye Başkanı Akpolat tutuklandı

2024 ihracatının yıldızları ödüllerine kavuştu

Mısır kurutma tesisine bile kaçak elektrik çekmişler

Sahte alkol, İstanbul'da 38 can aldı

Siberağ Operasyonu | 18 kişi tutuklandı

Ümit Özdağ | Türk Milleti'ne tuzak kuruluyor

Üsküdar'da sahte alkol satan iş yerleri mühürlendi

Güneştekin'in Kalıp Alfabe Sergisi Feshane'de açıldı

2024 yılının tatil atlası Tatilsepeti’nden!

Azerbaycan askerleri tatbikat için Iğdır'a geldi

Kayıp kadını İETT buldu

Karasu Belediyesi, Menzilcilerin tatil köyünü yıktı

İstanbul'da ulaşıma zam geldi | Marmaray 60 TL

Türkiye’nin su ürünleri ihracatı 2 milyar doları aştı

TEKNOFEST Akıllı Ulaşım Yarışması’nda 2025 yılı başvuru sürüyor

NanoKnife yöntemiyle ameliyatsız çözüm

TÜVTÜRK’e Altın Lider Ödülü

Sahte alkol bir günde 11 can aldı

Rıza Akpolat | Yoksullara verilen yemekler aksamasın

Sakarya'da eski sevgili dehşeti

Zehir saçan termik santral hakkında önemli iddia

KAAN'ın 2'nci prototipi gün yüzüne çıktı

Haluk Bayraktar, İmamoğlu'na tazminat ödeyecek

Güçlü Roketler Zorlu Görevler için TEKNOFEST’te Yarışıyor

Özel ve İmamoğlu'ndan gözaltılar için sert tepki

Yükleniyor

LİG TABLOSU

Takım O G M B Av P
1.Galatasaray 19 16 0 3 30 51
2.Fenerbahçe 18 13 2 3 27 42
3.Samsunspor 18 11 4 3 14 36
4.Göztepe 18 9 5 4 14 31
5.Eyüpspor 18 8 4 6 10 30
6.Beşiktaş 18 8 4 6 8 30
7.İstanbul Başakşehir 18 7 6 5 4 26
8.Gazişehir Gaziantep 18 7 7 4 -1 25
9.Rizespor 18 7 8 3 -8 24
10.Trabzonspor 18 5 6 7 6 22
11.Alanyaspor 18 5 6 7 -2 22
12.Kasımpaşa 18 4 5 9 -6 21
13.Antalyaspor 18 6 9 3 -16 21
14.Sivasspor 18 5 8 5 -7 20
15.Konyaspor 18 5 8 5 -7 20
16.Kayserispor 18 3 8 7 -17 16
17.Bodrum FK 18 4 11 3 -11 15
18.Hatayspor 19 1 11 7 -15 10
19.Adana Demirspor 18 2 14 2 -23 5
1.Galatasaray 19 16 0 3 30 51
2.Fenerbahçe 18 13 2 3 27 42
3.Samsunspor 18 11 4 3 14 36
4.Göztepe 18 9 5 4 14 31
5.Eyüpspor 18 8 4 6 10 30
6.Beşiktaş 18 8 4 6 8 30
7.İstanbul Başakşehir 18 7 6 5 4 26
8.Gazişehir Gaziantep 18 7 7 4 -1 25
9.Rizespor 18 7 8 3 -8 24
10.Trabzonspor 18 5 6 7 6 22
11.Alanyaspor 18 5 6 7 -2 22
12.Kasımpaşa 18 4 5 9 -6 21
13.Antalyaspor 18 6 9 3 -16 21
14.Sivasspor 18 5 8 5 -7 20
15.Konyaspor 18 5 8 5 -7 20
16.Kayserispor 18 3 8 7 -17 16
17.Bodrum FK 18 4 11 3 -11 15
18.Hatayspor 19 1 11 7 -15 10
19.Adana Demirspor 18 2 14 2 -23 5

YAZARLAR