Robotikte bilgisayarlı görü entegrasyonunu anlamak

Robotikteki yapay zeka inanılmaz bir hızla gelişiyor ve robotlar, daha az insan müdahalesiyle daha karmaşık görevleri yerine getirecek şekilde inşa ediliyor. Örneğin, DeepMind'in RoboCat'i, sadece 100 gösterimle yeni görevler öğrenebilen yapay zeka destekli bir robottur. RoboCat daha sonra bu girdileri kullanarak daha fazla eğitim verisi üretebilir ve becerilerini geliştirerek, ek eğitimden sonra başarı oranını %36'dan %74'e çıkarabilir. Robocat gibi inovasyonlar, çok çeşitli görevleri minimum insan girdisiyle halledebilen robotlar yaratma yolunda atılmış büyük bir adımı temsil ediyor.

Şekil 1. DeepMind'in RoboCat'i Nasıl Çalışır?

Yapay zeka destekli robotlar, Amazon'un robot kullanımında depo operasyonlarını düzene sokması ve tarımda çiftçilik uygulamalarını optimize eden yapay zeka robotları gibi çeşitli pratik uygulamalarda halihazırda bir etki yaratıyor. Daha önce, robotikte yapay zekanın genel rolünü incelemiş ve bunun lojistikten sağlık hizmetlerine kadar sektörleri nasıl yeniden şekillendirdiğini görmüştük. Bu makalede, robotikte bilgisayarlı görünün neden bu kadar önemli olduğunu ve robotların çevrelerini algılamasına ve yorumlamasına nasıl yardımcı olduğunu daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Link to this sectionRobotikte görme sistemlerinin önemi#

Robotikteki görme sistemleri bir robotun gözleri gibi davranır ve çevresini tanımasına ve anlamasına yardımcı olur. Bu sistemler genellikle görsel verileri yakalamak için kameralar ve sensörler kullanır. Bilgisayarlı görü algoritmaları daha sonra yakalanan videoları ve görüntüleri işler. Nesne tespiti, derinlik algısı ve örüntü tanıma sayesinde robotlar nesneleri tanımlayabilir, çevrelerini değerlendirebilir ve gerçek zamanlı kararlar alabilir.

Şekil 2. Makine görüşü ile donatılmış bir robot (kaynak: roboticstomorrow.com).

Görüntü yapay zekası veya makine görüşü, robotların dinamik ve yapılandırılmamış ortamlarda otonom olarak çalışması için elzemdir. Bir robotun bir nesneyi alması gerekiyorsa, bilgisayarlı görü kullanarak onu bulabilmelidir. Bu çok basit bir örnektir. Aynı temel bilgisayarlı görü sistemi yapısı, robotların üretimde ürünleri inceleyebileceği veya tıbbi ameliyatlarda hassasiyet ve doğrulukla yardımcı olabileceği uygulamalar geliştirmek için gereklidir. Gerçek zamanlı karar verme için gereken duyusal girdiyi sağlayarak, görme sistemleri robotların çevreleriyle daha doğal bir şekilde etkileşime girmesini ve çeşitli sektörlerde üstesinden gelebilecekleri görev yelpazesini genişletmesini mümkün kılar.

Link to this sectionOtonom robotlar için bilgisayarlı görüde son gelişmeler#

Son zamanlarda, robotikte bilgisayarlı görü kullanımında dünya çapında bir artış var. Hatta küresel robotik görme pazarının 2028 yılına kadar 4 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Görüntü yapay zekasının verimliliği artırmak ve karmaşık sorunları çözmek için gerçek dünya robotik uygulamalarında nasıl uygulandığını gösteren bazı vaka çalışmalarına bakalım.

Link to this sectionGörüntü yapay zekası ve robotik kullanarak su altı denetimlerini iyileştirme#

Su altı denetimleri; boru hatları, açık deniz platformları ve su altı kabloları gibi yapıları iyi durumda tutmak için hayati önem taşır. Bu denetimler, maliyetli onarımları veya çevresel sorunları önlemek için her şeyin güvenli ve düzgün çalıştığından emin olunmasına yardımcı olur. Ancak, su altı ortamlarını denetlemek, düşük görüş mesafesi ve ulaşılması zor alanlar nedeniyle zor olabilir.

Bilgisayarlı görülü robotlar, yerinde analiz edilebilen veya denetlenen alanların ayrıntılı 3D modellerini oluşturmak için kullanılabilen net, yüksek kaliteli görsel veriler yakalayabilir. İnsan uzmanlığını bu teknolojiyle birleştirerek, denetimler daha güvenli, daha verimli hale gelir ve bakım ve uzun vadeli planlama için daha iyi içgörüler sağlar.

Örneğin, önde gelen bir ticari dalış şirketi olan NMS, bulanık bir giriş noktasına sahip zorlu bir su altı boru denetimi için Blue Atlas Robotics'in Sentinus Uzaktan Kumandalı Araçlarını (ROV'lar) kullandı. Bilgisayarlı görü ile donatılmış Sentinus ROV, on dört ışığıyla alanı aydınlattı ve farklı açılardan yüksek çözünürlüklü görüntüler yakaladı. Bu görüntüler daha sonra NMS'nin durumunu kapsamlı bir şekilde değerlendirmesine ve bilinçli bakım ve risk yönetimi kararları almasına yardımcı olmak için borunun içinin doğru 3D modellerini oluşturmak amacıyla kullanıldı.

Şekil 3. Blue Atlas Robotics'in Sentinus (ROV'ları) Nasıl Çalışır?

Link to this sectionGörüntü yapay zekası ve robotik hassasiyetle evler inşa etme#

İnşaat sektöründe, iş gücü açığıyla uğraşırken tutarlı kaliteyi korumak zor olabilir. İnşaatı endüstriyel robotlarla otomatikleştirmek, inşa sürecini düzene sokmak, manuel iş gücü ihtiyacını azaltmak ve kesin, yüksek kaliteli iş garantisi vermek için bir yol sunar. Bilgisayarlı görü teknolojisi, robotların gerçek zamanlı izleme ve denetim yapmasını mümkün kılarak bu otomasyona entegre edilebilir. Özellikle, bilgisayarlı görü sistemleri, robotların malzemelerdeki hizalama hatalarını veya kusurları tespit etmesine yardımcı olarak her şeyin doğru konumlandırıldığını ve kalite standartlarını karşıladığını kontrol etmelerini sağlayabilir.

Bunun mükemmel bir örneği, ABB Robotics ile Birleşik Krallık merkezli start-up AUAR arasındaki ortaklıktır. Birlikte, kontrplaktan uygun fiyatlı, sürdürülebilir evler inşa etmek için görüntü yapay zekası ile donatılmış robotik mikro fabrikalar kullanıyorlar. Bilgisayarlı görü, robotların malzemeleri hassas bir şekilde kesmesini ve monte etmesini sağlıyor. Otomatize edilmiş süreç, iş gücü açıklarına yardımcı oluyor ve tek bir malzemeye odaklanarak tedarik zincirini basitleştiriyor. Ayrıca, bu mikro fabrikalar yerel ihtiyaçları karşılayacak şekilde ölçeklendirilebilir ve inşaatı daha verimli ve uyarlanabilir hale getirirken yakındaki işleri destekleyebilir.

Şekil 4. Görüntü yapay zekası destekli Robotik Mikro fabrikalar.

Link to this section3D görüntü yapay zekası ile EV şarjını otomatize etme#

EV şarjı, görüntü yapay zekasının robotikte bir başka ilginç kullanım alanıdır. 3D görüntü ve yapay zeka kullanan robotlar, artık dış mekan otoparkları gibi zorlu ortamlarda bile EV şarj portlarını otomatik olarak bulup bağlanabiliyor. Görüntü yapay zekası, aracın ve çevresinin yüksek çözünürlüklü 3D görüntülerini yakalayarak robotun şarj portunun yerini doğru bir şekilde tanımlamasını sağlıyor. Ardından, şarj cihazını bağlamak için gereken tam konumu ve yönü hesaplayabiliyor. Görüntü özellikli yapay zeka, yalnızca şarj sürecini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda daha güvenilir hale getiriyor ve insan müdahalesi ihtiyacını azaltıyor.

Bunun bir örneği, Mech-Mind'ın büyük bir enerji şirketiyle yaptığı çalışmadır. Zorlu aydınlatma koşullarında bile bir EV'nin şarj portunu hassas bir şekilde bulabilen ve bağlanabilen 3D görüntü kılavuzlu bir robot geliştirdiler. Otomatize edilmiş EV şarjı, ofis binaları ve alışveriş merkezleri gibi ticari alanlarda verimliliği ve şarj imkanlarını artırıyor.

Şekil 5. 3D Görüntü Kılavuzlu EV Şarjı.

Link to this sectionRobotik uygulamaları için görüntü yapay zekasının faydaları#

Bilgisayarlı görü, robotikte çeşitli faydalar sunar ve makinelerin görevleri daha fazla otonomi, hassasiyet ve uyarlanabilirlik ile gerçekleştirmesine yardımcı olur. İşte robotikte görüntü yapay zekasının bazı benzersiz faydaları:

• Maliyet verimliliği: Yüksek hassasiyet ve tutarlılık gerektiren görevleri otomatize ederek, görüntü yapay zekası manuel iş gücü ihtiyacını azaltır, hata oranlarını düşürür ve üretkenliği artırarak uzun vadeli maliyet tasarrufu sağlar.
• Uyarlanabilir öğrenme: Sürekli görsel veri analizi sayesinde, robotlar performanslarını zaman içinde artırabilir, etkileşimlerinden öğrenebilir ve yeni görevlere veya ortamlarındaki değişikliklere uyum sağlayabilir.
• Güvenlik ve uyumluluk: Görüntü yapay zekası, insanların yanında çalışan robotların engelleri algılayıp bunlardan kaçınmasını, güvensiz koşulları tanımasını ve düzenleyici standartlara uymasını sağlayarak güvenliklerini artırır.
• Çoklu görev: Görüntü analizi, robotların nesneleri incelerken sıralama gibi birden fazla görevi aynı anda gerçekleştirmesine olanak tanıyarak genel verimliliği artırır.

Link to this sectionRobotikte bilgisayarlı görü zorlukları#

Görüntü yapay zekası robotik için birçok avantaj sunsa da, robotikte bilgisayarlı görü uygulamaya ilişkin zorluklar da mevcuttur. Bu zorluklar, robotların farklı ortamlarda ne kadar iyi performans gösterdiğini ve ne kadar güvenilir bir şekilde çalıştığını etkileyebilir, bu nedenle robotik sistemlerin geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını planlarken bunları akılda tutmak önemlidir. İşte robotik için bilgisayarlı görü kullanımındaki bazı temel zorluklar:

• Diğer sensörlerle entegrasyon: Görme sistemlerinin genellikle LiDAR veya ultrasonik sensörler gibi diğer sensörlerle birlikte çalışması gerekir. Bu farklı sensörlerin çevrenin eksiksiz bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını sağlamak karmaşık bir görevdir.
• Uygulama maliyeti: Gelişmiş görme sistemleri geliştirmek ve konuşlandırmak pahalı olabilir. Görüntü yapay zekası uygulamanın maliyetlerini beklenen faydalarla dengelemek, birçok kuruluşun karşılaştığı bir zorluktur.
• Verinin kalitesi ve kullanılabilirliği: Makine görüşü sistemleri eğitim için büyük veri setlerine dayanır, ancak bir robotun çeşitli durumlarını doğru bir şekilde temsil eden yüksek kaliteli, etiketlenmiş veriler elde etmek zor olabilir. Veriler kötü veya eksikse, bu durum daha az doğru modellere ve robotlarda düşük performansa yol açabilir.
• Koşullar genelinde güvenilirlik: Bilgisayarlı görü sistemlerinin güvenilir olması ve iç mekan ve dış mekan ortamları gibi çeşitli ortamlarda tutarlı bir şekilde çalışması gerekir. Ancak, sık ayarlamalar veya manuel müdahale olmadan bu tür bir dayanıklılığı sağlamak zor olabilir.

Link to this sectionGörüntü yapay zekası, gelecek nesil robotları şekillendiriyor#

Görüntü yapay zekası, robotlara bir zamanlar hayal bile edilemeyecek bir anlayış ve hassasiyet düzeyi kazandırarak çevreleriyle etkileşim kurma biçimlerini değiştiriyor. Bilgisayarlı görünün, robotların giderek daha karmaşık görevleri üstlendiği üretim ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda büyük bir etki yarattığını şimdiden görüyoruz. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe ve bilgisayarlı görü sistemleri iyileştikçe, robotların yapabileceklerinin olanakları artmaya devam ediyor. Robotikteki ilerleme sadece gelişmiş teknoloji ile ilgili değil, aynı zamanda bizimle birlikte çalışabilecek robotlar yaratmakla ilgilidir. Robotlar daha yetenekli hale geldikçe, günlük hayatımızda daha da büyük bir rol oynayacak, yeni fırsatlar açacak ve dünyamızı daha verimli ve birbirine bağlı hale getirecekler.

Topluluğumuza katıl ve çeşitli görüntü yapay zekası kullanım örneklerini öğrenmek için GitHub depomuzu keşfet. Ayrıca, çözümler sayfalarımızda otonom sürüş ve üretim alanındaki bilgisayarlı görü uygulamaları hakkında daha fazla bilgi bulabilirsin.