Robotikte Bilgisayarlı Görü Entegrasyonunu Anlamak

Robotikte yapay zeka inanılmaz bir hızla ilerliyor ve robotlar, daha az insan müdahalesiyle daha karmaşık görevleri yerine getirmek için inşa ediliyor. Örneğin, DeepMind'ın RoboCat'i sadece 100 gösterimle yeni görevler öğrenebilen, yapay zeka güdümlü bir robot. RoboCat daha sonra bu girdileri kullanarak daha fazla eğitim verisi oluşturabilir ve becerilerini geliştirebilir, daha fazla eğitimden sonra başarı oranını %36'dan %74'e çıkarabilir. Robocat gibi yenilikler, minimum insan girdisiyle çok çeşitli görevlerin üstesinden gelebilen robotlar yaratmaya doğru atılmış büyük bir adımı sergiliyor. 

‍

Yapay zeka destekli robotlar, Amazon'un depo operasyonlarını kolaylaştırmak için robotları kullanması ve tarımda çiftçilik uygulamalarını optimize eden yapay zeka robotları gibi çeşitli pratik uygulamalarda şimdiden etkisini gösteriyor. Daha önce, robotikte yapay zekanın genel rolünü incelemiş ve lojistikten sağlık hizmetlerine kadar sektörleri nasıl yeniden şekillendirdiğini görmüştük. Bu makalede, robotikte bilgisayar görüşünün neden bu kadar önemli olduğuna ve robotların çevrelerini algılamasına ve yorumlamasına nasıl yardımcı olduğuna daha yakından bakacağız. 

Robotikte görme sistemlerinin önemi

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

‍

Görsel yapay zeka veya makine görüşü, robotların dinamik ve yapılandırılmamış ortamlarda otonom olarak çalışabilmesi için gereklidir. Bir robotun bir nesneyi alması gerekiyorsa, bilgisayar görüşünü kullanarak onu bulabilmelidir. Bu çok basit bir örnek. Bir bilgisayar görüşü sisteminin aynı temel temeli, robotların üretimde ürünleri inceleyebileceği veya tıbbi ameliyatlarda hassasiyet ve doğrulukla yardımcı olabileceği uygulamalar oluşturmak için gereklidir. Görsel sistemler, gerçek zamanlı karar verme için gereken duyusal girdiyi sağlayarak, robotların çevreleriyle daha doğal bir şekilde etkileşim kurmasını ve çeşitli endüstrilerde üstlenebilecekleri görevlerin kapsamını genişletmesini mümkün kılar.

Otonom robotlar için bilgisayar görüşündeki son gelişmeler

Son zamanlarda, robotikte bilgisayar görüşü kullanımında dünya çapında bir artış oldu. Hatta küresel robotik vizyon pazarının 2028 yılına kadar 4 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Görsel yapay zekanın verimliliği artırmak ve karmaşık sorunları çözmek için gerçek dünyadaki robotik uygulamalarda nasıl uygulandığını gösteren bazı örnek olaylara bakalım.

Görsel yapay zeka 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 öneme sahiptir. Bu denetimler, maliyetli onarımları veya çevresel sorunları önlemek için her şeyin güvenli ve düzgün çalıştığından emin olunmasına yardımcı olur. Bununla birlikte, su altı ortamlarını denetlemek, kötü görüş koşulları ve ulaşılması zor alanlar nedeniyle zor olabilir.

Bilgisayar görüşüne sahip 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 bilgiler sağlar.

Örneğin, önde gelen bir ticari dalış şirketi olan NMS, bulanık bir giriş noktasına sahip zorlu bir su altı boru hattı denetimi için Blue Atlas Robotics'in Sentinus Uzaktan Kumandalı Araçlarını (ROV'ler) kullandı. Bilgisayar görüşü 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 için kullanıldı.

‍

Görsel yapay zeka ve robotik hassasiyetle ev inşa etme

İnşaat sektöründe, iş gücü sıkıntısıyla başa çıkarken tutarlı kaliteyi korumak zor olabilir. Endüstriyel robotlarla inşaatı otomatikleştirmek, inşaat sürecini kolaylaştırmanın, manuel iş gücü ihtiyacını azaltmanın ve hassas, yüksek kaliteli işleri garanti etmenin bir yolunu sunar. Bilgisayar görüşü teknolojisi, robotların gerçek zamanlı izleme ve denetimler yapmasını mümkün kılarak bu otomasyona entegre edilebilir. Özellikle, bilgisayar görüşü sistemleri, robotların her şeyin doğru konumlandırıldığını ve kalite standartlarını karşıladığını iki kez kontrol etmek için malzemelerdeki yanlış hizalamaları veya kusurları tespit etmesine yardımcı olabilir.

Bunun mükemmel bir örneği, ABB Robotics ile İngiltere merkezli start-up AUAR arasındaki ortaklıktır. Birlikte, sac keresteden uygun fiyatlı, sürdürülebilir evler inşa etmek için görsel yapay zeka ile donatılmış robotik mikro fabrikalar kullanıyorlar. Bilgisayar görüşü, robotların malzemeleri hassas bir şekilde kesmesini ve birleştirmesini sağlar. Otomatikleştirilmiş süreç, iş gücü sıkıntısına yardımcı olur ve tek bir malzemeye odaklanarak tedarik zincirini basitleştirir. Ayrıca, bu mikro fabrikalar yerel ihtiyaçları karşılayacak şekilde ölçeklenebilir ve inşaatı daha verimli ve uyarlanabilir hale getirirken yakındaki işleri destekleyebilir.

‍

3D görsel yapay zeka ile EV şarjını otomatikleştirme

EV şarjı, robotikte görsel yapay zekanın bir başka ilginç kullanım örneğidir. 3D görüş ve yapay zeka kullanan robotlar, açık hava otoparkları gibi zorlu ortamlarda bile EV şarj portlarını otomatik olarak bulabilir ve bunlara bağlanabilir. Görsel yapay zeka, aracın ve çevresinin yüksek çözünürlüklü 3D görüntülerini yakalayarak çalışır ve robotun şarj portunun yerini doğru bir şekilde belirlemesini sağlar. Daha sonra şarj cihazını bağlamak için gereken tam konumu ve yönü hesaplayabilir. Görüş özellikli yapay zeka yalnızca şarj işlemini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda daha güvenilir hale getirir ve insan müdahalesi ihtiyacını azaltır.

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 bağlayabilen 3D görüş güdümlü bir robot geliştirdiler. Otomatik EV şarjı, ofis binaları ve alışveriş merkezleri gibi ticari alanlarda verimliliği ve şarjı artırır.

‍

‍

Robotik uygulamalar için görsel yapay zekanın faydaları

Bilgisayar görüşü, robotikte çeşitli faydalar sunar ve makinelerin görevleri daha fazla özerklik, hassasiyet ve uyarlanabilirlik ile gerçekleştirmesine yardımcı olur. İşte robotikte Görsel Yapay Zekanın bazı benzersiz faydaları:

• Maliyet verimliliği: Yüksek hassasiyet ve tutarlılık gerektiren görevleri otomatikleştirerek, Görüntüleme Yapay Zekası manuel iş gücü ihtiyacını azaltır, hata oranlarını düşürür ve üretkenliği artırır, bu da uzun vadeli maliyet tasarruflarına yol açar.
  ‍
• Uyarlanabilir öğrenme: Robotlar, sürekli görsel veri analizi yoluyla zaman içinde performanslarını artırabilir, etkileşimlerinden ders çıkarabilir ve yeni görevlere veya ortamlarındaki değişikliklere uyum sağlayabilir.
  ‍
• Güvenlik ve uyumluluk: Görüntüleme Yapay Zekası, robotların engelleri tespit edip bunlardan kaçınmalarını, güvenli olmayan koşulları tanımasını ve düzenleyici standartlara uymasını sağlayarak insanların yanında çalışan robotların güvenliğini artırır.
  ‍
• Çoklu Görev: Görüntü analizi, robotların nesneleri incelerken sıralamak gibi birden fazla görevi aynı anda yapmalarını sağlayarak genel verimliliği artırır.

Robotikte bilgisayarlı görü zorlukları

Görüntüleme Yapay Zekası robotik için birçok avantaj sunarken, bilgisayarlı görünün robotikte uygulanmasıyla ilgili zorluklar da vardır. Bu zorluklar, robotların farklı ortamlarda ne kadar iyi performans gösterdiğini ve ne kadar güvenilir çalıştığını etkileyebilir, bu nedenle robotik sistemlerin geliştirilmesi ve konuşlandırılması planlanırken bunları akılda tutmak önemlidir. İşte robotik için bilgisayarlı görme kullanımındaki bazı temel zorluklar:

• Diğer sensörlerle entegrasyon: Görüntüleme sistemlerinin genellikle LiDAR veya ultrasonik sensörler gibi diğer sensörlerle birlikte çalışması gerekir. Bu farklı sensörlerin, ortamın eksiksiz bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için sorunsuz bir şekilde birlikte çalıştığından emin olmak karmaşık bir iştir.
  ‍
• Uygulama maliyeti: Gelişmiş görüntüleme sistemleri geliştirmek ve uygulamak pahalı olabilir. Görüntüleme Yapay Zekasını uygulamanın maliyetlerini beklenen faydalarla dengelemek, birçok kuruluşun karşılaştığı bir zorluktur.
  ‍
• Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Makine öğrenimi sistemleri, eğitim için büyük veri kümelerine güvenir, ancak bir robotun çeşitli durumlarını doğru bir şekilde temsil eden yüksek kaliteli, etiketli veriler elde etmek zor olabilir. Veriler yetersiz veya eksikse, daha az doğru modellere ve robotlarda düşük performansa yol açabilir.
  ‍
• Farklı koşullarda güvenilirlik: Bilgisayarlı görme sistemlerinin güvenilir olması ve iç ve dış ortamlar gibi çeşitli ayarlarda tutarlı bir şekilde performans göstermesi gerekir. Ancak, sık ayarlamalar veya manuel müdahale olmadan bu tür bir dayanıklılık sağlamak zor olabilir.

Görüntüleme Yapay Zekası, yeni nesil robotları şekillendiriyor

Görüntüleme Yapay Zekası, robotlara bir zamanlar hayal edilemeyen bir anlayış ve hassasiyet düzeyi kazandırarak, robotların çevreleriyle nasıl etkileşim kurduğunu değiştiriyor. Robotların giderek daha karmaşık görevleri yerine getirdiği üretim ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda bilgisayarlı görmenin büyük bir etki yarattığını zaten görüyoruz. Yapay zeka gelişmeye ve bilgisayarlı görme sistemleri iyileşmeye devam ettikçe, robotların neler yapabileceğine dair olasılıklar artmaya devam ediyor. Robotikteki ilerleme sadece ileri teknolojiyle ilgili değil - bizimle birlikte çalışabilecek robotlar yaratmakla da ilgili. Robotlar daha yetenekli hale geldikçe, günlük hayatımızda daha da büyük bir rol oynayacak, yeni fırsatlar yaratacak ve dünyamızı daha verimli ve bağlantılı hale getirecekler.

Çeşitli Görüntüleme Yapay Zekası kullanım örnekleri hakkında bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Ayrıca, çözüm sayfalarımızda otonom sürüş ve üretimde bilgisayarlı görme uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.