Robotikte bilgisayarlı görü entegrasyonunu anlamak
Bilgisayarlı görü entegrasyonunun, makinelerin çevrelerini algılama ve buna yanıt verme biçimini çeşitli sektörlerde nasıl değiştirdiğini keşfet.
Robelikte yapay zeka inanılmaz bir hızla ilerliyor ve robotlar, daha az insan müdahalesiyle daha karmaşık görevleri yerine getirmek üzere inşa ediliyor. Örneğin, DeepMind'ın RoboCat'i, sadece 100 gösterimle yeni görevler öğrenebilen yapay zeka destekli bir robottur. RoboCat daha sonra bu girdileri daha fazla eğitim verisi oluşturmak ve becerilerini geliştirmek için kullanabilir; böylece ileri eğitim sonrasında başarı oranını %36'dan %74'e çıkarır. RoboCat gibi yenilikler, minimum insan girdisiyle çok çeşitli görevlerin üstesinden gelebilecek robotlar yaratma yolunda büyük bir adımı gözler önüne seriyor.
Şekil 1. DeepMind'ın RoboCat'i Nasıl Çalışır?
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 halihazırda etki yaratıyor. Daha önce, robilikte yapay zekanın genel rolünü incelemiş ve bunun lojistikten sağlığa kadar endüstrileri nasıl yeniden şekillendirdiğini görmüştük. Bu makalede, robotikte bilgisayarlı görü sistemlerinin neden bu kadar çok kritik olduğunu ve robotların çevrelerini algılayıp yorumlamalarına nasıl yardımcı olduğunu daha derinlemesine inceleyeceğiz.
Robotikte görme sistemlerinin önemi#
Robelikteki görü sistemleri bir robotun gözleri gibi hareket eder ve çevresini tanımasına ve anlamasına yardımcı olur. Bu sistemler genellikle görsel veri yakalamak için kameraları ve sensörleri 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).
Görü yapay zekası veya makine görüşü, robotların dinamik ve yapılandırılmamış ortamlarda özerk bir şekilde çalışabilmesi için esastır. Bir robotun bir nesneyi alması gerekiyorsa, bilgisayarlı görü kullanarak onu bulabilmelidir. Bu çok basit bir örnektir. Bilgisayarlı görü sisteminin aynı temel temeli, robotların imalatta ürünleri denetleyebileceği veya tıbbi ameliyatlarda hassasiyet ve doğrulukla yardımcı olabileceği uygulamalar oluşturmak için gereklidir. Görü sistemleri, gerçek zamanlı karar alma için gereken duyusal girdiyi sağlayarak robotların çevreleriyle daha doğal bir şekilde etkileşime girmesini ve çeşitli endüstrilerde ele alabilecekleri görev yelpazesini genişletmesini mümkün kılar.
Otonom robotlar için bilgisayarlı görüde son gelişmeler#
Son zamanlarda, robotikte bilgisayarlı görü kullanımında dünya çapında bir artış yaşanmaktadır. Aslında, küresel robotik vizyon pazarı 2028 yılına kadar 4 milyar dolara ulaşmaya hazırlanıyor. Görü yapay zekasının verimliliği artırmak ve karmaşık sorunları çözmek için gerçek dünya robotik uygulamalarında nasıl uygulandığını gösteren bazı vaka çalışmalarına göz atalım.
Görüntü yapay zekası ve robotik kullanarak su altı denetimlerini iyileştirme#
Su altı denetimleri; boru hatları, açık deniz sondaj kuleleri ve su altı kabloları gibi yapıların iyi durumda tutulması için hayati önem taşır. Bu denetimler, maliyetli onarımları veya çevresel sorunları önlemek için her şeyin güvenli ve düzgün çalıştığından emin olmaya yardımcı olur. Bununla birlikte, zayıf görüş ve ulaşılması zor alanlar nedeniyle su altı ortamlarını denetlemek 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 dalgıçlık şirketi olan NMS, bulanık giriş noktasına sahip zorlu bir su altı boru hattı denetimi için Blue Atlas Robotics'in Sentinus Uzaktan Kumandalı Araçlarını (ROV'lerini) 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 borunun durumunu kapsamlı bir şekilde değerlendirmesine ve bilinçli bakım ve risk yönetimi kararları almasına yardımcı olmak için borunun iç kısmının doğru 3 boyutlu modellerini oluşturmak üzere kullanıldı.
Şekil 3. Blue Atlas Robotics'in Sentinus (ROV'leri) Nasıl Çalışır.
Görüntü yapay zekası ve robotik hassasiyetle evler inşa etme#
İnşaat sektöründe, iş gücü açığıyla başa çıkarken tutarlı kalitede üretim yapmak zor olabilir. İnşaatı endüstriyel robotlarla otomatikleştirmek, inşa sürecini kolaylaştırmak, manuel iş gücü ihtiyacını azaltmak ve kesin, yüksek kaliteli işçilik garanti etmek için bir yol sunar. Bilgisayarlı görü teknolojisi, robotların gerçek zamanlı izleme ve denetimler gerçekleştirmesini mümkün kılarak bu otomasyona entegre edilebilir. Özellikle bilgisayarlı görü sistemleri, her şeyin doğru konumlandırıldığından ve kalite standartlarını karşıladığından iki kez emin olmak için robotların malzemelerdeki hizalama hatalarını veya kusurları tespit etmesine yardımcı olabilir.
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.
3D görüntü yapay zekası ile EV şarjını otomatize etme#
EV şarjı, robotikte görü yapay zekasının bir başka ilgi çekici kullanım alanıdır. 3 boyutlu görü ve yapay zekayı kullanan robotlar, dış mekan otoparkları gibi zorlu ortamlarda bile artık EV şarj portlarını otomatik olarak bulabilir ve bunlara bağlanabilir. Görü yapay zekası, aracın ve çevresinin yüksek çözünürlüklü 3 boyutlu görüntüsünü yakalayarak robotun şarj portunun konumunu doğru bir şekilde belirlemesini sağlayarak çalışır. Daha sonra şarj cihazını bağlamak için gereken tam konumu ve yönelimi hesaplayabilir. Görü özellikli yapay zeka yalnızca şarj sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda onu 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 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.
Robotik 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.
Robotikte 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 görü sistemleri geliştirmek ve dağıtmak pahalı olabilir. Görü yapay zekasını uygulama 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.
Görüntü 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.
Çeşitli görü yapay zekası kullanım örneklerini öğrenmek için topluluğumuza katıl ve GitHub depomuzu keşfet. Ayrıca çözümler sayfalarımızda otonom sürüş ve imalat alanlarındaki bilgisayarlı görü uygulamaları hakkında daha fazla bilgi bulabilirsin.
