Fiziksel Yapay Zeka

Fiziksel AI, dijital modeller ile fiziksel dünya arasındaki boşluğu dolduran ve makinelerin çevrelerini algılamalarını, bununla ilgili mantık yürütmelerini ve somut eylemler gerçekleştirmelerini sağlayan yapay zeka dalını ifade eder. Metin, görüntü veya öneriler üretmek için verileri işleyen tamamen yazılım tabanlı AI'dan farklı olarak, fiziksel AI, robotlar, dronlar ve otonom araçlar gibi gerçeklikle doğrudan etkileşime giren donanım sistemlerinde somutlaşır. Bu alan, gelişmiş bilgisayar görüşü, sensör füzyonu ve kontrol teorisini entegre ederek karmaşık, yapılandırılmamış ortamlarda güvenli ve verimli bir şekilde yol bulabilen sistemler oluşturur. Beyin benzeri bilişsel işlemeyi vücut benzeri fiziksel yeteneklerle birleştiren fiziksel yapay zeka, imalattan sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerde otomasyonun yeni dalgasını başlatmaktadır. .

Robotik ve Yapay Zekanın Birleşimi

Fiziksel AI'nın özü, yazılım zekasının mekanik donanımla sorunsuz bir şekilde entegre edilmesinde yatmaktadır. Geleneksel robotik, kontrollü ortamlarda tekrarlayan görevler için uygun olan katı, önceden programlanmış talimatlara dayanıyordu. Buna karşılık, modern Fiziksel AI sistemleri, makine öğrenimi ve derin sinir ağlarından yararlanarak dinamik durumlara uyum sağlar.

Bu yakınlaşmayı mümkün kılan temel bileşenler şunlardır:

• Algılama: Sistemler, görsel verileri toplamak için kameralar ve LiDAR kullanır ve genellikle bu verileri Ultralytics gibi yüksek hızlı modellerle işleyerek nesneleri, engelleri ve insanları gerçek zamanlı olarak tanımlar.
• Gerekçe: AI, hareketli bir engelin etrafında bir yol planlamak veya kırılgan bir nesneyi kavramak için en iyi yolu belirlemek gibi kararlar almak için duyusal girdileri analiz eder. Bu genellikle, ajanın deneme yanılma yoluyla en uygun davranışları öğrendiği pekiştirme öğrenmesini içerir.
• Çalıştırma: Sistem, kararları fiziksel harekete dönüştürür, motorları ve aktüatörleri hassas bir şekilde kontrol eder. Bu, algılama ve hareket arasındaki döngüyü kapatır ve duyarlı ve becerikli manipülasyona olanak tanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Fiziksel yapay zeka, makinelerin daha önce otomasyon için çok karmaşık veya tehlikeli olan görevleri yerine getirmesini sağlayarak sektörleri dönüştürüyor. .

Lojistikte Otonom Mobil Robotlar (AMR'ler)

Modern depolamada, lojistikte yapay zeka, Otonom Mobil Robot (AMR) filolarını çalıştırır. Manyetik bandı takip eden geleneksel otomatik yönlendirmeli araçların (AGV) aksine, AMR'ler fiziksel yapay zeka kullanarak serbestçe hareket ederler. Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) teknolojisini kullanarak çevrelerinin haritalarını oluştururlar ve nesne algılama özelliği sayesinde forkliftlerden ve çalışanlardan kaçınırlar. Bu robotlar, trafik yoğunluğuna göre dinamik olarak rotalarını yeniden belirleyerek, insan müdahalesi olmadan mal akışını optimize ederler.

Sağlık Hizmetlerinde Cerrahi Robotik

Fiziksel AI, akıllı cerrahi asistanlar aracılığıyla sağlık hizmetlerinde AI'da devrim yaratıyor. Bu sistemler cerrahlara daha fazla hassasiyet ve kontrol sağlıyor. track aletleri ve hayati organları track için bilgisayar görüşünü kullanan AI, cerrahın el hareketlerini stabilize edebilir ve hatta belirli dikiş işlemlerini otomatikleştirebilir. İnsan uzmanlığı ve makine hassasiyeti arasındaki bu işbirliği, hastaların iyileşme sürelerini kısaltır ve cerrahi hataları en aza indirir.

Fiziksel Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka

Fiziksel AI ile Üretken AI'yı birbirinden ayırmak önemlidir. Üretken AI, metin, kod veya görüntü gibi yeni dijital içerik oluşturmaya odaklanırken, Fiziksel AI gerçek dünyada etkileşim ve manipülasyona odaklanır.

• Üretken Yapay Zeka: Dijital eserler üretir (örneğin, ChatGPT bir e-posta ChatGPT veya Stable Diffusion sanat eserleri yaratır).
• Fiziksel AI: Fiziksel eylemler üretir (örneğin, geri dönüşümü ayıran bir robot kolu veya bir köprüyü inceleyen bir drone ).

Ancak, bu alanlar giderek daha fazla kesişmektedir. Çok modlu yapay zeka alan ındaki son gelişmeler, robotların doğal dil komutlarını anlamasına (üretken bir yetenek) ve bunları fiziksel görevlere çevirmesine olanak tanıyarak daha sezgisel insan-makine arayüzleri yaratmaktadır.

Fiziksel Yapay Zeka için Algı Uygulaması

Fiziksel AI sistemi oluşturmanın kritik ilk adımı, ona "görme" yeteneği kazandırmaktır. Geliştiriciler genellikle detect için sağlam görme modelleri kullanır ve bu bilgileri kontrol sistemine aktarır. Ultralytics , bu modellerin belirli donanım dağıtımı için eğitilme sürecini basitleştirir .

İşte bir robotun, önceden eğitilmiş bir model kullanarak bir nesnenin konumunu algılamak Python nasıl kullanabileceğine dair kısa bir örnek:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (optimized for speed and accuracy)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference on a camera feed or image
results = model("robot_view.jpg")

# Extract bounding box coordinates for robot control
for result in results:
    for box in result.boxes:
        # Get coordinates (x1, y1, x2, y2) to guide the robotic arm
        coords = box.xyxy[0].tolist()
        print(f"Object detected at: {coords}")

Zorluklar ve Geleceğe Bakış

Fiziksel AI'nın kullanılması, tamamen dijital yazılımlara kıyasla benzersiz zorluklar içerir. AI güvenliği çok önemlidir; bir sohbet robotundaki yazılım hatası metin hatalarına neden olabilir, ancak otonom bir araçta veya endüstriyel bir robotta bir hata fiziksel zarara neden olabilir. Bu nedenle, titiz model testleri ve simülasyonlar çok önemlidir.

Araştırmacılar, simülasyondan gerçeğe aktarım üzerinde aktif olarak çalışarak, robotların gerçek dünyada kullanıma sunulmadan önce fizik simülasyonlarında öğrenmelerini ve böylece eğitim risklerini azaltmalarını sağlıyorlar. Kenar bilgi işlem gücü arttıkça, fiziksel yapay zeka cihazlarının daha otonom hale gelmesini ve bulut gecikmesine bağlı kalmadan karmaşık verileri yerel olarak işlemesini bekleyebiliriz. Nöromorfik mühendislikteki yenilikler de biyolojik gözü taklit eden, daha enerji verimli sensörlerin yolunu açarak fiziksel ajanların tepki hızını daha da artırıyor. Fiziksel ajanların tepki hızını daha da artırıyor.