Canlı-taklitçi robotlar dizimizin altıncı yazısı “sürü”leri ele alıyor. Bireyden çok sürü olmanın avantajlarını kullanan bu robotlar, grup içinde birbirleriyle haberleşerek hem daha güvenli veriye ulaşıyorlar, hem de devre dışı kalan robotların görevlerini üstlenerek görevi riske atmamış oluyorlar. Hayvan sürülerinden esinlenilen robotlara göz atacağız.

Sürü terimi, bir araya gelerek aynı noktada buluşan veya başka bir noktaya topluca hareket eden, ve her bir bireyin benzer büyüklükteki hayvanlardan oluştuğu birliktelikler için kullanılıyor. Sürü halinde toplanan, avlanan, akın eden, saldıran, beslenen kısacası yaşayan hayvanların davranışlarından yola çıkarak geliştirilen canlı-taklitçi robot tasarımlarını inceleyeceğiz bu yazıda.

Şekil 1: Kuş sürüleri

Sürü davranışını tanımlayan olmazsa olmaz kriter, kendi otonom hareket mekanizması bulunan bireylerin kollektif uyumu sonucu oluşması. Matematiksel olarak modellemek gerektiğinde basit kuralların geçerli olduğu ve çoğu zaman merkezi bir koordinasyon mekanizmasının bulunmadığı bir birliktelikten bahsedebiliriz. Bu basit kurallar çerçevesinde kuşların (Şekil 1), balıkların ve diğer sürüler halinde yaşayan canlıların hareketlerini açıklamak mümkün oluyor. Basit bir algoritma oluşturmak gerekirse, her bir birey genel olarak aşağıdaki kuralları takip eder [1]:

  1. Komşularıyla aynı yönde hareket etmek.
  2. Komşularına yakın olmak.
  3. Komşularıyla çarpışmaktan kaçınmak.

Temel olarak bu model baz alındığında, her hayvanın kendi merkezi çevresinde belirlediği alanı ve mesafeyi koruduğu sürece çelişen bir kural olmadığı gözüküyor. Bu sayede sürü elemanlarından bir tanesi sürünün dinamiğini bozduğu anda, diğer sürü elemanları o elemanın konumuna göre sürüyü tekrar kararlı ve düzenli bir hale sokacak şekilde yapılandırabiliyorlar. Bu sayede hataların düzeltilmesi sağlanıyor. Ancak sürekli sürüyü bozarak sürünün geleceğini riske atan elemanlar bilindiği gibi doğada ya dışlanıyor ya da cezalandırılıyor. Sonuçta sürüden ayrılmak da bir hayvanın isteyeceği son şeydir. Unutmamak gerekir ki “sürüden ayrılanı kurt kapar” gibi son derece gerçekçi bir atasözümüz vardır. Tüm bu kurallar ve dinamikler, her ne kadar fiziksel vücut hareketi koşullarını açıklıyorsa da, sürü psikolojisi adıyla anılan ruhsal durumu tasvir etmek için de geçerli olduğu söylenebilir.

Şekil 2: Karınca sürüsü hep beraber meyveye dadanırken

İşin ilginci, her hayvan kendine özgü kişisel alan belirleme yetisine sahip. Bu da hayvanın kendi duyu organlarının gelişmişliği ve kapasitesiyle ilişkili. Örneğin kuşlar arkalarında neyin uçtuğunu göremezlerken, balıklar görme ve hidrodinamik almaçları sayesinde sürü mesafesini belirliyorlar. Kuş ve balıkların oluşturdukları sürülere önceki yazımızda kısaca değinmiştik. Bu sefer sürüleri karıncaların ve arıların sürü dinamiklerine ve davranışlarına odaklanarak inceleyelim, çünkü robotikte kullanılan sürü zekası genel olarak bu iki hayvanın feromonları sayesinde sergiledikleri sürü zekasından esinlenerek gerçekleştiriliyor.

Genel olarak koloniler halinde yaşayan böcekler, karıncalar ve arılar bireysel hareketlerini merkezi bir kontrol mekanizmasına bağlı kalmaksızın yaparlarken, koloniye bir bütün olarak baktığımızda koordine bir şekilde çalıştıklarını görüyoruz (Şekil 2). Oysa bu işbirliği özdüzenlemeli (self-organized) bir şekilde gelişirken, bir liderin kararlarına dayanmaz, koloniyi oluşturan her bir bireyin birbirleriyle etkileşiminin bir sonucu olarak kendiliğinden gelişir. İşin garip kısmı besin hedefine gidilecek en kısa rotanın belirlenmesi gibi son derece karmaşık hareketlerin oluşumuna sebebiyet veren bu etkileşimlerin, oldukça basit yapıtaşlarından oluşması. Örneğin, sadece bir karıncanın başka bir karıncayı takip etme içgüdüsü. İşte bu tarz organize davranışların arkasında yatan kollektif zekaya verilen addır sürü zekası [2].

Karıncalar

Şekil 3: Karınca sürüleri kendilerine köprü kurarak yapraklara tırmanabiliyorlar.

Normal bir karınca sıradışı hareketler sergilemese de, koloni olarak hareket ettiklerinde yuva inşa etmek, yiyecek toplamak, gelecek nesillere besin sağlamak, köprüler kurmak ve hatta birbirleri üstüne tırmanarak yüksek hedeflere ulaşabilmek gibi karmaşık davranışlara imza atabiliyorlar [3] (Şekil 3). Yuvaya en yakındaki besin kaynağına nasıl ulaşılabileceklerini sürü zekaları sayesinde bulabiliyorlar. Karıncalar birey olarak yolları üzerlerine bıraktıkları kimyasal izlerle, yani feromonlarıyla, diğer karıncaların da onları takip etmesini sağlıyorlar. Bu sayede yuvaya ilk dönen karıncanın rotasını, yani en kısa rotayı tercih etmeleri gerektiği bilgisini çıkarabiliyorlar. Bir mühendislik problemi olan rota optimizasyonunu sürü zekaları sayesinde biyolojik bir şekilde çözüyorlar. Karıncaların gizemli ve karmaşık etkileşim dünyasını yakından anlamak için biyolog Deborah Gordon’un Türkçe altyazılı bu TED videosunu seyretmenizi öneriyorum. Ayrıca Haziran’12 sayımızda, konuk yazarlarımızdan Ceyhun Çakar’ın kaleme aldığı “Karınca Sürüsü Optimizasyonu” konulu yazısını da daha detaylı bilgi edinmek isteyen okurlarımıza önerebiliriz.

Canlı-taklitçilik bilimi (biomimetics) karınca zekasını kullanarak, robotik, arama motorlarının (örn: Google) ve ağ algoritmalarının tasarımı konularında çözümler sunuyor.

Arılar

Şekil 4: Arı sürüsü

Arılar sürü olarak yeni kovanlarına taşınacakları zaman, önce eski kovanlarını terkederler, sonra da ilk iş olarak yakınlardaki bir ağaç veya dalda toplanırlar [3] (Şekil 4). Kraliçe arının çevresinde kümelenen arılar 20-50 arası öncü arıyı yeni ve uygun bir kovan konumu  keşfetmeleri için yollarlar. Keşiften dönen arılar özel danslarını kullanarak mesafe ve yön bilgilerini kümedeki diğer arılarla paylaşırlar. Keşfettikleri konum hakkında ne kadar heyecanlılarsa, o kadar da coşkulu dans ederler. Eğer bir öncü arı, diğer öncü arıları da bulduğu konumun elverişli olması konusunda ikna edebilirse, öncelikle öncü arılar olarak hep beraber o alana gidilir, inceleme yapılır ve gerçekten de elverişli ise diğer arılarla paylaşılır. Sırasıyla diğer öncülerin de önerdikleri mekanlar gezildikten sonra (saatler ve günler sürebilir), ortak karar verme mekanizmaları vasıtasıyla son bir konumda karar kılınır ve o bölgeye uçulur. Kilometrelerce uzaklıkta olabilecek bu mesafe önemsizdir. Önemli olan tüm sürüyü barındırabilecek büyüklükte (yaklaşık 15 litre) olması, dış etkenlerden korunaklı olması, güneşten yeterli miktarda ısı alabilmesi ve karıncaların baskınlarına uğramayacaklarından emin olmalarıdır.

Sürü Robotları

Şekil 5: Açık kaynak mikro robot projesinde görev alan robot ordusu

Karınca ve arı tarzı böcek kolonilerinden esinlenerek üretilen onlarca, yüzlerce hatta binlerce minik robotlar (Şekil 5) bir araya gelerek kayıp bulma, temizlik ve gözetleme tarzı operasyonlarda kullanılmak için tasarlanıyor. Her bir robot oldukça basit olmasına karşın, bir araya gelip bilgilerini paylaştıklarında sürü zekası devreye girerek çok daha güçlü bir robotik sistem oluşturabiliyorlar. Sürü robotlarının tasarlanmasının ve bazı durumlarda yeğlenmesinin arkasında yatan en önemli sebep sürülerin bireysel başarısızlıklara karşı dayanıklı olmalarıdır. Mesela, bir penguenin veya antilopun sürüden kaybolması, veya ölmesi sürüyü daha güçsüz kılmaz. Doğadan öykünülen bu felsefe çerçevesinde, bozulan robotların da sürü robotları içerisinde yerleri doldurulabiliyor. Bu yüzden tek bir büyük robot yapıp, robot bozulduğu zaman projenin suya düştüğünü görmektense, sürü içerisindeki bir robotun arıza yapmasından etkilenmeyen sürü robotlarına sahip olmak büyük bir avantaj getiriyor. Özellikle uzay görevleri ve depolama sistemleri gibi tek bir robotik sistemin başarısızlığının pahalıya patlayabileceği sistemlerde sürü robotları ve sürü zekası kullanılıyor.

I-SWARM

I-SWARM, 1000 adet  mikro-robotun bir sürü oluşturması prensibine dayalı bir robotik sistem [4]. Küçük dediysek, gerçekten küçük: 2 x 2 x 1 mm boyutlarında. Küçük olmalarının dezavantajı sensör ve işlemci güçlerinin düşük olması, ancak hep beraber oluşturdukları sürü zekası bu eksikliklerini gideriyor. Güneş enerjisiyle çalışan ve birbirleriyle iletişim halinde olan bu araçların mikro montaj, biyolojik, tıbbi ve temizlik işleri için elverişli oldukları öngörülüyor.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=U4aU9j5tMMY&w=360&h=270]

KIVA ve Fraunhofer Enstitüsü’nün depo robotları

Şekil 6: Fraunhofer Enstitüsü’nün depolar için tasarladığı karınca robotları

Amazon’un Kiva Sistemleri 775 milyon dolara satın alma hikayesini anlatmıştık, ancak Kiva bu tarz akıllı depo robotları üreten tek firma değil. Alman Fraunhofer Enstitüsü araştırmacıları sürü zekası kullanarak birbirinin aynısı olan ve birbirlerinin işlerini kolaylıkla devralabilecek depo robotlarını birbirleriyle işbirliği yapacak şekilde programlamışlar [5]. Kiva robotları merkezi bir kontrol ünitesi tarafından yönetilirken, Fraunhofer’in sisteminde ise her bir robot kendi içerisindeki dahili bilgisayarları ile kararlar veriyor. Birbirleriyle kablosuz ağlar üzerinden iletişim içinde olan robotlar, aynı karıncaların yiyecek ararken yaptıkları gibi hangi ürünü hangi robotun alması gerektiğine kollektif bir biçimde karar veriyorlar.

Her saniye kendilerine yeni yollar bularak birbirleriyle, depodaki mallarla ve içeride dolaşan insanlarla çarpışmadan hedeflerine yönelik en kısa rotayı çizebiliyorlar. Bu yüzden son derece etkin kullanılabiliyorlar ve ölçeklenebilir olan bu sisteme yeni robotlar eklendiği zaman tüm sistemi baştan tasarlamanıza gerek kalmıyor. Aynen sürüye yeni katılan bir karıncanın hemen işe koyulması ve sürünün onu benimsemesi gibi. Ayrıca bozulan bir robot da büyük bir sorun teşkil etmiyor, çünkü onun görevini hemen başka bir robot üstleniyor.

Kilobot’lar

Harvard Üniversitesi tarafından tasarlanan Kilobot’lar bozuk para büyüklüğünde titreşen bacakları, parlayan ışıkları ve birbirleriyle iletişim kurabilme özellikleriyle oldukça basit işlevselliğe sahip robotçuklar [6]. Her biri 14 dolar değerinde olan bu robotlar da binlerle ölçülen rakamlarla sürüler oluşturuyorlar.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=ISMwLCFwgK4&w=360&h=270]

Bu tarz büyük robot ordularıyla yaşanacak en büyük sorun, doğru algoritmaların programlanması ve tabii ki şarj problemi. Eğer bu sorunlar çözülemezse sürü robotları bir anda dert ve tasa robotlarına dönüşüp tüm cazibesini kaybediyor. Kilobot’larda programlama sorunu kızılötesi veri transferiyle bir kerede hepsinin aynı kodu yüklemesiyle çözülmüş. Robotları şarj etmek için ise robotları iletken iki yüzeyin arasına yerleştirmek yeterli oluyor. Ayrıca Kilobot’ların fiyatının düşük olması en büyük avantajı.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=GnyDAuqorGo&w=360&h=270]

Quadrotor robot sürüleri

Dört pervaneli helikopterler (quadrotor, quadrotor helicopter veya quadrocopter) son dönemde kolay kullanılabilir olmaları ve manevra yetenekleri sayesinde oldukça popülerlik kazanmış durumdalar. Bu robotları ufaltarak, nano helikopterler boyutlarına getiren ve Dünya’nın en tanınmış robotik laboratuvarlarından biri olan Pennsylvania Üniversitesi GRASP laboratuvarı araştırmacıları, sürü robotlarını böylece gökyüzüne taşımış oldular [7]. Bu robotların küçülen boyutlarıyla artık daha karmaşık işler yapabilmeleri de mümkün olacak. Oldukça esnek ve hafif olan bu robotları elinizle bile istediğiniz noktaya fırlatmanız mümkün. Bu robotlar istenilen 3 boyutlu hareketleri sanki tek bir vücutmuşcasına yapabiliyorlar.

 [youtube http://www.youtube.com/watch?v=YQIMGV5vtd4&w=360&h=270]

GRASP laboratuvarı araştırma lideri Vijay Kumar’ın etkileyici TED konuşmasını Türkçe altyazılarıyla bu adresten seyredebilirsiniz. Ancak laboratuvar üyeleri, bu aralar nano helikopterlerinin hünerlerini, bilimsel araştırmalardan ziyade şova dökmüş durumdalar. Aşağıda James Bond’un açılış müziğini çalan bu robotların videosunu seyredebilirsiniz:

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=_sUeGC-8dyk&w=360&h=270]

Swarmanoid

Farklı işlevlere, fiziksel yeteneklere ve görüntülere sahip olan Swarmanoid robotları (Şekil 7), sevilen çizgi film Transformers’ta veya Voltran’da birleşerek tek bir robot haline gelen kompozit robotları andırıyor. Bir düzine  robottan oluşsa da her biri farklı işlevlerden sorumlu oldukları için birbirlerine bağımlılar [8].

Şekil 7: Soldan sağa sırasıyla Ayak-Bot, Göz-Bot ve El-Bot

Bu robotlar sırasıyla şöyle: Ayak-Botlar (Foot-Bot) yatay olarak hareket edebiliyorlar ve diğer robotlara bağlanabiliyorlar. El-Botlar (Hand-Bot) manipülatörlere ve kendilerini diklemesine oynatabilen manyetik bir kancaya sahipler. Göz-Botlar (Eye-Bots) uçabiliyorlar, tavana konabiliyorlar ve kameraları sayesinde El-Botların ve Ayak-botların hareketlerini kontrol edebiliyorlar.

Bu robotlar arama ve kurtarma çalışmalarında birbirlerinden bağımsız hareket ederek ve kendilerine özgü avantajları kullanarak çalışabilirler. Aşağıdaki videoda, hep beraber çalışıp otonom bir şekilde bir görevi yerine getirdikleri videoyu seyredebilirsiniz. Görevimiz: kitabınızı çalmak.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=M2nn1X9Xlps&w=360&h=270]

Disney’in artist robotları

Şekil 8: Disney robotlarının oluşturmaya çalıştığı geometrik şekiller

Disney araştırmacılarının  ETH Zürih ile ortaklaşa çalışmaları sonucunda hedefledikleri şey, yumuşak ve görsel olarak cezbedici hareketlerle farklı şekiller oluşturabilecek sürü robotları yapmak [9]. Bu robotların çevre değişimlerine ve istem dışı müdahelelere hemen tepki gösterip, yeni formasyon oluşturmaları gerekiyor (Şekil 8).

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=lZgRfXXeDwM&w=360&h=270]

Hayvan sürülerinden esinlenilerek tasarlanmış robotları kısaca tanımış olduk. Bu robotları köle gibi çalıştırıp, isteklerimiz doğrultusunda suistimal edeceğimiz gerçeği düşünüldüğünde, sürü olmaları belki de onlar adına faydalı olabilir. Şu dünyada, robotun robottan başka dostu yok arkadaş!

Kaynaklar:

[1] C. W. Reynolds (1987). “Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model”. Computer Graphics 21 (4): 25–34. doi:10.1145/37401.37406. ISBN 0-89791-227-6

[2] E. Bonabeau  ve G. Theraulaz (2008). “Swarm Smarts”. Your Future with Robots, Scientific American Special Editions

[3] http://en.wikipedia.org/wiki/Swarm

[4] J. Seyfried, M. Szymanski, N. Bender, R. Estaña, M. Thiel, H. Wörn: The I-SWARM Project: Intelligent Small World Autonomous Robots for Micro-manipulation. Swarm Robotics 2004: 70-83

[5] http://www.fraunhofer.de/en/press/research-news/2012/march/swarming-and-transporting.html

[6] http://hackaday.com/2011/06/10/14-swarm-robot-kilobot-is-extremely-cool/

[7] http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/artificial-intelligence/swarming-quadrotors-get-nanoized

[8] http://www.hizook.com/blog/2011/08/12/swarmanoids-foot-bots-hand-bots-and-eye-bots-cooperate-win-best-video-aaai-2011

[9] http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/disney-working-on-artistic-robot-swarms

Yorum Ekle

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Gökhan İnce

Lisansını İstanbul Teknik Üniversitesi, yüksek lisansını Darmstadt Teknik Üniversitesi ve doktorasını Tokyo Teknoloji Enstitüsü'nden elektronik, haberleşme ve bilişim teknolojileri üzerine aldı. Sırasıyla Almanya ve Japonya'daki Honda Araştırma Enstitüsü'nde robotik, yapay zeka ve işaret işleme alanlarında çalışmalar yaptıktan sonra, İTÜ Bilgisayar Mühendisliği'nde araştırmalarına devam ediyor.