Bir makinenin atletik olması ne manaya gelir?
Makine atletizmi kavramını ve bunu geliştirmek için yapılan araştırmayı
kuadrokopter veya kısaca kuad denen
bu uçan makineler yardımıyla
göstereceğiz.
Kuadlar bayadır piyasada var.
Bu aralar bu kadar meşhur olmalarının sebebi
mekanik olarak basit olmaları.
Buradaki dört pervanenin hızlarının kontrol edilmesiyle
bu makineler takla atabiliyor, bir yana meyledebiliyor, yalpa yapabiliyor ve
ortak bir hedefe doğru hız yapabiliyor.
Buna ilaveten bir pil, bir bilgisayar,
çeşitli sensörler ve kablosuz telsizler var.
Kuadlar aşırı çevik. Ancak bu çevikliğin de bir bedeli var.
Kuadlar doğal olarak dengesiz ve uçabilmek için
otomatik geribildirim kontrolüne ihtiyaçları var.
Şimdi, bunu nasıl oldu da becerdi?
Tavandaki kameralar ve bir dizüstü bilgisayar
kapalı küresel konumlama sistemi olarak iş görüyor.
Üzerinde bu yansıtıcı aygıtın bulunduğu nesneleri
boşlukta tespit etmek için kullanılır.
Bu bilgi sonra tahmin ve kontrol algoritmaları çalıştıran
bir başka dizüstü bilgisayara gönderilir.
Bu bilgisayar da tahmin ve kontrol algoritmaları çalıştıran
kuada talimatlar gönderir.
Bizim araştırmamızın olayı algoritmalar.
Bu makinelere hayat katan sihir algoritmalar.
Peki makineyi atletik kılan algoritmalar
nasıl tasarlanır?
Genel olarak model tabanlı tasarım diye tabir olunan bir sistem kullanıyoruz.
İlk önce fiziğe makinelerin davranış şekilleriyle alakalı
matematiksel bir modelle bakıyoruz.
Sonra bu modelleri tahlil etmek ve
algoritmaları da birleştirebilmek için
kontrol teorisi denen matematiğin bir alanını kullanıyoruz.
Mesela; kuadı bu şekilde sallayabilirsiniz.
Evvela bir takım diferansiyel denklemlerle
devinimi elde ettik.
Sonra kuadı sabitleyen algoritmaları oluşturmak için
kontrol teorisi yardımıyla bu denklemlerin üzerinde oynuyoruz.
Bu yaklaşımın gücünü göstereyim.
Farz edelim bu kuadın hem sallanmasını
hem de bu çubuğu dengelemesini istiyoruz.
Birazcık alıştırmadan sonra
bunu yapabilmek bir insan için çok kolay.
Ancak yere basan iki ayak
ve iyi iş gören
iki elimizi kullanma avantajımız var.
Yere basan sadece bir ayağım olduğunda
ve ellerimi kullanmadığım zaman
daha da zorlaşır.
Bakın bu çubuğun üzerinde yansıtıcı aygıt var.
Bu da boşlukta konumunun saptanabileceği anlamına geliyor.
(Alkışlar)
Bu kuadın, çubuğu dengede tutmak için ince ayarlar yaptığını
farkedebiliyorsunuz.
Bunu gerçekleştirecek algoritmaları nasıl tasarladık?
Çubuğun matematiksel modelini
kuadınkine ekledik.
Kuad-çubuk sisteminin ortak modelini elde ettiğimizde
bunu kontrol edecek algoritmaları oluşturmak için kontrol teorisini kullanabiliyoruz.
İşte, sabit olduğunu görüyorsunuz.
Hafif sürüklesem dahi
tekrardan düzgün ve dengeli bir hal alıyor.
Modele kuadın boşlukta nerede duracağının
bilgisini de ekleyebiliriz.
Yansıtıcı aygıtlar bulunduran bu çubuğu kullanarak
kuada, benden belirli bir uzaklıkta olacak şekilde boşlukta
durmasını istediğim yeri gösterebilirim.
Bu akrobatik manevraların anahtarı matematiksel teorilerle
ve kontrol teorisinin yardımıyla tasarlanan
algoritmalardır.
Kuada buraya geri gelmesini söyleyelim ve
çubuğun düşmesini sağlayalım.
Şimdi fiziksel modelleri ve fiziksel dünyanın
nasıl cereyan ettiğini anlamanın
önemini göstereceğim.
Bir bardak suyu üzerine koyduğumda
kuadın nasıl da irtifa kaybettiğine bir bakın.
Dengelediği çubuğun aksine bardağın
matematik modelini sisteme dahil etmedim.
Aslında sistem bir bardak suyun orada olduğunu bile bilmiyor.
Daha önce olduğu gibi boşlukta olmasını istediğim yeri
kuada bildirmek için bu çubuğu kullanabilirim.
(Alkış)
Pekala, bardaktan niye su dökülmüyor diye
kendinize soruyor olmalısınız.
İki gerçek var: İlki, yer çekimi
bütün nesnelere aynı şekilde tesir eder.
İkincisi ise, pervanelerin hepsi bardağı
aynı yöne itiyor, yani düzlüyor.
Bu iki gerçeği bir araya getirdiğinizde ortaya çıkan netice itibariyle
bardağa tesir eden yan kuvvetler küçük olduğundan
temel olarak aerodinamik tesirler galip geliyor.
Bu da hızlar ihmal edilebilir düzeyde bulunduğundan oluyor.
Neticede bardağın modelini çıkarmaya ihtiyaç kalmıyor.
Doğal olarak kuad ne yaparsa yapsın suyu dökmüyor.
(Alkış)
Buradan çıkardığımız ders: Yüksek performans gerektiren bazı vazifeler
diğerlerinden daha kolaydır ve
meselenin fiziğini anlamak size
hangi vazifenin kolay hangisinin zor olduğunu söyler.
Bu durumda, bir bardak su taşımak kolaydır.
Bir çubuğu dengelemek ise zor.
Fiziken yaralı haldeyken marifetlerini sergileyen
atletlerin hikayelerini hep duyuyoruz
Fiziksel olarak aşırı hasarlı bulunan
bir makine de aynını yapabilir mi?
Yaygın inanışa göre uçabilmek için
en az dört sabit motorlu pervaneye ihtiyaç var.
Çünkü kontrol edilmesi gereken dört serbestlik derecesi var.
Bunlar: dönme, eğim, yalpalama ve hızlanma.
Altı ve sekiz pervanesi olan hekzakopter ve oktokopterler
yedekleme sağlayabilir.
Ama kuadrokopterler en az sayıda, yani dört adet
sabit motorlu pervane çiftine sahip olduklarından
çok daha meşhurdurlar.
Ya da gerçekten de öyle mi?
Çalışan sadece iki pervanesi olduğunda bu makinanın
matematik modelini tahlil edersek,
bunu uçurmanın pek de bilinmeyen bir yolu olduğunu keşfederiz.
Yalpalama kontrolünden feragat ettik.
Ama dönme, eğim ve hızlanma bu yeni yapılanmayı
sömüren algoritmalarla hala kontrol edilebiliyor.
Matematiksel modeller bunun tam olarak
ne zaman ve neden mümkün olduğunu bize söylüyor.
Bu durumda, bu bilgi yeni makine mimarileri tasarlamamıza
veya hasarı iyi bir şekilde
telafi edebilecek akıllı algoritmalar tasarlamamıza imkan tanıyor.
Aynen insan atletlerin yaptığı gibi.
Yedekleme yapan makineler yapmaktan iyidir.
Bir dalgıcı suya dalarken veya
uzun atlama yapan birini havada uçarken
ve yere değmek üzereyken izlediğimizde
nefeslerimizi tutmaktan kendimizi alıkoyamayız.
Dalgıç iyi bir dalış yapabilecek mi?
Ya uzun atlama yapan kişi nasıl bir düşüş gerçekleştirecek?
Farzedelim bu kuadın burada
üçlü takla atmasını ve tam da
başladığı noktada bitirmesini istiyoruz.
Bu manevra o kadar hızlı gerçekleşecektir ki
bu esnada hareketi düzeltmek için konumlandırma geri bildirimini kullanamayız.
Kısaca, bunun için yeterince vakit yok.
Ama kuadın yaptığı bu manevrayı kabaca yapmak,
manevrayı nasıl bitirdiğini gözlemlemek ve
bir sonraki taklanın daha iyi olması için
bu gözlemi kullanmak.
Uzun atlamacı ve dalgıç gibi
sadece sürekli tekrarla
manevra öğrenilip en yüksek standartlarda
tatbik edilebilir.
(Alkış)
Hareket eden bir topa vurmak bir çok spor için lüzumlu bir kabiliyettir.
Atletin yaptığının aynısını görünürde
hiç gayret sarfetmeden bir makineye nasıl yaptırabiliriz?
(Alkış)
Bu kuadın üstüne bağlı bir raket var.
Raketin de üzerinde çok da büyük olmayan, elma büyüklüğünde bir odak noktası var.
Sonraki hesaplamalar her 20 milisaniyede gerçekleşiyor.
Yani saniyede 50 defa.
Önce topun nereye gittiğini tespit ediyoruz.
Sonraki aşamada kuad topa nasıl vurursa
top geldiği yere döner onu hesaplıyoruz.
Üçüncü aşamada, kuadı bulunduğu yerden
topa temas ettiği noktaya taşıyan güzergah hesaplanır.
Dördüncü olarak ise bu stratejinin sadece 20 milisaniye değerindeki kısmını tatbik ediyoruz.
20 milisaniye sonra ise tüm süreç kuad topa vurana kadar
devam ediyor.
(Alkış)
Makineler dinamik manevraları sadece tek başlarına değil,
toplu olarak da yapabilirler.
Bu üç kuad birlikte bir ağ taşıyorlar.
(Alkış)
Topu bana geri fırlatmak için
aşırı dinamik ve toplu
bir manevra sergiliyorlar.
Ağ tam gerildiğinde bu kuadların dikey vaziyette olduğunu görün.
(Alkış)
Aslında ağ tam gerildiğinde
kabaca bangi jumping yapan birinin fırlatma sonunda hissettiğinin
beş katı kadar.
Bunu yapmak için kullanılan algoritmalar
tek bir kuadın topu bana geri atmak için kullandığı algoritmalara çok benzer.
Matematik modeller ortak bir stratejiyi saniyede 50 defa
devamlı tekrar planlamak için kullanılır.
Şu ana kadar gördüğümüz her şey
makineler ve kabiliyetleri ile alakalı.
Makinelerin atletizmini insanlarınkiyle
eşleştirsek ne olur?
Şu an önümde genel olarak oyun sektöründe kullanılan
bir hareket sensörü var.
Gerçek zamanlı olarak vücudumun çeşitli kısımlarının
ne yaptığını algılayabilir.
Daha önce kullandığım işaretçiye benzer bir şekilde
bunu sistemde bir girdi olarak kullanabiliriz.
Şimdi daha doğal bir yolla bu kuadların
ham atletizmiyle hareketlerim arasında bir etkileşim kurabiliriz.
(Alkış)
Etkileşimin illa ki sanal olmasına gerek yok. Fiziksel de olabilir.
Mesela, bu kuad
boşlukta belirli bir noktada kalmak istiyor.
Eğer onu ordan çekmeye çalışırsam mukavemet eder ve
olmak istediği yere geri döner.
Ancak bu davranışı değiştirebiliriz.
Kuada uyguladığım kuvveti tahmin etmek için
matematik modelleri kullanabiliyoruz.
Bu kuvveti bildiğimizde kuad söz konusu olduğunda
fiziğin kurallarını bile değiştirebiliriz.
Burada kuad akmayan sıvı içindeymiş gibi
hareket ediyor.
Şimdi daha yakın bir şekilde
bir makineyle etkileşim kuruyoruz.
Bu yeni özelliği, kamera taşıyan bu kuadı
gösterinin geri kalanını videoya almak üzere
uygun bir yere yerleştirmek için kullanacağım.
Yani bu kuadlarla fiziksel olarak etkileşim kurup
fizik yasalarını değiştirebiliyoruz.
Bununla biraz eğlenelim.
Şimdiki gösterimizde, bu kuadlar
başlangıçta Plüton'daymış gibi davranacaklar.
Zaman ilerledikçe yer çekimi artacak,
ta ki tamamen dünyada oluncaya kadar.
Ancak sizi temin ederim oraya kadar varamayacağız.
Tamam, işte başlıyor.
(Kahkaha)
(Alkış)
uhh!
Şu an hepiniz
bu adamlar ne de eğleniyor diye düşünüyorsunuz ve
muhtemelen kendi kendinize bunlar neden
makine atletler üretiyor diye soruyorsunuz.
Bazılarınız hayvanlar aleminde oyunun rolü yetenek ve kabiliyetleri
keskinleştirmektir diye bir çıkarım yapar.
Diğer bazılarınız bunun grubu birbirine bağlamak için
kullanılan sosyal bir rolü olduğunu düşünür.
Benzer şekilde, spor ve atletizm arasındaki yakınlığı
makinelerin sınırlarını zorlayacak algoritmalar
üretmek için kullanıyoruz.
Makinelerin hızının yaşam tarzımız üzerinde nasıl bir etkisi olacak?
Geçmişteki tüm icatlarımız ve yeniliklerimiz gibi
insanların içinde bulunduğu vaziyeti geliştirmek için kullanılabilirler
ya da kötüye kullanılıp suistimal edilebilirler.
Karşı karşıya olduğumuz teknik bir seçim değil.
Sosyal bir seçim.
Doğru olanı seçelim.
Spordaki atletizmin bizim içimizdeki en iyileri ortaya çıkardığı gibi,
makinelerin geleceğindeki en iyiyi
ortaya çıkartacak olanı seçelim.
Yeşil perdenin ardındaki sihirbazları tanıtayım.
Flying Machine Arena araştırma ekibinin halihazırdaki üyeleri.
(Alkış)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini , Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller ve Robin Ritz.
Onlara iyi bakın. Çok iyi şeyler becerecekler.
Teşekkür ederim.
(Alkış)