Derin Öğrenme (Deep Learning)Yapay Zeka

Derin Öğrenme Kullanarak Curling Sporunu Öğrenen Yapay Zeka Robotu “Curly”

İçerdiği strateji ve hassasiyet nedeniyle "buz üzerindeki satranç" olarak anılan curling sporunda Curly adlı bir robot, dört resmi maçtan üçünde Kore milli takımlarını yendi.

Robotlar kesinlikle uzun bir yol kat ettiler, ancak hala oldukça sakarlar ve çoğu insan vücudunun el becerisinden yoksundur. Curly, kıvrılmada ustalaşan robot oldukça etkileyici bir haber. Hadi ilk olarak curling sporuna göz atalım.

Curling nedir?

Teknolojinin bu başarısını tam olarak anlamak için curling sporunu anlamak önemlidir. Curling, oyuncular 40 kiloluk bir taşı hogline denen bir sınırdan 30 metre ötedeki bir hedefe doğru buz tabakasından aşağı iterken bowlingin fizikselliğini gerektirir. Taşın hedefine eşmerkezli daireleri olan ev adı verilir. Bu sporda hedefe ne kadar yaklaşırsanız o kadar çok puan alırsınız.

Curling sırasında, oyuncuları aynı zamanda granit disklerini hedefe yaklaştırmaya çalışan bir takıma karşı yarışırsınız. Curling stratejisi, rakibinizin taşını evden nasıl uzak tutacağınızı bulmakla ilgilidir ve bunu, taşınızın evde en uygun konumda hizalanması gerekir. İşin püf noktası, taş ve buzun sürtünmesi, rakiplerin karşılaştığı unsurların maç boyunca sürekli değişmesine neden olmasıdır. Curling, insan için kolay bir başarı değil ama bir makine için inanılmaz bir başarıdır.

Robot Curly

Almanya’daki Berlin Teknoloji Enstitüsü’nden Klaus-Robert Müller ve meslektaşları, Curly’nin yaratımının arkasındaki kişilerdir. Curly, özellikle uyarlanabilir bir derin güçlendirme öğrenme çerçevesi olan yapay zeka ile güçlendirilmiştir. Robotun önünde iki tekerlek ve arkada bir tekerlek vardır. Robotun evi görmesine yardımcı olmak için havada 7 feet’e ulaşan bir teleskopik kameraya sahip. Robot, U şeklinde şekillendirilmiş ve bir konveyör kayışı ile güçlendirilmiş dört küçük tekerleğin yanı sıra taşı ön tekerleği ile kavrar. Robotun taşı döndürmesini sağlayan U şeklindeki tekerleklerdir, taşın sağa veya sola dönmesini sağlayan kıvrım, sporda kritik bir tekniktir.

Curly’nin kıvrılma stratejisini öğrenmesine yardımcı olmak için geliştirme ekibi, Curly’nin rekabet edebileceği ve ondan öğrenebileceği bir curling oyununun simülasyonunu yarattı. Simüle edilmesi zor olan şey, her maçta meydana gelen sürekli değişen koşullar; buz koşulları, taşın cilası ve sporun diğer fiziği. İnsan rakipler, değişen koşullara sürekli olarak uyum sağlamalıdır. Sonuç olarak, simülasyon ile gerçeklik arasında bir boşluk oluştu.

Bir maç başlamadan önce, yarışmacıların mevcut koşullar hakkında daha fazla bilgi edinmeleri için test atışlarına izin verilir. Curly ayrıca test atışlarını yaptı ve ardından gerçek dünya deneyimini öğrendiği matematiksel modellerle uyumlu hale getirmesi gerekiyordu. Test atışlarında yaşanan mevcut koşulları eğitim modeli ile karşılaştırmak ve gerektiği gibi ayarlamak için programlanmıştır.

Ek olarak, maç sırasında Curly, rakibin taşlarının konumuna bağlı olarak bir sonraki atış için en iyi hamleleri öğrenmek zorundaydı. Simülasyonda Curly’ye çeşitli senaryolar verildi ve farklı atışlar olarak değerlendirildi ve sonuçta her bir türün riski ölçüldü. Robot, eğitimde edindiği bilgileri kullanarak ve ardından gerçek dünya koşullarına ve maçın ilerleyişine uyum sağlayarak, başarıya ulaşmak için planını buna göre uyarladı.

Sonuçta, Curly’nin eğitimi ve gelişimi, yapay zekanın gerçek dünya koşullarına uyum sağlayabileceğini gösteren başarı ile sonuçlandı. Olimpiyat seviyesindeki curling yarışmacıları, sporlarının nüanslarını 15 ila 20 yıl boyunca öğrenirler. Yapay zeka destekli bir robotun bu kadar kısa sürede bu kadar çok şey başardığı ve kıvrılma yarışmasının parçası olan birçok değişkene başarıyla adapte olması gerçekten dikkat çekiciydi. Curly, fizik tabanlı simülatörler ile gerçek dünya koşulları arasında bir boşluk olsa bile, yapay zekanın bunun üstesinden gelebileceğini gösterdi.

Turhan Can Kargın

Bana bu linkten ulaşabilirsiniz. https://linktr.ee/turhancankargin

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close