Yapay zeka teknolojisinin masa tenisine etkilerini keşfedin. ABB IRB 1100 robotunun başarılarıyla, sporun geleceğini şekillendiren yenilikçi çözümleri ve robotik uygulamaları hakkında bilgi edinin.
Günümüzde insanların makinelerle mücadelesi giderek yoğunlaşmakta ve bu alanda yeni bir cephe açılmakta. Google ve DeepMind tarafınca geliştirilen suni zekalı robot, ABB IRB 1100, bu mücadelede dikkat çeken bir örnek olarak öne çıkıyor: Masa Tenisi. Google DeepMind, bu robotun amatör düzeyde insan performansı sergileyen ilk robotik masa tenisi oyuncusu bulunduğunu vurgulamaktadır.
İnsanların Masa Tenisinde Robotla Mücadelesi
Geliştirilen bu sistem, ABB IRB 1100 adlı endüstriyel bir robot kolu ile DeepMind’ın hususi suni zeka yazılımını birleştiriyor. Uzman bir insan oyuncu, robotu yenebiliyor sadece robot, makinelerin anlık karar verme ve uyum sağlama kabiliyeti gerektiren karmaşık fizyolojik görevlerde ustalaşma potansiyelini sergiliyor. Testler esnasında masa tenisi robotu, karşılaşmış olduğu başlangıç seviyesindeki tüm oyuncuları yenmeyi başardı. Orta düzey oyuncularla meydana getirilen maçlarda ise robot, maçların yüzde 55’ini kazanmıştır. Sadece üst düzey masa tenisi oyuncularıyla karşılaştığında robot tüm maçları yitirdi. Testler kapsamında meydana gelen tüm oyunlarda robot, oynadığı 29 maçın yüzde 45’ini kazanmayı başardı.
Araştırmacılar, bu robotun insanlarla aynı seviyede spor yapabilen ilk robot bulunduğunu ifade ederek, robotların öğrenme ve denetim süreçlerinde mühim bir ilerleme kaydedildiğini belirtmektedir. Sadece, araştırmacılar, tekil görevlerde insan seviyesine ulaşılabilse de, gerçek dünyada insanlarla ustaca ve güvenli bir halde etkileşime girebilen genel amaçlı robotlar için daha fazlaca işin bulunduğunu da vurguluyor.
Robotun Arkasındaki Algoritma
DeepMind araştırmacıları, robotun belirli masa tenisi tekniklerini uygulamasına ve stratejisini her rakibin oyun tarzına gerçek zamanlı olarak uyarlamasına olanak tanıyan iki seviyeli bir yaklaşım geliştirdi. Başka bir deyişle, bu robot; insan oyunculara hususi eğitim gerektirmeden herhangi bir amatör insanla oynayabilecek kadar yetenekli hale geldi. Sistemin mimarisi, forehand vuruşları, backhand dönüşleri ya da servis yanıtları benzer biçimde belirli masa tenisi tekniklerini gerçekleştirmek için eğitilmiş sinir ağlarını, rakibin stiline uyum elde eden ve gelen her top için hangi düşük seviyeli beceri politikasının etkinleştirileceğini seçen daha karmaşık bir suni zeka sistemiyle birleştiriyor.
Sadece, bu övgü dolu ifadelerin yanı sıra robotun zorlandığı alanlar da mevcut. Mesela, aşırı süratli yada yüksek toplarda sistemin performansı düşüyor. Ek olarak, backhand ve gelen toptaki spini algılamada da zorluklar yaşıyor. Araştırmacılar, bu sorunların yetersiz eğitim verisinden ve sistemin içindeki gecikmelerden kaynaklandığını belirtiyor.
Buna karşın, araştırmacılar bu sistemi masa tenisinde insanları yenmek amacıyla geliştirmiyor. Geliştirilen teknikler, süratli tepki vermeyi ve öngörülemeyen insan davranışlarına uyum sağlamayı gerektiren fazlaca çeşitli robotik görevlere uygulanabilir. Araştırmacılar, sistemi geliştirerek ustalaşmış oyuncuları da yenebileceklerinden güvenli olduklarını dile getiriyor. Ne de olsa, DeepMind daha ilkin AlphaZero ve AlphaGo benzer biçimde suni zeka sistemleriyle ustalaşmış oyuncuları satranç ve Go oyunlarında yenik etmeyi başarmıştı.
