Uçan robotların geleceği
-
0:01 - 0:05Laboratuvarımda otonom
hava robotları geliştiriyoruz, -
0:05 - 0:07burada uçarken gördüğünüz gibi.
-
0:09 - 0:12Bugün ticari olarak satılan
mevcut dronların aksine, -
0:12 - 0:15bu robotun üzerinde GPS
(Küresel konumlandırma sistemi) yok. -
0:16 - 0:17GPS olmadan,
-
0:17 - 0:21bunun gibi robotların yönlerini
saptamaları zordur. -
0:22 - 0:27Bu robot çevreyi taramak için
yerleşik sensörler, kameralar -
0:27 - 0:29ve lazer tarayıcılar kullanır.
-
0:29 - 0:32Çevredeki özellikleri saptamak suretiyle,
-
0:32 - 0:35nirengi metodunu kullanarak
bu özelliklere göreli olarak -
0:35 - 0:37nerede olduğunu saptar.
-
0:37 - 0:40Sonra bütün bu özellikleri bir
harita olarak bir araya getirir, -
0:40 - 0:42arkamda görmüş olduğunuz gibi.
-
0:42 - 0:46Ardından bu harita robotun engellerin
nerede olduğunu anlamasını -
0:46 - 0:49ve çarpmayacak şekilde gitmesini sağlar.
-
0:49 - 0:51Size bundan sonra göstermek istediğim şey,
-
0:51 - 0:54laboratuvarımızda
yaptığımız bir dizi deney, -
0:55 - 0:58bunlarla bu robotun daha uzun mesafeler
boyunca gitmesini sağladık. -
0:58 - 1:03Burada sağ üstte robotun kamerayla
ne gördüğüne bakabilirsiniz. -
1:03 - 1:05Ana ekranda ise --
-
1:05 - 1:07ve elbette bu dört katına
hızlandırılmış hâli -- -
1:07 - 1:10ana ekranda oluşturduğu
haritayı göreceksiniz. -
1:10 - 1:14Bu laboratuvarımızın çevresindeki
koridorun yüksek çözünürlüklü haritası. -
1:14 - 1:17Bir dakika içinde laboratuvarımıza
girdiğini göreceksiniz, -
1:17 - 1:19ki göreceğiniz karışıklıktan
bu anlaşılıyor. -
1:19 - 1:20(Gülüşmeler)
-
1:20 - 1:23Ancak size aktarmak
istediğim ana nokta şu ki, -
1:23 - 1:26bu robotlar beş santimetre çözünürlükle
yüksek çözünürlüklü haritalar -
1:26 - 1:29yapma yeteneğine sahipler,
-
1:29 - 1:33bu durum da laboratuvar dışındaki
veya bina dışındaki birinin -
1:33 - 1:36aslında içeri girmeden ve binanın
içinde olanları anlamaya -
1:36 - 1:40çalışmadan bunları
görevlendirmesini sağlıyor. -
1:40 - 1:43Ancak bunun gibi robotlarla
ilgili bir sorun var. -
1:44 - 1:46İlk sorun, oldukça büyükler.
-
1:46 - 1:48Büyük oldukları için ağırlar.
-
1:49 - 1:52Bu robotlar libre (453,6 gr)
başına 100 vat harcıyorlar. -
1:52 - 1:55Bu da çok kısa bir uçuş süresi
anlamına geliyor. -
1:56 - 1:57İkinci sorun,
-
1:57 - 2:01bu robotların üzerinde çok pahalıya
mal olan sensörler var -- -
2:01 - 2:05bir lazer tarayıcı,
bir kamera ve işlemciler. -
2:05 - 2:08Bunlar da bu robotun fiyatını yükseltiyor.
-
2:09 - 2:12O yüzden kendimize bir soru sorduk:
-
2:12 - 2:16Bir elektronik mağazasından
ucuz, hafif olup üzerinde -
2:16 - 2:22algılayıcı ve ölçümleyici olan
hangi tüketici ürününü alabilirsiniz? -
2:24 - 2:27Biz de uçan telefonu icat ettk.
-
2:27 - 2:29(Gülüşmeler)
-
2:29 - 2:35Bu robot, mağazadan alabileceğiniz
Samsung Galaxy akıllı telefonu kullanıyor -
2:35 - 2:39ve tek ihtiyacınız olan şey uygulama
mağazamızdan indirilebilen bir uygulama. -
2:39 - 2:43Bu robotun bu durumda "TED" harflerini
okuduğunu görüyorsunuz, -
2:43 - 2:46"T" ve "E"nin köşelerine bakıp
ondan üçgenleme yaparak -
2:46 - 2:50otonom olarak uçuyor.
-
2:51 - 2:54Kumanda kolu orada, çünkü
robot çılgın şeyler yaparsa, -
2:54 - 2:55Giuseppe işini bitirebilir.
-
2:55 - 2:57(Gülüşmeler)
-
2:59 - 3:03Bu küçük robotları geliştirme yanında,
-
3:03 - 3:08burada gördüğünüz gibi agresif
davranışlarla ilgili de deneyler yaptık. -
3:08 - 3:13İşte bu robot saniyede iki ila
üç metre hızla seyahat ediyor, -
3:13 - 3:17yön değiştirdikçe agresifçe
savrulup dönüyor. -
3:17 - 3:21Ana nokta, daha hızlı giden
ve bu yapılandırılmamış -
3:21 - 3:24çevrelerde yol alan daha küçük
robotlarımızın olabileceği. -
3:25 - 3:27Bir sonraki videoda gördüğünüz gibi,
-
3:27 - 3:33aynı bu kuşun, kartalın zerafetle
sudan avını kapmak için -
3:33 - 3:37kanatlarını, gözlerini ve ayaklarını
koordine etmesi gibi, -
3:37 - 3:39robotumuz da balığa gidebilir.
-
3:39 - 3:41(Gülüşmeler)
-
3:41 - 3:45Burada birdenbire
bir bonfile sandviçi kapıyor. -
3:45 - 3:47(Gülüşmeler)
-
3:48 - 3:51Bu robotun saniyede yaklaşık üç metre
hızla gittiğini görüyorsunuz, -
3:51 - 3:56ki bu yürüyüş hızından fazla;
kollarını, pençelerini ve uçuşunu -
3:56 - 4:00yarım saniye zamanlamayla bu
manevraya ulaşmak için koordine ediyor. -
4:02 - 4:03Başka bir deneyde,
-
4:03 - 4:07uzunluğu esasen bu pencerenin
genişliğinden büyük olan -
4:07 - 4:09askıdaki yükünü kontrol etmek için
-
4:09 - 4:13uçuşunu nasıl ayarladığını
size göstermek istiyorum. -
4:14 - 4:15Bunu başarmak için
-
4:15 - 4:19aslında irtifayı düşürüp ayarlaması
-
4:19 - 4:21ve yükü içeriye doğru sallaması gerekiyor.
-
4:27 - 4:29Ama elbette ki bunları
daha da küçük yapmak istiyoruz -
4:29 - 4:32ve özellikle bal arılarından esinlendik.
-
4:32 - 4:36Eğer bal arılarına bakarsanız
ve bu yavaşlatılmış bir video, -
4:36 - 4:39çok küçükler,
ataleti öylesine önemsiz ki -- -
4:40 - 4:41(Gülüşmeler)
-
4:41 - 4:45umursamıyorlar --
elimden sekiyorlar, örnek olarak. -
4:45 - 4:48Bu bal arısı davranışını
taklit eden küçük bir robot. -
4:49 - 4:50Küçüldükçe daha iyi,
-
4:50 - 4:53çünkü boyutunun küçüklüğüyle beraber
daha az atalet elde ediyorsunuz. -
4:53 - 4:55Düşük ataletle --
-
4:55 - 4:58(Robot vızıldıyor, gülüşmeler)
-
4:58 - 5:01düşük ataletle,
çarpışmalara dirençlisiniz. -
5:01 - 5:02Bu da sizi daha güçlü yapıyor.
-
5:04 - 5:06Yani aynı bal arıları gibi
küçük robotlar yapıyoruz. -
5:06 - 5:10Bu ise sadece 25 gram ağırlığında.
-
5:10 - 5:12Yalnızca altı vat güç harcıyor.
-
5:12 - 5:15Saniyede altı metreye
kadar yol alabiliyor. -
5:15 - 5:17Eğer büyüklüğüne göre normalize edersem,
-
5:17 - 5:21bu Boeing 787'nin ses hızının
on katında yol alması gibi. -
5:24 - 5:26(Gülüşmeler)
-
5:26 - 5:28Size bir örnek göstermek istiyorum.
-
5:29 - 5:34Bu muhtemelen ilk planlanan havada
çarpışma, normal hızın yirmide biri. -
5:34 - 5:37Bunlar saniyede iki metre
relatif hızla gidiyor -
5:37 - 5:39ve bu temel prensibi gösteriyor.
-
5:40 - 5:45Etrafındaki iki gramlık karbon fiber kafes
pervanelerin dolaşmasını engelliyor; -
5:45 - 5:50ancak aslında çarpışma absorbe ediliyor
ve robot çarpışmaya cevap veriyor. -
5:51 - 5:53Bu kadar küçük olması güvenli
olması anlamına da geliyor. -
5:53 - 5:55Laboratuvarımda bu
robotları geliştirirken, -
5:55 - 5:57büyük robotlarla başlıyoruz
-
5:57 - 6:00ve sonra bu küçük robotlara
kadar geliyoruz. -
6:00 - 6:03Geçmişte sipariş ettiğimiz
bantların sayısına dair bir -
6:03 - 6:06histogram çizerseniz, artık biraz azaldı.
-
6:06 - 6:08Çünkü bu robotlar gerçekten güvenli.
-
6:09 - 6:11Küçük boyutun bazı dezavantajları var
-
6:11 - 6:15ve bu dezavantajları telafi etmek için
doğa bir sürü yol bulmuş. -
6:16 - 6:20Ana fikir, büyük grupları veya sürüleri
oluşturmak için bir araya gelmeleri. -
6:20 - 6:24Benzer şekilde biz de laboratuvarımızda
yapay robot sürüleri yaratmaya çalışıyoruz. -
6:24 - 6:26Bu oldukça zor,
-
6:26 - 6:29çünkü artık robot ağlarını
düşünmek zorundasınız. -
6:29 - 6:31Her robot için de
-
6:31 - 6:36algılama, iletişim, hesaplama
etkileşimini düşünmek zorundasınız -- -
6:36 - 6:41sonrasında bu ağı kontrol etmek ve
yönetmek oldukça zor hâle geliyor. -
6:42 - 6:45Bundan dolayı, doğadan aslında
algoritmalarımızı geliştirmemizi -
6:45 - 6:49sağlayacak üç düzenleyici
prensip alıyoruz. -
6:50 - 6:54İlk fikir, robotların komşularının
farkında olmak zorunda olması. -
6:54 - 6:58Komşularını algılamak ve
iletişim kurmak durumundalar. -
6:58 - 7:01Bu video, temel fikri açıklıyor.
-
7:01 - 7:02Dört robotunuz var --
-
7:02 - 7:06robotlardan biri insan operatör tarafından
tam anlamıyla gasp edilmiş durumda. -
7:07 - 7:09Ancak robotlar birbirleriyle
etkileştiği için, -
7:09 - 7:11yanındakileri algılayarak
-
7:11 - 7:12esasen takip ediyorlar.
-
7:12 - 7:18İşte burada takipçi ağını
yönlendiren tek bir kişi var. -
7:20 - 7:25Aslında bunun nedeni robotların
nereye gideceklerini bilmeleri değil, -
7:25 - 7:29yanındakilere tepki vermelerinden
dolayı böyle oluyor. -
7:32 - 7:36(Gülüşmeler)
-
7:36 - 7:42Bir sonraki deney, ikinci düzenleyici
prensibi göstermektedir. -
7:43 - 7:47Bu prensip anonimlik prensibiyle ilgili.
-
7:47 - 7:52Burada ana fikir,
-
7:52 - 7:56robotların yakınındakilerin
kimliklerini bilmemesi. -
7:56 - 7:59Dairesel bir şekil oluşturmaları istendi
-
7:59 - 8:02ve grubun içine kaç tane
robot katarsanız katın -
8:02 - 8:05ya da kaç robot çıkarırsanız çıkarın,
-
8:05 - 8:08her robot sadece
yanındakine tepki veriyor. -
8:08 - 8:13Dairesel bir şekil oluşturması
gerektiğinin farkında; -
8:13 - 8:15ancak yanındakilerle işbirliği yaparak
-
8:15 - 8:19merkezî bir eşgüdüm
olmadan şekli oluşturuyor. -
8:20 - 8:22Bu fikirleri bir araya koyunca
-
8:22 - 8:26üçüncü fikir, robotlara esasen
oluşturmaları gereken şeklin -
8:26 - 8:30matematiksel tanımlarını vermek.
-
8:30 - 8:34Bu şekiller zamanın fonksiyonu
olarak çeşitlilik gösterebilir -
8:34 - 8:38ve bu robotların dairesel bir biçimle
başladığını, dikdörtgen biçime -
8:38 - 8:41dönüştüğünü, düz bir çizgi olarak
uzadığını, tekrar elips hâline -
8:42 - 8:43geldiğini göreceksiniz.
-
8:43 - 8:47Bunu doğal sürülerde,
doğada gördüğünüz türden -
8:47 - 8:50yarım saniyelik eşgüdümle yapıyorlar.
-
8:51 - 8:53Peki neden sürülerle çalışılıyor?
-
8:53 - 8:57Size çok ilgimizi çeken
iki uygulamadan bahsedeyim. -
8:58 - 9:01İlki tarımla ilgili,
-
9:01 - 9:04ki bu muhtemelen dünyada
karşılaştığımız en önemli sorun. -
9:05 - 9:06Bildiğiniz gibi,
-
9:06 - 9:10dünyada her yedi kişiden
biri yetersiz besleniyor. -
9:10 - 9:13Ekilebilecek toprakların
çoğu zaten ekili. -
9:14 - 9:17Dünyadaki sistemlerin
çoğunun verimi artıyor, -
9:17 - 9:21ancak üretim sistemlerinin
verimi aslında giderek düşüyor. -
9:21 - 9:25Bunun en büyük nedenleri, su kıtlığı,
ekinlerdeki hastalıklar, iklim değişimi -
9:25 - 9:27ve başka birkaç şey daha.
-
9:27 - 9:29O zaman robotlar ne yapabilirler?
-
9:29 - 9:34Toplumda Hassas Tarım olarak adlandırılan
bir yaklaşımı benimsiyoruz. -
9:34 - 9:39Ana fikir şu; hava robotlarını
bahçelerde uçurup -
9:39 - 9:42sonra bitkilerin tek tek
hassas modellerini geliştiriyoruz. -
9:43 - 9:44Her hastaya özel tedavi
-
9:45 - 9:49uygulanmasının istendiği,
kişiselleştirilen ilaçlarla olduğu gibi, -
9:49 - 9:53bizim yapmak istediğimiz şey de tek tek
bitkilerin modellerini geliştirmek -
9:53 - 9:57ve sonra çiftçiye her bitkinin ne tür
bir girdiye ihtiyacı olduğunu söylemek -- -
9:57 - 10:02bu durumda girdiler, su, gübre
ve tarım ilaçlarıdır. -
10:03 - 10:06Burada elma bahçesinde
dolaşan robotları görüyorsunuz -
10:06 - 10:09ve bir dakika içinde
sol tarafta aynı şeyi -
10:09 - 10:10yapan iki üyeyi daha göreceksiniz.
-
10:11 - 10:14Aslında yaptıkları şey
bahçenin bir haritasını çizmek. -
10:14 - 10:17Harita içinde, bu bahçedeki
her bitkinin bir haritası var. -
10:17 - 10:19(Robot vızıldıyor)
-
10:19 - 10:21Bu haritaların neye benzediğini görelim.
-
10:21 - 10:25Bir sonraki videoda, bu robotta
kullanılan kameraları göreceksiniz. -
10:25 - 10:28Sol üstte esasen standart
renkli bir kamera var. -
10:30 - 10:33Solda ortada kızılötesi
bir kamera var. -
10:33 - 10:37Sol altta ise termal bir kamera var.
-
10:37 - 10:40Ana panelde, sensörler ağaçların yanından
geçtikçe bahçedeki her ağacın -
10:40 - 10:46yeniden üç boyutlu olarak
oluşturulmasını görüyorsunuz. -
10:48 - 10:52Böyle bir bilgiyle donanınca
birçok şey yapabiliriz. -
10:52 - 10:56Yapabileceğimiz ilk ve muhtemelen
en önemli şey çok basit: -
10:56 - 10:59Her ağaçtaki meyve adetini saymak.
-
11:00 - 11:04Böyle yaparak çiftçiye her ağaçtaki
meyve sayısını söylersiniz -
11:04 - 11:08ve bahçedeki hâsılatı
tahmin etmesini sağlarsınız, -
11:08 - 11:11bununla üretim zinciri boyunca
optimizasyon sağlarsınız. -
11:12 - 11:13Yapabileceğimiz ikinci şey,
-
11:13 - 11:18bitkilerin modellerini almak,
üç boyutlu olarak yeniden oluşturmak -
11:18 - 11:20ve böylece bitki örtüsünün
büyüklüğünü tahmin etmek, -
11:20 - 11:24sonra örtünün büyüklüğünü her bitkideki
yaprak alanın miktarı ile ilintilemek. -
11:24 - 11:26Buna yaprak alan indeksi denir.
-
11:26 - 11:28Eğer yaprak alanı indeksini biliyorsanız,
-
11:28 - 11:34aslında her bitkide ne kadar fotosentez
mümkün olduğuna dair ölçünüz olur, -
11:34 - 11:37bu da size her bitkinin ne kadar
sağlıklı olduğunu söyler. -
11:38 - 11:42Görsel ve kızılötesi
bilgiyi birleştirerek, -
11:42 - 11:45NDVI (normalize edilmiş fark bitki örtüsü
indeksi) gibi indisleri de hesaplayabiliriz. -
11:45 - 11:48Buradaki durumda, aslında
bazı ürünlerin diğer ürünler -
11:48 - 11:51kadar iyi durumda olmadığını görüyorsunuz.
-
11:51 - 11:55Bu durum, görüntüde rahatlıkla
ayırt edilebiliyor; -
11:55 - 11:57sadece görsel imgeyle değil,
-
11:57 - 12:00görsel imgeyi, kızılötesi
imgeyle birleştirerek. -
12:00 - 12:01Son olarak,
-
12:01 - 12:05yapmak istediğimiz bir şey de kloroz
başlangıcını erkenden tespit etmek -- -
12:05 - 12:07ve bu bir portakal ağacı --
-
12:07 - 12:10bu aslında yaprakların
sararmasından anlaşılabilir. -
12:10 - 12:14Ancak tepede uçan robotlar bunu
kolaylıkla kendileri fark edebilir -
12:14 - 12:17ve sonra çiftçiye bahçenin
bu kısmında bir sorun -
12:17 - 12:18olduğunu raporlayabilirler.
-
12:19 - 12:21Bunun gibi sistemler
gerçekten yardımcı olabilir -
12:22 - 12:27ve hava robotu sürüleri kullanarak
hâsılatın yaklaşık yüzde 10 artabileceğini -
12:27 - 12:31ve daha da önemlisi su
gibi girdilerin miktarının -
12:31 - 12:34yüzde 25 oranında
azalabileceğini öngörüyoruz. -
12:35 - 12:41Son olarak, aslında geleceği yaratan
insanları alkışlamanızı istiyorum, -
12:41 - 12:46Yash Mulgaonkar, Sikang Liu
ve Giuseppe Loianno, -
12:46 - 12:49kendileri gördüğünüz
üç demodan sorumlular. -
12:49 - 12:51Teşekkürler.
-
12:51 - 12:57(Alkış)
- Title:
- Uçan robotların geleceği
- Speaker:
- Vijay Kumar
- Description:
-
Vijay Kumar ve ekibi Pennsylvania Üniversitesi'ndeki laboratuvarında bal arılarından esinlenilmiş otonom hava robotları geliştirdi. Son buluşları ise, bahçelerdeki her bitki ve meyveyi haritalamak, yeniden düzenlemek ve analiz etmek suretiyle, mahsulü artırmaya ve su yönetimini daha akılcı hâle getirmeye yardımcı olabilecek hayati bilgileri sağlayan robot sürüleriyle Hassas Tarım.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 13:09
Meric Aydonat approved Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Onur ŞAHİN accepted Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Onur ŞAHİN edited Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Onur ŞAHİN edited Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Onur ŞAHİN edited Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for Vijay Kumar | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for Vijay Kumar |