Son yıllarda gerek askeri gerek sivil alanda, birçok dron uygulaması hayatımıza girmeye başladı. Yayımlanan uluslararası raporlardan birçoğu dron endüstrisindeki hızlı yükselişe işaret ediyor.
BUSINESS WIRE dergisi tarafından hazırlanan Global Dron Pazar Raporu 2021 verilerine göre, 2026'da market 41,3 milyar dolara yükseleceği öngörülüyor.
5G, bulut teknolojisi ve blockchain gibi teknolojiler de dronların gelecekte gündelik hayatta daha yoğun kullanımına katkı sunacak.
Dronların kullanım alanları; arama ve kurtarmadan haritalamaya, envanter takibinden, kargo teslimatına, uçan arabalardan savunmaya kadar uzanıyor.
Ayrıca dronlar, çatıların ve köprülerin otonom denetimlerinde de kullanılıyor.
Bu uygulamaların tümü, sınırlı pil ömrü içinde daha fazlasını başarabilmeleri ve daha uzun mesafeleri kat edebilmeleri için daha hızlı dronlara ihtiyaç duyuyor.
Buradaki en büyük sorun, sınırlı pil gücü dolayısıyla, sınırlı uçuş süresinin kısalığı oluyor.
Özellikle tarımsal uygulamalar, hava araçları ile uzak mesafelere ilaç göndermek gibi uzun dönemli uçuşlar gereken uygulama alanlarında, ortalama 20-30 dakika uçan dronlar şu an için ikna edici olmaktan uzaklar.
Pil teknolojisinden umutların kesilmesi ile araştırmacılar yeni bir çözüme doğru yöneldiler; hava aracının verilen görevi en hızlı şekilde tamamlaması.
Örneğin deprem sonrası yıkılmış bir binaya giren ve canlı arayan bir dron, birçok işi sırayla yapabilir.
Öncelikle etrafı algılayarak haritalamak, sonrasında kendisine mantıklı bir patika çizmek ve en son planlanan patikada uçmak. Bu işlemler olabilecek en kısa zamanda yapılmalı ve uçuş çok hızlı gerçekleşmeli.
İşte bu amaçların tamamını içeren ve son yıllarda robotikçilerin ilgisini toplayan bir problem var: Otonom dron yarışları.
Otonom dron yarışları yapay zeka için iyi bir test alanı
Dronlar, otonom dron yarışlarında, yerleri ve oryantasyonları hakkında hiçbir bilgiye sahip olmadıkları kapıların içinden hızla geçmek zorundalar.
Çarpışma olmaması için, önce kapıların yerlerini algılayıp daha sonra hareketlerini planlamalı ve olabilecek en yüksek hızla kapıların içinden geçmeye çalışmalılar.
Danimarka Aarhus Üniversitesi'nde Robotikte Yapay Zeka Laboratuvarı'nın Direktörü Doç. Dr. Erdal Kayacan, "Bu yarışlar sırasında bir dron 18-20 metre/saniye hızına kadar çıkabiliyor" dedi.
Otonom dron yarışlarının yapay zeka için de iyi bir test alanı olduğunu söyleyen Kayacan, şu bilgileri paylaştı:
Otonom dron yarışlarında, en başarılı dronları elde etmenin en uygun yolu, karmaşık yapay zeka algoritmaları ile dronun bir insan gibi görmesi, planlaması ve karar vermesi gerekli. İşte bu aşamada en yetenekli yapay zeka algoritmasının en etkin ve hızlı şekilde çalışması için en zeki tasarım yapılmak zorunda. Aksi halde, dron üzerindeki sınırlı hesaplama aygıtı, yapay zeka algoritmasını gerçek zamanda çalıştıramaz.
Yapay zeka mı insan mı kazanacak?
Geçtiğimiz günlerde dünyanın en hızlı dron yarış takımlarından olan Apex Dron Takımı, ilgi çekici bir yarışmaya katıldı. Bu defa, diğer pilotlara karşı değil, yapay zeka algoritmalarına karşı yarıştılar.
Şu an için bu yarışı Doç. Dr. Erdal Kayacan ve ekibinin geliştirdiği yapay zeka algoritmaları kaybetti.
Kayacan bu durum için, "İnsan beyni, şu an için sırrı çözülemeyen sofistike yeteneklere sahip" dedi ve ekledi:
Yapay zeka, bugün için iyi eğitilmiş insan pilotlardan daha hızlı uçamıyor. Fakat ileride yapay zekânın bu yarışı kazanacağından şüphem yok. Yapay zeka Garry Kasparov'a karşı da ilk karşılaşmayı kaybetmişti.
Kayacan ve ekibi, otonom dron yarışları konusunda uluslararası literatüre şimdiden birçok yayın kazandırmış durumda. Bunlardan birinde balık gözü lens kullanarak yarışta kullanılan kapıları daha yakından algılıyorlar ve birbirine yakın olan kapılardan da başarıyla geçebiliyorlar.
"Dron ortamı biliyorsa, insandan daha hızlı karar verir"
Bir dronun hangi ortamda uçacağını bilmesi ve belirsizliklerin az olması durumunda Kayacan, "Yapay zeka, bir insandan daha hızlı karar verip uçabilir. Fakat, insan belirsizlikleri algılayıp karar vermekte şu an için yapay zekaya göre hala daha hızlı" diye konuştu.
"Hava taksiler için pil süresi uzatılmalı"
Dronlarda pil süresini uzatarak uçuş süresinin uzatılması, hava taksi gibi birçok uygulamayı gündelik hayata sokmak için gerekli bir adım.
Bu sürecin gerçekleşmesi için yapay zeka algoritmalarını en hızlı şekilde çalıştıracak işlemcilerin ortaya çıkmasının gerekli olduğunu kaydeden Kayacan, şu bilgileri paylaştı:
Şu an bir dron üzerine konabilen işlemciler, 10 yıl öncesine göre kat ve kat daha iyiler. Fakat bu alanda hala ciddi ilerlemelere hala ihtiyaç var. İnsan beyni, toplam vücut ağırlığının sadece yüzde 2'si ile toplam enerjinin yüzde 20'sini harcıyor. İnsan beyni bütün bu karmaşık hesapları sadece 20W gibi yani bir tasarruflu ampulden daha az güç ile yapabiliyor. Bu anlamda, insan beyni gibi hesap yapabilen, nöromorfik adı verilen beyine benzer işlemciler bu alanda devrimsel ilerlemeler yaratabilir. Bu konuda en hızlı ilerlemeyi yapan Intel, yeni piyasaya sürdükleri 'Loihi' isimli çip ile insan beynine benzer bir çalışma sekli elde ettiler. Günümüz işlemcilerinden 10 kat daha hızlı çalışan bu işlemciler, gelecek 10 yıla damgasını vurabilir ve birkaç yıl içinde laptoplara, cep telefonlarımıza kadar girebilirler.
Yapay zekanın otonom sistemlerde iki temel uygulama alanı, algılama ve karar verme
Yapay zekanın otonom sistemlerde iki temel uygulama alanından ilki algılama, yani sensörlerden gelen verileri işleyerek otonom aracın kendi konumunu ve çevredeki diğer öğelerin durumunu anlayabilmesi.
İkincisi de, karar verme, bu da aracın istenilen hedefe ulaşabilmesi için hangi komutları uygulaması gerektiğinin hesaplanması.
"Yapay zeka ile güçlendirilmiş otonom dronlar, çok daha iyi yarış performansı sergileyebiliyorlar"
"Yapay zeka yaklaşımı ile dronun, birçok farklı görüntü ve video üzerinde eğitilmiş algoritmalar engelleri ve geçitleri çok daha yüksek başarı oranı ile bulmasını sağlıyor" şeklinde konuşan İstanbul Teknik Üniversitesi Yapay Zeka ve Veri Bilimi UYGAR Merkezi'nde Genel Müdür Yardımcısı olan Dr. Öğr. Üyesi Nazım Kemal Üre, "Dronun engellerden kaçınması ve parkuru en kısa zamanda bitirmesi için yapması gereken manevraların hesaplanması için kullanılan yapay zeka algoritmaları, simülasyon ortamında binlerce manevrayı deneyerek aralarından en etkili olanları derleyip oldukça etkili manevra stratejileri oluşturabiliyor. Kısacası, yeterli veri ve hesap gücüne erişim olduğunda, yapay zeka ile güçlendirilmiş otonom dronlar, çok daha iyi yarış performansı sergileyebiliyorlar" dedi.
Üre, birkaç sene öncesine kadar yapay zeka insan pilotlardan iyi değilken, son birkaç senedir belli parkurlar ve yarış koşulları içinde profesyonel pilotlardan daha iyi yarışlar yapıldığını söyledi.
Üre, "Benim tahminim uzak olmayan bir gelecekte tüm yarış koşulları için insan pilotları geçebilen sistemlerin geliştirilmiş olacağı yönünde" diye ekledi.
"Dronlar kısmen çökmüş binalara girerek, çevreyi haritalamak için kullanılıyor"
Dronların günlük hayatta kargo teslimatı için yaygın olmasa da bazı sınırlı teslimat uygulamalarında kullanıldığını söyleyen Zürih Üniversitesi Robotik ve Algı Grubu Başkanı Dr. Davide Scaramuzza, hızlı uçabilen, agresif manevralar yapabilen dronlar üzerine çalışıyor.
Zürih Üniversitesi'ndeki laboratuvarında yaptığı uygulamalar hakkında bilgi veren Dr. Scaramuzza, otonom arama ve kurtarma çalışmalarından elektrik hatlarının otonom denetimine kadar uzanan yelpazede çalışma yaptığını anlattı.
Arama ve kurtarma için, bir dronun tam otonomiye sahip olması önem taşıyor. Eğer uzaktan çalıştırılırsa maksimum menzili, pilotla radyo iletişiminin menziline bağlı olur. Dr. Scaramuzza, deprem veya tsunami sonrasında yıkılma riski olan binalarda hayatta kalanların yerlerinin tespit edilmesi üzerine çalışıyor.
"Dronlar, elektrik hatlarını denetleyecek"
Dr. Scaramuzza, elektrik hatlarının otonom denetimi üzerine yaptığı çalışmayı şöyle anlattı:
AB projesi Aerial-Core çerçevesinde araştırmalar yapıyoruz. Avrupa'da 100 bin kilometreden fazla elektrik hattımız var. Her yıl elektrik hatları, elektrik direklerine tırmanarak veya helikopterlere asılarak hayatlarını riske atan insanlar tarafından denetlenir. Aerial-Core'da, insanların işini hafifletmek için dronları kullanmak istiyoruz.
Sorun şu ki, dron pili yalnızca birkaç kilometre yol kat etmeye izin veriyor. Bu projenin bir fikri, dronun güç hattına kenetlenerek pillerini indüksiyon yoluyla şarj etmesine izin vermek. Böylece dron aynı pille saatlerce hatta haftalarca uçabilir. Ortağımız, Güney Danimarka Üniversitesi, dron pilini doğrudan elektrik hatlarından şarj etmede çok başarılı oldu.
"Dronlar uçan arabalara ve savunmaya kadar uzanıyor"
Mevcut uçan arabaların çok yavaş olduğunu söyleyen Dr. Scaramuzza, "Dronlar, dikey olarak kalkarlar, belirli bir hedefe yatay olarak uçarlar ve dikey olarak inerler. Uçan arabaları Geleceğe Dönüş 2 filmindeki uçan kaykay kadar çevik uçurmak için çok çalışmalıyız" dedi.
Savunma için öngörülen bir uygulama ise, havaalanlarının izinsiz dronlardan korunmasını kapsıyor.
İzinsiz giren dronlar genelde yetenekli dron pilotları tarafından yönlendirilir.
"Bunlara karşı öngörülen sistemlerden biri, izinsiz giren drona ağ çekmek için bir başka dron kullanmak" diyen Scaramuzza, "Ancak bunu yapmak için, saldırganı durdurabilecek kadar hızlı, otonom bir drona ihtiyacınız var" şeklinde konuştu.
Dr. Scaramuzza, tarım alanında ekinlere böcek ilacı püskürtmek için insansız hava araçları kullanıyor.
2019'da Avrupa Araştırma Konseyi tarafından Otonom Çevik Uçuş araştırma için Konsolidatör Hibesi ile ödüllendirilen Dr. Scaramuzza, "AgileFlight olarak adlandırılan bu projenin amacı, otonom dronların insan pilotlardan daha iyi uçmasını sağlamak. Bu hedefe daha hızlı sensörler ve algoritmalar geliştirerek ulaşıyoruz. Dronları şimdi olduğundan daha hızlı uçurmak iki nedenden dolayı önemli. Bir robot, ancak bir insandan daha verimli ise genel olarak yararlıdır" diye belirtti.
"Toplum, ancak insanlarla aynı görevleri insanlardan daha hızlı ve insanlardan daha iyi gerçekleştirebiliyorsa robotlara ihtiyaç duyar"
Otonom dron yarışlarında AgileFlight projesinin yer aldığını kaydeden Dr. Scaramuzza, şu bilgileri verdi:
Bu projenin amacı, bir dron yarışında en iyi insan pilotu yenmek. Mevcut aşamada, otonom kamera tabanlı dronumuz, en iyi insan pilotlardan bazılarının hızına çok yakın uçuyor. Bir insan kadar veya hatta insanlardan daha hızlı olmak için gereken şey, daha iyi ve daha hızlı yapay zeka algoritmalarıdır.
Yapay zeka, birçok zorluğu yenmek için etkili olsa da asıl zorluk veri eksiliğinden kaynaklanıyor.
Sinir ağlarının belirli bir görevi çözmek için eğitilmesi için milyonlarca görüntünün olması gerekir ve bu hem verilerin toplanması hem de ağın bu veriler üzerinde eğitilmesi için zaman alıyor.
Dr. Scaramuzza, "Simülasyonda, algı ve kontrol algoritmalarımızı haftalar veya aylar yerine saatlerce veya günlerce eğitebileceğimiz yüzlerce farklı senaryoyu, yarı çökmüş binalardan ormanlara veya şehirlere kadar simüle edebiliyoruz" dedi.
"Olay tabanlı kameralar cep telefonundan otomotive yenilik getirecek"
Drone'lar için nöromorfik sensörleri henüz dron yarışlarında kullanmadıklarını söyleyen Dr. Scaramuzza, "Öte yandan, standart kameralardan daha verimli algoritmalar geliştirmek için olay tabanlı kameraları kullanıyoruz. Örneğin, Science Dergisi'nde yayınlanan bir makalemizde, bir olay tabanlı kamera ile donatılmış bir drone'un kendisine atılan nesnelerden, yalnızca 3,5 milisaniyelik bir gecikmeyle kaçınabileceğini gösterdik. Standart bir kamerayla aynısını yapmak en az 30 milisaniye sürerdi. Olay tabanlı kameralarının uygulamalarını sadece robotikte değil, farklı bağlamlarda da inceliyoruz" şeklinde bilgi verdi.
Dr. Scaramuzza, konuya ilişkin son olarak şunları kaydetti:
Örneğin, hesaplamalı fotoğrafçılık ve videografide. HUAWEI ile devam eden bir işbirliğinde, kısa süre önce standart bir kamerayı bir olay tabanlı kamera ile birleştirerek hızlı hareketler sırasında fotoğraf ve videoların kalitesini artırabileceğimizi gösterdik. Çözünürlük ve standart bir kameranın bellek alanından 40 kat tasarruf sağlıyor. SONY ile devam eden başka bir işbirliğinde, olay kameralarını derinlik sensörleriyle birleştirmeyi düşünüyoruz. Günümüzde her akıllı telefon veya arabada bir derinlik sensörü, genellikle kullanılır. Otomotiv gibi uygulamalar için, olay tabanlı kameraları diğer araçların veya yayaların algılanmasını standart sensörlere göre çok daha hızlı yani 10 milisaniyenin altında yapmayı vadediyor.
© The Independentturkish
