Çin, asteroitleri keşfetmek için robotları kediler gibi zıplayacak şekilde eğitiyor

Kedilerin dönme ve konma yeteneğinden ilham alan Harbin Teknoloji Enstitüsü'ndeki (Çin) bir araştırma ekibi, asteroitlerdeki engebeli, düşük yerçekimli yüzeylerden atlarken robotların havadaki duruşlarını ayarlamalarını sağlamak için takviyeli öğrenmeyi (RL) - bir tür yapay zekayı (YZ) - kullandı.

Çinli bir araştırma ekibi, dört ayaklı bir robotu, bir asteroitin yüzeyinde hareket etmek için duruşunu ayarlaması ve bir kedi gibi inmesi için eğitti. (Fotoğraf: SCMP)

Uzmanlaşmış ancak ağır stabilizasyon donanımlarına dayanan geleneksel sistemlerin aksine, robot dört bacağını koordineli bir şekilde hareket ettirmek için "modelsiz" bir kontrol sistemi kullanıyor. Araştırmacılar, Journal of Astronautics dergisinde yayınlanan raporlarında, bu sayede robotun eğimini ayarlayıp havada seyahat yönünü yeniden belirleyebildiğini bildiriyor.

Araştırma, robotların asteroitlerde hareket ederken zıplamasıyla ilgili önemli bir zorluğu ele alıyor. Bu zorluk, düşük yer çekimine sahip ortamlarda ve bacak kuvvetlerinde en ufak bir dengesizliğin bile robotun kontrolsüz bir şekilde dönmesine, başarısız bir iniş yapmasına veya yüzeyden tamamen sekmesine neden olabileceği durumlarda ortaya çıkıyor.

Ekip, raporda, "Asteroitlerin düşük yerçekimli ortamında, robotlar her sıçramada uzun süreler serbest düşüş yaşarlar. Bu süreyi, sıçramanın neden olduğu sapmayı ayarlamak, güvenli bir iniş sağlamak veya hareket yönünü ayarlamak için dönüş açısını değiştirmek için kullanmak önemlidir" ifadelerini kullandı.

Ekip , "Bu sıçrama yönteminin etkinliğini dört ayaklı bir robot prototipi üzerinde deneyler yaparak doğrulamak için bir mikro yerçekimi simülasyon platformu tasarlandı ve inşa edildi" diye ekledi.

Asteroitler, Güneş Sistemi'nin oluşumunun kalıntılarıdır ve kökenlerini çözmenin anahtarını ellerinde tutarlar. Ayrıca, platin ve diğer nadir metaller gibi kaynaklar açısından da zengindirler ve bu da gelecekteki uzay araştırmalarına ve endüstriyel uygulamalara yardımcı olabilir.

Asteroit yüzeyindeki zorluklar

Şu ana kadar Avrupa, Japonya ve ABD'deki uzay ajansları, asteroitlere örnek toplamak için uzay aracı indirmeyi başardılar, ancak hiçbiri uzun vadeli yüzey araştırması yapabilecek keşif araçları konuşlandırmadı.

Ay ve Mars'ta kullanılanlar gibi geleneksel tekerlekli gezginler, asteroit ortamlarında zorluklarla karşılaşıyor çünkü zayıf yerçekimi, genellikle Dünya'nınkinin birkaç binde biri kadar, tekerleklerin etkili bir şekilde çalışması için yeterli çekişi sağlamıyor.

Bu sınırlamaları aşmak için bilim insanları gelecekteki görevlerde zıplayan robotların kullanılmasını önerdiler, ancak bu da yeni bir dizi zorluğu beraberinde getiriyor.

Robot her zıpladığında yaklaşık 10 saniye kadar havada kalıyor. Bu süre, dengesiz bacak kuvvetlerinin robotun kontrolsüz bir şekilde dönmesine veya hatta yüzeyden sekerek uzaya sürüklenmesine neden olacak kadar uzun.

Harbin ekibi, robotu sanal bir simülasyonda eğitmek için RL kullandı. Yapay zeka, yedi saat boyunca deneysel hatalarından ders çıkardı ve hareketlerini geliştirerek dengeli bir iniş sağladı. Robotun yapay zeka sistemi, eğim (öne veya arkaya eğilme), eğim (yan yana eğilme) ve sapma (dönme açısı) dahil olmak üzere yönünü yalnızca birkaç saniyede ayarlama yeteneğini gösterdi.

Örneğin, 140 dereceye kadar büyük bir eğimle ileri fırlatıldığında robot, duruşunu 8 saniye içinde sabitleyebiliyor. Ayrıca, hareket yönünü değiştirmek için havada 90 dereceye kadar dönebiliyor.

Robotlar takviyeli öğrenme yöntemleri kullanılarak eğitiliyor. (Fotoğraf: SCMP)

Sistemin etkinliğini doğrulamak için araştırmacılar, robotun neredeyse sürtünmesiz bir yüzeyde "yüzmesini" sağlayan bir mikro yerçekimi simülasyon platformu oluşturdular.

Ekip, deneylerin iki boyutlu hareketle sınırlı olmasına rağmen sistemin etkinliğini doğruladığını ve simülasyonlardan elde edilen sonuçları güçlendirdiğini söyledi.

Bilim insanları ayrıca, bu sürecin robottan çok az işlem gücü gerektirdiğini keşfetti. Sistemin hafif ve enerji tasarruflu tasarımı, onu özellikle derin uzay keşif görevleri için uygun kılıyor.

Gelecekte bu sistem, bilimsel keşiflerden asteroitlerde kaynak madenciliğine kadar geniş kapsamlı uygulamalara sahip olabilir. Ancak araştırma ekibi, yapay zekanın farklı arazi ve ortamlara uyum sağlama yeteneğini geliştirmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulduğunu belirtti.

Yorum (0)